人工智能在金融领域有哪些变革和风险？

    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，供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，而事实上，主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利，AI在金融中运用具有广阔的市场空间。

    在经历了1990年代和2000年初的寒冬之后，人工智能正在复苏。人工智能的发展在金融业得到了充分证明。作为新兴技术的早期应用者，银行和其他金融服务提供商正在快速拥抱人工智能。

因人工智能的应用，Autonomous预计金融业可节省高达1万亿美元的资金。在金融领域引领人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或间接地与金融行业企业合作创建真实的人工智能应用程序。

1、人工智能实现信用风控模型。

    人工智能的核心是大数据风控建模能力。传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征。利用大数据技术，能搜集许多的数据维度来描述，作为风险评估的重要依据。这样就使大数据征信不单一依赖于传统信贷数据，可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖。

2、人工智能实现风控和反欺诈。

    在复杂的市场经济中，核心企业与供应商之间的复杂的贸易关系，存在各种不可控的潜在风险。机器学习里的图谱网络很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。其中一个比较普遍的情况，人工智能可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行了注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。

从整体氛围来看，金融界对于AI技术还并没有彻底的接受。一方面可能是AI在业界的表现并不算好。它使用更复杂得多的模型，却很难做出更好的效果。另一方面还是风险控制问题。金融业，尤其是量化交易，对风险控制极其严格，对模型最重要的要求是稳健、可解释性强。而AI的风险是很难测量和控制的。

    金融中的人工智能是一个广泛且快速发展的趋势。所有这些创业公司中的一个共同点是，他们正在使用人工智能来应对当今金融业所面临的挑战。很明显，人工智能正在帮助简化当前流程并提高效率。

    人工智能的下一次迭代将会引入全新的服务和解决方案，从而颠覆当前的金融服务。这种颠覆可能包括彻底消除欺诈（颠覆欺诈跟踪服务），即时信贷（颠覆信用模型服务），自主和个性化财务顾问（颠覆金融咨询服务）等。

    普遍认为人工智能有三个发展阶段：计算智能、认知智能和感知智能。第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用的个人计算机；第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认，能够对各种类型的输入数据进行感知和处理；第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会思考，这是人工智能领域正在努力的目标。

    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，涉及到感知领域的，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它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

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