编者荐语：

智慧金融（AiFinance）是依托于互联网技术 ，运用大数据 、 人工智能 、 云计算等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、获客、服务的智慧化，使得智慧金融表现出高效率、低风险的特点。

以下文章来源于上海市人工智能行业协会 ，作者SAIA

智慧金融，是人工智能与金融全面融合而生，它以人工智能、大数据、云计算等科技为基础，在提升金融机构服务效率的同时，实现金融信息服务的智能化、个性化、定制化。智慧金融的重要特征就是智能性，使得本来由人来做的认知决策，逐渐借助机器来实现。

人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，使得供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，AI在金融中运用具有广阔的市场空间，金融业需要主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利。

1.智慧金融的发展概况

纵观半个多世纪以来的金融行业发展历史，每一次技术升级与商业模式变革依赖科技赋能与理念创新的有力支撑。按照金融行业发展历程中不同时期的代表性技术与核心商业要素特点划分，可分为20世纪90年代开始的“IT+金融阶段”（金融行业通过信息系统实现办公业务的电子化与自动化，增强数据交互能力并提高服务效率）、21世纪初的“互联网+金融阶段”（利用互联网平台与移动智能终端汇集海量用户数据，打通各参与方信息交互渠道变革金融服务方式），以及正在经历的“人工智能+金融阶段”（基于新一代人工智能技术助力金融行业转型，削弱信息不对称性并有效控制风险，降低交易决策成本，充分发掘客户个性化需求与潜在价值），上述各阶段相互叠加影响，已形成融合上升的创新格局。

如今的人工智能+金融发展阶段，是建立在IT信息系统稳定可靠、互联网发展环境较为成熟的基础之上，对金融产业链布局与商业逻辑本质进行重塑，科技对于行业的改变明显高于以往任何阶段，并对金融行业的未来发展方向产生深远影响。

图：智慧金融的发展历程

2.智慧金融与人工智能的结合应用

金融借助人工智能技术将变得更加智慧。人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，并突破时空的束缚，批量地且更个性化地服务客户。对于身处服务价值链高端的金融，这无疑将带来深刻影响。具体而言，人工智能技术在前端可用于提升客户体验，使服务更加人性化；在中端可支持各类金融交易和分析中的决策，使决策更加智能化；在后端可用于风险识别和防控，使管理更加精细化。

随着算法和数据的突破，智能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应用布局。

2.1支付：智能创新最前沿

作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。

首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。

2.2个人信贷：全链条智能化

针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。此外，在智能反欺诈层面，领先企业也已有所行动，百度就已推出“磐石反欺诈工程平台”。

2.3企业信贷：新技术应用初显成效

在贸易融资、供应链金融、企业信用贷款等对公信贷业务方面，智能金融将起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用。

大数据可以改善客户与金融机构之间信息不对称的情况，改变传统的信用评级方法，有效解决小微企业融资难问题。大数据在采集过程中会出现很多不可控的因素，因而真实性的有效验证十分重要。物联网可以获取企业的动产与不动产数据，补充企业经营状况信息。

2.4 财富管理：智能匹配初具雏形

智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效，使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。

互联网多维的行为特征大数据，可低成本深刻理解用户投资需求，立体刻画用户特征，包括人生阶段、消费能力、风险偏好等。此外，通过响应模型和多渠道主动、适时、多次的智能触达策略高效获客。

2.5资产管理：穿透资产底层试水期

资管市场产品多样，结构复杂，资产方、资金方面具有较多痛点。智能技术将解决跨期资源配置中的信息不对称问题，全面提升资金和资产流通效率。

一方面，国内的资产证券化市场并未实现本质上的“主体信用和债项信用的分离”，传统尽调方式尚难穿透资产包识别风险。而智能金融通过反欺诈、大数据风控能力的积累，可穿透到资产，提供详尽实时的资产信息和资产评估。

另一方面，区块链技术可应用于资产证券化全流程，通过“联盟链”、“智能合约”、“穿透式监管”等技术，增强交易和资产信息的透明度，做到资产全景跟踪和交易全环节可追溯，可减少人为操作风险和效率低下的问题，更可大大提高存续期信息交互的频次与质量。

在投资决策领域，人工智能技术能够赋能资产管理机构。智能金融在资产管理领域的应用有着“软硬结合”的特点。“硬”指系统服务，例如Orbit EAM提供的企业资产管理系统。百度也已基本建成与销售系统对接较为完善和标准的资管系统体系；而对于建立在持续的大数据、AI技术服务，以及受托资产管理能力上的“软”能力方面，OCR、知识图谱和特色因子等技术应用尚在探索中。

