度小满联合麻省理工科技评论发布《2023年金融科技趋势展望》

2023年金融行业的创新技术有哪些?这些技术对金融行业的发展又将带来哪些影响?近期,度小满联合《麻省理工科技评论》中国研究团队发布了《2023年金融科技趋势展望》,密切关注金融行业十大前沿科技,探索金融科技未来发展新趋势。

度小满CTO许冬亮表示,“当前,金融行业数字化、智能化转型正在加速,数据和人工智能技术是关键驱动要素,人工智能技术在金融行业的应用必将革新金融行业的现有服务模式。基于图计算、多模态等技术对于大数据的深入理解和洞察,降低了金融机构风险管理的成本,扩大了服务人群的边界;因果推断、AutoML(自动化机器学习)等技术让业务决策更智能,RPA、情感计算、数字人等技术让金融服务更有温度,提升了用户的服务体验”。他认为人工智能在金融行业的应用潜力目前可能只发挥了不到1%,随着技术商业应用成熟度的不断提升,人工智能技术将改变金融行业价值链的每一环节。”

2023金融领域十大技术趋势展望

技术趋势一:生成式人工智能

本报告认为生成式人工智能是新一代生产力工具。在金融领域中,通过指令,生成不同风格的文字、语音、视频,以及生成一种类似于金融资产标的内容,是它最基本的应用。生成式人工智能在金融业务落地层面有一定的辅助价值,从生成过程和结果角度来讲,带有创造性质。

技术趋势二:因果推断

近两年,关于因果发现,或称作因果表征学习(Causal Representation Learning)的研究和应用逐渐变得更加活跃。本报告认为在金融行业中,因果模型是智能营销的关键手段,能促成最大化全局营销效率。但金融数据是非常复杂的,一定需要对金融数据的性质有一个很深入的认识。再将目前的分析方法做一定的调试修改,才可以把系统背后的因果性找出来。

技术趋势三:多模态情感计算

本报告认为在金融场景中,情感计算有助于了解客户的真实情感表达,可以收集客户情感信息、识别客户情感变化,并作出相应的决策指导,对于提升金融企业的服务质量和效率,起到了重要的辅助作用,长期应用在客户服务、催收等场景中。

技术趋势四:图计算

本报告认为,在金融行业的实战应用:图计算技术最清晰的应用效果是智能信审、资金流向查询和金融数据可视化。金融行业每天都有海量的、关联的、动态时序数据产生,利用图技术业务人员可以毫秒级得到查询结果。利用图计算技术,可以在金融场景中实现实时地找到最完整的路径。

技术趋势五:自动机器学习

在金融领域,自动机器学习(AutoML) 技术,极大的简化了从数据到模型的过程,提高了模型产出的效率和质量,同时也降低了机器学习的门槛,让没有该领域专业知识的人员也可以使用机器学习来完成相关工作。

技术趋势六:科技伦理治理

近两年,中国对于AI伦理、安全、 法律法规方面高度重视,将科技伦理治理提到新高度。数据治理和AI伦理规范将被提到新高度,同时法规与行业呼吁金融机构要做科技伦理建设的第一责任人。

技术趋势七:链上分布式金融应用

分布式金融技术,以及基于区块链上的应用,核心价值在于这套应用的可编程性。无论是资产、标的、价值传递、操作流程、后续服务,全部都尝试通过数字世界可编程的方式或者软件形式来实现,成本极低、通用性强。完全基于链上编程的金融业务或许存在漏洞、或许遇到数字货币、金融危机等相关的挑战,但这并不影响中国金融机构,甚至非金融机构,在技术方向与业务应用价值上的探索。

技术趋势八:隐私保护计算

未来,隐私保护计算的技术演进方向为综合考虑安全性和效率,打造通用统一性——密码技术学者开发设计更加高效、实用和更“通用”的算法,工程师加速实现方案和协议在实现层面的优化和硬件加速。

技术趋势九:数字虚拟技术

虚拟数字人,无疑是当前虚拟数字技术最清晰的一个产品路径。在金融场景中,为迎合新时代年轻人的数字世界玩法、创造更有活力的品牌形象,诸多金融机构近一年纷纷推出数字品牌代言人,引领场景营销新方式。利用物联网、移动通信技术突破物理网点限制,建立人与人、人与物、物与物之间智慧互联的服务渠道,打造“无边界”的全渠道金融服务能力。

技术趋势十:云上能力升级

金融机构在过去几年已经充分体会到了云计算带来的业务增益效果,云计算切实解决了算力需求、真正帮金融机构将算力成本降下来。未来几年,云计算能力在金融机构内部的底层基础设施地位不动摇,也是其数字化转型的基础保障能力之一。

在数字化经济快速发展的当下,各项前沿科技将深度赋能金融行业,成为进一步加快金融行业数智化转型的重要武器。度小满提前布局前沿科技,以金融科技助推行业创新发展。未来,度小满将继续加强技术研究,为行业发展贡献力量。

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