人工智能技術越來越成熟，依托語音識別、機器人技術、機器學習、人臉識別等人工智能技術研究成果開始走向產業端。人工智能應用的三要素：數據、處理數據的能力和商業變現的場景，供應鏈金融領域已具備人工智能快速發展的必要條件，而事實上，主動擁抱人工智能，擁抱人工智能帶來的福利，AI在金融中運用具有廣闊的市場空間。

    在經歷了1990年代和2000年初的寒冬之后，人工智能正在復蘇。人工智能的發展在金融業得到了充分證明。作為新興技術的早期應用者，銀行和其他金融服務提供商正在快速擁抱人工智能。

因人工智能的應用，Autonomous預計金融業可節省高達1萬億美元的資金。在金融領域引領人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或間接地與金融行業企業合作創建真實的人工智能應用程序。

1、人工智能實現信用風控模型。

    人工智能的核心是大數據風控建模能力。傳統征信中，數據依賴于銀行信貸數據，而大數據并不僅僅包括傳統的信貸數據，同時也包括了與消費者還款能力、還款意愿相關的一些描述性風險特征。利用大數據技術，能搜集許多的數據維度來描述，作為風險評估的重要依據。這樣就使大數據征信不單一依賴于傳統信貸數據，可以對傳統征信無法服務的人群進行征信，實現對整個消費者人群的覆蓋。

2、人工智能實現風控和反欺詐。

    在復雜的市場經濟中，核心企業與供應商之間的復雜的貿易關系，存在各種不可控的潛在風險。機器學習里的圖譜網絡很好地解決了這一訴求，基于申請人、手機號、設備、IP地址等各類信息節點構建龐大網絡圖，并可在此之上進行基于規則和機器學習的反欺詐模型實時識別。其中一個比較普遍的情況，人工智能可監測相關設備ID在哪些借貸網站上進行了注冊、同一設備是否下載多個借貸App，可以實時發現多頭貸款的征兆，把風險控制到最低。

從整體氛圍來看，金融界對于AI技術還并沒有徹底的接受。一方面可能是AI在業界的表現并不算好。它使用更復雜得多的模型，卻很難做出更好的效果。另一方面還是風險控制問題。金融業，尤其是量化交易，對風險控制極其嚴格，對模型最重要的要求是穩健、可解釋性強。而AI的風險是很難測量和控制的。

    金融中的人工智能是一個廣泛且快速發展的趨勢。所有這些創業公司中的一個共同點是，他們正在使用人工智能來應對當今金融業所面臨的挑戰。很明顯，人工智能正在幫助簡化當前流程并提高效率。

    人工智能的下一次迭代將會引入全新的服務和解決方案，從而顛覆當前的金融服務。這種顛覆可能包括徹底消除欺詐（顛覆欺詐跟蹤服務），即時信貸（顛覆信用模型服務），自主和個性化財務顧問（顛覆金融咨詢服務）等。

    普遍認為人工智能有三個發展階段：計算智能、認知智能和感知智能。第一個階段是計算智能，能存會算，比如我們現在使用的個人計算機；第二個階段是認知智能，能說會聽、能看會認，能夠對各種類型的輸入數據進行感知和處理；第三個階段也是目前的最高階段，是感知智能，它要求機器或系統能理解會思考，這是人工智能領域正在努力的目標。

    目前人工智能在金融行業的應用僅僅停留在算法、數據處理等金融電子化層面（計算智能、認知智能），金融智能化（感知智能）還需要技術更進一步的發展。正如計算機科學家Donald Knuth所說，“在金融領域的應用主要還是局限于一些認知任務，而對于一些更加復雜的任務，涉及到感知領域的，需要人來進行理解、思考和推理。人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”

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