星图金融（原苏宁金融）在人工智能方面有什么具体应用吗？

一、星图金融（原苏宁金融）在人工智能方面有什么具体应用吗？

在人工智能技术应用方面，星图金融建立了包括“AI+营销”“AI+客服”“AI+运营”“AI+风控”等在内的全流程数字化客户服务体系，并广泛应用于支付、贷款、理财、保险等多个领域。以智能客服为例，星图金融打造的“千言”智能客服机器人，对积累多年的客服问答数据进行机器学习，并基于用户数据及全渠道部署，实现7×24小时在线解答。

二、人工智能在金融行业有哪些应用？

人工智能在金融行业有很多应用，包括：

1. 风险管理：使用机器学习技术来评估和预测金融市场的风险。
2. 欺诈检测：使用深度学习技术来识别欺诈交易。
3. 客户服务：使用自然语言处理技术来实现自动客服。
4. 智能投顾：使用机器学习技术来分析大量金融数据并为客户提供投资建议。
5. 自动交易：使用人工智能技术来实现自动交易。
6. 智能审核：使用机器学习和深度学习技术来实现自动审核。
7. 智能预测：使用机器学习技术来预测金融市场趋势。

三、人工智能在金融领域的应用有哪些？

人工智能大模型经过金融领域专业数据的训练后，可对财经、金融相关信息做出更准确的理解，从而为用户生成专业的反馈，具体包括：

1）问答查询信息：AI凭借对金融垂类领域知识、信息的学习，能通过自然语言问答方式，帮助用 户提高相关信息的查询效率，如专业术语、针对特定公司或行业的指标等。

2）预测任务：凭借较强的信息整合与分析能力，AI可基于过往事件、数据的学习，对后续的重要 指标进行预测，为用户的决策提供参考，如财务经营指标、货币政策等。

3）辅助投资交易：AI能通过多轮对话、意图判断等能力，帮助投资者快速完成交易，代替真人交 易员的大量重复劳动；也能从内容库中快速调用分析师的观点和投资策略，为投资者提供参考。

4）辅助保险销售：AI可代替保险销售人员，完成对海量客户、复杂保险产品的分析，提供营销话 术指引或解答客户疑问，帮助保险销售匹配产品与客户，以提高保险产品成交率和客户满意度。

