電力革命與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能

人類的航海歷史始于以人力、風(fēng)帆為動(dòng)力的傳統(tǒng)時(shí)代。近代蒸汽機(jī)和燃油發(fā)動(dòng)機(jī)的出現(xiàn)大大提升了航海的效率，全球貿(mào)易蓬勃興起。應(yīng)用現(xiàn)代核能技術(shù)，航空母艦和大型潛艇在大洋中實(shí)現(xiàn)了長期自由航行?？梢哉f，動(dòng)力的提升推動(dòng)了人類航海時(shí)代的不斷躍進(jìn)。對(duì)金融業(yè)而言，科技創(chuàng)新同樣是發(fā)展的重要?jiǎng)恿Α?span>例如，紙張和印刷術(shù)的發(fā)明促進(jìn)了中國古代“飛錢”、“交子”的創(chuàng)新，而電話、電報(bào)的出現(xiàn)導(dǎo)致全球金融交易方式和效率發(fā)生深刻變革。

新一輪金融科技的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等新興科技的崛起。在這些新的技術(shù)出現(xiàn)之前，人類收集、處理數(shù)據(jù)的能力十分有限，只有高價(jià)值的數(shù)據(jù)才會(huì)被采集和利用。隨著移動(dòng)設(shè)備、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)記錄和分析工具不斷創(chuàng)新，大量低價(jià)值的數(shù)據(jù)得以采集匯聚。數(shù)據(jù)量如此之大，需要巨大的計(jì)算能力，無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和存儲(chǔ)。實(shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)分析需要向數(shù)十臺(tái)、數(shù)百臺(tái)甚至更多的電腦分配工作，云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。正是因?yàn)橛?jì)算硬件和分布式處理方式發(fā)展，巨量的數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的算法才得以實(shí)現(xiàn)，機(jī)器智能開始向人工智能轉(zhuǎn)變，各種社會(huì)應(yīng)用功能不斷拓展。

在產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)之后，如何安全和可信地記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的就愈發(fā)重要。區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)新增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的真實(shí)和可靠性。數(shù)據(jù)成為社會(huì)核心經(jīng)濟(jì)資源后，價(jià)值大大提升，但同時(shí)也產(chǎn)生了原始數(shù)據(jù)保護(hù)和防范個(gè)人隱私侵犯等需求。通過明文加密和基于密碼學(xué)基礎(chǔ)，以及硬件環(huán)境保護(hù)的隱私加密技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，成為數(shù)據(jù)使用和交易過程中的保險(xiǎn)箱。

總的看來，如果說大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)資源，物聯(lián)網(wǎng)則是采集途徑，云計(jì)算是煉化基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能是應(yīng)用工藝，區(qū)塊鏈?zhǔn)切滦陀涗泝?chǔ)存方式，隱私計(jì)算則是數(shù)據(jù)資源的保險(xiǎn)箱。

1、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

這一輪大數(shù)據(jù)信息革命，跟早期的能源電力革命非常相似。工業(yè)革命之前，煤和石油并不值錢，因?yàn)橥诰虺杀靖撸?/span>利用效率低。隨著挖掘技術(shù)、化工處理工藝的進(jìn)步，它們得以被大規(guī)模開發(fā)，成了社會(huì)爭(zhēng)奪的原料和資源。最初發(fā)電的設(shè)備只是獨(dú)立型發(fā)電機(jī)，分散在少數(shù)的企業(yè)，發(fā)電的規(guī)模和效率都非常有限。為了更加高效地社會(huì)化利用電能，出現(xiàn)了大型專業(yè)的發(fā)電廠，對(duì)煤和油等燃料進(jìn)行集中統(tǒng)一利用，生產(chǎn)大規(guī)模電力，通過傳輸電線、配電站傳輸?shù)礁鱾€(gè)角落。發(fā)電傳輸方式的演進(jìn)，就像由個(gè)人電腦、小規(guī)模服務(wù)器組合發(fā)展到大規(guī)模“云計(jì)算”。發(fā)電規(guī)模和效能的提升，就像人工智能算力的提升，二十世紀(jì)初電燈、電話以及電梯開始廣泛應(yīng)用，就像我們現(xiàn)在對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能的算法和場(chǎng)景的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)的定義有很多種說法，大多都是圍繞獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面做出的定義。2011年，美國麥肯錫公司在《大數(shù)據(jù)的下一個(gè)前沿：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力》報(bào)告中最早提出：大數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具收集、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner給出了這樣的定義：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。關(guān)于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，目前業(yè)界廣為被接受的理念是IBM提出的“5V”：

Volume（海量）：數(shù)據(jù)量大，包括采集、存儲(chǔ)和計(jì)算的量都非常大。大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個(gè)T）、E（100萬個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）。

Variety（多樣性）：種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

Value（價(jià)值）：原始數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，類似沙里淘金，但挖掘后的數(shù)據(jù)價(jià)值高。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強(qiáng)大的機(jī)器算法來挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問題。

Velocity（速度）：數(shù)據(jù)增長速度快，處理速度也快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個(gè)性化推薦算法盡可能要求實(shí)時(shí)完成推薦。這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的顯著特征。

Veracity（真實(shí)性）：數(shù)據(jù)具有準(zhǔn)確性和可信賴度，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量有保證。

