人工智慧驅動金融創新 智能投顧成最強應用
2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，智能金融發展被提至國家戰略高度,建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力，創新智能金融產品和服務，發展金融新業態。人工智慧對金融行業的影響正日益凸顯。
金融成為人工智慧應用極具潛力的領域
近年來，神經網路的突破性發展，使深度學習成為可能，複雜任務的分類準確性大幅提升，從而推動了機器學習、自然語言處理、機器人技術、語音識別技術的快速發展，而金融則成為了人工智慧應用最有潛力的領域，國內外金融機構也紛紛發力金融科技（Fintech）。
人工智慧對金融行業的影響主要有以下兩個方面：
1. 人工智慧將使金融行業服務模式更加個性化、智能化。在整個金融流程中，從前台的客戶服務，到中台的金融交易，再到後台的風險防控，人工智慧參與其中，金融產品、服務渠道、服務方式、風險管理、授信融資、投資決策等都將迎來新的變革。
2. 人工智慧將使大數據處理能力大幅提升。尤其在風險管理與交易這種對複雜數據的處理方面，人工智慧的應用將大幅降低人力成本並提升金融風控及業務處理能力。
人工智慧+金融的場景應用
目前，人工智慧在金融領域的應用場景主要包括智能投顧、風控、安全反欺詐及智能客服等。
策略分析與智能投顧
智能投顧是人工智慧在金融行業中應用最深入的領域。通過依託大數據技術，採用多層神經網路，實時採集各種經濟數據指標來預測金融資產的價格波動趨勢，並以此構建符合客戶風險收益的投資組合。智能投顧領域也不伐應用實踐者。2017年8月正式上線的小妮選股就是其中一款典型產品。它通過挖掘大數據和機器學習、技術研發為用戶提供個股選股策略，同時提供大盤預測和買賣點預測。基於數據分析和交易模型測試，小妮選股能夠做出勝率估算，切准了傳統股票交易擇時困難和預測不準的痛點。
風險管理
智能風控基於機器學習技術構建金融知識圖譜，並對不同來源的數據進行整合，檢測發現數據當中的不一致性，分析企業的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標等關係，主動發現並識別風險。網易推出的北鬥智能風控開放平台就是一個典型，幫助中小銀行降低風控成本和不良率，顛覆了傳統的人力式風控。
此外，人工智慧在網路反欺詐方面也發揮著巨大的作用，機器可以從海量的交易數據中學習知識和規則，發現異常，比如防止盜刷卡、虛假交易、惡意套現、垃圾註冊、營銷作弊等行為，為用戶和機構提供及時可靠的安全保障。
智能客服
隨著人工智慧技術的迅速發展，智能客服、機器人客服成為金融領域的一大熱點。金融機構採用自然語言處理技術，提取客戶意圖，並通過知識圖譜構建客服機器人的理解和答覆體系，進而提高金融企業的服務效率、節省人力客服成本。
金融行業是天然產生數據的行業，同時也是數據最能產生商業價值的地方，具備了成為人工智慧具體實現的巨大優勢。可能正如中國證券投資基金業協會副會長鍾蓉薩在2017年智能投資峰會發言中提及，10年後，人工智慧可能會介入世界大部分金融交易。在政策和技術的推動下，未來的金融科技必將成為每個人生活的重要組成部分。
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