當金融邂逅人工智慧：如何才能擦出絢爛火花？
從第一次工業革命到第三次工業革命，人類逐步實現了從機器化到信息化的巨大跨越。如今，在深度學習、大數據等技術推動下，人工智慧取得突破性發展，以人工智慧為標誌的第四次工業革命已然拉開大幕。
人工智慧成為金融業必選項
近年來，人工智慧、物聯網、雲計算、自動駕駛等前沿科技加速升級，應用日趨廣泛，並不斷向人們的日常生活滲透，影響力持續擴張。在此形勢下，世界各國普遍視人工智慧為下一個科技制高點，紛紛加大政策支持力度。科技巨頭、產業大咖們也憑藉自身資本、技術和市場等優勢，開始謀篇布局，試圖在這場「智能盛宴」中分得一杯羹。
從調研公司的數據同樣可以看出人們對於人工智慧的高度關注與期待。據數據顯示，人工智慧行業相關風險投資在近些年來一直處於增長態勢，其中過去五年內就增加了超過700%。包括谷歌、英特爾等國際巨頭在內的「實力派」大力收購人工智慧企業，不少初創公司也相繼誕生，或被「并吞」、或成長為獨角獸企業。
在人工智慧熱潮中，金融業是一個被廣為看好的應用場景。實際上，不少金融機構已經開始將人工智慧、大數據、生物識別等技術應用於金融服務的各個環節當中。由此，金融領域的人工智慧投資也相當積極。業內專業人士認為，未來金融業將逐步從互聯網金融向智能金融轉變，金融業將成為人工智慧投資與應用的熱土。
因而，金融機構在積累了龐大的數據資源後，利用人工智慧技術來優化、提升金融服務水平，提高金融安全水平就成為了必然趨勢。人工智慧不在僅僅只是金融業的選擇之一，而是成為一個必選項。
人工智慧的應用方向
從目前來看，人工智慧在金融領域應用日益廣泛，主要集中在智能客服、智能投資顧問、風險管控和融資授信等方面。其中，智能客服是現在應用較為成熟、接受度較高的一個細分領域。
智能客服。一是以服務來電、網路諮詢為主的聊天機器人，一是以引導客戶、提供現場諮詢為主的導引機器人。兩者的應用都是為了降低金融機構的人力成本投入，並提升服務的及時性、全面性水平，與普通客戶的接觸也最為頻繁。
智能投資顧問。類似於一般的人類客戶經理，人工智慧能夠為具有投資需求的專業客戶提供專業解答與建議。不僅如此，智能投資顧問還能細緻地為客戶提供投資產品或投資對象的詳細數據、信息分析等，既能做到邊學習邊進步，又能為客戶帶來新的投資體驗。
風險管控。金融機構面對投資、貸款等業務，往往需要判斷客戶的背景信息、工作信息等多種數據，還要分辨客戶的動機、習慣及未來狀態。這些依靠人類來做難免百密一疏，而人工智慧則可以很好地起到協助、監管的作用。
融資授信。這一類目前主流的互聯網金融平台都在積極開展，例如螞蟻金服和京東金融等企業，但是使用廣度與成熟度還有待進一步提升。
挖掘人工智慧潛能需這麼做
人工智慧與金融行業的融合應用還處於初級階段，在許多環節都仍顯「稚嫩」。因此，金融業要想最大化發掘人工智慧技術潛能，提升其商業化價值，還需對以下幾點予以重視。
首先，要正確看待人工智慧技術的應用。雖然人工智慧在部分金融領域的應用效果顯著，相對於人工而言，效率大幅提升、成本得以控制，也得到了客戶的認可。但是人工智慧也並不是萬能的，一定要看清楚、想明白金融業到底哪些環節需要進行變革，人工智慧技術適合在哪些環節發揮作用。
其次，要重視數據對於人工智慧應用的重要性。說到底，人工智慧技術在金融業也好，在其他行業也好，其應用基礎大多都是專業、海量的數據資源。只有充足、有質量的數據「養料」，才能培育出健康、成熟的智能金融產品。
最後，要加快培養人工智慧金融人才。對於任何一個行業而言，人才都是關鍵資源。目前，人工智慧人才較為缺乏，高端人工智慧金融人才更是屈指可數。因此，金融業在推進人工智慧融合發展的過程中，要高度重視專業人才培養，這樣才能促進人工智慧金融的有序、持續發展。
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