金融機構智能化

❶ 金融科技運用在金融機構的哪個部門

你好，金融科技當前比較火熱的大數據分析，以及量化模型等主要運用在金融機構的投專資研究、行業研屬究、市場分析等部門。採用一些模型會幫助投資分析師更好的做出決策，但是模型不是萬能的，有時模型也會出錯，這時候就考研基金經理的個人能力能不能發現這個錯誤，如果發現，那麼其他人沒發現將賺很多，否則也會虧很多。

❷ 科技金融給銀行帶來巨變比預想更快

以智能化特別是人工智慧為核心技術的科技金融給全球金融業帶來巨變特別是對傳統銀行的沖擊正在撲面而來。令人震驚的是，這種變化與沖擊竟然比預想的快得多。
此前，眾多國內外專家預測由於科技金融、互聯網金融以及人工智慧的發展，傳統銀行現有的物理性營業網點將在10年內消失，又有預測全球銀行業在科技金融沖擊下幾百萬員工將在未來若干年裡失去工作崗位。這些預測在端著金飯碗的銀行員工中近乎是天方夜譚，表面上似乎點頭贊許而內心裡的聲音卻是「早著呢」。然而，事實證明這些端著金飯碗的銀行員工大意了甚至是徹底錯了。
目前，海外金融科技智能化如火如荼。我們再三提到的2017年年初日本一些保險公司理賠崗位竟然裁員30%，原因就是雖然理賠崗位是「復雜勞動」，但是智能機器人卻可以替代。智能機器人使得日本一些保險公司理賠崗位裁員了。
金融智能化、科技化的風暴也正在席捲中國的金融業。特別是對銀行個人業務的沖擊與改變是前所未有的。近期，有機構統計數據顯示，從近3年的數據來看，銀行的櫃員配備情況正在逐年遞減，尤其以國有大行為首，從2014年的減員1.7萬餘人到2016年的驟減5萬餘人，三年時間，銀行改變翻天覆地，主要是一線櫃員減幅較大。原因在於一線營業網點的櫃面業務大幅度減少了。過去排長隊的情況很鮮見了，到銀行辦理櫃面業務的老年人居多。
有一個叫做離櫃率指標，即銀行業務通過移動設備、電子自助服務、智能終端等離開櫃台辦理與到櫃台處理的比例。這個比例正在直線上升，甚至達到驚人速度。在傳統網點櫃員減少的同時，銀行的網路交易數量則有著巨大的增長，銀行業協會數據顯示，2016年銀行業金融機構離櫃交易達1777.14億筆，同比增長63.68%，離櫃交易金額達到了1522.54萬億元，行業平均離櫃率達到了84.31%，其中，民生銀行的離櫃業務率已經達到了驚人的99.27%。全年網上銀行交易849.92億筆，同比增長98.06%，網上銀行個人客戶數量為12.19億戶，同比增長13.32%，企業戶為0.27億戶，同比增長31.71%。
業務離櫃率大幅度提高，櫃面業務大幅度減少，帶來的是人員過剩，隨之必然帶來較大幅度的減員。銀行業協會的數據顯示，截至2016年末，工商銀行共減少櫃員14090人，農業銀行減少10843人，建設銀行減少30007人，中國銀行則未披露數據。不過無論如何，這是近年來銀行櫃員減少規模最大的一次。以三年披露數據較全的建設銀行為例，其在2014年減少櫃員2851人，2015年減少櫃員4881人，2016年則驟減了30007人。農業銀行在2015年還增加了6909名櫃員，而在2016年則一口氣減少了10843名櫃員。當然這裡麵包括一部分到齡退休離崗的自然減員以及自動辭職離崗人員因素。但金融智能化科技化進步帶來的沖擊是主要因素。
銀行業網路業務交易呈現兩位數增長，也是被倒逼的。中國互聯網金融、科技金融的大發展，特別是以支付寶、微信為首的移動支付，給傳統銀行櫃面業務帶來了巨大沖擊。使得傳統銀行業務大幅度減少與萎縮，傳統銀行在外部科技金融發展倒逼下不得不實現轉型，即向科技智能金融化轉變。
可以說，傳統銀行在移動支付、設備智能化上發展迅速，我們感受到的是手機銀行已經有了巨大進步，市場佔有率正在提高。智能自動化設備發展良好。許多銀行都配備了「智能櫃台機」，這種機器設計非常人性化，功能包括個人開戶、個人貸款、電子銀行、轉賬匯款、個人外匯、信用卡、投資理財、產品簽約、綜合查詢與列印、生活服務、公司業務、掛失、換卡、激活新卡、個人信息修改、申請優惠、睡眠戶激活、修改密碼、手機號碼維護等19大類100餘項個人非現金業務，用戶可根據需求，按照提示操作。
不過，總體看傳統銀行在科技金融、金融智能化上與大型互聯網公司差距仍然不小。從方向看，傳統銀行在科技金融上仍然著重於離櫃但是線下金融智能業務，而大型互聯網公司的智能金融著重點在於離開線下的線上移動互聯網金融業務。而移動互聯網是未來大趨勢、大方向。抓不住移動互聯網就抓不住未來。
央行最新發布的2016年第三季度支付體系運行總體情況報告顯示，移動支付業務保持快速增長。有機構預測，今年年內中國移動支付市場交易規模將達到121590億元，到2018年前，中國移動支付市場交易規模的年均增長將保持在20%以上，之後還有望保持較長時間的中高速增長。手機支付已成為年輕人最主要的支付方式，有84.9%的中國網民使用過移動支付，其中，95%的網友只選兩個工具——支付寶和微信支付。如今微信支付用戶達4億，電商領域排名第一的支付寶目前有超過4.5億名實名用戶。業內人士表示，中國移動支付在支付寶和微信等擁有巨量用戶的平台支撐下，必將成為第一市場。這顯示全球將迎來一個移動支付的中國世紀。也就是說，傳統銀行在2016年的移動支付市場份額僅為5%。這個差距太大。也預示傳統銀行拓展移動支付的潛力與空間很大。
相信今後銀行將投入人力物力大力發展科技金融與互聯網金融。這樣的話，業務離櫃率將會越來越大，直至全部離櫃。帶來的是櫃員等一線員工崗位大幅度減少，最終消失。
科技金融、智能化金融進步帶來包括勞動力轉型是個必然趨勢，每一個銀行員工面對撲面而來的科技金融革命都應該盡快思考自己的出路與轉型方向

