随着互联网技术的蓬勃发展和金融科技的兴起，智能风控、智能客服的落地条件逐渐成熟，图像识别、活体检测等技术进行身份核实的场景开始变得丰富，为人工智能和金融服务的有机融合创造了有利环境。因历史发展、国内外市场差异的原因，国外的人工智能在智能投顾等某些领域更为先进，但在以基于大数据的智能风控为代表的更多领域中，中国的企业已把国外远远甩在身后。

智能风控落地的前提

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。当然，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。拿前文提到的智能投顾来说，其面临的投资机会转瞬即逝，对交易信息的判断处理甚至要求快到毫秒级。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。

智能风控成长空间巨大

在金融行业，风控永无止境，智能风控更是不断迭代、不断按照结果优化的过程。迄今为止，智能风控已取得不错的应用成果。实际应用中，智能风控模型已具备较好的用户区分度，可以在评估结果中清晰反映出优质和劣质客户，识别精度和判断速度经过技术人员的不断优化迭代，均呈现螺旋式上升的态势。但目前整个行业都面临数据孤岛和信息不透明的问题，行业共债情况得不到共享，部分信息的准确度、覆盖度、权威性和及时性存在不足，智能风控技术的提升空间依旧很大。

在用户体验上，智能风控的优化路径有两条：一是减少对用户的干扰。目前信贷审批等风控流程的数据调取需要用户授权，随着市场数据共享机制的完善及计算能力的提升，未来只需要提供很少的信息就可对用户进行评估，消除用户在信息安全、使用合规上的顾虑。二是在上述基础上，用户评估的精准度的提升。

未来一定是人工智能的时代

历经蓬勃的技术发展，人工智能的热潮还在继续。虽然目前中国的人工智能尚处初级阶段，甚至在较早落地的金融领域也主要集中在风控、量化交易、智能客服等几个方面，但人工智能为世界带来的益处不会仅局限于此。

首先，人工智能进一步的推广应用将形成广泛的基于机器的智能决策，在很大程度上能提高社会整体运行的效率；其次，人工智能的介入能实现更多领域的个性化服务；最后，人工智能在问题求解、逻辑推理、智能信息检索等领域比人类更优秀，例如在围棋、自动驾驶、公共安防等领域，人工智能都表现出卓越的学习能力和决策能力。

人工智能技术对人类生活的渗透能量将是巨大的，就像互联网一样，从20年前需要网吧、学校机房、拨号等特定的场景和手段才能接触到的服务，到如今已介入人们吃、穿、住、行方方面面的活动经营场景。等到人们已不大能感觉到人工智能的存在，意味着这项技术已经触手可达、广泛普及了。

数科邦编辑：http://www.shukeb.com/

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