同时，基于OCR＋NLP技术的智能研报读取工具能够替代人工进行金融信息收集与整合，大幅提升投研效率。

2.6保险：行业变革的开启

智能技术在保险业的应用不断深化，逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域，真正开启保险业的全面变革。物联网技术的应用和普及，也拓展了保险公司的数据广度和厚度，更多基于用户数据的保险产品创新成为可能；并能精确识别客户风险，基于风险进行个性化定价和动态定价，更好地服务消费者。

智能核保基于大规模数据训练，以图像识别技术作为驱动，可智能分类并自动化评估，最终输出定损报告。一键式的自动化操作流程，大大节约了用户的时间和沟通成本。智能客服实现自动化服务和销售，降低人工成本。

图：智慧金融的应用场景

3 、我国智慧金融的发展中存在的问题

3.1 智慧金融建设经验不足

智慧金融的概念虽然在我国由来已久，但是纵观我国的金融行业，仅仅有少数的互联网金融企业积极向智慧金融的方向发展，而许多大型国有银行和商业银行只是在行业发展过程中被“倒逼”发展。截至目前，我国以银行、保险等金融企业纷纷与科技公司合作布局智慧金融业务，但是尚未具有标杆性智慧金融机构可以借鉴，智慧金融参与企业也多处在市场探索和试验阶段，总体看商业银行缺乏向智慧金融转型的历史经验。

3.2各主体建设统一难度高

随着我国互联网金融、金融科技的不断发展完善，及人工智能、大数据、区块链等技术的快速应用，以银行、信托等为代表的主体纷纷加大信息科技的投入。

但是从某种程度讲，目前，我国智慧金融的发展建设主要是各主体依托自身银行的业务特征及业务优势实现智慧金融平台的建设及发展，在分析平台架构、数据标准统一及方法模型通用的构建上，存在不统一的问题，不利于形成整个金融领域全方面、全场景的智慧化发展。

3.3 人工智能等技术应用尚待完善

根据我国互联网金融协会对A股88家上市金融机构2019年年报的统计分析，73%的上市金融机构已开展人工智能应用，主要的应用场景如智能风控、智能客服和智能营销。机构的占比分别为47%、41%和32%。

其中，上市公司在人工智能应用方面更为积极，超九成的上市银行已开展相关的应用探索。总体来看，人工智能在我国金融领域中已获得一定的应用成效，但人工智能技术本身尚处于不断发展演进的过程。在金融领域中更大规模的应用落地上，还面临数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性的障碍。

3.4智慧金融建设人才匮乏

智慧金融的基础发展涉及包括大数据、人工智能、云计算、移动互联网、区块链等众多技术领域和新兴技术，具有经验丰富且专业技术实力强劲的人才是保证智慧金融企业稳定、高效运营的内生力。虽然我国对金融科技的发展十分重视，但由于目前我国高等院校的人才培养周期较长，难以满足当前金融科技快速发展所需的人才规模。

3.5数据维度多元及质量难以把控问题

数据是智慧金融发展的重要基础元素，在互联网及金融科技蓬勃发展背景下，用户的交易渠道多元化，例如电商交易、社交网络转账等。交易数据的维度多元化，造成数据复杂性增加。用户的交易数据分布在多个应用场景，增加了智慧金融数据收集成本。若对金融用户交易数据信息收集得不全面，便不能形成对用户的完整画像，最终会导致金融机构无法精准地对客户进行评估并推荐其心仪的产品，进而影响客户体验。

4、结语

目前人工智能在金融行业的应用仅仅停留在算法、数据处理等金融电子化层面（计算智能、认知智能），金融智能化（感知智能）还需要技术更进一步的发展。正如计算机科学家Donald Knuth所说，“在金融领域的应用主要还是局限于一些认知任务，而对于一些更加复杂的任务，涉及感知领域，需要人来进行理解、思考和推理。人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

在未来几年，预计会有更多初创公司在金融领域推出这些突破性的人工智能应用程序。AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变，再加上产业内部转型升级的迫切，智慧金融无论是在时代发展大势上，还是在社会经济发展驱动上，都将是一项长久不衰的“黄金”产业，毫无疑问，一场掘金新金融盛宴即将到来。与此同时，结合经济发展的基础，智慧金融在未来只有秉承金融的本质和要义，才能更好地服务实体经济，切实提升金融信息服务质效，维护好金融的稳定和安全，才能行稳致远。

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