大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用？
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发布时间：2022-04-22 04:20
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热心网友
时间：2024-01-13 05:21
大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化（Capitalization）。
大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。
数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。
无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。
在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。
热心网友
时间：2024-01-13 05:21
像互联网金融行业，会涉及到大量的电销、还款催收等客户维护行为，在没有引入人工智能技术之前，都是需要像我们这样的纯人工去进行客户维护，而且在人力维护的过程中，人工客服常常会有回答模糊不清、甚至情绪不稳定从而激怒用户的情况，毕竟是人与人的对话，难免会有情绪波动，这样一来，就给企业造成了很大的人力成本与维护成本。
后来公司打算引进人工智能客服产品，考虑了很多家，最终用的是一家叫中金智汇的人工智能客服产品，他们之前在金融行业深耕很多年了，有非常深厚的行业基础，所以在互金行业也有天然优势。引入产品之后，这些以往需要大量人力去维护的事情，可以很大程度上放手交给机器人去做，让机器人进行电销、让机器人去回答客户的问题等等，而且音色、准确度、流畅度都丝毫不差。
类似的应用场景还有很多，互金行业的客服这块只是一小部分，相信随着人工智能的进一步发展，还会有越来越多的互金行业工作场景可以用人工智能来完成。
