中国人工智能金融行业应用现状

结合目前行业发展趋势，按照人工智能技术分类，目前中国金融行业正在运用的人工智能可以整理为四大类应用场景：机器学习与知识图谱；金融预测、反欺诈；融资授信决策；智能投顾。下面结合具体案例来看。

以京东金融为例，为更好地服务用户，京东金融重新规划了用户需求。除了投资需求，还包括用户的财务诊断功能，如资产负债率、财富自由度、储蓄率等等，来诊断用户当前状态是否健康，这是通过数字化方式的KYC（Know your customer 充分了解你的客户）环节，更标准化和精细化地放到线上，与资产配置方案相结合。其中对用户信息的分析，还综合了用户在京东上的消费和理财信息，刻画了一个较为完整的用户肖像，完善KYC的环节。

目前京东金融利用人工智能技术逐步优化人机交互体验。采取文字乃至于语音的方式，采用更生活化的语言，帮助用户更轻松、更人性化地完成信息输入，机器会智能化的理解用户语言并分析用户需求，对不同个性的用户匹配不同的知识图谱甚至输出策略。同时提升服务的标准化，避免销售误导等道德风险。

以蚂蚁金服为例，蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。

根据蚂蚁金服公布数据，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30%的通过率。以智能客服为例，2015年“双11”期间，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。机器人问答准确率从67%提升到超过80%。

发展趋势研判及未来展望

人工智能在金融领域的应用和发展是一个连续变化的过程，在2017年及未来的几年，我们可以大胆预见国内的金融智能或在以下几个方面取得突破：1、快速吸收信息、将信息转化为知识的能力上效率将大幅提升；2、在领域建模和大数据分析基础上预测未来的能力得到加强；3、在确定规则下优化博弈策略的能力。

同时新技术的应用也伴随着许多问题。当更多的“机器人”游荡于市场、商场，人与机器人同场竞技丝毫不占上风的时候，原本为人设计的游戏规则成了偏袒机器人致胜的“护身符”的时候，这样的游戏规则要不要修改？12306网上购票系统为了防止机器人过度抢票都采取了本质上“不欢迎”的技术手段。

从技术提供方来说，更富建设性的做法应该是拥抱变化，不断挖掘人工智能的潜力，力争在游戏规则改变以后仍保有足够的竞争力。从社会管理、市场管理方来说，也要防止懒政和一刀切，对科技创新不要搞突然袭击，事先要做好充分的沟通和谅解，防止通过牺牲金融消费者已经取得的便利、通过牺牲科技创新的发展速度和牺牲价值交换跨越时空的已达成效率来控制人工智能与人类智能之间的平衡。