人工智能在金融科技领域有哪些应用？
人工智能行业+金融科技，没错，这是易道博最擅长的领域。
金融业内部有细分。按照我国批准的金融牌照来看，主要包括银行、保险、信托、券商、融资租赁、期货、基金、基金子公司、基金销售、第三方支付牌照、小额贷款、典当等12种。
当然，我们不会讲那么多细节，重点讲银行、保险、证券，讲讲这些行业都用到了哪些与视觉识别相关的人工智能产品。
第一个是一组应用程序，它们实现了最远程的开户/保险。
简而言之，就是身份验证，核心的AI产品是卡片识别和人脸识别。
但是，识别身份证和银行卡并不简单。有效身份证件包括:身份证、临时身份证、军官证、护照、港澳居民来往大陆通行证、台湾居民来往大陆通行证等等。
插个冷知识，有的身份证不止一种语言，二代身份证还包括壮、维、彝、藏、蒙、朝六个民族语言的双语版。
(图片来自网络)
这里的人脸识别是利用1: 1的比对功能，加上活体检测，来确认你和你的身份证照片或者警察库里存储的高清人像是不是同一个人。
其次，各种资质证书/表格/票据的鉴定。
还有更多。银行用营业执照识别和开户许可证识别，还有银行支票，承兑汇票等等。有账单，账单，各种凭证...
另外还有一个很实用的功能——财务报表识别。
这在银行或证券投行业务的贷前贷后审计中是非常有用的功能。
财务报告识别不仅仅是简单的形式识别。毕竟财务报告是很严谨的。所以这个财报识别平台还具备自动平衡的功能，不均衡的地方会智能提醒，方便核实；上传多页pdf文件时，中间可能会有拆分成几页的表格，识别后可以智能合并还原成一张表格...并且许多其他功能在此不再描述。
保险行业更是特殊。
首先是寿险行业，对医疗表格和票据有大量的识别需求。
在过去，这些条目大部分是由TPA完成的，并且全部是手工输入的。但是传统TPA的成本也在逐年增加。人力、IT设备、办公场地等成本逐年增加，高昂的成本占据了大量的利润空间。而且人工录入周期长，录入工作需要排期。从收货到录入再到理赔完成，平均需要20多天。
引入深度学习OCR技术后，各种医疗理赔资料的识别录入可以转化为自动采集，大大降低了数据采集的成本，效率提高了数十倍。不仅如此，还可以快速在线索赔。
相比寿险，车险行业涉及的内容更多。在普通实名认证银行卡识别的基础上，还涉及车票识别、车辆vin码识别、行驶证识别等。
还有一种更高端的技术。以前车辆的出现需要保险公司当场出险。哪怕是轻微的摩擦，也需要很长时间才能解决。期间保险公司和理赔用户都花了不少时间。现在，在人工智能技术的帮助下，视频查勘+智能定损让快速线上理赔成为可能。
(智能损失确定功能)
可通过三维图像智能识别自动测算损失，结合车辆数据进行智能理赔。小磕小碰都可以远程理赔，保险公司也不需要派人到现场，理赔人员不用长时间等待就能快速获得赔付，大大提升了保险理赔体验。
综上所述，是人工智能计算机视觉技术在金融行业应用的一部分。当然，不是所有人。
比如人脸识别技术还可以用在金融网点进行客流分析、VIP识别、潜在客户挖掘、异常预警、火灾预警等等。语音识别、NLP、智能机器人等AI技术也广泛应用于金融机构。
人工智能有着广阔的发展空和相当多样的应用场景，只待未来借助人工智能技术一步步付诸实践，相信在不久的将来，大家可以体验到更加人性化、贴心化、便捷化的金融服务。
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