人工智能已被認為是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。

當前，我國大力發展人工智能的春天已至，AI技術正加速滲透到社會的各行各業當中，成為推動經濟高質量發展的新動力。而作為人工智能最佳落地場景之一的金融業，也因這一技術的深度應用獲得了更多的創新動能，加速向智慧化金融業態轉型。

政策東風勁吹 人工智能風口已至

據相關數據顯示，2018年全球人工智能業務規模將達到1.2萬億美元，與2017年相比大幅增長了70%。清華大學發布的《中國人工智能發展報告2018》也顯示，2017年，我國人工智能行業市場規模已經達到237億元，同比增長67%。

在新理論和新技術的驅動下，人工智能呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，正在對經濟發展、社會進步等產生重大而深遠的影響。

在全球人工智能技術的發展浪潮之下，我國已將發展人工智能上升至國家戰略的高度。

國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，到2020年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點。10月底，中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習，再次釋放出中央層面對人工智能戰略高度重視的信號。

可以看出，人工智能是推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源。隨著一系列支持人工智能發展政策的相繼落地，相關產業的創新活力也被日益激發，推動現有商業體系內各個產業加速變革。在金融領域，人工智能落地的速度也在加快，已從實驗室階段走向了大規模應用階段，成為當下各金融子行業爭先搶奪的業務風口。

目前，人工智能在金融行業比較成熟的應用主要有智能投顧、智能量化交易與智能客服等，采用的方法有機器學習、自然語言處理、知識圖譜和計算機視覺等。人工智能技術的應用能夠有效降低金融服務門檻和成本，提升服務效率和用戶體驗。業內人士普遍認為，金融業務未來必將朝著智能化方向發展，人工智能技術在金融領域的應用前景十分廣闊。

科技企業同臺競技 應用場景加速落地

事實上，對金融行業進行智能化改造，必備要素之一是有具體業務場景。當前，已經有越來越多的金融科技公司利用自身的數據和技術優勢，切入到人工智能市場當中，在用戶引入、風險管控、財富管理等具體業務領域加大研發和投入力度，推出相應的產品和技術。

某金融科技公司高管告訴記者，有效地將人工智能應用在金融產品和場景中，實現智慧化金融，金融科技企業需具備以下幾個條件。

首先，數據是智能的源頭，金融科技企業需具備收集大數據、整合行業甚至是跨行業數據的能力。其次，需要對數據具有一定的解析和處理能力。再次，需要基于對金融本質理解基礎之上的建模能力，不同的建模對于智能的有效性和準確性有重要作用。最后，需要對用戶行為進行深度學習理解，不能有效理解用戶，所謂的人工智能也只能是閉門造車。

當前,我國金融科技企業已逐步將人工智能落實到應用層面，其布局也正在深刻改變金融業務服務的全鏈條。

螞蟻金服、京東金融等企業利用其在數據技術方面的獨特優勢，在人工智能領域有所深耕。如京東金融在三四年前就開始利用機器學習的技術來做數據處理和建模，以此實現智能風控和自動化運營。而螞蟻金服已將人工智能作為自身智慧金融發展的五大技術應用之一，在人臉識別、千人千面的風控策略、零人工干預貸款以及智能客服服務系統建設方面，均已將人工智能技術廣泛應用，使得金融服務更為高效和個性化。

發展步入深水區 分工協作是大勢所趨

人工智能發展前景廣闊，其應用尚需更深入的探索。有業內人士稱，我國人工智能在金融領域的落地應用仍有較長的路要走。

“實際上，金融的核心是在不確定的環境中實現對資本資產的定價和配置。”中國精算研究院金融科技中心主任張寧表示，當前人工智能和金融的結合仍保持著一定的距離，主要由于思維習慣、監管要求和人工智能本身的局限性所造成的，未來還有很大的探索空間。

實際上，人工智能的發展本身就是技術產業化融合的過程，為了進一步促進人工智能技術與實體經濟的融合發展，加強金融同業合作和不同產業之間的互動合作尤為重要。在順應數字化、智能化、智慧化融合發展趨勢的基礎上，一方面要促進人工智能與各類技術的交叉融合；另一方面也要加強不同企業之間的產業互動，一起打造共生共融的生態體系。

談及“金融+人工智能”的發展方向，張寧認為，未來發展的趨勢或將逐步由賦能走向增能和產能。在賦能階段，將人工智能技術平移到金融領域非核心的相關環節，主要提升金融服務的效力。而在增能階段，金融能夠主動地應用人工智能，當前，正處于一個增能的階段。而在未來產能階段，期待人工智能能夠應用到金融核心領域，使得整個金融體系都能按照智能經濟的理論得以運營。?