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，來源于無所不在、不斷創(chuàng)新的各類采集工具。在二十年前的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，照片、音樂、視頻等海量數(shù)據(jù)被連接到網(wǎng)絡(luò)中；搜索引擎逐漸替代門戶網(wǎng)站成為大眾上網(wǎng)的第一入口，形成了海量用戶搜索行為數(shù)據(jù)。當(dāng)前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，移動(dòng)設(shè)備的傳感器收集了大量的用戶點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)，帶來了大量的數(shù)據(jù)流；社交網(wǎng)絡(luò)成為億級(jí)用戶高頻使用的軟件后，大量社交數(shù)據(jù)產(chǎn)生，對(duì)應(yīng)著不同人群的不同特點(diǎn)；電子商務(wù)的興起，讓大眾交易全流程數(shù)據(jù)都可以在線獲取，包括消費(fèi)特點(diǎn)、支付數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)把傳感器、控制器、機(jī)器、人員和物等通過新的方式聯(lián)在一起，形成人與物、物與物相聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息化、遠(yuǎn)程管理控制和智能化的網(wǎng)絡(luò)。在中國古代，東漢科學(xué)家張衡發(fā)明的地動(dòng)儀可以算是遠(yuǎn)距離傳感器的雛形，是一個(gè)非常典型的基于物物相聯(lián)概念的科技發(fā)明。張衡發(fā)明的地動(dòng)儀可以感知地震，并用非常形象的“蟾蜍吐丸”來傳遞遠(yuǎn)程的地震信息。而如今，利用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，人們可以將物物相聯(lián)的技術(shù)投入更大范圍和有效的應(yīng)用，比如通過建立物聯(lián)網(wǎng)氣象站，更加科學(xué)精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)天氣變化。

5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展、落地，也大大促進(jìn)了數(shù)據(jù)的傳輸和連接。2019年6月6日，工信部正式向中國電信、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國廣電發(fā)放5G商用牌照。我國正式進(jìn)入5G商用元年。未來5G網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率可達(dá)10Gbps，因此能夠高效的支持遠(yuǎn)程醫(yī)療、外場(chǎng)支援、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能家居、智能物流等連接量較大的應(yīng)用。與此同時(shí)，利用5G技術(shù)，也能夠收集更多、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)實(shí)生活中，大數(shù)據(jù)無處不在。在城市智慧交通上的應(yīng)用中，智能車載記錄儀、攝像機(jī)等作為移動(dòng)監(jiān)控設(shè)備，觀測(cè)交通路況，抓拍違法行為，通過實(shí)時(shí)圖像識(shí)別、人臉識(shí)別確認(rèn)機(jī)動(dòng)車車牌號(hào)碼和駕駛員身份信息，將抓拍視頻、照片、車輛號(hào)碼、人員身份信息數(shù)據(jù)向云端傳輸、處理、解析，讓交通違法無處遁形，提升城市道路交通的智能管理水平。一旦嚴(yán)重交通違法行為與個(gè)人征信記錄實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)掛鉤，將對(duì)交通違法行為形成有力制約，提升交通安全性的同時(shí)，也能夠增強(qiáng)大眾信用意識(shí)和社會(huì)信用水平。

工作環(huán)境中，美國MakuSafe公司開發(fā)了一套可穿戴手環(huán)，供員工在工作場(chǎng)所中穿戴使用，并能不斷收集實(shí)時(shí)工作環(huán)境和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。這款無線手環(huán)收集到的場(chǎng)地實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)立即在MakuSmart云平臺(tái)中作處理，并顯示在儀表界面上，可幫助安全管理人員識(shí)別安全趨勢(shì)，定位常見高危區(qū)域，甚至?xí)鲃?dòng)采購安全設(shè)備，從而提升工作場(chǎng)地的安全性，并且在事故發(fā)生后減少停工時(shí)間。這款移動(dòng)可穿戴設(shè)備反饋的信息，還能夠幫助保險(xiǎn)公司更好地預(yù)防工傷事故、更高效地處理工商理賠、更科學(xué)地計(jì)算理賠金額。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由于地理和歷史原因，往往是以家庭為單位的小規(guī)模生產(chǎn)模式為主，氣象和地質(zhì)災(zāi)害等不可控因素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的潛在影響較大。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)圍繞農(nóng)產(chǎn)品種植、生產(chǎn)、加工的整個(gè)過程，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供對(duì)太陽能輻射、降雨量、風(fēng)速等生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，如土壤水分的測(cè)量，從而掌握農(nóng)作物的動(dòng)態(tài)生長過程，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)化。生產(chǎn)之后，可以借助傳感器的形式，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行全流程監(jiān)控，并且通過互聯(lián)網(wǎng)征信以及物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)的全程跟蹤，企業(yè)與農(nóng)戶就可以取得一定金額的信用貸款。

大數(shù)據(jù)在金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)應(yīng)用非常廣泛。在風(fēng)控方面，傳統(tǒng)的風(fēng)控模式主要基于金融機(jī)構(gòu)線下獲取的客戶數(shù)據(jù)及央行征信數(shù)據(jù)，通過人工審核來完成，數(shù)據(jù)采集效率低、數(shù)據(jù)源維度較少，而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠?qū)Χ嗲?、多維度的數(shù)據(jù)源進(jìn)行聚合、挖掘、交叉驗(yàn)證、模型建設(shè)，從碎片化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中，交叉驗(yàn)證信用水平，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建差異化的風(fēng)控模型，作出更加科學(xué)的信用評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。大數(shù)據(jù)技術(shù)也能夠支持貸后管理實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)分析，通過違約信息排查和監(jiān)測(cè)預(yù)警及時(shí)跟蹤違約風(fēng)險(xiǎn)。

