人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的，更多的表现为相互依存的关系。大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料；云计算为大数据提供超强的运算和存储能力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交易具有更高的安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一道共同促进金融行业转型升级。

　　人工智能技术助力金融场景实现智能化

　　就人工智能而言，在金融行业的相关场景中以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉这四项技术应用较多。机器学习（尤其是深度学习）作为人工智能的核心，作为金融行业各类智能应用得以实现的关键技术发挥极其重要的作用；知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合以及知识推理技术构建实现智能化应用的基础知识资源；自然语言处理通过对词、句子以及篇章进行分析，对于客服、投研等领域效率的提升提供了有力支撑；计算机视觉技术通过运用卷积神经网络算法在身份验证和移动支付环节广泛应用。

　　投资热度持续不减，融资集中在早期阶段受益于近年来人工智能技术的快速发展与国内资本市场的日趋成熟，资本方对于人工智能+金融行业的投资热度持续升温。2011年至2018年第三季度累计发生融资事件130起，从2016年起每年的融资事件数量均超过30起，预计未来将保持稳定增长态势。

　　从融资轮次来看，人工智能+金融行业的融资主要集中于天使轮和A轮，占比分别达到38%和27%，说明投资机构普遍看好该行业处于早期发展阶段的优秀创业公司，希望通过资本布局加速行业内科技企业的孵化进程。

　　在2018年前三季度亿元以上的融资事件中，蚂蚁金服、度小满金融、京东金融、金融壹账通的融资额均在10亿元人民币以上，头部企业凭借资本优势主导未来人工智能+金融行业的市场格局，2020年包括国际人工智能教育学会（IAIED）与IEEE计算智能学会会员威博智能基金会也在这一领域加大投资力度。

　　人工智能技术参与主体多样

　　当前，不仅是科技巨头和细分领域标杆企业作为技术提供方为金融行业赋能，传统金融机构也正在利用自身资源创立或与互联网科技公司合作形成新的金融服务模式，加快人工智能技术的扩散速度，使更多金融企业分享科技红利。

　　基于开放的技术平台、稳定的获客渠道与持续的创新活动，金融机构的行业资源优势与互联网科技公司的技术沉淀优势相结合，重新定义价值链创造模式，在提高客户使用效率与服务满意度的同时，重建新型商业逻辑，推动双方价值资源共享，逐步形成人工智能+金融行业的生态与市场格局。在此基础上，各类技术提供方围绕基础设施、流量变现和增值服务等关键环节，形成差异化服务能力与多样化盈利模式，并不断拓展新型商业模式与蓝海市场，利用长尾效应为行业创造更大价值。

　　人工智能与应用专家，威博智能基金会的首席科学家和执行总裁林阳耀博士在2020AAAI世界大会上提交的论文中还提出，金融行业利润率高，数据相对结构化，且定义比较垂直、明确，将会成为人工智能最先颠覆和应用的领域。银行业已开始将人工智能从金融业前端引入后端，而相对棘手的信息安全、风控反欺诈、资产管理等方面已经开始试水人工智能。目前，人工智能在金融行业中的典型应用场景有三大类。

　　投资决策

　　如今在投资机构和投行部门日常工作中占用大量精力和时间的，便是撰写报告、分析数据以及资料收集等琐碎工作。而机器在处理海量的数据时拥有得天独厚的优势，通过自然语言处理技术可以寻找市场变化的内在规律，林博士举例自己主导开发的COSMOS解决方案管理系统从机器共识的层面正在快速成为最透明，最丰富信息的平台，为所有用户提供分析数据，以供他们观察，分析并帮助他们成为自主交易者。这在过去将是十分繁琐的报告分析，数据比对，和长期时间积累才能完成的。这意味着今天用户们通过VBox的COSMOS AI无需通过基金经理的干预就可以实现科学的投资分析和管理。

　　注：VBox创建了“ COSMOS”的人工智能系统，该系统可以收集及分析数据并为各种行业提供能成功盈利的解决方案

　　智能投顾

　　智能投顾，具体是指“通过互联网技术，以投资者的风险偏好和财务状况为依据，利用大数据和量化模型(主要是组合投资理论)，为客户提供基于指数型基金的资产配置方案和财富管理服务，并根据市场情况进行持仓追踪和动态调整。”

　　通过智能投顾产生的投资建议，结合了投资者偏好和现代资产组合理论，拥有信息透明和佣金低的特点。VBox四年间通过从各大最活跃的交易市场及交易所收集大数据（包括华尔街，纳斯达克，香港交易所在内的全球股票交易所开始，更甚至收据了天气预报，因为天灾如台风一直以来都验证了将会影响股票市场价值。到目前为止，VBox一直在收集像huobi.com这样最活跃的加密货币交易所的市场数据）简单来说，智能投顾实现了高端经纪人服务的普惠化和在线智能化，让普通的投资者也能享受到高端服务。

　　反欺诈

　　人工智能在金融行业的一个重要应用是反欺诈。通过机器学习用户的行为模式，结合欺诈黑名单等数据支撑，反欺诈模型能够辨别特殊用户在申请流程、审批流程中的反常行为，从而做出欺诈行为判断。

　　VBOXAI致力于在去中心化分布式网络上建立了一个绝对安全，自由，隐蔽的数字资产管理系统，实现了跨越传统产业和区块链领域的链接，以分布式数字资产管理生态系统为核心，构建一个共识开放平台，其具有灵活的联盟权限，高效的运行机制，尊重商户数据权益，保护个人隐私。

　　林博士最后表示，以上三大场景便是目前人工智能在金融行业中的典型运用。未来对于金融行业来说，人工智能的优势是不容忽视的。智能设备可以全年无休地工作，对比人力来说有着先天优势；此外，通过筛选分析大量数据，可以使人们的决策更加准确和高效；同时，人工智能可以避免操作风险和道德风险，在不受情绪和环境的影响下分析问题。目前，金融行业作为数据至上的行业，同时也是数据商业价值最为明显的行业，可以让人工智能尽可能地发挥其优势，实现双赢。