人工智能+金融主要是將計算機科學當中的人工智能技術作為主要的推動力，利用這項推動力為金融機構以及業務環節賦能，創新金融產品，重塑金融業務中的流程，對金融服務進行優化。在萬物互聯的時代，人工智能+金融能夠基于大量多維度的用戶數據與不斷自我學習優化的算法，讓用戶享受到智能化、實時化、定制化的垂直金融服務。
新一輪的科技革命和金融行業良好的適用性
推動了人工智能+金融行業的發展
人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，“人工智能+”是將人工智能作為一項基礎的計算機技術，將該項技術與傳統行業中各個業務場景進行相互的深度融合。相對于簡單的行業疊加，“人工智能+”更側重于為傳統行業的解決問題方式和流程再造過程提供新的思路和方法，加快新經濟形態的演進進程，催生新的商業模式，提高運營效率，帶來整個產業的全面升級。在黨的十九大報告當中提出了要將包括人工智能在內的現代科學技術與傳統的行業相結合，在 2018 年和 2019 年的政府工作報告當中，也再次強調了人工智能等新興科技對于推動傳統行業的重要意義。
金融行業能夠在人工智能出現的時候有良好的適用性，是因為金融與數據緊密相關，金融行業在過去積累下來的大量數據就能夠應用于機器學習，廣泛應用在股票市場預測、風險評估和預警等方面。
自動報告生成涉及到自然語言處理，因為一般的金融行業涉及到的報告具有固定的格式，因此可以利用自然語言處理的技術將報告需要的信息進行抓取，生成有固定格式的報告。知識圖譜利用可視化的圖形方式來顯示各個事物實體發展的進程和實體之間的關系。語義搜索讓搜索引擎的工作不再局限于用戶當前具體輸入的內容，而是計算機能夠根據該內容進行合理地聯系與擴散，來進一步準確地捕捉到用戶實際期望搜索的內容，更準確地反饋給用戶期望的搜索結果。
總體而言，金融行業離不開大量數據的積累和計算，也正是由于其在這個方面的先天性優勢，可以與計算機科學的前沿技術緊密結合。
人工智能作為計算機科學的一個前沿分支，金融行業的從業人員逐漸體會到了計算機科學對工作生活等帶來的巨大變革，逐步盡力在行業內尋找人工智能的應用場景，并且在投資顧問、交易預測和便利金融服務的方面已經取得了一定的進展。
技術支撐在人工智能與金融場景的
深度融合中至關重要
人工智能+金融行業的起源和基礎的發展，還是取決于計算機科學的技術層
面，也就是計算機科學的層面，突破點在于如何將人工智能技術與金融場景更好地融合。
人工智能已經能夠貫穿于金融活動的整個業務過程當中，包括海量的數據分析、對于金融政策的解讀、自動生成報告、意外金融事件的預測以及與金融相關的信息搜索，與這些業務過程相對應的人工智能技術如圖 1 所示。
機器學習對于人工智能來說至關重要，正是因為有機器學習，計算機才能夠擁有一定的智能，目前被普遍應用于與人工智能相關的各個領域，包括智能金融的領域。
機器學習的原理是在擁有大量過去由專家決策的數據基礎之上選取每類事件的特征值，計算機通過算法程序對特征值進行分析之后，對再次發生的事件的特征值進行提取、分析、比對和最終分類，從而達到智能識別的目的。
金融行業在過去積累下來的大量數據就能夠應用于機器學習，實現了人工的由數據到模型的過程。
自然語言處理研究的內容包括實現人與計算機用自然語言溝通的各種理論和方法。
它是人工智能領域中一個新興的重要方向，這項技術處于計算機科學與語言科學的交叉領域，它使人類不再是使用編譯器和編程語言和計算機進行溝通。
自然語言處理技術的應用主要涉及兩個方面：自動報告生成和文本結構化處理。
自動報告生成涉及到自然語言處理，因為一般的金融行業涉及到的報告具有固定的格式，因此可以利用自然語言處理的技術將報告需要的信息進行抓取，生成有固定格式的報告。除此之外，在機器學習當中，如果單從數字推測模型則具有一定的局限性，而且有些信息是不以數據的形式出現的，因此有時需要引入文本形式的信息，能夠通過自然語言處理技術進行分析，將非結構化數據結構化處理，從中得到有價值的信息。