在營銷方面，大數(shù)據(jù)可以更加及時(shí)反映用戶實(shí)時(shí)的需求，幫助企業(yè)更加精準(zhǔn)地抓住營銷機(jī)會(huì)，針對(duì)目標(biāo)用戶畫像進(jìn)行建模，并與營銷場(chǎng)景的用戶標(biāo)簽相匹配，向用戶推薦個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)，優(yōu)化渠道策略，提升轉(zhuǎn)化率，降低獲客成本。

在運(yùn)營方面，大數(shù)據(jù)可以針對(duì)用戶不同階段的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，做用戶生命周期管理，從用戶激活、再度營銷到挽留，都可以進(jìn)行更加精細(xì)化的管理，智能分析和預(yù)測(cè)客戶的需求，制定個(gè)性化、差異化的運(yùn)營策略，提升用戶活躍度和忠誠度。在產(chǎn)品方面，可以根據(jù)用戶在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的交互數(shù)據(jù)，更深層次地理解用戶的習(xí)慣，分析用戶的特征和偏好，對(duì)產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，提升用戶體驗(yàn)，根據(jù)市場(chǎng)的變化和用戶不斷更新的需求，打造創(chuàng)新的金融產(chǎn)品。

個(gè)人普惠金融方面，部分領(lǐng)先的金融機(jī)構(gòu)已建立起基于大數(shù)據(jù)分析的利率定價(jià)流程，廣泛使用客戶分群、客戶行為預(yù)測(cè)、信用風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)測(cè)算等分析方法建立定價(jià)模型。這也激勵(lì)著傳統(tǒng)銀行整合利用各渠道營銷資源，建立完善渠道間協(xié)同機(jī)制。充分發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，開發(fā)長尾客戶，建立客戶畫像，針對(duì)客戶場(chǎng)景提供個(gè)性化服務(wù)，喚醒客戶潛力，讓金融覆蓋到更廣闊的人群。

大數(shù)據(jù)本質(zhì)是開放與共享，但如何界定和保護(hù)個(gè)人隱私權(quán)成為法律難題。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風(fēng)險(xiǎn)，不僅需要技術(shù)手段保護(hù)，還需相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)范和金融機(jī)構(gòu)的自律。在國際范圍內(nèi)，歐盟提出的GDPR（General Data Protection Regulation，一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例），將數(shù)據(jù)保護(hù)的嚴(yán)重性提高到前所未有的程度，對(duì)涉及數(shù)據(jù)共享、開放、流通、交流、使用和保護(hù)的法律制定與執(zhí)行提出了更高要求。金融數(shù)據(jù)完整性保護(hù)日益成為全球規(guī)范趨勢(shì)，當(dāng)前需要通過制度約束、規(guī)范保障、新技術(shù)應(yīng)用等多重手段，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)兼顧大數(shù)據(jù)合理應(yīng)用與數(shù)據(jù)有效保護(hù)的雙贏結(jié)局。

數(shù)字鴻溝（Digital Divide）最早由美國國家遠(yuǎn)程通信和信息管理局（NTIA）于1999年提出，最早是指不同國家、地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)之間，由于對(duì)信息、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的擁有程度、應(yīng)用程度以及創(chuàng)新能力的差別而造成的信息及貧富差距，猶如一條鴻溝橫亙?cè)谄渲g。在數(shù)字普惠金融得到大力發(fā)展的同時(shí)，仍然有不少農(nóng)村居民、老年人、殘障人士等特殊群體較難獲得數(shù)字化金融服務(wù)，形成了數(shù)字鴻溝。因此需要積極探索使用科技手段，如圖像識(shí)別、語音技術(shù)等科技，進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字普惠金融的發(fā)展，讓金融科技能夠真正便民、惠民、利民，填補(bǔ)由于信息科技發(fā)展不均衡帶來的的數(shù)字鴻溝，這也成為當(dāng)前金融科技發(fā)展的重點(diǎn)之一。

2、云計(jì)算與愛迪生

1879年10月21日，美國發(fā)明家托馬斯·愛迪生點(diǎn)亮了世界上第一盞電燈。最開始一個(gè)電源只能點(diǎn)亮一盞電燈，愛迪生經(jīng)過探索，提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)電源可以同時(shí)點(diǎn)亮若干盞電燈的理論。他架設(shè)了世界上第一條供電線路，發(fā)明了火力發(fā)電機(jī)和使用保險(xiǎn)絲的安全方法。1882年9月4日，愛迪生在紐約建立了世界上第一座發(fā)電廠。這座發(fā)電廠利用蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)直流發(fā)電機(jī)，內(nèi)裝6臺(tái)發(fā)電機(jī)。一方面通過發(fā)電機(jī)聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造更大規(guī)模的電力，另一方面通過搭建供電線路，可使電力遠(yuǎn)程供給更多人使用，打造了世界上首個(gè)“發(fā)電設(shè)備云”。