AI+金融界定及研究范畴：

金融AI大模型架构特点：

同花顺发展金融领域AI 大模型的优势：

部分金融IT机构在AI应用方向的布局：

AI技术协助银行系统实现智能风控：

AI+银行方向代表性公告及对应标的：

AI+财富管理：

海外AI大模型保险应用加速推进：

GPT赋能金融投资：

AI分析工具赋能保险营销服务：

金融云+AI智慧金融解决方案构架：

更多CHATGPT赋能AI金融产业研究报告，一查就有：

1. 20230520-兴业证券-AI+怎么+？43大细分行业全梳理.pdf
2. 20230710-国泰君安-计算机行业：AI大模型赋能千行百业.pdf
3. 20230224-兴业证券-非银金融行业金融科技产业链跟踪三：同花顺，推动AI在金融领域的商业化实践.pdf
4. 20230404-东北证券-同花顺-300033-乘AI东风，金融信息服务扬帆起航.pdf
5. 20230417-天风证券-计算机行业金融GPT系列二：挖掘垂直场景数据，2B金融GPT是一片新蓝海.pdf
6. 20230702-兴业证券-计算机行业周报：全面加仓AI+主线，关注“AIGC+财富管理”.pdf
7. 20230422-国盛证券-金证股份-600446-深耕证券IT二十五年，全面AI+战略开启新成长期.pdf
8. 20230718-东吴证券-科技金融及券商行业2023年中期策略：业绩修复确定性较强，垂类模型引领行业变革.pdf
9. 20230716-国泰君安-人工智能行业：AI大模型赋能千行百业.pdf
10. 20230208-招商证券-计算机行业AIGC投资机会梳理：ChatGPT快速流行，重构AI商业模式.pdf
11. 艾瑞咨询：2022年中国AI+金融行业发展研究报告-230109.pdf
12. 20230728-华西证券-计算机行业“AI+应用”系列（二）：AI+金融，大模型引爆金融科技革命.pdf
13. 20230704-浙商证券-金融工程专题：大语言模型在金融领域的创新应用框架，FinGPT.pdf
14. 互联网金融云服务AI量化投资商业计划书.pdf
15. 高金智库闭门研讨会“ChatGPT 等生成式AI 在金融业的应用.pdf
16. ChatGPT对银行数字化的影响和启示 - 财经研究院.pdf
17. ChatGPT如何改变银行行业.pdf
18. 麦肯锡：制胜有道：成功打造AI新生代银行.pdf.pdf
19. 20230426-招商证券-金证股份-600446-金融IT多因素共振，AI+创新业务势如破竹.pdf
20. 20230625-中信建投-金证股份-600446-金融IT行业高景气，AI大模型全面赋能.pdf
21. 20220710-平安证券-金融&金融科技行业周报：AIC资本管理新规出台，PEVC退出机制迎完善.pdf
22. 20230531-众安保险&众安科技-AIGCChatGPT保险行业应用白皮书.pdf
23. 20230402-华泰证券-计算机行业动态点评：从BloombergGPT看金融GPT机遇.pdf
24. 20230404-广发证券-计算机行业：彭博推出BloombergGPT，中国金融科技公司的机遇与挑战.pdf
25. BloombergGPT：金融业的大型语言模型-230406.pdf
26. 金融+AI发展路径与商业落地探索.pdf
27. 20230417-中信建投-金融工程研究：如何部署本地版“ChatGPT”提高研究效率.pdf
28. AI方案--金融智能助理类chatgpt服务商业计划书.pdf
29. AI方案--金融智能助理商业计划书.pdf
30. 20221123-中国信通院-5G时代“AIoT+金融”研究报告（2022年）.pdf
31. 20221111-艾瑞咨询-中国AI+金融行业发展研究报告.pdf
32. 招商银行：中国造 AI 将崛起，数据以及平台类公司前景广阔.pdf
33. 爱分析-中国智慧金融行业报告：AI如何为金融业创造价值，实践与展望.pdf
34. 20210109-埃森哲-金融行业智能金融联合报告：与AI共进，智胜未来.pdf
35. 20201214-华泰期货-量化策略年报：金融科技赋能投研系列之十二，智AI科技，慧投未来（下）.pdf
36. 20201207-华泰期货-金融科技赋能投研系列之十一：智AI科技，慧投未来（上）.pdf
37. 聚焦于医疗保险的AI科技服务公司商业计划书.pdf
38. BBAE Holdings-基于大数据AI的金融建模.pdf
39. 微众-刘畅-AI智能营销在金融行业的探索与实践.pdf
40. AI+金融：人工智能成为长远发展的有力发动机.pdf
41. AI + 金融科技的解码与赋能.pdf
42. 玄武GPT金融机器人项目融资路演材料商业计划书2023.pdf
43. 创新数字货币AI量化服务商商业计划书.pdf
44. 飓风预测商业计划书 AI+证券投资.pdf
45. 全球领先的资产管理⾦融科技公司 AI助力大资管商业计划书.pdf
46. AI+智慧金融 预测模型.pdf
47. 金融人工智能研究报告.pdf
48. 中信建投证券人工智能平台应用实践研究.pdf
49. 海外研究：ChatGPT 交易策略15 个月收益500%+.pdf
50. 未来银行- AI整体赋能.pdf
51. 中国AI+金融行业发展研究报告.pdf
52. IBM AI 参考架构及其在金融行业的应用.pdf
53. 金融资讯，AIGC 的优质变现场景.pdf
54. ChatGPT如何改变银行业？.pdf
55. 20230628-财通证券-保险行业保险+AI深度报告：看好丰富数据积累及应用场景驱动下，保险+AI大模型的受益机会.pdf
56. 20221029-兴业证券-百融云_W-6608.HK-深度报告：“云”程发轫，金融垂直SaaS服务领军者.pdf
57. 20230224-兴业证券-非银金融行业金融科技产业链跟踪三：同花顺，推动AI在金融领域的商业化实践 (1C9U).pdf
58. http://1c9u.com 不断更新中。。。

更多AI+产业研究报告，一查就有：

四、人工智能在金融领域的应用有什么优势？

可以更加精确，更加理性的知道金融工作

五、风险决策理论在金融的应用？

风险决策理论认为：各种备选方案的自然状态是不确定的，不能肯定哪种自然状态会发生，但决策者能根据预测情况计算出事情发生的概率，并根据概率对决策结果作出一定的估计。

该理论在金融领域的应用主要有：确立风险管理目标、进行风险评价、风险控制及处置。

1.确立金融风险管理目标。识别和衡量金融风险，对可能发生的金融风险进行控制和准备风险处置方案，避免或减少金融风险发生的因素、防止或减少损失，保证货币资金筹集和企业经营活动的有序进行。