❸ 智能化的互聯網金融，客戶服務是最佳切入口

歷經多次洗牌的互聯網金融領域再次迎來了一個新的節點，在大數據、雲計算、深度學習等開始應用於交通、電商、數字營銷等時，互聯網金融也順利搭上了這班人工智慧快車。

就目前來看，人工智慧在互聯網金融領域的滲透可謂相當廣泛，諸如智能投顧、反欺詐系統、精準營銷、智能投放等不一而足。不管是國內還是國外，科學家和金融專家們無不在談論人工智慧即將帶來的金融革命，但金融領域的智能化勢必是一個整體性的態勢，客戶服務恰是容易被忽視的一環。

為什麼會是用戶服務體系？

經歷了2012年至2014年的爆發式增長，互聯網金融行業已經趨於成熟，用戶規模、交易規模、平台結構等方面均達到了前所未有的高度。與之同時，伴隨著行業的移動化、細分化、多元化等特徵，金融服務也面臨著以往櫃台前所沒有過的困境，即面向客戶服務的渠道越來越多，隨之帶來了效率低下、風險、安全等一系列問題。

曾在華爾街投行工作達十年之久的玖富集團首席數據科學家兼首席風控官谷穎博士深知此理，玖富在人工智慧層面的業務布局，不止應用於反欺詐、智能投顧等領域，還孵化出了人工智慧公司，相繼推出對話型機器人和人工智慧黑科技應用，所解決的正是用戶服務的智能化。

原因似乎不難理解，可以聚焦到當下傳統客服的困境和互聯網金融核心受眾的用戶行為來解讀。

一方面，互聯網金融的特徵是以「售前咨詢」為主，講求風險規避，並要求產品運營的各個環節緊密銜接。現實卻是，這部分工作主要以人工客服為主，採用三班倒的機制來提供「7*24小時」的咨詢服務，不僅消耗了大量的人力和培訓成本，"以量取勝"的客服管理戰術，並無法有效解決服務的專業、效率、質量、管理能力等問題。由此導致的結果是，客服成為企業的「成本中心」，服務質量仍差強人意。

另一方面，相關數據顯示，國內傳統信貸等服務的客戶群僅占總人口的15%左右，與傳統信貸服務需要依託線下網點展開，資質審核、合同簽訂等流程都需面對面進行，服務效率低下等不無關系。此外，互聯網金融的用戶群體集中在80後、90後為主體的新中產人群，且48.5%位於一二線城市，這類人群有著強烈被尊重的需求，消費理念更注重產品之外的價值。那麼，用戶服務無疑是互聯網金融核心人群用腳投票的關鍵。

所幸，玖富等互聯網金融領軍者已經在推進用戶服務體系的智能化，市場上也出現了大量的第三方SaaS平台，但解決用戶痛點，並將人工智慧客服成為互聯網金融智能化金融的切入點，又存在哪些難點？

