在信息技术和互联网快速发展的背景下，云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能的进步与发展，使得人工智能在金融领域的应用越来越广泛。目前，已出现四个方面的主要应用：一是作为智能投资顾问；二是预测和反欺诈；三是融资授信、安全监控预警；四是智能客服。对应的主流人工智能技术则是图像识别、自然语言处理、语音识别以及声纹识别。图像识别技术主要适用于风控。

人工智能与金融的结合目前仍处在初级阶段

毫无疑问，人工智能在金融领域的创新应用一直在加速发展中，很多互联网企业和相关金融机构正在积极加快人工智能和金融结合的步伐。

不过有业内人士指出，“人工智能虽然对于结构化数据和可量化数据的收集和处理已经达到了一定的程度，但是对于非结构数据量化程度不够，尤其是关于人类行为与心理数据的量化尚未达到理想化的程度，非结构化的数据就是目前人工智能无法迈过的坎。”

金融行业的数据与AI要更好地结合并发挥作用，还需要解决几个痛点。一是历史上大量的金融交易可能记录在书面上，没有实现电子化，如果能将这部分历史资料数据化，可以更好地助推金融AI的发展。二是金融领域是高速变化的行业，随着市场、业态、不同新领域的发展，很多因素都会使得上面说的内在规律在发生逐步的变化，这种持续的但是或多或少的变化就要求对数据和AI进行持续的调整和优化，才能保持一个稳定良好的产出效果。三是金融的领域非常多，一些复杂的金融交易，会受到宏观政策、微观环境、市场行情、甚至个人情绪的影响，以当前的AI发展程度，在这些领域可能还不能很好地应用。

应建立人工智能监护系统

金融的本质功能是降低交易成本和资产定价，金融资产定价基于对资本资产风险的评估。不得不说，人工智能在金融行业的应用，优化了金融风险的评估体系，大数据、云计算等技术使金融机构对于金融市场信息、客户信用信息、宏观经济信息等各类经济信息的收集和整理能力呈现爆发式增长，准确性和效率性也有明显提升。

但业内人士认为，较强的消费黏性、较重的资本投入和数据的先发优势为传统金融机构提供了一定保护。专家表示，传统金融机构在大宗金融业务方面仍然具有相当大的优势。

不过他也指出，“AI+金融”是金融发展的趋势和方向，外汇搭建商传统金融如果一味固步自封、不求改变，必然会在未来的金融市场竞争中处于弱势地位。

此外，相较于传统金融模式，“AI+金融”的商业模式最大的风险仍是技术风险，更具有隐蔽性强、传染性强和危害性大等特点。

他说，“人工智能作为一项技术可能会存在技术风险，并且这种技术风险在被攻击前很难被发现，一旦被攻击又会造成极大的传染性，给整个金融体系造成巨大冲击，甚至引发金融危机。”

专家建议，加强防范AI技术风险，建立AI监护系统尤为重要。欧阳日辉认为，AI监护者应当是一个立体的治理体系，在这个体系中企业、行业协会、政府和社会应当“四位一体”共同监护AI。

上一篇：

下一篇：