人工智能是新一轮技术革命的重要方向之一，随着技术的不断成熟，正加速融入到各行各业的应用之中，尤其是在金融领域，表现的更加突出！

“人工智能和机器学习已经不是一个新的概念，但是近年来取得了飞速的发展，并得到了广泛的应用。这主要是得益于海量的数据支持，丰富的数据是AI和机器学习的基础。”

人工智能与金融的融合促进中国市场发展

日前发布的《新一代人工智能发展年度报告2017》显示，人工智能在金融行业应用场景丰富广泛。比如量化交易和智能投顾、风险防控、信用评估、安防和身份识别、智能客服、精准营销等等。

一些金融企业构建了一套独有的人工智能反欺诈风控系统，在利用生物识别(人脸识别)解决欺诈问题的同时，通过机器深度学习建立风控甄别与预防模型，在可能存在欺诈风险的高危场景都有可能触发不同的风控手段。

互联网时代下信息技术和网络技术的广泛渗透，让人类生活进入大数据驱动智能发展、智能认知的阶段。人工算法进入商业领域后，开始展现普遍性的趋势，尤其在金融业务中表现出较强的适用性，目前人工智能在国内的应用集中在风控、征信及反欺诈领域。

人工智能能够结合场景进行产业化落地，离不开以下三个重要前提：

技术基础的完善。在云计算和大数据日趋成熟的背景下，深度学习作为人工智能的关键技术取得了实质性进展。云计算为深度学习提供了平台，大数据为深度学习提供了材料。以云计算为例，在其出现之前，运算能力是一种昂贵的资源，企业无法单独承担此项成本。而在人人接入互联网的时代，数据的运算量水涨船高，大规模数据的训练和计算对CPU量级提升的要求随之而来。云计算服务实现了运算资源的循环和再利用，使得企业成本大大降低。在云计算为企业降低成本2~3个量级的情况下，许多初创公司都可以拥有较强的计算能力。

对从事人工智能服务的企业来说，仅仅拥有计算能力是不够的，因为制约技术的因素还来自于数据获取能力和数据加工处理能力，因此数学、统计学、机器算法等决定大规模计算实力的人才必不可少。

场景的涌现呼唤更先进的技术。人工智能使得机器在一定程度上具备模拟人的功能，批量和个性化服务成为其优势，尤其在需求规模化和复杂化的消费信贷服务中，如何提供优质的用户体验成为痛点。如在小额、微小额的贷款业务中，要求金融机构或平台在短时间内给出某个用户准确的风险评估，或者在一天时间内要完成几十万乃至更多的用户授信——可以预见的是，此类要求只会越来越高、场景也会越来越多，传统刀耕火种的评估方式与现有庞大且层次多样的金融需求完全脱节。场景的需求促使行业使用更合理的算法、更快的计算速度，对新技术的呼唤让人工智能走上舞台。

数据材料丰富性的提高。人工智能离不开数据，利用数据来支持运算和判断是人工智能的基础。在金融行业，数据的需求同样迫切。在互联网时代背景下，金融消费者聚集的高度碎片化需求规模更加庞大，数据获取成本更加低廉。金融机构和企业可以运用这些数据来进行计算、加工和判断，为用户提供个性化的服务体验，并做出基于数据的智能决策，实现精细化管理，从而进一步推动人工智能技术的应用发展。

数科邦编辑：http://www.shukeb.com/

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