前不久，國務(wù)院正式發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》），明確將人工智能（AI）作為未來國家重要的發(fā)展戰(zhàn)略?！兑?guī)劃》強(qiáng)調(diào)，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，必須加快人工智能深度應(yīng)用，培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能。在智能金融方面，要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備，建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。貫徹實(shí)施好國務(wù)院相關(guān)政策措施，將促進(jìn)我國人工智能在金融領(lǐng)域的快速創(chuàng)新發(fā)展。
　　在信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的背景下，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟催化了人工智能的進(jìn)步與發(fā)展，使得人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。目前，已出現(xiàn)四個(gè)方面的主要應(yīng)用：一是作為智能投資顧問；二是預(yù)測和反欺詐；三是融資授信、安全監(jiān)控預(yù)警；四是智能客服。對應(yīng)的主流人工智能技術(shù)則是圖像識別、自然語言處理、語音識別以及聲紋識別。圖像識別技術(shù)主要適用于風(fēng)控。日前，互聯(lián)網(wǎng)金融搜索平臺融360就利用圖像識別功能，讓用戶體驗(yàn)到“刷臉?biāo)⒊鲑J款額”的服務(wù)。自然語言處理目前已應(yīng)用到智能客服上，而語音識別及聲紋識別還未見實(shí)際應(yīng)用。
　　其實(shí)，人工智能在國外金融領(lǐng)域已有諸多成功的應(yīng)用案例。近期，花旗銀行研究報(bào)告指出，2012年至2015年底，智能投資顧問管理的資產(chǎn)規(guī)模從0美元上升至290億美元，且其管理的財(cái)產(chǎn)規(guī)模還將在未來10年中呈現(xiàn)幾何級增長。據(jù)知名管理咨詢公司科爾尼預(yù)測，到2020年，智能理財(cái)市場規(guī)模將突破2.2萬億美元。目前，在發(fā)達(dá)國家中，可提供資產(chǎn)管理服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)公司已頗具規(guī)模，其中，美國的WealthFront和Betterment是行業(yè)中規(guī)模最大的兩家公司，各自掌控著超過26億美元的資產(chǎn)。英國的MoneyonToast、德國的FinanceScout24、法國的MarieQuantier等也均成功將人工智能引入投資理財(cái)。同時(shí)，日本初創(chuàng)公司（Alpac-a）交易平臺利用基于圖像識別的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助用戶從存檔中找到外匯交易圖表并做好分析報(bào)告。韓國某媒體于2016年推出了“人工智能記者”程序，實(shí)現(xiàn)金融新聞、報(bào)告、投資意向書的半自動化生產(chǎn)。而安裝了此程序的電腦在股市交易日結(jié)束時(shí)，基于證交所的各項(xiàng)交易數(shù)據(jù)，僅花費(fèi)0.3秒的時(shí)間就可寫出一篇關(guān)于當(dāng)日股市行情的新聞報(bào)道。
　　近年來，我國人工智能科技在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用也在不斷加速，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和相關(guān)金融機(jī)構(gòu)正積極加快人工智能與金融結(jié)合的步伐。例如，螞蟻金服已成功將人工智能運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)、征信、資產(chǎn)配置、客戶服務(wù)等領(lǐng)域。
　　但業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，國內(nèi)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展面臨三大難題：用戶、模型和監(jiān)管。點(diǎn)融網(wǎng)數(shù)據(jù)總監(jiān)單憶南提出，以冰山理論為例，傳統(tǒng)金融行業(yè)在數(shù)據(jù)上的利用率只有10%左右，其他90%的數(shù)據(jù)受制于各種各樣的因素而藏在“海面”之下。金融數(shù)據(jù)所覆蓋的人群區(qū)間只占中國人口約25%，金融AI的目的之一在于覆蓋更廣泛的人群。因此，如何克服高覆蓋人群相關(guān)性弱這一難關(guān)，是金融AI實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展面臨的首要問題。
　　同時(shí)，51信用卡高級數(shù)據(jù)總監(jiān)王冠軍提到，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)信貸領(lǐng)域?qū)⒚媾R很多機(jī)遇。但他認(rèn)為，在互聯(lián)網(wǎng)金融建模中遇到的挑戰(zhàn)也將有很多，比如信用屬性數(shù)據(jù)少、模型的可解釋性差等。
　　在監(jiān)管方面，國內(nèi)也需要及時(shí)出臺應(yīng)對人工智能環(huán)境下金融運(yùn)行及創(chuàng)新的相關(guān)法規(guī)與制度，明確適用范圍、操作規(guī)程及保障機(jī)制、監(jiān)管措施，打擊沒有牌照的機(jī)構(gòu)，尤其是那些頂著“智能投顧”名義而代銷基金等亂象。
　　只有高效解決了上述三個(gè)方面的主要問題，才能更深入地實(shí)現(xiàn)我國人工智能在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展，為金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供源源不斷的新動力。