像現(xiàn)代電力供應(yīng)一樣，當(dāng)代的云計(jì)算也有以下特點(diǎn)：一是隨時(shí)隨地提供不中斷服務(wù)，用戶只要有可以上網(wǎng)的終端，就可以通過云來獲取應(yīng)用服務(wù)，所請(qǐng)求的資源來自“云”；二是安全可靠，云計(jì)算有多種措施保障，包含數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等，比本地計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)更可靠；三是高可擴(kuò)展性，云計(jì)算支持多種類型應(yīng)用同時(shí)運(yùn)行，滿足應(yīng)用拓展和用戶大規(guī)模增加的高可擴(kuò)展性；四是高性價(jià)比，云計(jì)算有專業(yè)團(tuán)隊(duì)開發(fā)和管理，節(jié)省用戶端在軟硬件的前期投入，用戶可以低成本獲得所需的服務(wù)。

近年來，云計(jì)算已經(jīng)成為全球IT公司的重點(diǎn)發(fā)展戰(zhàn)略，IT巨頭紛紛帶領(lǐng)市場(chǎng)向云計(jì)算轉(zhuǎn)型，促進(jìn)了云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模的快速增長。根據(jù)Gartner研究報(bào)告，全球公有云市場(chǎng)規(guī)模從2010年的683億美元增長至2016年的2,092億美元（包括BPaaS、SaaS、PaaS、IaaS、Cloud Management and Security Services和Cloud Advertising），年均復(fù)合增速高達(dá)20.51%。云計(jì)算行業(yè)由巨頭主導(dǎo)，“馬太效應(yīng)”明顯。前24家超大規(guī)模運(yùn)營商（通常擁有數(shù)十萬臺(tái)服務(wù)器，例如亞馬遜和谷歌）擁有近320個(gè)大型數(shù)據(jù)中心，2016年占全球云服務(wù)市場(chǎng)的68%（包括IaaS、PaaS和私人托管云服務(wù)），占SaaS市場(chǎng)的59%，而2012年這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)僅為47%左右。超大規(guī)模運(yùn)營商的主要云服務(wù)市場(chǎng)份額逐年增長，行業(yè)集中度不斷提高，反映出明顯的馬太效應(yīng)。根據(jù)中國信息通信研究院報(bào)告，2019年公有云市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到689億元，相比2018年增長57.6%。信通院還預(yù)計(jì)2020-2022年仍將處于快速增長階段，到2023年市場(chǎng)規(guī)模將超過2,300億元。。

2017年6月，中國人民銀行印發(fā)《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》，提出金融機(jī)構(gòu)要穩(wěn)步推進(jìn)系統(tǒng)架構(gòu)和云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用研究。截至“十二五”期末，主要銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)“雙活”“多活”等模式，有效提升了數(shù)據(jù)中心的效用，通過運(yùn)用虛擬化、開源軟件、分布式、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，創(chuàng)新建設(shè)信息基礎(chǔ)設(shè)施，搭建企業(yè)級(jí)云平臺(tái)，探索信息基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)從集中式向分布式轉(zhuǎn)變，具備了對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理的能力。

云計(jì)算在金融業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，但也帶來了一系列新的挑戰(zhàn)。例如，物理主機(jī)如果遭到破壞會(huì)給虛擬服務(wù)器造成危害；多用戶數(shù)據(jù)集中在云服務(wù)器存儲(chǔ)，存在被非法訪問、篡改的隱患；云平臺(tái)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲或無法恢復(fù)，會(huì)給用戶帶來損失；云計(jì)算數(shù)據(jù)可能分布在不同國家和地區(qū)，處于不同政府的監(jiān)管下，解決法律糾紛的難度大。

此外，云計(jì)算的安全不僅要考慮物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間的環(huán)境安全和技術(shù)安全，還要考慮管理安全；不僅要具備靜態(tài)的保護(hù)能力，防止和降低故障、損害，還要具備主動(dòng)防御的能力，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)攻擊，并能夠從破壞中及時(shí)恢復(fù)。對(duì)于云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的安全保護(hù)，通過單一的手段是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，需要有一個(gè)完備的體系，涉及法律、技術(shù)、監(jiān)管多個(gè)層面。

3、 人工智能與老中醫(yī)

隨著數(shù)據(jù)的積累、算力的提升以及算法的改進(jìn)，人工智能近期取得了質(zhì)的突破。雖然人工智能概念的提出已有將近60年之久，但初期的發(fā)展速度一直偏慢，直至本世紀(jì)后才飛躍發(fā)展。這就像人類利用電力，古代人類也看到了雷電，敬畏其威力，但其他技術(shù)條件還沒有成熟，無法利用。直到今日，深度學(xué)習(xí)算法、海量大數(shù)據(jù)和能提供高性能算力的硬件滿足了人工智能的基本需求，人工智能迅猛發(fā)展，在一些目標(biāo)明確、程序規(guī)則固定的商業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器的分析能力已經(jīng)超越人類。

人工智能的基礎(chǔ)要素

數(shù)據(jù)是人工智能的基石，是驅(qū)動(dòng)人工智能取得更好的識(shí)別率和精準(zhǔn)度的核心要素。進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的高速發(fā)展與積累，這為人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)奠定了良好基礎(chǔ)。比如，在AlphaGo的學(xué)習(xí)過程中，核心數(shù)據(jù)是來自互聯(lián)網(wǎng)的3,000萬例棋譜，而這些數(shù)據(jù)是在十多年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展中積累的。離開了這些棋譜數(shù)據(jù)的積累，機(jī)器戰(zhàn)勝人是無法實(shí)現(xiàn)的。

