浅析新技术对金融零售行业的冲击以及金融零售的应对策略摘要：随着人工智能新技术的向广泛社会生活领域的应用快速渗透，传统金融零售行业也随着人工智能新技术技术的运用创新，开始迅猛发力创新。原有的零售方式由线下、柜台直接销售，迅速向线上转变。各银行纷纷抢占网上银行新阵地。同时，支付宝、微信、淘宝等互联网大佬纷纷抢滩金融创新业务，再加上近年来涌现的互联网金融，金融零售行业受到的冲击与日俱增，很有可能会改变传统的经营模式，因此金融零售行业如何积极应对，以及金融监管机构如何进行监管新技术与金融在嫁接融合中存在的问题已经亟待解决。本文分析了人工智能新技术概念、金融零售行业特点、国内外研究的现状和特点，指出了人工智能新技术给金融零售行业带来的冲击，最后，提出了金融零售的几点应对策略。关键词：新技术；金融；零售；冲击；策略一、引言人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI，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。目前，人工智能技术在金融领域应用，主要是运用计算机视觉、语音识别、自然语言理解和机器学习等核心技术开展身份识别、量化交易、投资顾问、客服服务、风险管理等工作。人工智能正在改变着金融行业业态，但国内对人工智能新技术金融对金融零售行业的影响研究较少，随着人工智能新技术金融的迅猛发展，无论是其对金融零售行业的影响，还是对其的监管都引起了广泛的重视。目前，研究主要集中在人工智能新技术在金融零售上的使用、人工智能新技术对金融零售行业的影响及如何实现金融零售行业与人工智能新技术的融合等方面。Klafft（2008）与Linetal（2009）研究指出：由于人工智能新技术贷款人的专业化程度较低，必然导致人工智能新技术信贷有较高的风险。TessOcean（2013）认为：网上贷款的审批速度不仅比金融零售行业要快得多，而且可以享受比较低的贷款利率。冯娟娟认为：人工智能新技术企业进入金融领域，不仅影响金融零售行业经营管理模式，也将冲击金融零售行业业务经营。邱峰认为：由于人工智能新技术金融存在许多缺陷，因此，人工智能新技术金融暂时无法取代金融零售行业的地位。张钹院士认为，人工智能当前最大问题，无法实现人机交互，无法与人类协同工作与和谐相处。二、人工智能新技术在金融零售中的应用现状金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域。金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便得人工智能在垂直领域中进行应用。AI技术非常适合处理收据和其他财务文件等重复性工作，这些工作通常需要消耗大量的人力资源，并且常常因为人力耐心和毅力方面的不足而造成错误。（一）AI新技术在信贷借贷方面的应用机器学习算法通过数以百万计的消费者数据（年龄，工作，婚姻状况等等）和金融贷款或保险结果（这个人是否违约，按时偿还贷款，发生车祸等…？）进行训练。可以不断分析趋势，以检测可能影响贷款的因素和趋势（比如是否某个州越来越多的的年轻人发生车祸？再比如过去15年中特定群体的违约率是否增加？）传统的信贷审核系统依赖历史数据，如交易历史，信用历史和多年来的收入增长来了解与每笔贷款相关的风险。由于历史数据并不总是用于预测未来行为的准确标准，这导致估算结果不一致。机器学习可以分析实时的交易数据，市场状况，甚至是最新消息，以确定信贷的潜在风险。在预测分析的帮助下，机器学习算法可以分析PB级数据，以了解微观活动并评估各方的行为以识别可能的欺诈行为。这对于人类投资者手动执行来说是不可能的。（二）AI新技术在投资组合管理方面的应用“机器人顾问”这个词在五年前基本上是闻所未闻的，但现在在金融领域已经司空见惯。这些算法是为了根据用户的目标和风险容忍能力来校准金融投资组合而构建的。用户输入他们的目标（例如，65岁退休，储蓄250,000.00），年龄，收入和当前金融资产。机器人顾问然后将资产分散到资产类别和金融工具中，以达到用户的目标。然后，系统会根据用户目标的变化以及市场上的实时变化进行调整，并始终致力于为用户的原始目标找到最佳选择。Robo顾问已经...