2.金融风险评价。包括金融风险的识别、衡量、选择金融风险处置工具和风险管理对策。

3.金融风险的控制和处置。是解决金融风险的途径和方法。一般分为控制法和财务法。

六、傅里叶变换在金融中的应用？

傅里叶变换在金融中可以测出股市的震荡趋势，对预判股市走向具有强烈的参照意义，而且交易频繁度越高，它的准确度也越高。

它的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加，那对于非周期信号来说，每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别，你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小，但这些无限小是有差别的 所以，傅里叶变换之后，横坐标即为分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度 对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示 傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示，因此非正弦信号进行傅里叶变换，会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号，使之趋近于原信号的。所以说，频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的），就是原信号频率。 傅里叶变换把信号由时域转为频域，因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下，我们隔一段时间采集一次信号进行变换，才能体现出信号在频域上随时间的变化。

七、人工客服在金融领域的应用？

人工智能技术在金融领域的应用具有极大的作用。其一是金融领域的各个行业都涉及到海量的交易数据和信息数据，这些数据需要进行信息系统的整合和通信利用,对于这些数据的处理能够促进金融行业的科学发展。

其二是在网络技术支持下能够实现对数据的筛选、应用、识别、安全风险控制等技术的开发。目前我国拥有着基数极为庞大的网络用户，为基于信息技术和网络技术的人工智能技术发展提供了更为广大的市场空间，同时也为人工智能技术服务功能上的应用带来了更多的挑战性。

八、人工智能在金融贸易领域应用分析？

人工智能在金融行业的应用及风险分析，随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。

这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。

在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。

九、金融云在金融行业应用

金融云在金融行业应用: 提升效率、降低风险并加速创新

随着科技的不断进步，金融行业正日益依赖于技术解决方案来提升效率、降低风险并加速创新。作为金融行业的重要创新，金融云在金融领域获得了广泛的应用。通过将云计算与金融服务相结合，金融云为金融机构提供了一种灵活、安全和可扩展的解决方案。

金融云是基于云计算技术构建的用于金融行业的专用云服务平台。它集成了大数据分析、人工智能、区块链等先进技术，为金融机构提供了全面的解决方案。以下是金融云在金融行业应用中的几个关键方面：

1. 提升效率

金融机构面临着大量的数据处理和复杂的业务流程。金融云通过提供高速、可扩展的计算和存储资源，帮助金融机构加快数据处理速度，并提高业务处理效率。金融云基于云计算的特性，可以根据实际需求动态调整资源，并提供弹性扩展的能力。

此外，金融云还提供了一些自动化工具和流程，帮助金融机构优化业务流程，减少人工处理的错误和延时。通过将重复和繁琐的任务自动化，金融机构可以将更多精力和资源投入到核心业务上。

2. 降低风险

金融行业对数据的安全性有着极高的要求。金融云通过为金融机构提供安全的存储和数据传输渠道，降低了数据泄露和其他信息安全风险的风险。金融云提供了先进的安全性措施，包括数据加密、身份验证、访问控制等，以确保金融机构的数据得到最佳的保护。

此外，金融云还能够帮助金融机构进行风险评估和管理。通过对大数据进行分析和挖掘，金融机构可以更好地了解市场和客户行为，并及时作出相应的风险管理决策。金融云的风险管理功能可以帮助金融机构提前发现和预防潜在的风险，避免损失。

3. 加速创新

金融云为金融机构提供了一个创新的平台。通过与其他技术创新结合，金融机构可以利用金融云来开展新产品的研发和测试，从而加快创新速度。金融云提供了灵活的开发环境和工具，帮助金融机构快速构建和部署新的金融服务。

金融云还可以帮助金融机构与其他创新企业进行合作。通过与互联网公司、科技初创公司等合作，金融机构可以快速获取创新技术和解决方案，并将其应用到自己的业务中。金融云提供了一个开放的平台，促进了金融机构与其他行业的合作和创新。

总的来说，金融云在金融行业应用中发挥着重要的作用。它提供了高效、安全和灵活的解决方案，帮助金融机构提升效率、降低风险并加速创新。随着金融科技的不断发展，金融云将持续发挥其重要作用，并推动金融行业向更加智能化、数字化和创新化的方向发展。

十、人工智能理财在我国的应用趋势？

人工智能理财又被称为智能投顾、智能资产管理、机器人理财等，它起源于欧美，目前在美国发展的更为成熟，在亚洲则是韩国发展较快。我国的人工智能理财于2015年兴起，2016年凭借Fintech的东风正式进入大众视线，并快速进入发展期。与传统理财业务相比，带着人工智能光环的智能理财模式有着许多优势，但由于其在我国尚处于发展初期，发展趋势尚不明朗，技术水平、法律法规等方面都存在着不足，这给金融监管带来一定的压力和挑战。

