金融：深度学习融入量化分析，人脸识别助力身份验证

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-08-11 17:41:33】【打印】【关闭】

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人工智能目前在金融领域的应用主要集中在身份验证、客户服务、市场分析、客户关系管理、内容分析、风险控制和商业智能等。

人工智能在金融领域的已有应用

1、人工智能与量化分析

量化分析：在传统的投资研究中，基金经理及研究员对财务、交易、市场等数据进行建模，利用回归分析等传统方式作出交易策略，而在人工融入量化分析之后，这些工作均由计算机完成。而人工智能运用于量化投资，在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹。

深度学习和图像识别推动人工智能进入量化分析领域。人工智能在量化分析领域的应用主要分为两种模式：第一，深度学习算法建立模型或模仿专家决策辅助预测，代表公司主要有RebellionResearch、Castilium和Alpaca；第二，图像识别辅助分析外汇交易图表，代表公司主要有Alpaca。

深度学习在金融量化分析领域应用的实例

2、人工智能与身份验证

人脸识别支付：人脸识别支付系统是基于脸部识别系统的支付平台，，支付时不需要钱包、信用卡或手机，只需要面对POS机屏幕上的摄像头，系统会自动将消费者面部信息与个人账户相关联。

马云“刷脸付”现场概况

远程开户：2015年12月，央行下发《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》允许仅通过人脸识别等手段远程开立Ⅱ、Ⅲ类个人银行账户，使远程开立银行账户在政策上成为可能。至今，包括招商银行、中信银行、华泰证券等传统金融机构等都将人脸识别技术引入开户等业务环节，为完全“无柜台”的网络银行的发展提供了可能。

央行允许用人脸识别等手段远程开立Ⅱ、Ⅲ类个人银行账户