人工智能技术在金融领域的应用和挑战

人工智能技术在金融领域的应用

人工智能技术在金融领域的应用主要体现在以下几个方面：

1.战略制定：人工智能在战略制定中的应用思路，是感知、推理、决策，天然地有可能与金融机构综合或专项战略制定相结合，并且进行动态随机优化。

2.结构性问题：中国金融业任然还有诸多发展不平衡、不充分的结构性矛盾，这也为人工智能的“补短板”提出了要求。例如人工智能应用于财富管理领域，能否给家庭资产结构、金融资产布局失衡带来改变，直接影响到金融助力共同富裕的重大目标。

3.生产要素问题：数据和人才已成为重要的生产要素，是国家基础性战略***。而人工智能与大数据相结合会激发更多活力，能够促进金融业改善数据“***、存、算、管、用”的全生命周期活动，推动数据要素到数据资产的转化。人工智能也可以成为提升员工能力的“智慧助手”，也可以通过构建“数字人”来弥补团队能力。

4.组织运营问题：在组织架构与运营能力过程中，可以充分利用人工智能打造自动化、智能化的运营模式，不断优化运营流程，创新运营模式，提升运营服务质量，降低运营成本。

5.服务能力问题：人工智能在定制化智能产品设计、客户全息画像服务精准营销、线上线***验一致性等服务性方面，已经有了卓有成效的探索。

6.风险管理问题：人工智能一方面构建客户、业务和风险视图，动态全面反映风险全貌；另一方面，能够优化智能信用风险评估，实现风控向数控、智控的转变。

7.服务效果问题：近年来在金融业快速发展过程中，人工智能的使用价值体现已经对金融业全要素生产率的提升与转变，产生了非常深刻的影响。另一方面，人工智能应用可以对金融业在助力普惠、绿色、科技、共同富裕等方面还有诸多职责产生价值。

8.合作生态问题：在人工智能和大数据的加持下，有助于进一步改善金融机构外部生态。

人工智能技术在金融领域的挑战

尽管人工智能技术在金融领域有很多应用，但也面临着一些挑战：

1.数据治理：人工智能应用同样离不开高质量的海量数据，但金融机构的数据治理普遍处于起步阶段，数据低质量、数据孤岛、数据散乱等普遍存在，难以为人工智能提供充足的数据要素支撑。

2.场景的标准化：虽然人工智能的金融应用体现个性化、“千人千面”等特点，但长远来看在金融与技术的融合过程中，真正具有生命力的是标准化、通用型的金融科技创新场景，而非基于传统外包模式的差别化合作，这也是现有人工智能金融应用的制约之一。

3.技术与方案的高成本门槛：人工智能在金融活动中的技术应用与解决方案设置，通常具有较高的部署成本，难以适应广大中小金融机构的需要。

4.透明度与不可解释性：在机器学习领域，在输入数据和输出答案之间通常有被称为“黑箱”的不可观察空间。只有发展可解释、可信任的人工智能金融应用，才能实现用户信任、模型可审计性并降低风险。

5.组织内部协调：就金融机构应用人工智能等前沿技术来说，通常难以形成有效的“激励相容”机制，而促使内部利益主体达成共识，以最大效率地体现技术创新价值。

6.责任分担：引入人工智能之后，原有的金融机构业务流程中的权责相称，可能会出现一些新的模糊性，亟待从制度规则、业务实践、技术与业务、模型与人的关系等方面进一步探索。

7.合规性与***性：伴人工智能的金融应用存在更突出的合规压力。算法歧视、大数据杀熟、信息泄露等金融科技***挑战，也给人工智能应用带来困境。