算力為人工智能的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代下的大數(shù)據(jù)高速積累，從2003年的5EB到2013年的4.4ZB，于2020年達(dá)到44ZB。而隨著計(jì)算的成本在不斷下降，以及處理器和服務(wù)器的算力愈發(fā)強(qiáng)大，從CPU到GPU，甚至到量子計(jì)算的出現(xiàn)，人工智能技術(shù)發(fā)展所受到的約束也在逐步減少。

算法是人工智能發(fā)展的重要引擎，尤其是深度學(xué)習(xí)的算法，可以幫助我們以前所未有的方式理解世界，創(chuàng)造和發(fā)現(xiàn)新事物。算法的迭代——從技術(shù)層面的創(chuàng)新到思維方式的轉(zhuǎn)變，意味著人工智能乃至社會(huì)生態(tài)的無限的可能。以人臉識(shí)別為例，在2013年人臉識(shí)別引入人工智能技術(shù)后，識(shí)別率大幅提升，能做到97%的識(shí)別正確率，超過了人類95%的識(shí)別率，這才為人臉識(shí)別的商業(yè)化應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

我們可以簡(jiǎn)單的將人工智能理解為一種復(fù)合流程，即數(shù)據(jù)、算力和算法以某種非線性的有機(jī)融合所形成創(chuàng)新的解決方案，就好比名老中醫(yī)，通過“望、聞、問、切”進(jìn)行診斷輸入，調(diào)取腦海中積累的海量案例數(shù)據(jù)，通過陰陽五行、黃帝內(nèi)經(jīng)等各種復(fù)雜的藥方診療，同時(shí)借助自身超凡的悟性和智慧，將各種案例和模型在腦海中飛速的組合和迭代，最終得出治療思路。人工智能的數(shù)據(jù)就好比名老中醫(yī)的海量案例，算法就是名老中醫(yī)的醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)診斷，算力是名老中醫(yī)的悟性和智慧。

有時(shí)候，老中醫(yī)在診斷病情的時(shí)候，自己也說不清判斷的依據(jù)，因?yàn)樗竽X已經(jīng)成為一個(gè)非常復(fù)雜的非線性多維空間結(jié)構(gòu)，這也導(dǎo)致了名老中醫(yī)難以復(fù)制和傳承。然而利用人工智能可以快速、批量的生產(chǎn)名老中醫(yī)——通過海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，跨越時(shí)間的約束快速獲得非凡經(jīng)驗(yàn)；利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，快速學(xué)會(huì)各種理論模型和內(nèi)功心法，通過增強(qiáng)算力彌補(bǔ)天賦的不足，快速提升智力水平來承載經(jīng)驗(yàn)和理論的運(yùn)轉(zhuǎn)。

人工智能的核心技術(shù)

人工智能很像人類的感官、思維、學(xué)習(xí)方式，核心技術(shù)包括圖像語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。圖像語音識(shí)別類似人類的感觀器官，接收轉(zhuǎn)化內(nèi)外部信息，而自然語言處理類似人類的大腦，將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，其思考方式往往是通過專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高效能。

圖像識(shí)別是信息時(shí)代的“眼睛”，它是模式識(shí)別的一種類型，是對(duì)人類視覺功能的模擬。圖像識(shí)別首先采集圖像，然后通過對(duì)輸入的圖像信息建立圖像識(shí)別模型，分析并提取圖像的特征，然后進(jìn)行分類識(shí)別，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過眼睛接收外界信息、識(shí)別和理解周圍環(huán)境的感知能力。

圖像采集是指利用相機(jī)等傳感器把圖像、照片、景物等信息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以接受的數(shù)值或符號(hào)（串）集合。在數(shù)據(jù)采集之后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，包括預(yù)處理、特征提取和選擇。數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要作用是改善圖像質(zhì)量，特征提取主要是用映射的方式將高維空間的原始底層特征變換為低維空間的高層新特征，從而有利于分類。判別分類是圖像識(shí)別的關(guān)鍵，特征提取往往以在分類中使用的某種判決規(guī)則為準(zhǔn)則，所抽取的特征是在某種準(zhǔn)則下分類錯(cuò)誤最小。通常這個(gè)過程并非一次能完成的，需要不斷地修改和完善。

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息工程和人工智能的交叉領(lǐng)域，涉及計(jì)算機(jī)和人類（自然）語言之間的交互，特別是如何對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程來處理和分析自然語言數(shù)據(jù)。由于語言是人類思維的證據(jù)，所以自然語言處理是人工智能的最高境界，被譽(yù)為“人工智能皇冠上的明珠”。

目前，人類與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間的交流主要依靠受到嚴(yán)格限制的非自然語言，即我們常說的程序語言。NLP主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解、生成、檢索自然語言，從而實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效交流。自然語言處理的研究內(nèi)容包括語音識(shí)別、語音合成、文本朗讀、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、信息檢索、信息抽取、自動(dòng)摘要、文本分類或聚類等。

