⑴ 哪個銀行有金融壹賬通的Gamma人工智慧營銷產品
Gamma人工智慧營銷解決方案是中國平安集團旗下金融壹賬通2018年7月26日向行業首次公開的，而金融壹賬通本身是金融科技服務平台，已為包括500多家銀行在內的近3000家金融機構提供了金融科技服務支持，具體哪家有就不知道了。
不過從發布會的新聞來看，樂山市商業銀行從2017年12月與金融壹賬通開展合作以來，壹賬通提供了包含信貸產品設計、風控方案和加馬智能整體營銷方案咨詢的一站式解決方案，效果顯著，恰逢其會，也期待能在智能營銷等方面進一步開展深入合作。大會上，樂山市商業銀行、嘉興銀行、梅州客商銀行、南洋商業銀行等十餘家銀行與金融壹賬通簽署協議，部署Gamma人工智慧營銷解決方案。
⑵ 人工智慧在金融科技領域有哪些應用呢
人工智慧助推了金融科技的發展，自然在金融科技領域的應用比較多比如睿智合創（北京）科技有限公司（簡稱「睿智科技」），就是一家利用人工智慧技術在金融科技領域實現服務與產品廣泛應用的企業。睿智科技的業務以大數據評分為「一個中心」，以科技賦能和智能導流為「兩個基本點」，三大核心板塊圍繞著解決銀行等金融機構的風控和獲客兩大痛點展開，且已經與國內排名前列的大中型銀行開展了緊密合作。
⑶ 除了AI技術，金融壹賬通的智能貸款還有什麼技術
很多技術。首先金融壹賬通發布的這個Gamma智能貸款服務本身就涵蓋7大核心產品，除了覆蓋貸款全部業務流程的明星終端產品——Gamma智能貸款一體機之外，還包括智能渠道管理系統、智能進件配置平台、反欺詐平台、智能微表情面審輔助系統、定製評分卡和智能風控引擎。
其中，Gamma智能貸款一體機採用了微表情識別、生物識別、智能雙錄、大數據風控、電子簽章、區塊鏈等多種創新科技，全面提升了貸款領域中的風控、時效與成本難題；智能渠道管理系統通過多渠道統一通訊技術，實現客戶與客戶經理在電話、微信、APP、視頻等多渠道的無縫連接；智能進件配置平台可同時管理多套貸款流程，同時，大數據交叉校驗和多種生物識別技術的運用，確保申請流程得以簡化60%以上。
反欺詐平台整合了億級欺詐風險資料庫，通過高效決策引擎實時防控欺詐風險；智能微表情面審輔助系統在面審環節引入微表情識別技術，通過遠程視頻實時抓取客戶微小的表情變化，智能判斷並提示欺詐風險；定製評分卡結合平安大數據優勢和金融機構自有數據優勢，以海量金融信貸場景應用為基礎，實現了領先的機器學習、神經網路技術與傳統建模方法相結合；智能風控引擎實現了100多家主流第三方數據源的接入，產品配置靈活，最快1天上線，已成功應用於多個信貸場景。
怎麼說吧，現在的科技產品，尤其是與錢打交道的金融科技產品，基本上都會用到現下最先進的技術。
⑷ AI對未來金融業有什麼影響
人工智慧並沒有你所認為的那麼誇張，其實人工智慧還在很初級的階段，而量化交易也沒有你所認為的那麼高勝率，如果全是機器在做交易，人反而勝算更大，機器很死板的，規律性邏輯性更加強而且機器越多就越雷同，而人就不同，有些時候開倉平倉完全是情緒。
但機器本身沒法寫策略，全是人寫的，所以其實，現在量化交易還是在人。
智能最終的發展結果，也不過是達到人的高度，這么多人在市場上交易，賺的就那幾個。為什麼？因為世界不會有兩片完全相同的樹葉，而判定是樹葉可以有很多角度。樟樹的葉子可以叫樹葉，桃樹的葉子也可以叫樹葉。
所以，李佛摩爾才說交易投機如群山一樣古老，從它誕生以來就沒變過。
⑸ 人工智慧會給金融業帶來哪些影響
人工智慧會給金融業帶來什麼樣的影響？
人工智慧絕不僅是一項技術。未來注意力將開始向金融演算法的正確性轉移，而不是程序。人工智慧能夠改變金融什麼呢？調查現有的金融機構會發現，它們認為對信用評估影響74%，風險管理70%，市場競爭力64%，人力資源結構40%，市場穩定性39%，市場監管20%。
現在國外有眾多領域在應用人工智慧，包括復雜的金融交易和財務研究等，這是因為初級的人工智慧在金融方面所具備的能力是用了我們人類的演算法。
實際上，人工智慧並不是由技術決定，而是由人們對它的使用方式決定。金融行業如何使用人工智慧，將決定能夠產生多少正面影響和負面影響。始終認為P2P的網站沒有任何問題，P2P的技術沒有任何問題，是誰在用P2P才是問題，所以人工智慧也面臨著這一問題。
在此背景下，出現了一類公司。2016年初，一群世界領軍企業家宣布用10億美元設立一個公司，這個公司目標不是想盈利，而是保護人們免受人工智慧的危害，這說明雖然人工智慧距離我們比較遙遠，但是與人工智慧作戰的團隊已經來了。未來會不會存在這樣的邏輯，當技術已經跳躍到人工智慧層面的時候，每做一項科技創新都要准備一支與它作戰的部隊？
