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金融機构若能利用好人工智能技术，必然让金融业务迎来新一轮的创新与增长。
一场由阿尔法狗与棋手间展开的围棋比赛，让世界关注到人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）技术的发展。百度百科对AI如此定义——它是对人的意识、思维等信息过程的模拟。AI虽不是人的智能，但却能像人那样思考、也可能通过深入的语言识别、图像识别、自然语言处理等功能，超过人的智能。
尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。
就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。
《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。
加速布局AI应用
“金融是一个不直接产生价值的行业。”读秒CEO周静在接受《中国经济信息》记者采访时指出，多年来，金融作为一项服务，却占用了消费者较多的时间与体验环境。
据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”
周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。
不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。
在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。
在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。
让金融风控再升级
首先，传统的金融风控流程冗长，包括纸质进件、中台录入、中台复核、客户预审、尽职调查、电核审批等，这导致人力成本、时间成本、运营成本的增加，也降低了运营效率。“而AI技术的手段或应用实现了流程自动化，可以予以解决这一低效问题。”
此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”
其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”
周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。
“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。
回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。
迈向金融3.0时代
“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。
如上文所言，融合发展的背后，就意味着颠覆和改变。如今由于AI技术的助力，不仅让传统金融的信息采集来源扩容，风险定价模型智能化，投资决策过程规范化、信用中介角色正规化等，还大幅提升了传统金融的效率，解决传统金融的痛点。
需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。
金融科技发展至今，避免模式趋同现象也成为角逐市场的关键，特别是在互联网金融专项整治有序展开，互金行业逐渐复苏、规范的当下，“AI+金融”的业务模式，将使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，而为客户提供更个性化和人性化的精准金融服务，是考验金融机构或相关企业提供普惠金融服务及创新能力的关键。
大胆设想一下，当你步入某间咖啡厅，眼前便会出现你此时最需要喝的几杯咖啡，不需要等待，你随时可以支付饮用或外带离开，而这期间已经完成了对你的人脸识别、用户画像、自动支付等多个环节。“未来的金融服务也会如此。”周静坦言，“谁也无法确定AI技术对金融行业的革新究竟会怎样，但唯一能确定的是，AI必定会让金融服务朝着‘高效+智能’的方向演变。”
一场由阿尔法狗与棋手间展开的围棋比赛，让世界关注到人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）技术的发展。百度百科对AI如此定义——它是对人的意识、思维等信息过程的模拟。AI虽不是人的智能，但却能像人那样思考、也可能通过深入的语言识别、图像识别、自然语言处理等功能，超过人的智能。
尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。
就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。
《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。
加速布局AI应用
“金融是一个不直接产生价值的行业。”读秒CEO周静在接受《中国经济信息》记者采访时指出，多年来，金融作为一项服务，却占用了消费者较多的时间与体验环境。
据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”
周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。
不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。
在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。
在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。
让金融风控再升级
首先，传统的金融风控流程冗长，包括纸质进件、中台录入、中台复核、客户预审、尽职调查、电核审批等，这导致人力成本、时间成本、运营成本的增加，也降低了运营效率。“而AI技术的手段或应用实现了流程自动化，可以予以解决这一低效问题。”
此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”
其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”
周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。
“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。
回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。
迈向金融3.0时代
“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。
如上文所言，融合发展的背后，就意味着颠覆和改变。如今由于AI技术的助力，不仅让传统金融的信息采集来源扩容，风险定价模型智能化，投资决策过程规范化、信用中介角色正规化等，还大幅提升了传统金融的效率，解决传统金融的痛点。
需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。
金融科技发展至今，避免模式趋同现象也成为角逐市场的关键，特别是在互联网金融专项整治有序展开，互金行业逐渐复苏、规范的当下，“AI+金融”的业务模式，将使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，而为客户提供更个性化和人性化的精准金融服务，是考验金融机构或相关企业提供普惠金融服务及创新能力的关键。
大胆设想一下，当你步入某间咖啡厅，眼前便会出现你此时最需要喝的几杯咖啡，不需要等待，你随时可以支付饮用或外带离开，而这期间已经完成了对你的人脸识别、用户画像、自动支付等多个环节。“未来的金融服务也会如此。”周静坦言，“谁也无法确定AI技术对金融行业的革新究竟会怎样，但唯一能确定的是，AI必定会让金融服务朝着‘高效+智能’的方向演变。”