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现阶段，人工智能越来越受到社会大众的广泛关注，它属于计算机科学的重要分支。目前，计算机视觉识别、机器学习以及语音识别等智能技术的出现，提升了人们日常生活的便捷程度，而且也有助于行业变革。在互联网金融管理平台以及科技公司等日益兴起的背景下，人工智能技术已经被应用到了银行服务以及投资理财等金融领域，包括智能客服以及智能投资顾问等，所发挥的作用越来越突出。
一、人工智能技术的基本概述
人工智能技术起源于上世纪40年代。最早可以追溯到1949年，是赫布基于神经心理提出了一种学习方法，该方法被称之为赫布学习理论。之后在1950年，阿兰？图灵创造了图灵测试机来判断计算机是否拥有了智能，该测试于2014年6月，被一台叫做尤金？古斯特曼的聊天机器人通过，被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。此外，在1952年，IBM的科学家亚瑟？塞缪尔开发了一个跳棋程序，使机器像人类一样可以持续学习。
不过人工智能受限于计算性能，也经历过一段低潮期和停滞期，直到摩尔定律的生效，计算机性能相较于过去有了大幅提升，使得超大规模的参数计算成为可能。于是基于反向传播的神经网络算法又掀起了一股新热潮。
二、人工智能在金融领域的应用
随着人工智能在国际银行业的广泛使用，中国银行业也逐步接触人工智能领域，众多专家开始探索如何将人工智能运用于金融领域中。其中，互联网金融公司拔得头筹，抢占了人工智能运用的先机。很多银行也逐步在网点推出智能化机器，将一些小型、客户到行率不高的网点转变为轻型化、智能化网点，引入“超级柜台”代替传统柜面服务。
（一）智能客服。2015年底银行业推出了智慧型人工智能服务机器人，主要表现在借助语音识别以及自动问答等技术，构建自动问答机器人，积极开展远程客户服务，实施业务咨询以及办理工作，起到减轻工作人员工作压力以及降低运营成本等作用。与此同时，银行网点可以运用交互型机器人完成大堂经理工作，强化客户语音交流以及业务咨询管理，提升银行服务工作的科技感，从根本上提升客户体验。
（二）金融大数据处理。金融行業所积累的大数据在世界各个行业中名列前茅。截至目前，国内金融机构的数据量突破 100TB 大关，并保持加速增长的态势。面对如此庞大的数据量，人工智能与银行贷款、证券、保险等多种基于大数据开展的金融业务深度融合，开辟了大数据金融的新方向。基于大数据、云计算等技术，企业得以制定更加理性的战略、做出更富前瞻性的决策、更合理地分配生产资源，从而获取更高的利润。
（三）风险的管理与控制。人工智能主要在三个方面对风险的管理和控制起到一定作用：数据的收集与分析、风险预测模型以及风险定级。在过去，传统形式下的贷款业务短则2-3天进行审批，长则7-10天审批，甚者更长，然而当人工智能利用于贷款审批系统中，贷款的审批或许只需要几秒钟即可完成，大大减少了因等待时间过长而流失客户的风险。此外，利用传统风控模型做的风险分析或许要数月，但是运用人工智能便可自动、高效完成。例如银行的反洗钱核查项目，可以将文本的分析、图像的识别等多项人工智能技术综合于一体，即可实现将每单反洗钱手工审查业务耗时两小时降为每单两分钟，不仅提升了审查效率，还提高了审查质量，同时降低了重复审查率，降低了银行的人工成本，提高了银行员工的工作效率。
三、人工智能技术在金融领域应用中的风险
人工智能技术的发展为我们带来了很多便利，但不可否认，人工智能技术在带来变革的同时，也带来了一些风险因素。正确认知这些隐患和不足，才能更好地扬长避短，让科技服务生活。
（一）人工智能技术的误判风险
