1. 金融壹账通的金融科技服务都有哪些
金融科技这个词其实包含的还挺多内容的，以题主的金融壹账通为例，这个公司有人工智能、大数据、区块链、云平台等各种先进金融科技能力，也开发出了很多适用于销售、产品服务、风险控制以及运营等众多场景下的金融科技产品，可广泛应用于银行、保险、投资及其他金融领域，帮助中小金融机构解决发展中遇到的痛点。举几个例子：
1、智能认证
金融壹账通上个月刚发布的智能保险云服务里有个智能认证技术，就是利用人脸识别、声纹识别等技术为客户建立起独有的生物档案，从而可完成对人、相关行为及属性的快速核实，可以运用于所有实人认证的场景。这个技术大大简化保险行业在现有模式下复杂低效的客户身份认证流程，实现了方便快捷的“实人、实证、保单”三合一的“实人认证”。
2、智能闪赔
上面说的智能保险云服务里还有个智能闪赔技术，利用的是图片定损、自动定价、智能风控技术高效准确完成对车辆的查勘定损。这个技术可使车险理赔时效由行业平均的两三天缩短至两个小时，并显著减少由人工操作带来的管理风险，是目前国内车险市场上唯一投入真实运用的人工智能定损与风控产品，平安拥有其100%自主知识产权。平安车险快速理赔应该用的就是这个。
3、智能投顾（智能财富管家）
另外，金融壹账通还有个智能投顾产品叫智能财富管家，是基于百万级已有风险偏好的客户数据，使用机器学习方法建立独创的风险偏好识别模型，改变了传统模式中繁杂的风险问卷流程，将大数据技术与问卷结合，精准化风险偏好识别能力，并能够根据用户数据变化定期调整评分结果，旨在结合长期积累的市场经验，根据用户的财务状况、风险偏好、财务目标等，运用智能算法及投资组合优化等理论模型，为用户量身定制财务投资模型。
其他的智能支付、智能贷款、壹账链、直销银行云服务平台、金融机构一账通，可以去金融壹账通官网找找看。
2. 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。
3. 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用
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。
4. 智能金融的内容是什么
1、什么是智能金融？
智能金融尚无统一定义。《报告》提出，智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。
2、智能金融和金融科技有什么区别？
《报告》提出，智能金融与数字化转型、金融科技既有密切联系又有重要区别。
智能金融的发展基础是金融机构数字化转型，数字化转型为智能金融的发展提供了基础设施的保障。
智能金融是金融科技发展的高级形态，是在数字化基础上的升级与转型，代表着未来发展趋势，已成为金融业的核心竞争力。
相比互联网金融、金融科技，智能金融更具革命性的优势在于对金融生产效率的根本颠覆。智能金融替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。
3、为什么要专门研究智能金融？
把智能金融从金融科技中单列出来编制专门的发展报告，主要是基于以下考虑：
一方面，发展人工智能技术已成为我国的一项重要战略，当前各国在新一代人工智能技术已展开激烈竞争。而金融与人工智能具有天然的耦合性，是人工智能技术应用最重要的领域之一，发展智能金融有利于我国抢抓人工智能发展机遇，占领技术制高点，特别是金融业的特殊性，势必对人工智能技术提出新的要求和挑战，可以推动我国人工智能技术的突破与升级，提高技术转化效率。
另一方面，人工智能技术为未来金融业发展提供无限可能，是对现有金融科技应用的进化与升级，对金融业发展将会产生颠覆性变革。专门研究智能金融有利于跟踪世界人工智能技术与金融业融合的应用开发，有利于加强金融行业的适应性、竞争力和普惠性，极大地提高金融机构识别和防控风险的能力和效率，推动我国金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济和人民生活的能力，守住不发生系统性风险的底线，加快建设我国现代化金融体系，增强金融国际竞争力，助力由金融大国到金融强国的转变。
4、智能金融现在有哪些应用场景？
《报告》提到，目前智能金融的应用主要包括前中后台三大方面。
第一，智能身份识别已广泛用于个人身份验证。以指纹识别和人脸识别为代表的主流智能身份识别技术已进入大规模应用阶段，在远程核验、人脸支付、智慧网点和运营安全方面应用广泛。
第二，智能营销降低营销成本、改善服务效能。智能营销正在经历从人机分工向人机协同方式的转变，未来的智能营销将变成跨领域、融合的人机合作工作方式，进一步改善金融服务的效能。
