本文目录一览：

• 1、人工智能在金融领域的广泛应用，会给监管带来哪些挑战
• 2、人工智能赋能金融科技：技术驱动及未来机遇
• 3、人工智能在金融创新应用中面临的挑战包括
• 4、人工智能如何赋能金融行业发展？
• 5、AI 大火，对金融行业从业者有何影响？

人工智能在金融领域的广泛应用，会给监管带来哪些挑战

人工智能不仅有助于金融机构提高运营效率、降低风险损失、提升用户体验、拓宽销售渠道，还能够老伍提升金融服务的普惠程度。然而，不成熟的人工智能也可能导致系统性风险，影响金融稳定。可见，对金融领域中的人工智能系统进行监管很有必要，但当前对人工智能的监管仍面临多项挑战。

首先，当人工智能提供的金融服务出现问题时，责任方难以确定。在人工智能系统的设计和应用过程中，会涉及多个参与主体，包括运用人工智能提供服务的金融机构、人工智能系统的训练人员和设计公司等。当用户由于人工智能提供的服务而遭受损失或者出现其他问题时，目前在法律上尚未对责任方作出规定，也未规定各责任方的责任分担机制。

其次，人工智能单独提供金融服务与现有法律法规相悖。以人工智能在投资顾问中的侍绝或应用为例，美国金融业监管局（FINRA）指出，在没有人为参与的情况下，由人工智能提供的投资顾问服务不符合顾问受托标准。此外，根据美国相关的法律法规和美国***发布的《1940年投资顾问法》，投资顾问被视为受托人，有义务给投资者提供最适宜的建议。但是人工智能投资顾问无法对投资者账外资产进行详尽调查或向投资者咨询这方面信息，而投资者的账外资产直接影响其全面的财务状况，在这种情况下，人工智能投资顾问提供的个性化投资建议是否最适合投资者就有待商榷。2016年4月1日，马萨诸塞州证券部也发表政策声明：由于人工智能投资顾问存在缺陷，无法进行投资组合分析，这将导致其无法为客户争取到最大的利益，即无法履行信托义务，因此人工智能投资顾问不能作为受托人，无法宏唤在马萨诸塞州登记为投资顾问。

再次，目前对人工智能系统的信息披露并无统一标准，监管部门需制定人工智能系统的信息披露标准，同时权衡过度披露和披露不足之间的矛盾。对人工智能的信息披露有两方面要求，一方面，需要保护用户的知情权，需要对人工智能系统的运行原理、运行情况等信息进行充分披露；另一方面，需要保护人工智能系统的信息机密，防止不法分子运用披露信息“模仿”该系统，从而给金融机构或者人工智能企业带来损失。此外，人工智能的决策过程是个“黑匣子”，如何让公众了解人工智能的决策过程将会是信息披露的难点。

最后，人工智能对监管人员提出了新要求。对于人工智能的监管，需要监管人员对人工智能的相关知识有所掌握，若是对人工智能的相关知识不甚了解，就难以理解人工智能系统的运作方式，更加难以判断其是否遵守监管要求。此外，监管部门需要对人工智能的系统算法进行测评，监管人员只有在熟悉人工智能相关知识的基础上，才能完成人工智能系统的测评过程，并判断测评方式是否合理。

人工智能赋能金融科技：技术驱动及未来机遇

数字化转型和新兴技术喊尺颠覆大潮正在不断地重塑各行各业。高速发展的金融科技在人工智能的“加持”下，展现出更多关于未来的想象。“新基建”浪潮加速大数据、云计算、人工智能、区块链等信息技术，在金融科技领域的融合应用，为行业转型升级持续赋能。

金融科技生态关键技术ABCD，包括人工智能（A）、区块链技术（B）、云计算（C）、大数据等（D）。ABCD技术逐渐成为金融行业发展的核心驱动因素，逐渐形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段。

金融科技产业生态逐渐形成

金融与科技之间的关系是“互相赋能”。科技企业以强大的技术驱动力赋能金融服务，通过大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术为金融市场、金融机构或金融服务，提供新的业务、模式、应用、流程或产品服务，科技驱动加速重构整个金融行业的生态。随着新技术与实际场景的不断融合以及创新应用，新技术在金融科技的边界不断突破，创新性的服务模式及业态不断涌现，且在实际的应用场景中逐渐落地并迭代优化。

一个新的金融科技时代，正在加速到来。

加速金融科技业务模式重构

人工智能时代已然到来，技术驱动下，金融科技的边界不断被突破，为金融服务带来更多可能。金融新基建的“新”，一方面是新技术应用对于传统金融市场硬件设施的优化，另一方面是如何革现有的制度、原则和法规以适应新型金融服务的需求。而后者是 基于技术创新及用户体验双向驱动不断生成并逐渐完善的生态圈模式。 以察芹银行为例，银行通过开放API与创新科技公司合作，提升自身技术创新能力和效率，利用人工智能、物联网等领先科技，降低银行运营成本、扩大数据积累、提升客户体验，以科技为驱动解决客户痛点。

