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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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

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