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人工智能可以为监管合规做些什么?

时间:2018-08-09 11:00  编辑:眼爆科技

眼下,当全球各经济体努力追求更高层次的经济刺激点和生产力时,很多商业领袖纷纷将目光转向了AI,希望从中找到出路。第一轮AI浪潮,将智能引入了业务流程,取代了部分繁重劳动的人力,并提高了工作效率。未来的AI发展势必会进一步产生更深远的影响。以AI技术带动生产力发展,打造全新的经济发展路径,是时代的大势所趋。

近年来,AI赋能金融科技成为了金融行业热度居高不下的话题,在2017年还因此催生了“智能金融”概念。作为金融科技的子集,监管科技亟需抓紧人工智能这一风口,维系金融安全,及时、高效地进行监管合规。

那么,人工智能可以为监管合规做些什么呢?

一、数据处理

人类正从IT(Information Technology) 时代走向DT(Data Technology)时代。在DT时代,数据成为数字时代的“新能源”。金融监管对数据的依赖程度也在日益提升,但是现阶段仍有很多金融机构难以满足监管机构提出的数据要求:

一是数据处理能力较为落后。现阶段很多金融机构的基础设施还不够完善,随着交易方式的创新和交易系统的升级,交易过程中产生的海量数据更是加剧了数据处理的难度。

二是数据质量不高。金融业务开展过程中产生的大量文本、图像、音频等非结构化数据,缺乏数据的进一步清洗加工。

三是数据孤岛现象。金融机构之间、监管机构与被监管机构之间出现了信息断层,原因如下:1)不同金融机构之间数据标准化程度不同,无法实现数据的有效流通和共享;2)企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据,一些政府部门也缺乏数据公开的动力;3)数据流通共享过程中无法保证数据的安全性和完整性。

而人工智能在数据信息处理这一方面,具有天然优势。它不仅能够高效处理大量级数据,而且能够将图片、语音、视频等复杂的非线性、非结构化数据,转化为标准化、结构化数据进行分析。此外,人工智能还具有自然语言处理能力,能够从语义层面上对数据信息进行分析,而不仅仅是停留在符号处理上,能够帮助监管机构从数以亿计的交易信息中筛选出具有较强相关性或者可疑的交易数据,还可以帮助从业人员从中提炼有价值的交易信息,提高监管人员的监管效率。


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