场景为王 金融科技服务的更多可能

金融不单是一个场所而是一种服务，将会碎片化地融入我们的生活场景中。 金融科技的强大赋能，以科技力量为驱动,以场景化、智能化的用户体验,为金融服务的场景提供更多的想象空间。 金融与科技的融合，通过线数字化营销活动，帮助银行、保险、互金的用户创造服务场景，打通线上营销渠道，这其实是场景化的金融需求。以开放银行为例，银行通过API开放赋能给更多金融科技服务提供商，一方面是帮助更多的互联网产品提升价值，另一方面则是切入更多场景化应用，在数字化金融、产品服务创新和营销运营等核心业务能力上实现深度连接。

人工智能等在金融科技的场景应用，主要表现在反欺诈领域以及获客拓展场景的运用等。科技的创新应用以及疫情的推动，加速金融机构业务线上化转型，随着跨行业的数据海量增加，基于线上业务的服务能力是否跟得上客户的需求变化，目前的线上业务渠道是否经得起承担主营市场拓展的责任考验，这些也需要金融科技和智能风控的支撑。

业务反欺诈是AI+金融科技的下一个蓝海

由于建立在云计算、人工智能等技术的基础之上，金融科技兼具金融和科技的双重属性，由此也形成了二者交织混合的风险特性。金融科技的开放性、互联互通性、科技含量更高的特征，使得金融风险更加隐蔽。人工智能下的金融科技的业务风控管理已经不能单纯依靠传统风控机制，场景化、智能败渗毕化的业务场景，更需要用技术与监管相结合来重塑。

Garter《在线反欺诈市场指南》指出：到2023年，第三方欺诈检测服务应用覆盖将超过75%，相比当前25%的覆盖程度有较大提升空间。智能风控在金融机构的覆盖范围有较大提升空间。

人人云图赋能金融科技业务安全的应用实践

基于金融行业数据多且隐私性要求极高，人人云图结合金融业务线下业务线上化，着重加强了移动端安全防护体系的建设，在保护用户隐私前提下，构建以用户行为数据及业务数据为基础的自进化智能化防护体系，赋能机构移动安全防护，助力金融机构更敏捷、智能和自适应地处理安全危机，形成新的安全防护闭环。

金融科技的快速融合发展，要求科技企业为金融风控提供更加“模块化”的在线业务全流程的风险评估服务。 人人云图打破传统的以数据为核心平台模式，采用高技术、高稳定、高性能的模块化设计，灵活易用，不仅符合金融行业数据合规要求，还具备高稳定性、高兼容性特征。灵活的策略交互组件，助力金融机构根据欺诈行为快速调整风控策略，快速应对风险，保障业务的稳定运营。

未来已来

技术及用户体验“双轮驱动”，基于人工智能的金融科技变革正在迅速到来，且只会加速到来。

人人云图

人人云图2017年6月由资深数据科学家和安全专家共同创立，致力于互联网业务风控合规的数据技术服务，打击黑产上下游。通过聚焦银行、证券、O2O、航旅、电商等行业业务场景，为用户提供基于行为的用户画像，帮助鉴别用户质量、及时调整运营策略，助力业务健康、持续增长。

人工智能在金融创新应用中面临的挑战包括

一是异构数据人工智能赋能金融：机遇与挑战的问题人工智能赋能金融：机遇与挑战，意味着不同数据样本之正前旅间的差异性较大人工智能赋能金融：机遇与挑战，传统金融数据和另类数据完全不同、难以整合，哪怕是另类数据中每个样本的格式、标准也差别极大，对处理数据造成人工智能赋能金融：机遇与挑战了困难。

二是数据的信噪比太低，意味着有用信息相对于无用的“噪音”信息来说比例太小，例如从社交媒体上提取的数据，大部分都是对投资无用的信息，如何排除噪音、提取有效信息也是一个难题。

三是由于金融领域的悔简竞争特性造成的数据非稳定性，金融公司的算法和数据基本不进行共享，且新开发的模型和算法会在竞争中渐渐失去有效性，无法继续使用。邓力提到，金融学界尚举凳未能够提出一个有效模型来解决这个问题。

人工智能如何赋能金融行业发展？

人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：

构建客户画像，促进客户管理

结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。

利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次察改管理，以便向其提供最为优质的凳野服务。

准客户分析，智能推荐产品

根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。

数据有效整合，提供实时决策

接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。

打破数据孤岛，建立大数据风控

AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。

其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。

展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。

人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类枣没喊”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

AI 大火，对金融行业从业者有何影响？

AI人工智能的出现，对金融工作人员可能会产生一定的替代影响。金融从业者需要保持不断学习。

以下是可能会受到影响的方面：

工作效率的提高：AI人工智能可以通过模拟人类思考和决策的过程来提高工作效率。例如，机器学习和自然语言处理技术可以帮歼戚助金融工作人员更快地分析和处理大量数据，从而更快地完成工作。

就业市场的变化：由于AI人工智能在各个领域的应用不断扩大，金融领域的竞争可能会更加激烈。因此，金融工作人员需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力。

工作内容的变化：AI人工智能的应用可能会导致一些工作内容的变化。例如，一些简单的任务可能会被自动化，而需要高度专业化的工作可能会更加依赖金融工作人员的技能和经验。

员工角色的转变：AI人工智能的应用可能会改变金融工作人员的角色和职责。例如，一些员工可氏睁陵能会被机器取代，而需要承担新的职责和责任。

总之，AI人工智能的出现可能会对金融工作人员产生一定的影响，但同时早铅也为他们提供了更多的机会和挑战。他们需要不断学习和适应新技术和工具，以保持竞争力和适应未来的发展趋势。