⑴ 哪个银行有金融壹账通的Gamma人工智能营销产品
Gamma人工智能营销解决方案是中国平安集团旗下金融壹账通2018年7月26日向行业首次公开的，而金融壹账通本身是金融科技服务平台，已为包括500多家银行在内的近3000家金融机构提供了金融科技服务支持，具体哪家有就不知道了。
不过从发布会的新闻来看，乐山市商业银行从2017年12月与金融壹账通开展合作以来，壹账通提供了包含信贷产品设计、风控方案和加马智能整体营销方案咨询的一站式解决方案，效果显著，恰逢其会，也期待能在智能营销等方面进一步开展深入合作。大会上，乐山市商业银行、嘉兴银行、梅州客商银行、南洋商业银行等十余家银行与金融壹账通签署协议，部署Gamma人工智能营销解决方案。
⑵ 人工智能在金融科技领域有哪些应用呢
人工智能助推了金融科技的发展，自然在金融科技领域的应用比较多比如睿智合创（北京）科技有限公司（简称“睿智科技”），就是一家利用人工智能技术在金融科技领域实现服务与产品广泛应用的企业。睿智科技的业务以大数据评分为“一个中心”，以科技赋能和智能导流为“两个基本点”，三大核心板块围绕着解决银行等金融机构的风控和获客两大痛点展开，且已经与国内排名前列的大中型银行开展了紧密合作。
⑶ 除了AI技术，金融壹账通的智能贷款还有什么技术
很多技术。首先金融壹账通发布的这个Gamma智能贷款服务本身就涵盖7大核心产品，除了覆盖贷款全部业务流程的明星终端产品——Gamma智能贷款一体机之外，还包括智能渠道管理系统、智能进件配置平台、反欺诈平台、智能微表情面审辅助系统、定制评分卡和智能风控引擎。
其中，Gamma智能贷款一体机采用了微表情识别、生物识别、智能双录、大数据风控、电子签章、区块链等多种创新科技，全面提升了贷款领域中的风控、时效与成本难题；智能渠道管理系统通过多渠道统一通讯技术，实现客户与客户经理在电话、微信、APP、视频等多渠道的无缝连接；智能进件配置平台可同时管理多套贷款流程，同时，大数据交叉校验和多种生物识别技术的运用，确保申请流程得以简化60%以上。
反欺诈平台整合了亿级欺诈风险数据库，通过高效决策引擎实时防控欺诈风险；智能微表情面审辅助系统在面审环节引入微表情识别技术，通过远程视频实时抓取客户微小的表情变化，智能判断并提示欺诈风险；定制评分卡结合平安大数据优势和金融机构自有数据优势，以海量金融信贷场景应用为基础，实现了领先的机器学习、神经网络技术与传统建模方法相结合；智能风控引擎实现了100多家主流第三方数据源的接入，产品配置灵活，最快1天上线，已成功应用于多个信贷场景。
怎么说吧，现在的科技产品，尤其是与钱打交道的金融科技产品，基本上都会用到现下最先进的技术。
⑷ AI对未来金融业有什么影响
人工智能并没有你所认为的那么夸张，其实人工智能还在很初级的阶段，而量化交易也没有你所认为的那么高胜率，如果全是机器在做交易，人反而胜算更大，机器很死板的，规律性逻辑性更加强而且机器越多就越雷同，而人就不同，有些时候开仓平仓完全是情绪。
但机器本身没法写策略，全是人写的，所以其实，现在量化交易还是在人。
智能最终的发展结果，也不过是达到人的高度，这么多人在市场上交易，赚的就那几个。为什么？因为世界不会有两片完全相同的树叶，而判定是树叶可以有很多角度。樟树的叶子可以叫树叶，桃树的叶子也可以叫树叶。
所以，李佛摩尔才说交易投机如群山一样古老，从它诞生以来就没变过。
⑸ 人工智能会给金融业带来哪些影响
人工智能会给金融业带来什么样的影响？
人工智能绝不仅是一项技术。未来注意力将开始向金融算法的正确性转移，而不是程序。人工智能能够改变金融什么呢？调查现有的金融机构会发现，它们认为对信用评估影响74%，风险管理70%，市场竞争力64%，人力资源结构40%，市场稳定性39%，市场监管20%。
现在国外有众多领域在应用人工智能，包括复杂的金融交易和财务研究等，这是因为初级的人工智能在金融方面所具备的能力是用了我们人类的算法。
实际上，人工智能并不是由技术决定，而是由人们对它的使用方式决定。金融行业如何使用人工智能，将决定能够产生多少正面影响和负面影响。始终认为P2P的网站没有任何问题，P2P的技术没有任何问题，是谁在用P2P才是问题，所以人工智能也面临着这一问题。
在此背景下，出现了一类公司。2016年初，一群世界领军企业家宣布用10亿美元设立一个公司，这个公司目标不是想盈利，而是保护人们免受人工智能的危害，这说明虽然人工智能距离我们比较遥远，但是与人工智能作战的团队已经来了。未来会不会存在这样的逻辑，当技术已经跳跃到人工智能层面的时候，每做一项科技创新都要准备一支与它作战的部队？
