■甘玉涛

人工智能基于金融数据挖掘的深度应用是典型的新质生产力。不论是分析式还是生成式人工智能，都离不开大量的数据训练，数据是人工智能最重要的基础要素之一。金融业的单位数据产出量较大，中国金融机构数据资料规模已超千亿级，数据正在成为我国金融机构核心竞争力，潜在价值或超过万亿元。利用机器深度学习算法，金融机构能够从结构化和非结构化数据中抽取有用信息进行更深层次的行业洞察，进而精准制定投资策略、优化客户服务，并实施个性化的营销策略。可以说，数据的有效应用不仅提高了决策的精确性，也极大地推动了金融业务模式的创新。

分析用户行为 创新金融服务

AI持续深入研究用户行为习惯、爱好、诉求与背景，并基于数据技术，可以在准确的时间地点提供相适宜的服务内容。传统的客户行为分析模型依赖于结构化数据，如银行账户交易和信贷历史，但这种方法无法评估银行记录不充分的客户。人工智能的引入改变了这一局面，通过数据挖掘，能够整合和分析结构化及非结构化数据（如社交媒体活动、在线行为和用户生成的内容），从而提供更全面的客户画像。通过深入分析客户的交易记录、浏览习惯、购买模式和反馈数据，金融机构能够获得关于单个客户偏好和行为的精准洞察。

彭博社研发的大模型BloombergGPT显著改变了数据挖掘和分析的方式。作为一个500亿参数的大型语言模型，其主要优势在于能够快速分析并挖掘金融数据，支持风险评估、情感分析和问答等关键金融功能。这款模型结合了3450亿的公共数据集和3630亿的专业金融数据集并进行训练，使其具备了处理高度复杂金融信息的能力。实际应用包括生成查询语言、提供标题建议和执行金融问答等，目前已在其内部系统中成功落地。这款模型的语言处理能力使其能够从庞大的金融数据中挖掘出更加深刻的结论，开拓了金融专业分析的新视野。通过BloombergGPT的案例，我们可以看到人工智能在金融领域的应用不仅局限于简单的自动化任务，而且深入到复杂的决策支持和预测分析中。彭博社利用其巨大的参数规模和庞大的数据集，确保了大模型在处理高度专业性金融数据时的精度和深度。

打造新型机构 拓宽发展思路

在数据大爆炸的今天，银行机构普遍抛弃“当铺”模式，转向基于大数据技术到算法交易的创新模式，真正实现从“用技术的银行”到“懂技术的银行”再到“新数字时代金融综合服务商”的历史跨越，强化金融数据间的连接性，缩短海量数据的计算时间，增强全产业链的协同、升级与变革。

北京银行通过其“京智大脑”项目展示了在金融数据挖掘和人工智能技术应用方面的先进实践能力。该项目建设了集中统一的AI中台，涵盖数据处理、模型交付、算法部署和模型管理等多个方面，实现了金融数据的高效挖掘和利用。该项目不仅提升了数据处理和分析的效率，还通过个性化推荐优化了客户服务和产品推广策略，显著增强了银行的市场竞争力。同时，“京智大脑”项目通过集成和系统化的数据挖掘，有效提升了整个组织的数据治理能力。

精准财富管理 提升服务内涵

在金融行业中，利用数据挖掘和人工智能来制定精准投资策略已成为一种越来越普遍的做法。通过分析大量的历史交易数据、市场行情、新闻报道以及宏观经济指标，金融机构能够建立复杂的预测模型来优化其投资决策。高级分析工具也使得金融机构能够更好地管理和分散投资风险。通过对市场数据的深入挖掘和分析，投资者可以更准确地识别潜在的风险因素，并据此调整投资组合，以实现风险和收益的最优平衡。这种基于数据的方法不仅提高了投资决策的科学性和准确性，还极大地提升了资源配置的效率。

BlackRock（贝莱德），作为世界上最大的资产管理公司之一，使用其专有的技术平台——Aladdin，来优化投资策略并有效管理资产。Aladdin是一个集成了先进风险分析和投资组合管理工具的综合性投资管理系统，利用大数据和人工智能技术，处理、分析并挖掘全球金融市场的海量数据，使得其能够提供实时洞察和预测分析服务，分析师可以通过平台预测各种资产类别的价格走势，并做出知情的投资决策。这些工具对信息的表现力超越了传统的图表和图形，引入了交互元素、实时更新和预测分析功能，使用户能够从复杂的数据中提取更有价值的信息，更加轻松地发现金融投资的机遇。

夯实管理基础 识别金融风险

人工智能可以通过数据挖掘、工具分析来识别欺诈行为，从而更全面、更及时地保护金融机构和客户的利益。通过实施机器学习模型，金融机构能够实时监控并分析交易模式，自动识别出与常规行为不符的异常交易。利用自然语言处理技术（NLP）分析客户通信和公共数据，金融机构能够获取更多关于客户行为的上下文信息，进一步增强其反欺诈能力。这种技术整合使得金融机构不仅能够防范传统的欺诈风险，还能有效预警新的欺诈策略。数据挖掘在金融风险防范中扮演着十分重要的角色，通过数据挖掘，金融机构不仅识别交易数据间的潜在关系，进行客户群体细分，还能有效识别数据中的异常行为，为风险管理提供支持。

PayPal作为全球领先的在线支付平台，就十分积极地应用机器学习技术来强化其反欺诈系统。该平台通过一个复杂的风险管理引擎处理每一笔交易，该引擎运用了多个机器学习模型实时分析和评估数百个交易相关变量。此技术允许PayPal监控交易的各种细节，如时间、地点、金额以及账户历史等，从而有效地识别出不寻常的交易模式和潜在的欺诈行为。人工智能正在不断释放金融领域新的生产力，充分利用各个深度垂直场景的AI技术，可以使得金融机构更快更安全地对接客户诉求与期许。

未来，伴随国家数据局印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》落地展开，数据在各类场景中将发挥“乘数效应”，金融机构也将进一步强化跨行业的数据整合。金融数据挖掘的应用范围正在扩大，这也带动了数据可视化技术的进步。“AI+金融大模型”的协同创新揭示了一个从量化管理向质化决策的转变趋势，标志着金融行业已进入一个以数据为核心的新阶段，也是金融行业为响应全球经济环境的变化、提升竞争力而做出的战略选择。通过整合更广泛的数据源，如地理信息、政府公开数据等，与现有的金融数据相结合，不仅能够提供更准确的预测模型，还有助于我国金融机构更好地理解市场动态。