讓計(jì)算機(jī)能夠確切理解人類的語言，并自然地與人進(jìn)行交互是NLP的最終目標(biāo)。根據(jù)這個(gè)目標(biāo)，該領(lǐng)域大致可以分為自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）兩塊。NLU側(cè)重于如何理解文本，包括文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、指代消歧、句法分析、機(jī)器閱讀理解等；NLG則側(cè)重于理解文本后如何生成自然文本，包括自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、對(duì)話機(jī)器人等。兩者間不存在有明顯的界限，如機(jī)器閱讀理解實(shí)際屬于問答系統(tǒng)的一個(gè)子領(lǐng)域。

由于自然語言作為人類社會(huì)信息的載體，使得NLP不只是計(jì)算機(jī)科學(xué)的專屬。NLP技術(shù)廣泛應(yīng)用在文檔密集型的垂直領(lǐng)域。像“今日頭條”這樣的新聞?lì)悜?yīng)用之所以火爆，主要就是因?yàn)槠洳捎昧俗匀徽Z言處理技術(shù)，應(yīng)用程序可以聰明地歸納每個(gè)人看新聞時(shí)的不同習(xí)慣、愛好，給不同用戶推薦不同的新聞內(nèi)容。帶智能推薦功能的應(yīng)用如果做得好，用戶就會(huì)越經(jīng)常使用，機(jī)器就越懂得自己的“心思”，一段時(shí)間后，這個(gè)應(yīng)用程序就不亞于一個(gè)量身定制的新聞管家了。而且，目前國際上已經(jīng)出現(xiàn)相當(dāng)數(shù)量的新聞內(nèi)容，是由計(jì)算機(jī)上的人工智能程序自動(dòng)撰寫的。

NLP在其他領(lǐng)域也有極大的應(yīng)用潛力。在法律領(lǐng)域，中國裁判文書網(wǎng)上就有幾千萬公開的裁判文書，此外還有豐富的流程數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、法律條文等，且文本相對(duì)規(guī)范，NLP可以被應(yīng)用到法條搜索、輔助量刑、合規(guī)審查、法律風(fēng)險(xiǎn)提示、智能法律咨詢等領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，單A股就有3,600多家上市公司，這些公司每年都有年報(bào)、半年報(bào)、季報(bào)等，加上瞬息萬變的金融新聞，金融界的文本數(shù)量是海量的。除了少量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，大量的公開信息都以PDF、Word、網(wǎng)頁等富格式文檔的形式存在。通過NLP可以大幅提升處理此類海量信息的能力與效率。目前，NLP被應(yīng)用到智能投研、輿情分析、合規(guī)監(jiān)管等相關(guān)領(lǐng)域，用于快速處理海量文本，以提升效率和降低成本。

機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)來對(duì)計(jì)算機(jī)程序的某些性能標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行優(yōu)化。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在大型數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用被稱為數(shù)據(jù)挖掘。與此相似的例子是大量的礦石被人們從礦井中提取出來的，經(jīng)過處理后會(huì)變成高價(jià)值有用的材料。在數(shù)據(jù)挖掘中，大量的數(shù)據(jù)被處理后用來構(gòu)建有價(jià)值的模型。這些模型的應(yīng)用非常廣泛，在金融領(lǐng)域里銀行會(huì)通過分析過往的數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型，用于信用評(píng)估，欺詐檢測(cè)等等。在醫(yī)學(xué)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用于醫(yī)療診斷，比如IBM的Watson診療系統(tǒng)。在制造業(yè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型被用于生產(chǎn)優(yōu)化、過程控制和故障排除。

專家系統(tǒng)是一類具有專門知識(shí)的計(jì)算機(jī)智能軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)對(duì)人類專家求解問題的過程進(jìn)行建模，對(duì)知識(shí)進(jìn)行解構(gòu)，然后運(yùn)用推理技術(shù)來模擬通常由人類專家才能解決的問題，達(dá)到具有與專家同等解決能力的水平。知識(shí)與推理是專家系統(tǒng)的中心。一般來說，專家系統(tǒng)由知識(shí)庫、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫、解釋器、人機(jī)交互界面和知識(shí)獲取等部分組成。

研究方法論

人工智能的研究通常被分為三個(gè)學(xué)派：經(jīng)驗(yàn)主義、連接主義和符號(hào)主義。經(jīng)驗(yàn)主義以大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，通過統(tǒng)計(jì)的概率分布，建立函數(shù)模型，完成機(jī)器學(xué)習(xí)。類似于人類在不斷進(jìn)化中學(xué)習(xí)條件性反射，機(jī)器也可以在數(shù)據(jù)積累中不斷拓展對(duì)世界的感知范圍，并建立對(duì)感知信號(hào)的反應(yīng)模型。該學(xué)派的優(yōu)勢(shì)是模擬了人類“感知-反應(yīng)”的學(xué)習(xí)過程，通過固定的信號(hào)輸入和反應(yīng)要求，準(zhǔn)確把控人工智能的行為模式；劣勢(shì)是基于現(xiàn)有的技術(shù)能力，人類很難在數(shù)據(jù)輸入中窮盡現(xiàn)實(shí)世界的所有“感知-反應(yīng)”組合，因而限定了人工智能的邊界。