人工智能在金融业发展的速度，取决于金融业领导者的决定。如果他对此态度积极，这一速度会更快一些；如果他对此态度谨慎，这一速度就会慢一些，但是无论如何人工智能的发展也会大步朝前。最后人工智能究竟是灾难还是机遇？我们不得而知。对人工智能的未来，现在给予任何答案，都是肤浅的表现，但一切是不可能停下来。人类的好奇心和无法解决现实问题的困境，会使其走向更不可预知的未来。
⑹ 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用
人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用，但首先我们要了解人工智能是什么？
网络上的解释是：人工智能，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题，形成一种算法机制。
在金融中，获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变，以较容易理解的客服为例，传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本，在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。
⑺ 度小满金融就是百度金融吗
度小满金融就是原网络金融。2018年4月，网络金融完成拆分融资协议签署，启用全新品牌度小满金融。
度小满金融旗下主要有有钱花、度小满理财（原网络理财）、度小满金融（原网络钱包）APP产品服务、以及面向金融机构等合作伙伴输出的金融科技能力。目前度小满金融合作的金融机构已经超过500家。
⑻ 目前人工智能在金融行业属于什么水平
人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服 务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。国内的跟进速度也比较快，阿尔法象这几年也一直致力于搭建自己的AI风控引擎系统，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。
⑼ 人工智能在金融领域的广泛应用，会给监管带来哪些挑战
人工智能不仅有助于金融机构提高运营效率、降低风险损失、提升用户体验、拓宽销售渠道，还能够提升金融服务的普惠程度。然而，不成熟的人工智能也可能导致系统性风险，影响金融稳定。可见，对金融领域中的人工智能系统进行监管很有必要，但当前对人工智能的监管仍面临多项挑战。
首先，当人工智能提供的金融服务出现问题时，责任方难以确定。在人工智能系统的设计和应用过程中，会涉及多个参与主体，包括运用人工智能提供服务的金融机构、人工智能系统的训练人员和设计公司等。当用户由于人工智能提供的服务而遭受损失或者出现其他问题时，目前在法律上尚未对责任方作出规定，也未规定各责任方的责任分担机制。
其次，人工智能单独提供金融服务与现有法律法规相悖。以人工智能在投资顾问中的应用为例，美国金融业监管局（FINRA）指出，在没有人为参与的情况下，由人工智能提供的投资顾问服务不符合顾问受托标准。此外，根据美国相关的法律法规和美国证监会发布的《1940年投资顾问法》，投资顾问被视为受托人，有义务给投资者提供最适宜的建议。但是人工智能投资顾问无法对投资者账外资产进行详尽调查或向投资者咨询这方面信息，而投资者的账外资产直接影响其全面的财务状况，在这种情况下，人工智能投资顾问提供的个性化投资建议是否最适合投资者就有待商榷。2016年4月1日，马萨诸塞州证券部也发表政策声明：由于人工智能投资顾问存在缺陷，无法进行投资组合分析，这将导致其无法为客户争取到最大的利益，即无法履行信托义务，因此人工智能投资顾问不能作为受托人，无法在马萨诸塞州登记为投资顾问。
再次，目前对人工智能系统的信息披露并无统一标准，监管部门需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。此外，人工智能的决策过程是个“黑匣子”，如何让公众了解人工智能的决策过程将会是信息披露的难点。
最后，人工智能对监管人员提出了新要求。对于人工智能的监管，需要监管人员对人工智能的相关知识有所掌握，若是对人工智能的相关知识不甚了解，就难以理解人工智能系统的运作方式，更加难以判断其是否遵守监管要求。此外，监管部门需要对人工智能的系统算法进行测评，监管人员只有在熟悉人工智能相关知识的基础上，才能完成人工智能系统的测评过程，并判断测评方式是否合理。