导语：随着互联网金融和金融科技的快速发展，人工智能在金融领域的应用正在不断深化。金融科技如何进一步在中国金融业的发展中发挥重要作用？这里包括云计算、大数据、移动金融、人工智能、物联网及区块链等的应用。其中，最重要的应用领域之一是人工智能应用，它是未来金融创新重要的应用趋势，是金融创新与发展的重大推动力。
智能监管
监控主要针对两部分，一是系统异常，二是支付失败。
对于系统异常，采用的是扫描系统日志的方式，首先选取了LogStash作为日志采集和分析的工具，LogStash会收集集群服务器中各个节点所产生的日志，并加工成所需内容，再利用AOP设计模式实时监听日志中出现的Java运行异常。
例如在当前策略中，出现对方网络中断，日志会报出ConnectException异常的堆栈信息，系统实时扫描到此信息，立即以短信的形式通知运维人员采取行动。
对于业务数据的异常，主要通过扫描日志与数据库相结合的方式。在监控内容上，给预警管理器设定了一些主要的监控字段，最主要的几个比如银联返回时间与请求时间的差、银联、支付结果、前端系统回调状态，再在这些主要字段基础上加入可配置的判定条件，比如请求银联10分钟以内未收到反馈信息，被设定为一类警告，请求某个具体银联10分钟以上没返回的，被设定为另一类警告（银联的处理时间会有差别），以此建立起最初的预警模型。
系统平台还为预警模块设立了专门的学习资料库，每次发出的预警都会被记录，类似快照功能。运维人员可以对每次的预警记录设定效果等级，预警模块会自动定期读取这些评定，在给定范围内自行对预警条件进行微调，完善预警模型。这样随着时间的增加，模型和学习数据库都将逐步完善，即使增加新的监控条件，预警模块也可以借助已有模型来迅速优化预警条件。预警是由查询分析功能来实现，预警模块另一个重要组件是处理策略。系统不但可以发出通知，还可以根据模型和策略自行处理一些业务上的异常情况。例如，发现某银联在一段时间内，连续多笔业务返回金额超限，系统会自动停止请求该银联，将业务切换到其它可以使用的银联通道。
当下，云计算的使用不再是简单的接入，自身业务的分析与云的结合才是金融单位信息技术部门今后需要长期探索的方向。机器学习的算法大多比较复杂，天安人寿虽然目前在系统中加入这个功能旨在勇于尝试，技术团队还在继续研究和完善，但经过更深入的探索和学习后平台系统必将有更大进步。“体量小，性能强，技术新”，互联网技术应用的强大优势注定其将越来越有效促进和支撑整个行业甚至社会的进步与发展。
人脸识别定制化服务
人脸识别是用来快速验证用户身份的人工智能技术，在保险业也有着极佳的使用场景。环信为天安人寿打造的视频客服就能让用户轻松证明“我是我”。天安人寿的“Call Ta”视频客服就在视频通话过程中采用了人脸识别技术，以视频+身份证件信息+人脸核实的三重方式来达到身份核查的目的。
Call Ta”通过微信接入视频时，可通过API接口传入客户基本信息、保单号、保单险种名称、保全类型等字段，并保存到系统中，如无数据传入，在视频客服系统中，客服手工则输入记录保存;视频过程中，还可以录入银行卡信息、保单信息、业务信息等并保存到本系统中。天安人寿的“Call Ta”视频客服还与公安系统，天安寿险自身数据系统打通，实现业务办理的无缝衔接。
简单来说，客户在办理保险业务过程中，系统通过抓取真人脸部与信息库对比，就能判断办理人是否为投保人本人。在诸如更改证件类型、打印资产证明等涉及用户隐私的环节，以“人脸识别”来确定视频对面的办理人是否投保人本人成为必要环节。
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