如今，隨著國家新興數字化基礎設施的推進，5G、云計算、大數據等模塊的成熟，人工智能產業發展的“養料”日益充足。

依據產業鏈上下游關系，人工智能劃分為基礎層、技術層和應用層。從全局來看，我國人工智能產業鏈已初步形成，但存在結構性問題，側重于技術層和應用層，基礎層短板突出，底層基礎技術和高端產品主要被歐美日等國家壟斷，在AI芯片、智能傳感器等領域比較薄弱，特別是在高端芯片領域，國際科技巨頭已基本構建了產業生態，而我國核心技術方面較為缺乏，高端芯片嚴重依賴進口。技術層是基于基礎理論和大數據，面向細分領域應用開發的技術；技術層較容易向產業鏈上下游擴展，適合展開廣泛布局。一系列成果的取得，與政策、資金等的引入密切相關。

2017年，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》，將金融列為人工智能應用試點示范和產業智能化升級的重要領域之一。2019年，人民銀行發布的《金融科技發展規劃》明確提出，要穩妥推動人工智能技術與金融業務深度融合，這些政策文件為人工智能在金融領域的應用提供了良好的政策環境。

12月10日，第五屆智能金融國際論壇暨2020金融界領航年度盛典在京召開。對于金融行業的發展，前中國銀監會副主席表達了四點看法。“金融科技的核心，還是人工智能和區塊鏈”這一點囊括其中。加強人工智能在金融領域的應用，無疑對整個產業發展具有重大意義。

12月11日，由新浪財經主辦的2020中國銀行業發展論壇智慧金融峰會在北京舉行，中國互聯網金融協會會長、中國人民銀行原副行長李東榮出席會議并發表演講。李東榮在演講中倡議提出人工智能在金融領域應用應堅持的四個基本原則，即依法合規、以人為本、安全可控、權責清晰。

在安全可控方面，要加強人工智能研發者、使用者及其他相關方的能力建設和行為規范建設，確保相關人員具備人工智能金融應用所需的專業能力、業務知識和工作經驗。加強理論研究、模型測試、安全評估和審計體系建設，不斷提升智能金融系統透明性、可靠性、可控性，逐步實現可追溯、可信賴、可審計。按照分級分類管理思路，結合具體應用場景確定相應級別的算法模型可解釋程度，不應以技術黑箱等作為可解釋性不足的理由。做好技術供應商盡職調查、風險隔離和退出管理，不斷提升自身技術實力和運維能力，避免對單一供應商的過度依賴。

細分到各個金融場景來看，在風險管理場景中，人工智能起著至關重要的作用。在金融行業，有句話叫時間就是金錢，有時候僅僅相差幾秒鐘，資產的漲跌可能數以十萬乃至百萬計。因此，對于風險案例來講，風控人員可以使用AI算法來分析案例歷史記錄，并識別任何潛在的問題。這涉及使用機器學習來創建精確的模型，金融專家能夠遵循特定的趨勢和波動，提前預測可能發生的風險，進而做好資產管理和配置。

在防范欺詐方面，人工智能所具備的潛力同樣不容小覷，一些企業也在積極探索金融AI反欺詐的解決之道。例如，百融云創AI反欺詐技術覆蓋了語音文字識別、自然語言處理、機器視覺（人臉識別）和知識圖譜（關聯性分析）等前沿技術。

作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，人工智能正在疊加釋放歷次科技革命和產業發展所積蓄的巨大能量。接下來，人工智能、機器學習、深度神經網絡將顛覆行業業務傳統模式并促進其轉變。
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