知識圖譜又稱為科學知識圖譜，是利用可視化的圖形方式來顯示各個事物實體發展的進程和實體之間的關系。
利用知識圖譜的方式來挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識，并揭露這項進程與實體間的相互聯系。
機器學習與自然語言處理的技術在遇到意外事件時，預測難以保證準確性，俗稱“黑天鵝”事件。
911、熔斷機制和賣空禁令等等事件的發生讓計算器無法處理，因為系統從未有相關事件的歷史數據，也就無法從中學習到相關模式。此時計算機系統管理資產便存在巨大的風險，會出現模型失靈的情況。在這種情況下，知識圖譜技術被引入到人工智能當中，它本質上還是一種與語義相關的網絡，不過是一種基于圖的數據結構，也是根據前期專家設計的規則，與不同種類的實體相連接，從而提供了從知識實體之間關系的角度去分析問題的方法和能力。
語義搜索目前已經在搜索引擎中被廣泛地應用，在金融業務當中也起到十分重要的作用。
語義搜索指的是搜索引擎的工作不再局限于用戶當前具體輸入的內容，而是計算機能夠根據該內容進行合理地聯系與擴散，來進一步準確地捕捉到用戶實際期望搜索的內容，更準確地反饋給用戶期望的搜索結果，語義搜索是基于自然語言處理和知識圖譜衍生出來的新技術。
語義搜索技術應用在金融行業里的重要之處在于，金融從業人員處于信息爆炸時代，面臨大量基礎數據與龐雜的信息時可能會無法尋找到準確且有價值的信息。
由于信息的搜尋成本過高，有些工作不具備可實現性。如果在數據終端也就是一些輔助搜索軟件中使用語義搜索技術，則不僅可以更加準確地獲得用戶需要的信息，而且節省時間的同時提高工作效率。
人工智能技術的發展也和目前各大高校、科研院所、企業研究機構正在進行研究的其他前沿科技息息相關。
由于人工智能當中的核心技術——機器學習對于大量數據積累有一定的需求，因此人工智能與大數據技術有著密切的聯系；在機器學習的過程中，需要用到云計算技術為機器學習過程提供運算和存儲的能力；最后，區塊鏈技術的產生和發展利于金融數據的安全，可以防止金融數據被篡改，一定程度上解決數據的安全性問題，幫助人工智能的進一步發展。
科學技術的發展和市場環境的變化對
人工智能+金融行業的未來影響重大
隨著科技領域的不斷發展，在未來出現的新的計算機科學技術也會和人工智能技術相互影響，進而影響到包括金融領域在內的已經受到人工智能影響的其他領域。
人工智能技術和移動互聯、大數據、云計算和區塊鏈等多項技術有著密不可分的聯系，人工智能作為目前被看好的新興技術之一，將人工智能與金融相結合實現場景的創新成為金融供給側改革的一條路徑。
隨著市場環境的變化，人工智能+金融行業的業務場景整體會出現逐漸擴大的趨勢。
企業或產品只有不斷地創新、不斷地迎合目標客戶的需求，才能夠注入新鮮血液，長期地發展下去，目前，在世界范圍內規模較大的互聯網金融企業基本符合這樣的發展思路，這也是人工智能+金融未來發展的趨勢。
金融行業的發展一直以來和科技相輔相成，科技的進步促進金融業的發展，金融對科技的需求和應用又反過來助推科技進步。 目前我國的人工智能+金融市場情況還處于一個初級的階段，但正是因為市場上有較大的需求，所以整個行業市場的環境良好，而中國因為有龐大的網民數量和較高的互聯網普及率，對于積累金融數據等財務數據有較好的前期基礎，因此人工智能+金融行業在我國的發展具有特殊的優勢。
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王耀羚
清華大學互聯網產業研究院研究員，碩士。主要從事金融科技、產業升級、企業數字化轉型、人工智能行研、企業政府戰略規劃等領域研究。曾參與編寫《云計算和人工智能產業應用白皮書2018》《人工智能+零售行業研究報告2019》、《人工智能+金融行業研究報告2019》、《金融科技在小微企業信貸中的應用發展研究報告》等。