第三，智能客服能节省客服资源和提升服务效率。智能客服不仅提供自动化问题应答，而且对接前端各个渠道，提供统一的智能化客服能力，并持续改进和沉淀，提供全天候精准的服务，提升服务效率。
第四，智能投顾已有试点，全面推广有待继续探索。智能投顾在国内外已有诸多应用案例，但我国因为缺乏明确的业务模式、服务定位仍不明确，全面推广仍有待继续探索发展。
第五，智能投资初具盈利能力，发展潜力巨大。一些公司运用人工智能技术不断优化算法、增强算力、实现更加精准的投资预测，提高收益、降低尾部风险。通过组合优化，在实盘中取得了显著的超额收益，未来智能投资的发展潜力巨大。
第六，智能信用评估提升小微信贷服务能力。智能信用评估具有线上实时运行、系统自动判断、审核周期短的优势，为小微信贷提供了更高效的服务模式。在一些互联网银行中应用广泛。
第七，智能风控实现金融机构风控业务转型。智能风控为金融行业提供了一种基于线上业务的新型风控模式，但目前只有少部分有能力的金融机构运用，有待继续试点和推广。
第八，智能运营管理提升运营效率，降低运营成本。智能运营管理将业务运营逐渐从分散走向集中、从自动化走向智能化。从而提升业务运营效率，减少业务办理差错，降低管理成本。智能运营成为各家金融机构开展智能金融的优先考虑和使用的场景。
第九，智能平台赋能金融机构提升服务、改造流程、转型升级。智能平台建设是金融机构智能化转型的核心，持续为上层应用提供丰富、多维度的智能服务，构建完整的服务生态圈。
综上所述，智能金融目前整体仍处于“浅应用”的初级发展阶段，主要是对流程性、重复性的任务实施智能化改造。
《报告》认为，人工智能技术应用正处在从金融业务外围向核心渗透的过渡阶段，发展潜力巨大。
5、在智能金融应用场景中，“算法黑箱”问题可能会更加突出？如何避免？
肖钢认为，人工智能有一个问题是算法的可解释性比较差，要解决这个问题可以从几个方面来着手：
第一，要让算法可解释。现在人工智能科学家正在攻克模型算法的黑箱问题，期待着不久的将来在技术上有所攻破。
第二，可以采取分层管理。例如，根据是否对金融消费者产生伤害的程度进行分类管理，有的可以不解释，有的只是解释模型怎样运行的，有的要解释结果及其原因，有的需要进一步解释模型背后的逻辑和运作原理。当然，如果最后还是无法解释，投资者和消费者也不相信，监管部门就不准在金融领域使用。
因此，如果人工智能运用到金融行业，未必需要解释所有的模型，可以对模型进行分层管理，提出明确要求。
第三，分清楚责任。无论是否使用人工智能，金融机构销售金融产品和服务的卖者尽责义务没有减弱。机构需要了解自己的客户，把恰当的产品卖给恰当的人。责任不会因为是否采用了人工智能技术而有所改变。
6、个人隐私和数据保护问题已经成为社会普遍关切。智能金融时代，如何构建起相关法律法规体系？
《报告》中提到，个人数据的问题目前缺乏法律规定，确实需要立法。肖钢认为，数据很重要，尤其在人工智能时代，其重要性日益凸显，这与原来的工业革命时期不同。工业革命建立在物理资本上，而人工智能则是建立在信息资本和数据资本上。因此，谁控制了数据，谁就垄断了权力。
肖钢认为，个人隐私和数据保护领域有很多问题待明确，例如哪些数据能搜集、数据的权属是谁的、如何建立个人信息权的体系等，这些都是新的课题。
保护个人数据隐私，肖钢从以下方面提出建议：
第一，需要补短板，抓紧制定相关法律法规，并逐步加以完善。
第二，要防止数据垄断。鉴于大型科技公司的技术优势与数据获取能力，存在赢者通吃的效应，要求大公司开放数据，让中小科技公司也要利用其数据开发业务，维护公平竞争环境。
第三，要进行综合治理。数据隐私保护不仅是金融监管的事情，还涉及到政府部门、IT公司、金融机构、实体企业和个人，是全社会的事情，所以要形成各方参与，协同治理的体系。
第四，需要发展新技术，以解决技术带来的问题。“联邦学习”的技术就是一个方法，既保护了数据安全，同时又可以共享数据建模。
5. 人工智能在金融投资领域有哪些应用
常见的就是这个了:股市行情预测
许多人都渴望能够预测股市在任何一天将会做回什么 - 显而易见的原因。但是机答器学习算法一直在变得越来越近。许多着名的交易公司使用专有系统来预测和执行交易高速和大量。其中很多依靠概率，但即使是交易概率相对较低，以足够高的速度或速度，也可以为公司带来巨额利润。当消费大量数据或者执行交易的速度时，人类不可能竞争得过机器。
常见的人工智能还可以看这里，人人都应该知道的十大人工智能和机器学习用例
6. 人工智能在金融科技领域有哪些应用