人工智慧在金融業發展的速度，取決於金融業領導者的決定。如果他對此態度積極，這一速度會更快一些；如果他對此態度謹慎，這一速度就會慢一些，但是無論如何人工智慧的發展也會大步朝前。最後人工智慧究竟是災難還是機遇？我們不得而知。對人工智慧的未來，現在給予任何答案，都是膚淺的表現，但一切是不可能停下來。人類的好奇心和無法解決現實問題的困境，會使其走向更不可預知的未來。
⑹ 人工智慧在金融領域有哪些應用場景和作用
人工智慧在金融領域是可以發揮多樣性作用，但首先我們要了解人工智慧是什麼？
網路上的解釋是：人工智慧，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。
也就是說利用人本身的智能與分析問題、解決問題，形成一種演算法機制。
在金融中，獲客、風控、身份識別、客服等金融行業中的內容都可以利用人工智慧進行改變，以較容易理解的客服為例，傳統的金融客服都是人工的，而通過人工智慧技術和自然語言處理，可以將客戶問題進行分析，通過演算法給出准確的回復，這就大大節省了金融服務的成本，在這一方面，傳統金融機構並不都具備這樣的技術實力，但是許多大型互聯網公司都結合自身技術優勢對此進行了技術研發，並將研發成果輸出給金融機構，形成了良性循環。
⑺ 度小滿金融就是百度金融嗎
度小滿金融就是原網路金融。2018年4月，網路金融完成拆分融資協議簽署，啟用全新品牌度小滿金融。
度小滿金融旗下主要有有錢花、度小滿理財（原網路理財）、度小滿金融（原網路錢包）APP產品服務、以及面向金融機構等合作夥伴輸出的金融科技能力。目前度小滿金融合作的金融機構已經超過500家。
⑻ 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平
人工智慧的產生和發展，不僅促進金融機構服 務主動性、智慧性，有效提升了金融服務效率，而且提高了金融機構風險管控能力，對金融產業的創新發展帶來積極影響。國內的跟進速度也比較快，阿爾法象這幾年也一直致力於搭建自己的AI風控引擎系統，幫助金融機構實現以數據驅動的風險管控、精準營銷和運營優化。
⑼ 人工智慧在金融領域的廣泛應用，會給監管帶來哪些挑戰
人工智慧不僅有助於金融機構提高運營效率、降低風險損失、提升用戶體驗、拓寬銷售渠道，還能夠提升金融服務的普惠程度。然而，不成熟的人工智慧也可能導致系統性風險，影響金融穩定。可見，對金融領域中的人工智慧系統進行監管很有必要，但當前對人工智慧的監管仍面臨多項挑戰。
首先，當人工智慧提供的金融服務出現問題時，責任方難以確定。在人工智慧系統的設計和應用過程中，會涉及多個參與主體，包括運用人工智慧提供服務的金融機構、人工智慧系統的訓練人員和設計公司等。當用戶由於人工智慧提供的服務而遭受損失或者出現其他問題時，目前在法律上尚未對責任方作出規定，也未規定各責任方的責任分擔機制。
其次，人工智慧單獨提供金融服務與現有法律法規相悖。以人工智慧在投資顧問中的應用為例，美國金融業監管局（FINRA）指出，在沒有人為參與的情況下，由人工智慧提供的投資顧問服務不符合顧問受託標准。此外，根據美國相關的法律法規和美國證監會發布的《1940年投資顧問法》，投資顧問被視為受託人，有義務給投資者提供最適宜的建議。但是人工智慧投資顧問無法對投資者賬外資產進行詳盡調查或向投資者咨詢這方面信息，而投資者的賬外資產直接影響其全面的財務狀況，在這種情況下，人工智慧投資顧問提供的個性化投資建議是否最適合投資者就有待商榷。2016年4月1日，馬薩諸塞州證券部也發表政策聲明：由於人工智慧投資顧問存在缺陷，無法進行投資組合分析，這將導致其無法為客戶爭取到最大的利益，即無法履行信託義務，因此人工智慧投資顧問不能作為受託人，無法在馬薩諸塞州登記為投資顧問。
再次，目前對人工智慧系統的信息披露並無統一標准，監管部門需制定人工智慧系統的信息披露標准，同時權衡過度披露和披露不足之間的矛盾。對人工智慧的信息披露有兩方面要求，一方面，需要保護用戶的知情權，需要對人工智慧系統的運行原理、運行情況等信息進行充分披露；另一方面，需要保護人工智慧系統的信息機密，防止不法分子運用披露信息「模仿」該系統，從而給金融機構或者人工智慧企業帶來損失。此外，人工智慧的決策過程是個「黑匣子」，如何讓公眾了解人工智慧的決策過程將會是信息披露的難點。
最後，人工智慧對監管人員提出了新要求。對於人工智慧的監管，需要監管人員對人工智慧的相關知識有所掌握，若是對人工智慧的相關知識不甚了解，就難以理解人工智慧系統的運作方式，更加難以判斷其是否遵守監管要求。此外，監管部門需要對人工智慧的系統演算法進行測評，監管人員只有在熟悉人工智慧相關知識的基礎上，才能完成人工智慧系統的測評過程，並判斷測評方式是否合理。