人工智能基于系统设置的评价标准，运用深度学习做出的判断并不能保证结果的完全科学与准确。比如其中的一个算法交易程序存在问题，或者一个数据输入的细微抖动，都可能出现算法失效或失真的情况，便可能带来巨大的错误认知，对个人投资理财带来交易损失。大而言之，甚至会造成系统金融风险。另外，基于数据基础的分析结果，依赖于海量的数据。如果数据支撑不够，其结果的准确性就值得商榷。因此，需要采取切实措施应对这种不确定性。其一，加大技术研发，不断优化人工智能技术。其二，加强人为管理和风险评估，让系统风险降到最低。
（二）人工智能技术的安全风险
人工智能技术的进步，也伴随着黑客攻击的智能化，网络安全风险成为金融领域绕不开的问题。网络攻击软件可以模拟互联网金融中的用户行为，从而掩盖自己的真实身份，隐藏于金融数据库或系统中，并被系统认定为合法用户。如果安全防护措施不得力，黑客的入侵和攻击会带来严重的后果。金融监管部门和金融企业主体应该共同确保金融风险安全，加强监管，强化风控体系，打造安全高效的金融平台。
（三）人工智能技术带来的隐私泄露风险
人工智能技术的应用是建立在大数据发展的基础之上，海量数据对人工智能技术的运用有着举足轻重的作用。但大数据时代，客户的隐私数据和个人信息保护面临挑战，客户的选择权和知情权需要得到重视。近期不断发生的隐私泄露事件已为我们敲起了警钟。
四、人工智能在金融领域的发展前景分析
（一）核心区域安全监控
随着国民整体知识水平的提高，一些不法分子的作案方式也层出不穷，普通的安保人员在未来可能无法应对花样的违法行为。因此，在银行网点、ATM 机等核心区域可利用人工智能的人像识别功能，针对可疑行为和特征，如：脸上有面罩、行为鬼鬼祟祟等，提前识别可疑人员，并进行报警等。同时可进行核心区域的员工人像登记，人员进出采用人脸识别技术，防止陌生人尾随进入核心区域，达到安全防范的目标。
（二）金融企业服务人性化
在银行、机房等人员较多的企业机构，可投放24小时服务类型智能机器人，增添语音识别及对话功能，可为客户答疑解惑，安抚客户心情，进行迎宾分流，采集客户信息，维护企业正常秩序，使金融企业的服务更加人性化。
（三） 辅助完成金融业务
未来可采用多层神经网络技术，实时采集重要的经济数据指标，让智能系统不断学习理解，并将其运用于金融业务方面。如作为金融智能投资顾问，使其针对客户的具体特征，开展个性化的服务，既使客户与企业双方的利益达到最大化，同时又进一步贯彻了银行长期服务客户的理念与目标。
一、人工智能技术的基本概述
人工智能技术起源于上世纪40年代。最早可以追溯到1949年，是赫布基于神经心理提出了一种学习方法，该方法被称之为赫布学习理论。之后在1950年，阿兰？图灵创造了图灵测试机来判断计算机是否拥有了智能，该测试于2014年6月，被一台叫做尤金？古斯特曼的聊天机器人通过，被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。此外，在1952年，IBM的科学家亚瑟？塞缪尔开发了一个跳棋程序，使机器像人类一样可以持续学习。
不过人工智能受限于计算性能，也经历过一段低潮期和停滞期，直到摩尔定律的生效，计算机性能相较于过去有了大幅提升，使得超大规模的参数计算成为可能。于是基于反向传播的神经网络算法又掀起了一股新热潮。
二、人工智能在金融领域的应用
随着人工智能在国际银行业的广泛使用，中国银行业也逐步接触人工智能领域，众多专家开始探索如何将人工智能运用于金融领域中。其中，互联网金融公司拔得头筹，抢占了人工智能运用的先机。很多银行也逐步在网点推出智能化机器，将一些小型、客户到行率不高的网点转变为轻型化、智能化网点，引入“超级柜台”代替传统柜面服务。
（一）智能客服。2015年底银行业推出了智慧型人工智能服务机器人，主要表现在借助语音识别以及自动问答等技术，构建自动问答机器人，积极开展远程客户服务，实施业务咨询以及办理工作，起到减轻工作人员工作压力以及降低运营成本等作用。与此同时，银行网点可以运用交互型机器人完成大堂经理工作，强化客户语音交流以及业务咨询管理，提升银行服务工作的科技感，从根本上提升客户体验。