应用场景一：征信与风控 近几年，国内P2P和现金贷的大量涌现，说明了个人小额信贷的市场需求巨大。在过去，针对该类小贷用户，一般单纯地依靠地推人员挨家挨户进行实地征信。如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。通过多渠道获取用户多维度的数据，如通话记录、短信信息、购买历史、以及社交网络上的相关留存信息等；然后，从信息中提取各种特征建立模型，对用户进行多维度画像；最后，根据模型评分，对用户的个人信用进行评估。同样，对于市场上中小微企业融资难的问题，也可以通过大数据征信得以解决。 相对于征信，在风控中，贷前要识别贷款人信息的真实性，还要识别其还款意愿和还款能力，贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常，贷后通过反馈数据补充信用评分。在这个过程中，利用用户数据积累和人工智能技术建立有效的智能化风控体系是核心能力，直接决定着一个平台能否持续健康地运营。应用场景二：反欺诈 金融安全是维护金融秩序的基石。与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。如今，越来越多的人工智能应用出现在现实生活中，比如指纹付款、扫脸取款等。 此外，人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的作用，机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行为，为用户和机构提供及时可靠的安全保障。应用场景三：智能投顾 智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。 与传统方式有所区别，智能投顾可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者提供建议，加快释放投资理财的“长尾”市场，具有佣金低和信息透明等特点。更通俗点说，智能投顾实际上是把私人银行的服务在线智能化，服务更广泛的普通老百姓。 当前，智能投顾平台已经在国内市场出现。2016年12月，招商银行摩羯智投正式上线，这是国内银行业首家推出的智能投顾服务。据介绍，摩羯智投运用机器学习算法，融入招行多年的业务经验，在此基础上构建了以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-收益”要求，构建基金组合，由客户进行决策、“一键购买”并享受后续服务，使得投资小白也可以轻松使用。应用场景四：营销与客服 在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。 另外，在客服中，用户咨询的问题大都是重复性的，而且往往限定在几个特定的领域内，这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人可以发掘用户的需求，解释和推荐产品，还能带来销售转化。智能客服可以解决用户的大部分问题，在非常确定答案的时候可以直接回答，在不确定时把可能的答案提供给人工客服，由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样极大地提升了客服效率和用户体验，同时也降低了人力成本。应用场景五：投资决策 在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。一个经典案例是沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。大数据可以发现看似毫不相关的事件间的关联性，应用在投资领域也会有同样的效果，比如苹果发布新手机会影响哪些公司的股价等。 人工智能还能够根据收集到的市场历史数据进行预测，分析判断企业的成长性，从而辅助投资决策。一个著名例子是，美国最大的信用卡行CapitalOne的两名员工利用职务便利，分析了至少170家上市零售公司的信用卡消费情况，并据此预测这些公司的营业收入，然后提前购入看涨期权或看跌期权，三年内投资收益率高达1800%。虽然是反例，但对于智能预测应用有很好的启发意义。 此外，机器还可以根据收集到的资料，自动生成大量格式固定的文档，比如招股说明书、研究报告、尽调报告和投资意向书等，从而提高效率，减少枯燥的重复性工作。
7. 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。
8. 人工智能在金融科技领域有哪些应用呢
人工智能助抄推了金融科技的发展袭，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。
9. 人工智能在金融领域，有哪些应用产品
“人工智来能”一词最初是自在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
10. 在智能风控方面，哪家金融服务公司牛逼些
同盾科技
底层技术能力很强，而且服务态度也不错