連接主義采用的方法是，把數(shù)據(jù)輸入到通過大量人工神經(jīng)元相互連接構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷訓(xùn)練并完善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成深度學(xué)習(xí)。有一個(gè)形象的比喻：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個(gè)水管系統(tǒng)，上方布滿閥門，下方有不同的出口，每一次注入新的水流，人們都可以預(yù)先規(guī)定水流的出口，再讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)調(diào)節(jié)水管系統(tǒng)內(nèi)閥門的大小，通過不斷地注水和調(diào)節(jié)閥門，最終每次水流都可以從規(guī)定的出口流出。數(shù)據(jù)輸入就是注水，閥門就是算法的內(nèi)部參數(shù)，而最終流出的水流就是人工智能的處理結(jié)果。計(jì)算機(jī)在自動(dòng)調(diào)節(jié)算法的過程中，可以不斷發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，這增強(qiáng)了人工智能舉一反三的能力。

符號(hào)主義又叫理性主義，認(rèn)為世界上全部信息都可以用符號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行承載，通過向機(jī)器輸入符號(hào)化的知識(shí)和假設(shè)，可以讓機(jī)器推導(dǎo)出一個(gè)合理的結(jié)論。知識(shí)圖譜就是這一學(xué)派最重要的應(yīng)用之一。通過向機(jī)器輸入一個(gè)基于現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體、關(guān)系、概念、屬性構(gòu)成的語義網(wǎng)絡(luò)，使人工智能的邏輯推理成為可能。

三大學(xué)派都有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：經(jīng)驗(yàn)主義的優(yōu)勢(shì)在于模擬仿生依靠過去的經(jīng)驗(yàn)，重點(diǎn)應(yīng)用于可自主行走機(jī)器人；連接主義大幅減少了訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的需求，通過當(dāng)前不斷嘗試，讓機(jī)器自身總結(jié)規(guī)律，優(yōu)勢(shì)在于圖像和自然語言識(shí)別；符號(hào)主義的模型更為直觀和簡(jiǎn)潔，主要靠邏輯推理，在關(guān)聯(lián)查詢上效率很高。

人工智能的市場(chǎng)前景和金融應(yīng)用

在Gartner公司發(fā)布的《2019年度新興技術(shù)成熟度曲線》中，共有29項(xiàng)新興技術(shù)首次進(jìn)入成熟度曲線，其中涉及人工智能的新興技術(shù)占比超過50％，包括通用機(jī)器智能、情景經(jīng)紀(jì)和神經(jīng)形態(tài)硬件等。此外，隨著智能手機(jī)語音助手使用率的快速增長和智能機(jī)器人領(lǐng)域的大規(guī)模并購，虛擬個(gè)人助理和智能機(jī)器人在新興技術(shù)成熟度曲線上的位置明顯前移。在Gartner公司發(fā)布的《2019年度新興技術(shù)成熟度曲線》中，智能機(jī)器人、虛擬助理、深度學(xué)習(xí)等13項(xiàng)人工智能技術(shù)處在期望膨脹期，人工智能也開始進(jìn)入觸發(fā)期。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的普及，圖像處理技術(shù)有了很大提升，已經(jīng)接近人眼視覺能力；語音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95％，已經(jīng)接近人類聽覺能力；開放領(lǐng)域的語義理解準(zhǔn)確率達(dá)60％～70％，垂直領(lǐng)域的語義理解準(zhǔn)確率達(dá)95％，這意味著專用人工智能已經(jīng)基本成熟。但是，真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是通用的智能系統(tǒng)，而非專用的智能系統(tǒng)，從專用人工智能到通用人工智能還有很長的路要走。

從投資規(guī)模來看，根據(jù)德勤的報(bào)告，在過去5年間，全球人工智能領(lǐng)域投資出現(xiàn)快速增長。全球人工智能領(lǐng)域融資在2017年迎來全面爆發(fā)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2017年全球人工智能融資總額躍升至104億美元，并在2018年持續(xù)增加。截至2019年上半年，全球人工智能領(lǐng)域共獲融資超過109億美元。在我國，人工智能領(lǐng)域獲得資本青睞，成為風(fēng)口產(chǎn)業(yè)，在資本和技術(shù)協(xié)同支持下進(jìn)入了高速增長期。2018年中國人工智能領(lǐng)域融資額高達(dá)1,311億元，同比增長677億元，增長率為107%。

當(dāng)前，各國紛紛在戰(zhàn)略上開始布局人工智能。美國將AI提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略的高度，2016年白宮組織研討會(huì)討論人工智能，成立人工智能委員會(huì)，用于協(xié)調(diào)全美各界在人工智能領(lǐng)域的行動(dòng)。日本在其2016年開始執(zhí)行的“第五期科學(xué)技術(shù)基本計(jì)劃”中，計(jì)劃安排26萬億日元的研發(fā)經(jīng)費(fèi)，用于物聯(lián)網(wǎng)及人工智能系統(tǒng)等技術(shù)研發(fā)，旨在實(shí)現(xiàn)領(lǐng)先于世界的“超智能社會(huì)”（Society5.0）。

在我國，人工智能已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略層面，成為我國未來整體發(fā)展的重要抓手。2016年3月，“人工智能”一詞首次被寫入“十三五”規(guī)劃綱要。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。2018年，工信部頒布《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》，對(duì)國務(wù)院發(fā)文進(jìn)行了細(xì)化并提出了落實(shí)細(xì)則。作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略，我國提出要搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國。2019年6月17日，國家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》（以下簡(jiǎn)稱《治理原則》），提出了人工智能治理的框架和行動(dòng)指南。

