人工智慧真的可以主宰金融科技嗎？

當下，基於雲計算、大數據分析、機器學習等高新技術的金融科技逐漸成為科技領域的重要一員，而人工智慧（AI）被業界奉為金融科技未來的發展方向。一時間，人工智慧被眾多企業推上了「神壇」，但它真的是萬能神器嗎？

數據是人工智慧的生命線，正如大部分人認為的那樣，AI在金融服務領域有諸多應用，而金融服務是數據最密集的領域，AI直達它的痛點，因此備受從業者推崇。

目前的金融科技是利用大數據來分析，並依照事先規劃好的規則路線，執行策略，以避免人類的感情用事慌張失措。例如，為貸款業務提供支持的金融科技實際上是利用客戶的各種維度的互聯網數據，來算出每個人的信用風險，同時決定能不能貸款，以及使用多少利率等，風險越大利率越高。與其說，金融科技是運用人工智慧，不如說是運用自動化更為恰當。

自動化和人工智慧這兩個術語經常被很多行業混用，但它們並非是同一「物種」。自動化是使用機器來代替大多重複性的任務，自動化已在工廠的運營中被大量運用了近一個世紀，有些軟體可以自動完成諸多任務，像匹配與計算數據、尋找異常值。而人工智慧，則是使用更複雜的技術來代替人腦的決策。這些不是重複的任務，而是需要基於複雜的演算法和機器學習做出判斷，可應用於識別模式、預測未來、做決策。

相關專家指出，現在所謂的人工智慧並不是真正的人工智慧，因為人為的制定了策略和方向，系統僅僅是分析數據並完成策略而已，這並非AI，真正的人工智慧能夠幫助企業優化策略，需要往機器學習方面進一步發展。

為了儘可能多的做出決策，業內踴躍地信奉人工智慧。但是人工智慧存在著眾多未知風險。企業需要有條不紊地應對這些風險，並不斷優化系統。

據了解，已經有多家機構推出人工智慧介入的大數據指數和基金。這些大數據更新速度很快，且非結構化數據占較大比例，而人工智慧技術能夠有助迅速分析和處理這些數據。目前，這些大數據基金的收益率尚可，但是波動率偏大。

某知名金融科技公司創始人表示，還沒聽到真正的人工智慧在行業內有什麼成功的案例，不能草率地拿客戶嘗試很新的東西，要通過不斷的優化將人工智慧技術循序漸進地引入到金融服務領域。