人工智能理财与传统理财服务相比的优势

(一)门槛低。财富管理一直是高净值客户才能享受到的服务，即使是在理财市场较为发达的美国，也仅有20%左右的大众富裕人群才拥有财富顾问，国外知名私人银行对客户投资资产的最低限额通常在百万美元以上；即便是国内，招商银行私人银行的门槛也高达1000万元人民币。而大部分人工智能理财网站对客户投资门槛的要求很低，部分网站甚至没有投资金额的限制。

(二)费用少。由于智能理财系统上线后只需要后台的技术团队、风险管控团队等维持运营即可，前台营销和后台投资运作都可由计算机完成，因此大大节省了人力成本，从而可以在价格上给予客户更多的优惠。与传统理财服务1%的管理费用相比，人工智能理财网站只收取0.15%至0.5%的管理费。

(三)操作易。客户若采用人工智能理财，一旦完成开户和授权，并通过简单的在线问卷风险测评后，就可以交由网站负责投资管理和动态调整。同时，借助在线和移动渠道，投资者可以随时随地通过简洁明了的图表，查看投资情况。与传统理财业务依靠理财经理个人能力和经验的方式相比，人工智能理财不仅操作更为简单，且分析处理能力更强，反应更快。

(四)智能化。人工智能理财的投资建议完全依据后台的模型和算法给出，能够有效避免非理性行为，严格按照预先设计的投资策略进行运作，并根据市场变化及时止损和止盈。与传统理财服务相比，人工智能理财排除了情绪波动和人性贪婪等人为干扰因素，投资方式更为直观、透明。

人工智能理财在我国的发展趋势

我国人工智能理财的快速崛起，一方面是由于个人理财需求的爆发，另一方面是固定收益类市场的下滑。以销售为导向的理财顾问往往针对的是固定收益类产品，而对于浮动类收益产品，理财管理能力才是核心。对于我国已经进入跑马圈地阶段的人工智能理财市场，未来可能会呈现以下特点:

（一）供给产品更加丰富。我国的人工智能理财市场尚处于起步阶段，目前市场上出现的，主要是传统银行和互联网集团旗下的智能理财服务独立的科技初创公司提供的智能理财服务以及部分转型的网贷平台提供的智能理财服务。相较美国上千只ETF的规模，我国市场主体单一、产品供给有限，百余只的ETF供给限制了投资组合的灵活性。随着市场的逐渐拓展和运营模式的逐渐成熟，人工智能理财市场上的供给产品将更加丰富。

（二）介入资本趋向多元。2016年被称为我国人工智能理财的“资本元年”，仅京东金融（智投）、拿铁财经、慧理财、弥财金融、财鲸等五家智能理财平台就获得了约67.9亿元的投资。从投资方看，不仅有红杉资本、创新工厂等专业风投机构，嘉实基金、中国太平等金融机构，还有联想创投基金及分众传媒等传媒行业参与。随着发展前景的逐渐明朗，更多的资本将介入智能理财行业，而多元化的投资方也必将推动行业加速发展。

（三）技术发展逐步成熟。目前我国人工智能理财提供的大多是短期理财产品，而实际上消费者更需要能够带来长期财富增值的产品。随着数据的积累、技术的进步和模型算法的不断修正，智能理财在客户需求理解、产品组合策略、市场跟踪调整、风险管理预警等方面将逐步完善成熟。在财富管理领域，依托金融科技基础，通过逐步打造量化投资平台，为客户提供长期资产配置方面的服务将是我国人工智能理财未来发展的主要方向。

（四）模式差异渐次显现。随着跑马圈地阶段的结束，人工智能理财行业的竞争也将逐渐加剧。为摆脱同质化的竞争，人工智能理财平台将各展身手开发自身独有的优势，如：深耕海外市场、联手社交网络平台、搭建策略出售者和购买者之间的桥梁等诸多手段。因此，人工智能理财平台的差异化运营模式随着行业发展将渐次显现。

（五）监管环境或将趋严。人工智能理财行业刚刚兴起，尚没有明确的法律定位。尽管2015年证监会发布的《账户管理业务规则（征求意见稿）》允许取得证券投资咨询业务资格的机构接受客户委托，就证券、基金、期货及相关金融产品的投资或交易做出价值分析或投资判断，代理客户执行账户投资或交易管理，扫清了投资顾问和资产管理业务必须分开的部分法律障碍。但在目前大环境下，理财是强监管的重点，也是金融稳定发展委员会成立后功能最集中的领域之一，随着传统理财监管的持续趋严，互联网行业要实现规范化和可持续化的发展，其监管环境必将不再宽松。