談金融科技繞不過人工智能。盡管談?wù)揂I的文章很多了，我們還是想從概念談起。如此，有助于了解人工智能的基本原理，以及它在其他行業(yè)發(fā)揮的“顛覆性”作用。只有這樣，才能夠厘清概念，了解AI對(duì)金融行業(yè)的變革作用。

另外，如果要把人工智能談透徹，沒有上萬字不可能。我們盡量言簡(jiǎn)意賅，從金融行業(yè)的角度來談人工智能的發(fā)展和行業(yè)結(jié)合點(diǎn)。

人工智能是什么？

中國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人類的智能活動(dòng)，完成人用智能才能完成的任務(wù)”。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人工智能企圖了解智能的本質(zhì)，制造一種能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。

隨著相關(guān)研究的不斷深入，人工智能的研究領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大，比如機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、推薦系統(tǒng)等等。

簡(jiǎn)單來說，人工智能（AI）就是要使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。目前來看，人工智能的應(yīng)用范圍已經(jīng)很廣，并且為制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融業(yè)在內(nèi)的各行各業(yè)帶來巨大影響。比如在金融服務(wù)業(yè)，現(xiàn)在很多公司在嘗試將人工智能與金融服務(wù)深度融合，以提前洞察并實(shí)時(shí)滿足客戶各類金融需求，真正做到以客戶為中心，重塑金融價(jià)值鏈和金融生態(tài)。

所以，要談人工智能，必須要界定范圍，是談它的基礎(chǔ)層（如芯片）、架構(gòu)（如百度、Google等大廠的開源架構(gòu)）、技術(shù)層（算法、數(shù)據(jù)和算力）還是通用應(yīng)用層（語音識(shí)別、圖像識(shí)別、OCR、自然語言處理等），或者是行業(yè)不同場(chǎng)景的應(yīng)用。

從金融科技的角度來說，我們談?wù)撊斯ぶ悄芏鄶?shù)指不同場(chǎng)景下對(duì)業(yè)務(wù)的促進(jìn)作用，如何做到以客戶為中心，利用人工智能展開業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

為什么現(xiàn)在這么火？

實(shí)現(xiàn)人工智能的方法之一就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”。與傳統(tǒng)按流程判斷編寫的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”，利用算法解析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，然后做出決策和預(yù)測(cè)。

作為一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法或技術(shù)，深度學(xué)習(xí)試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)的多個(gè)處理層，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象，解決特征表達(dá)的問題?，F(xiàn)在已經(jīng)有了多種深度學(xué)習(xí)框架，比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等，在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用并獲取了極好的效果。

有了這些算法為基礎(chǔ)，正是金融行業(yè)積淀海量數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的大好時(shí)機(jī)。這也是為什么金融行業(yè)要積極擁抱人工智能的原因之一。

最初由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的TensorFlow仍然是最受歡迎的深度學(xué)習(xí)開源軟件庫——2016年6月，谷歌超級(jí)大牛Jeff Dean稱在GitHub有1500個(gè)庫提到了TensorFlow，其中只有5個(gè)來自Google，但是Caffe、PyTorch和BigDL等框架也在吸引大量的用戶和使用案例。

不管怎樣，無論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)，本身都是計(jì)算密集型的，背后也必須由某種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，比如許多工業(yè)AI系統(tǒng)依賴于專門的傳感器LIDAR來進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。因此，硬件的新發(fā)展和降低的成本將有助于更好的數(shù)據(jù)收集和更快的深度學(xué)習(xí)。

除了這一輪技術(shù)（硬件的發(fā)展、大數(shù)據(jù)的普及以及各類算法的演進(jìn)）的集中爆發(fā)之外，各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用引發(fā)商業(yè)上的成功，也反過來促進(jìn)人工智能的發(fā)展。比如我們談?wù)摰慕鹑谛袠I(yè)有大量的數(shù)據(jù)、技術(shù)人才以及豐富的場(chǎng)景，以及行業(yè)內(nèi)外的競(jìng)爭(zhēng)，均是促進(jìn)金融行業(yè)快速應(yīng)用AI的原因。

在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有哪些？

憑借著強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、深度學(xué)習(xí)能力和不會(huì)受情緒影響的特質(zhì)，人工智能在金融服務(wù)領(lǐng)域開始發(fā)揮著越來重要的作用——增加安全性、減少處理時(shí)間、減少重復(fù)性工作和人為錯(cuò)誤、提高自動(dòng)化水平、精準(zhǔn)獲客和營銷，實(shí)現(xiàn)自助式服務(wù)等。

比如通過大量的安全數(shù)據(jù)分析，人工智能可以幫助企業(yè)和組織識(shí)別欺詐行為、可疑交易和潛在的攻擊可能性等，并提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力；而自動(dòng)化流程的實(shí)現(xiàn)，可以幫助企業(yè)提高工作效率，降低無謂成本；收集到的大量數(shù)據(jù)用來創(chuàng)建報(bào)告，可以發(fā)現(xiàn)潛在客戶，對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行畫像，自動(dòng)推薦服務(wù)信息并監(jiān)測(cè)客戶滿意度和流失風(fēng)險(xiǎn)，不僅可以提高生產(chǎn)力和效率，還可以幫助組織快速完成復(fù)雜的決策過程。

在國外，智能金融已經(jīng)滲入至金融服務(wù)的各個(gè)領(lǐng)域，比如智能投顧、支付、數(shù)字貨幣、個(gè)人理財(cái)、眾籌、獲客和客戶服務(wù)等等，相關(guān)的代表公司也都是資本市場(chǎng)的寵兒，比如PayPal、Square、Bitcoin、Betterment等。像Betterment摒棄了傳統(tǒng)的理財(cái)顧問模式，完全依靠數(shù)據(jù)分析和智能推薦算法，來為客戶提供資產(chǎn)管理組合建議，包括基金配置、股票配置和債權(quán)配置等。

可以說，智能金融拓展金融服務(wù)的廣度和深度。只要能應(yīng)用“智能化”的產(chǎn)品和場(chǎng)景，有數(shù)據(jù)作為支撐，均可以使用人工智能，典型的如風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、智能投顧、反欺詐、智能監(jiān)控、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域。

另外，金融行業(yè)對(duì)電話銷售比較依賴，人工智能代替人工撥打推銷電話也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。聲訊科技推出的靈聲機(jī)器人，基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，利用深度神經(jīng)學(xué)算法和自然語意理解技術(shù)，通過電話實(shí)現(xiàn)真人式專家級(jí)的銷售溝通體驗(yàn)，為企業(yè)節(jié)省大量的人力成本。