（二）金融大数据处理。金融行業所积累的大数据在世界各个行业中名列前茅。截至目前，国内金融机构的数据量突破 100TB 大关，并保持加速增长的态势。面对如此庞大的数据量，人工智能与银行贷款、证券、保险等多种基于大数据开展的金融业务深度融合，开辟了大数据金融的新方向。基于大数据、云计算等技术，企业得以制定更加理性的战略、做出更富前瞻性的决策、更合理地分配生产资源，从而获取更高的利润。
（三）风险的管理与控制。人工智能主要在三个方面对风险的管理和控制起到一定作用：数据的收集与分析、风险预测模型以及风险定级。在过去，传统形式下的贷款业务短则2-3天进行审批，长则7-10天审批，甚者更长，然而当人工智能利用于贷款审批系统中，贷款的审批或许只需要几秒钟即可完成，大大减少了因等待时间过长而流失客户的风险。此外，利用传统风控模型做的风险分析或许要数月，但是运用人工智能便可自动、高效完成。例如银行的反洗钱核查项目，可以将文本的分析、图像的识别等多项人工智能技术综合于一体，即可实现将每单反洗钱手工审查业务耗时两小时降为每单两分钟，不仅提升了审查效率，还提高了审查质量，同时降低了重复审查率，降低了银行的人工成本，提高了银行员工的工作效率。
三、人工智能技术在金融领域应用中的风险
人工智能技术的发展为我们带来了很多便利，但不可否认，人工智能技术在带来变革的同时，也带来了一些风险因素。正确认知这些隐患和不足，才能更好地扬长避短，让科技服务生活。
（一）人工智能技术的误判风险
人工智能基于系统设置的评价标准，运用深度学习做出的判断并不能保证结果的完全科学与准确。比如其中的一个算法交易程序存在问题，或者一个数据输入的细微抖动，都可能出现算法失效或失真的情况，便可能带来巨大的错误认知，对个人投资理财带来交易损失。大而言之，甚至会造成系统金融风险。另外，基于数据基础的分析结果，依赖于海量的数据。如果数据支撑不够，其结果的准确性就值得商榷。因此，需要采取切实措施应对这种不确定性。其一，加大技术研发，不断优化人工智能技术。其二，加强人为管理和风险评估，让系统风险降到最低。
（二）人工智能技术的安全风险
人工智能技术的进步，也伴随着黑客攻击的智能化，网络安全风险成为金融领域绕不开的问题。网络攻击软件可以模拟互联网金融中的用户行为，从而掩盖自己的真实身份，隐藏于金融数据库或系统中，并被系统认定为合法用户。如果安全防护措施不得力，黑客的入侵和攻击会带来严重的后果。金融监管部门和金融企业主体应该共同确保金融风险安全，加强监管，强化风控体系，打造安全高效的金融平台。
（三）人工智能技术带来的隐私泄露风险
人工智能技术的应用是建立在大数据发展的基础之上，海量数据对人工智能技术的运用有着举足轻重的作用。但大数据时代，客户的隐私数据和个人信息保护面临挑战，客户的选择权和知情权需要得到重视。近期不断发生的隐私泄露事件已为我们敲起了警钟。
四、人工智能在金融领域的发展前景分析
（一）核心区域安全监控
随着国民整体知识水平的提高，一些不法分子的作案方式也层出不穷，普通的安保人员在未来可能无法应对花样的违法行为。因此，在银行网点、ATM 机等核心区域可利用人工智能的人像识别功能，针对可疑行为和特征，如：脸上有面罩、行为鬼鬼祟祟等，提前识别可疑人员，并进行报警等。同时可进行核心区域的员工人像登记，人员进出采用人脸识别技术，防止陌生人尾随进入核心区域，达到安全防范的目标。
（二）金融企业服务人性化
在银行、机房等人员较多的企业机构，可投放24小时服务类型智能机器人，增添语音识别及对话功能，可为客户答疑解惑，安抚客户心情，进行迎宾分流，采集客户信息，维护企业正常秩序，使金融企业的服务更加人性化。
（三） 辅助完成金融业务
未来可采用多层神经网络技术，实时采集重要的经济数据指标，让智能系统不断学习理解，并将其运用于金融业务方面。如作为金融智能投资顾问，使其针对客户的具体特征，开展个性化的服务，既使客户与企业双方的利益达到最大化，同时又进一步贯彻了银行长期服务客户的理念与目标。