從去年開始，各行各業(yè)刮起了“AI風”，AI+醫(yī)療、AI+安防、AI+教育、AI+娛樂、AI+零售，AI+金融自然不會缺席，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復就曾多次表示，人工智能最好的應用領域之一就是金融業(yè)，因為這是唯一純數字的領域。

中國銀行、建設銀行、工商銀行、中國平安、國泰君安、華泰證券等都宣布開始涉足金融智能化領域，主打人工智能概念的產品層出不窮。但事實上，無論各金融機構如何宣傳造勢，人工智能在金融領域的應用都大致歸為三類：一類是智能投顧；第二類是智能客服；第三類是金融預測與反欺詐。

智能投顧

智能投顧模式誕生于2008年，2011年在美國市場顯著加速發(fā)展。國外機構來看，Vanguard、Charles Schwab是較早布局智能投顧傳統(tǒng)金融機構。目前規(guī)模也最大。除此之外，2016年以來，德意志銀行、TD Ameritrade、美銀美林、高盛等大舉進入智能投顧領域。

截至2016年9月，美國傳統(tǒng)資產管理機構通過智能投顧模式管理的資產規(guī)模約520億美元，年均復合增長率179%；同期，美國獨立智能投顧公司資管管理規(guī)模達到132億美元，增長率56%。

國內最先亮出“智能投顧”的金融機構就是招商銀行。于2016年年底推出的摩羯智投是針對公募基金的基金組合，其官方介紹中也稱，只是“智能基金組合銷售服務”。隨后，工商銀行也推出了智能投顧“AI投”。

目前的智能投顧絕大多數是風險投資組合。主要面向個體投資者或銀行、券商、基金代銷機構等需要大量資產配置的巨體量投資主體。其中，智能投顧大類資產配置的核心問題是高效可靠的產品畫像，而針對個體終端用戶的智能投顧則需要同時解決好產品畫像和用戶畫像兩方面問題。無論哪一種，關鍵性影響因素都是基礎數據的量級和準確性以及算法模型的有效性。

智能客服

客服領域，傳統(tǒng)商業(yè)銀行或零售銀行，很大程度要跟客戶打交道，現在很多地方可能被取代，人工智能技術引入專家系統(tǒng)，將80%用戶的常見問題進行學習，只需要很少的客服人員就可以通過人工智能識別客戶的問題，提供相應的候選解答和金融知識，極大提高效率。人工智能助理、人工智能信貸員、人工智能決策放款收款都存在，還有智能推進系統(tǒng)。

比如智能客服可以通過對人語音的挖掘判斷出對方來電的原因、對方來電的情緒、以及對方的內心訴求，然后將它轉交給相應的客服，比說顧客是來投訴的，還是來咨詢某種業(yè)務的。

金融預測與反欺詐

金融的核心就是風險，風險是永遠存在的，沒有絕對的安全。人的精力和注意力都是有限的，而通過利用機器對數據的大規(guī)模以及高頻率的處理能力，卻可以減少風險，做一個準確的風險評估。如首先是對個人的信貸或者企業(yè)的投資的這些判斷，然后再通過大量的數據分析每一個投資的環(huán)節(jié)，然后人工通過最后的一個風險控制來做一個處理。美國一家人工智能公司，專門挖掘個人的隱私信息，但現在利用這項技術來做好事，不去泄露用戶的隱私，而是監(jiān)測整個互聯(lián)網，當發(fā)現有人的隱私泄露的時候，啟動報警，這在金融詐騙肆虐的今天是很重要的一項應用。

使用AI來識別和判斷每一筆支付交易，對其分類和標記；人工智可以識別出的支付欺詐，并且收集客戶反饋不斷迭代改進更加精確。比如信用卡存在被盜刷的可能，那么人工智能就可以用來判斷到底是真的消費記錄還是一個欺詐的消費。

編輯觀點

AI進入金融領域早已不是什么新鮮事了，但是目前“AI+金融”主要是對數據的整理和處理，還有金融的交易決策、風險控制，AI若想掀起金融行業(yè)的巨浪還為時尚早。