导读：
人工智能在金融交易方面的影响主要有两点：
第一，人工智能首先在金融交易的服务方式上推动了一些变革，以银行交易服务方式为例，互联网大规模应用以前，银行的交易服务主要是人与人之间的沟通，去网点去营业部跟银行工阅读全文
人工智能在金融交易方面的影响主要有两点：
第一，人工智能首先在金融交易的服务方式上推动了一些变革，以银行交易服务方式为例，互联网大规模应用以前，银行的交易服务主要是人与人之间的沟通，去网点去营业部跟银行工作人员进行互动，达成交易，也通过沟通去挖掘一些用户潜在金融需求，这个过程中用户的黏性很高，那样的环境下用户的知识相对来说是欠缺的，用户不会比较金融产品间服务与价格，而是出于对人的信任来选择一家银行的服务。
互联网技术和互联网企业大规模发展以后，银行在客户服务上也发生了转变，每个银行有动力建立自己的系统，无论是网页还是APP，进行标准化功能模块的定制，这种与客户互动中出现了单向的服务，银行进行标准化的模块发送，用户通过去学习技术，通过判断金融的产品之间的服务价格和效率之间的差异自行的选择自己需要的产品和服务。但这个过程中会产生一个问题，虽然服务效率在不断的提升并且成本也在降低，但是交互性针对性却不断在降低，银行应该抱团，应该让自己的支付业务不要去流失，应该保护传统银行的支付业务。
互联网技术大规模发展以后，2C的银行客户服务业务不断的被互联网的金融所侵蚀，这是银行面临巨大的问题，集成了效率但是丢失了客户的黏性和很好的交互性。人工智能技术是很好的结合了这两者的优点，人工智能最大的特点是能够去模拟人的功能和行为，通过对人行为和功能的模拟，通过大量机器样本的训练去挖掘金融交易中的特点，人工智能可能会在将来成为金融交易服务的重要的因素，可以去进行客户的沟通、交互，进行客户的潜在金融需求的挖掘。
人工智能技术在金融交易挖掘方面，前端可以进行用户服务，中台可以进行用户的授信和金融交易决策服务，后台可以进行风控的审核与监督。元素征信也进行了很多的尝试，包括一些应用，举个例子，征信业务主要是针对于人工智能终端授信的服务，数字和决策服务，去年推出了企业智能图谱的产品，多元聚类和图计算的方法，将银行的用户进行一些关联分析的聚类，生成了以用户为核心点的单点的关联和多个用户之间关联度多点关联的风控产品，提供给银行来进行对公业务授信和审计的服务。
第二，人工智能对金融行业影响也是计算方面。人工智能很大程度上提升了大数据的计算效率，银行最大的特点是和整个社会网络具有巨大网络交织的关系，这个过程中包括服务中产生大量的数据，数据沉淀积累下来以后有一些有用数据，有些被之前传统计算称之为无用数据，很多是非结构化难以处理的。因为有人工智能这样的技术，机器学习需要大量训练样本，之前很难实现海量的客户关系之间的关联的挖掘，认为很难实现的东西反而在人工智能中体现了优势。
元素征信今年新推出了一个产品，企业族群，经过之前的计算，企业关联关系在大数据时代非常的庞大，以小米科技为例，不考虑所有互联网的数据，只考虑它的投资基本的登记关系，小米科技出发为关联关系第二层超过三千个，银行判断风险的时候发现三千个关系绝大部分是属于无效的，或者是一些弱关联的关系。怎么样去进行强弱关联的判断呢？这就需要运用机器深度学习方法开发企业族群，真正有强关联的节点会显现在银行风控体系中，为银行风控来做服务。
