本文是杜玉撰写的的《被AI入侵的金融业——36氪研究 | “AI+金融”行业研究报告》，B2B新势力为您节选。
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市场现状
"Al+金融”是人工智能技术与传统金融行业的结合。 ”Al+“即“A1+各个行业”， 它是将人工智能作为基础特征，与金融、教育、医疗等传统行业的全面融合。相对于简单的行业叠加，"Al+” 更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法,促进新经济形态的演进,从而催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面升级。
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为什么金融行业最被人工智能看好？
原因主要有三点：一方面，金融行业的信息化建设起步较早，且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集，因而具有大量的数据积累，这些数据为人工智能的应用提供了坚实的基础；另一方面，以银行、保险、证券业为例，金融业的主要业务都是基于大规模数据展开的，大量繁琐的数据处理工作，急需自动化和智能化的变革来解放人力；此外，金融普惠化和场景化的创新，也需要新的技术手段来提供支持，而人工智能与金融的结合，无疑为金融创新提供了更多的可能。
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金融业有哪些人工智能应用场景？
智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管是当前人工智能在金融领域的主要应用，分别作用于银行运营、投资理财、信贷、保险和监管等业务场景。智慧银行从提升用户体验和服务效率为主要出发点，实现服务和运营的智能化变革；智能投顾是人工智能在理财领域的应用，旨在利用计算机程序评估用户的风险偏好和理财需求，从而提供自动化的配置建议；智能投研用于辅助投资分析，提升投研效率；信贷领域，基于大数据和深度学习的风控、征信正改变着传统的信贷模式。此外，保险和监管也朝着智能化的方向发展。
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技术、数据和场景是主要的驱动力
技术: AI技术和市场生态的日渐成熟为其在金融行业的发展奠定了基础。根据Gartner2017年7月发布的新兴技术成熟度曲线,人工智能相关技术在未来5-10年将逐步走向成熟,成为最有影响力的新兴技术之一。
数据:金融行业沉淀了海量数据,包括各类金融交易、客户信息市场分析、风险控制、投资顾问等数据，量大且多以非结构化形式存在(如客户的证件扫描件等),既占据宝贵的储存资源 ,又无法转成标准化数据以供分析,因此金融大数据的处理工作面临极大挑战。
场景:在场景应用上，-方面,金融业良好的数据基础为AI应用场景创新提供了条件,促使各领域充分挖掘数据的潜在价值,利用技术实现业务模式的创新和产业升级,从而使人工智能在金融领域的应用场景越来越多元。
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"Al+金融”行业总结与前景分析
当前人工智能在金融行业的各个细分领域应用还有较大的发展空间,行业处于机遇与挑战并存的状态。从人工智能技术的角度看,技术不断进步至发展成熟的趋势明显,而技术的商业化变现则依赖于实际的应用场景。因此，随着人工智能技术的逐渐成熟,行业关注的重点也将逐步从技术研发转移到场景探索上来，金融行业作为最被看好的AI应用领域之一，无疑会有更多的发展机会。
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