【C++分布式AI推理调度实战】：掌握高性能任务调度的5大核心技巧
2025/12/31 14:48:58
9.2 金融科技：风控、投顾、量化交易的AI应用
金融科技的核心是运用技术创新金融服务。人工智能正从辅助工具，演进为驱动金融决策、风险管理和客户服务的核心引擎。本章将深入剖析AI在金融科技三大核心场景——风险控制、智能投顾与量化交易中的技术原理、演进路径与前沿实践，揭示其如何重塑行业范式。
一、风险控制：从“规则引擎”到“自主进化的智能体防线”
金融风控是确保业务安全与稳健的基石。其技术演进正从依赖专家经验的规则系统，迈向由数据与AI驱动的、具备自主学习和推理能力的智能体生态。
1. 技术演进：迈向自适应智能风控体系
风控技术的发展可分为三个阶段：
表：金融风控技术演进阶段对比
| 演进阶段 | 核心技术 | 决策模式 | 优势 | 局限性 |
|---|---|---|---|---|
| 规则驱动 | 专家规则库、决策树、评分卡 | “If-Then”条件判断 | 逻辑清晰、可解释性强、部署简单 | 难以应对复杂新型欺诈；规则维护成本高；覆盖维度有限 |
| 模型驱动 | 机器学习（LR、XGBoost、GBDT）、图计算 | 基于特征向量的统计预测 | 能挖掘非线性关系，处理高维特征，准确率更高 | 特征工程依赖专家；模型迭代周期长；对“未知模式”泛化能力有限 |
| 智能体驱动 | 大模型、多智能体（Multi-Agent）、在线强化学习 | 自主感知-决策-学习闭环 | 具备复杂推理能力；可自动化闭环处置；持续自适应进化< |