非金融機構的智能產品和服務有哪些

⑴ （江湖救急）美國和我國金融機構的金融產品目前常用的都有哪些，哪些屬於標准產品，哪些屬於非標准產品

行貨你飛腿哥如火如荼

⑵ 國內人工智慧有哪些代表公司和產品

工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。目前，國內比較著名的人工智慧公司有華為、網路、騰訊、深蘭科技、科大訊飛、大疆創新、圖靈機器人、科沃斯機器人等，科技在發展，中國優秀的人工智慧公司也是越來越多。

溫馨提示：以上解釋僅供參考，不作任何建議。

應答時間：2020-12-07，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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⑶ 品鈦金融科技公司主要有哪些業務

業務非常清晰，品鈦是一家金融科技解決方案供應商，為金融機構和商業機構提供數字化轉型所需的技術產品和業務增長服務，解決方案覆蓋數字化零售金融、數字化企業信貸、智能財富管理、金融RPA、金融數字化轉型等多個領域，還可以根據需求進行定製。

⑷ 金融壹賬通的金融科技服務都有哪些

金融科技這個詞其實包含的還挺多內容的，以題主的金融壹賬通為例，這個公司有人工智慧、大數據、區塊鏈、雲平台等各種先進金融科技能力，也開發出了很多適用於銷售、產品服務、風險控制以及運營等眾多場景下的金融科技產品，可廣泛應用於銀行、保險、投資及其他金融領域，幫助中小金融機構解決發展中遇到的痛點。舉幾個例子：
1、智能認證
金融壹賬通上個月剛發布的智能保險雲服務里有個智能認證技術，就是利用人臉識別、聲紋識別等技術為客戶建立起獨有的生物檔案，從而可完成對人、相關行為及屬性的快速核實，可以運用於所有實人認證的場景。這個技術大大簡化保險行業在現有模式下復雜低效的客戶身份認證流程，實現了方便快捷的「實人、實證、保單」三合一的「實人認證」。
2、智能閃賠
上面說的智能保險雲服務里還有個智能閃賠技術，利用的是圖片定損、自動定價、智能風控技術高效准確完成對車輛的查勘定損。這個技術可使車險理賠時效由行業平均的兩三天縮短至兩個小時，並顯著減少由人工操作帶來的管理風險，是目前國內車險市場上唯一投入真實運用的人工智慧定損與風控產品，平安擁有其100%自主知識產權。平安車險快速理賠應該用的就是這個。
3、智能投顧（智能財富管家）
另外，金融壹賬通還有個智能投顧產品叫智能財富管家，是基於百萬級已有風險偏好的客戶數據，使用機器學習方法建立獨創的風險偏好識別模型，改變了傳統模式中繁雜的風險問卷流程，將大數據技術與問卷結合，精準化風險偏好識別能力，並能夠根據用戶數據變化定期調整評分結果，旨在結合長期積累的市場經驗，根據用戶的財務狀況、風險偏好、財務目標等，運用智能演算法及投資組合優化等理論模型，為用戶量身定製財務投資模型。
其他的智能支付、智能貸款、壹賬鏈、直銷銀行雲服務平台、金融機構一賬通，可以去金融壹賬通官網找找看。

⑸ 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

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 什麼是工行私人銀行非金融增值服務

私人銀行客戶可享受以下增值服務：
1.安享健康：含全國就醫協助、一對一健康咨詢、高端體檢及海外醫療等服務；
2.私享財智：含財經論壇、公司和項目考察、私人銀行雜志、法律和稅務服務；
3.智享傳承：含公益慈善、財能實踐營、教育沙龍、留學咨詢服務及夏、冬令營等服務；
4.暢享旅程：含全國接送機、私人禮賓、全球緊急救援、旅遊休閑沙龍及專屬精品旅程等服務；
5.藝享大乘；含藝術講座展覽、拍賣預展、文藝時尚、攝影系列活動及藝術品定製等服務；
6.臻享生活：含融e購私銀專區、資源共享平台及生日禮遇等服務。
（以上內容由工行智能客服「工小智」為您解答，解答時間2020年01月19日，如遇業務變化請以實際為准）

⑻ 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。

大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。

數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。

在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。

⑼ 銀行與非銀行金融機構的區別有哪些

一、性質不同

1、銀行：是依法成立的經營貨幣信貸業務的金融機構，是商品貨幣經濟發展到一定階段的產物。

2、非銀行金融機構：以發行股票和債券、接受信用委託、提供保險等形式籌集資金，並將所籌資金運用於長期性投資的金融機構。

二、作用不同

1、銀行：銀行是經營貨幣的企業，它的存在方便了社會資金的籌措與融通，它是金融機構裡面非常重要的一員。

2、非銀行金融機構：從最終借款人那裡買進初級證券，並為最終貸款人持有資產而發行間接債券。通過非銀行金融機構的這種中介活動，可以降低投資的單位成本；可以通過多樣化降低投資風險，調整期限結構以最大限度地縮小流動性危機的可能性；可以正常地預測償付要求的情況，即使流動性比較小的資產結構也可以應付自如。

三、產生不同

1、銀行：通常認為最早的銀行是義大利1407年在威尼斯成立的銀行。其後，荷蘭在阿姆斯特丹、德國在漢堡、英國在倫敦也相繼設立了銀行。十八世紀末至十九世紀初，銀行得到了普遍發展。

2、非銀行金融機構：非銀行金融機構是隨著金融資產多元化、金融業務專業化而產生的。早期的非銀行金融機構大多同商業銀行有著密切的聯系。1681年，在英國成立了世界上第一家保險公司。1818年,美國產生了信託投資機構。