在金融領(lǐng)域，人工智能有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。人工智能可以應(yīng)用在金融預(yù)測(cè)和反欺詐領(lǐng)域。大規(guī)模采用機(jī)器學(xué)習(xí)，導(dǎo)入海量金融交易數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從金融數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，如分析信用卡數(shù)據(jù)，識(shí)別欺詐交易，并預(yù)測(cè)交易變化趨勢(shì)，提前做出相應(yīng)對(duì)策。基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建金融知識(shí)圖譜，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控需要，把不同來源的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）整合到一起，可以檢測(cè)數(shù)據(jù)當(dāng)中的不一致性，分析企業(yè)的上下游、合作及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、子母公司等之間的關(guān)系。

人工智能可以應(yīng)用在授信、投資以及定價(jià)等金融決策中。在授信業(yè)務(wù)中，通過整合多來源及不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)（比如社交媒體數(shù)據(jù)），快速運(yùn)算出結(jié)果，分析貸款要求是否合理。在貸后監(jiān)控方面，通過數(shù)據(jù)篩選、建模和預(yù)測(cè)打分，實(shí)時(shí)對(duì)借款人還貸能力進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)對(duì)后續(xù)可能無法還款的人進(jìn)行事前干預(yù)，減少壞賬損失。在投資決策中，根據(jù)金融交易歷史數(shù)據(jù)，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（Alphago核心技術(shù)），給出當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)、銀行某項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，輔助金融決策。在保險(xiǎn)定價(jià)方面，可以通過對(duì)車的定位、跟蹤駕駛速度，結(jié)合其他非保險(xiǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，通過模型算法自動(dòng)化地分析其風(fēng)險(xiǎn)因子分?jǐn)?shù)（車禍發(fā)生的概率等），可以使保險(xiǎn)定價(jià)個(gè)性化和動(dòng)態(tài)化。

根據(jù)馬科維茨的現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論（MTP），結(jié)合個(gè)人客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好和理財(cái)目標(biāo)，利用人工智能算法和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為客戶提供資產(chǎn)管理和在線投資建議，實(shí)現(xiàn)個(gè)人客戶的批量投資顧問服務(wù)。一般而言，其成本遠(yuǎn)低于人類投資顧問，因其服務(wù)過程能夠?qū)崿F(xiàn)全部或絕大部分自動(dòng)化操作管理，因此被稱為智能投顧。“研究交易”是投資的核心步驟，AI技術(shù)（包括索引技術(shù)、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策智能等）構(gòu)筑的智能投顧已滲透在“研究交易”的各個(gè)方面。智能投顧的復(fù)雜性在于影響市場(chǎng)的因素復(fù)雜繁多，因此AI技術(shù)需要在每一步環(huán)節(jié)與發(fā)達(dá)的金融理論相結(jié)合。目前來看智能投顧尚在初期，不過隨著數(shù)據(jù)搜索分析、報(bào)告生成、量化交易每一步驟得到“細(xì)致的”智能化，優(yōu)秀的智能投顧產(chǎn)品將在未來出現(xiàn)。

智能客服系統(tǒng)采用自然語言處理技術(shù)，提取客戶意圖，并通過知識(shí)圖譜構(gòu)建客服機(jī)器人的理解和答復(fù)體系。同時(shí)，智能客服以文本或語音等方式與用戶進(jìn)行多渠道交互，為廣大客戶提供更為便捷和個(gè)性化的服務(wù)，在降低人工服務(wù)壓力和運(yùn)營成本的同時(shí)進(jìn)一步增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。隨著機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域的發(fā)展，銀行等金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始在網(wǎng)點(diǎn)大堂設(shè)置智能服務(wù)機(jī)器人，通過語音識(shí)別、觸摸交互、情感表達(dá)、肢體語言等方式，了解客戶的需求，并對(duì)此進(jìn)行反饋和信息推送，實(shí)現(xiàn)迎賓分流、開展大數(shù)據(jù)營銷、輔助查詢開卡、銷卡等業(yè)務(wù)的辦理，減少大堂經(jīng)理的重復(fù)性工作。服務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用，提高了金融機(jī)構(gòu)服務(wù)的科技水平，給客戶帶來新體驗(yàn)，為提升銀行服務(wù)質(zhì)量和效率注入新力量。

在看到人工智能正在越來越多地為社會(huì)進(jìn)步做出巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，也應(yīng)看到其所帶來的諸如數(shù)據(jù)泄露、倫理道德危機(jī)、使用安全質(zhì)量不達(dá)標(biāo)等一系列潛在的風(fēng)險(xiǎn)。美國智庫“新美國安全中心”在2018年度發(fā)布的《人工智能：每個(gè)決策者需要知道什么》報(bào)告，提示人工智能的一些潛在弱點(diǎn)，例如弱可解釋性，人工智能算法目前仍是黑箱；存在安全問題和漏洞，機(jī)器會(huì)重結(jié)果而輕過程，通過找到系統(tǒng)漏洞，實(shí)現(xiàn)字面意義上的目標(biāo)，但其采用的方法不一定是設(shè)計(jì)者的初衷。因此，人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展也具有兩面性，需要通過法律、制度、技術(shù)等手段對(duì)人工智能的研發(fā)、使用進(jìn)行全流程把控。