智能客服的兩個關鍵：一個是數據，一個是技術

正如谷穎博士所說，人工智慧應用在金融領域有三個階段，第一個階段是機器學習（ML）階段，即互聯網金融為代表的金融機構全面滲透到所有模型建設中；第二個階段是自然語言處理（NLP）階段，即國內大量互聯網貸款和徵信公司都在大量使用自然語言處理技術；第三個階段是知識圖譜（KG）階段，即大量使用知識圖譜進行反欺詐分析。

在大數據、人工智慧、雲計算日漸成為於普惠科技的趨勢下，越來越多的企業和產品高舉人工智慧大旗，人工智慧在金融領域的三個階段也有不同程度的落地，可如何才能念好「智能經」？在谷穎看來，利用人工智慧來打破人力客戶服務的局限性，有兩個優勢是不可或缺的。

首先是數據。有了海量的數據，不僅可以用於風險控制、智能投顧等領域，精準的用戶畫像和標簽化對用戶服務來說同樣重要。成立於2006年的玖富已經走過了11個年頭，擁有超過3800萬的注冊用戶和上億筆的用戶交易，以及豐富的產品線和用戶群的多元化，也就意味著玖富在數據上的優勢。

就拿最常見的場景來說，互聯網金融產品有新用戶注冊或接入時，可以根據用戶的年齡、工作、收入等特徵匹配最佳的投資方案。同時，人工智慧已經在某些程度上能夠替代人類客服，通過模仿人類對話的形式同用戶進行互動，比如說上述的玖富黑科技應用可以按照渠道、屬性、行為等多種標簽對用戶進行分類處理，根據後台任務列表，以私信、評論、點贊等多種方式和用戶互動，從而實現精準用戶營銷和潛在用戶喚醒，最終提高轉化率。

其次是人工智慧技術。從基礎數據到技術研發再到應用落地，技術團隊所扮演角色的重要性似乎不言而喻，即便是玖富這樣的業務型金融科技公司，風控和技術團隊在集團總員工的佔比都在60%以上。有了技術實力便是應用的落地，比如玖富將擬人操作、自然語義、知識圖譜等核心技術以智能機器人等產品的形式呈現出來。

可以看出，人工智慧技術在客戶服務方面的應用，在實時服務、快速高效、穩定精準等已經表現出了無可取代的優勢。此外，玖富在服務的智能化方面業已形成了一整套的邏輯，通過智能化營銷在全網搜索目標用戶，利用人工智慧客服提高用戶轉化，而智能投顧、風險控制和多元化的服務來培養用戶忠誠度，進而形成全智能服務閉環。同時，玖富的做法也詮釋了用戶服務智能化的四個趨勢，即智能化（智能機器人等）、個性化（個性化服務）、數據化（基於大數據處理）和營銷化（更精準的營銷）。

總之，在這個人工智慧無處不在的時代，互聯網金融也在積極擁抱人工智慧，而除了在業務層面的應用，在人工智慧的助推下，讓用戶服務走在業務的前面，以反向思維讓服務變成用戶管理、營銷的制高點，是值得借鑒的思路。

❹ 金融行業如何做好數字化轉型

產業數字化已成未來產業發展大趨勢，勢在必行。中大咨詢專家認為金融行業的數字化轉型應該從以下幾個方面入手：
第一，深挖潛能，實現決策管理的數據驅動。金融機構要懂得利用產業數字化數據量龐大、信息化程度高、數據管理集中化等特點，用數據驅動管理,實現快速科學決策。
第二，開拓創新，加快運營機制的敏捷重塑。金融機構IT系統要從以賬戶為中心向以用戶為中心、以場景為中心的運營模式轉變，構建一個更科學、更合理的金融運作體系。
第三，與時俱進，聚焦業務模式的智慧再造。要與時俱進，金融行業可以基於雲計算平台和全局統一客戶視圖，實現線上線下信息互通共享，打造高效融通的全渠道服務能力。
第四，多向賦能，推動生態體系的協同共建。要聯動其他產業共同發展共生，建立相互連通、相互融合、相互滲透的數字生態網路，打造金融數字化綜合性服務平台。
第五，披堅執銳，強化風險防控的科技武裝。金融行業事關經濟發展，其安全性乃重中之重。要強化金融風險防控，完善金融監管體系 ，以技術防控風險，全面提高金融業風險抵禦能力。

❺ 2019年金融科技趨勢有哪些

第一，金融科技成為各地、各國規劃發展方向。第二，監管科技迅速崛起。第三，內控科技，會逐漸分化，成為一支又一支的支持金融科技細分發展的趨勢。第四，在金融領域中，AI金融會進一步趨熱，在創新金融領域會有很多技術在驅動。第五，新一代基礎設施，金融基礎設施備受關注。第六，持牌金融機構唱主角。第七，金融科技企業面臨轉型、改名、退隱，從C端走向B端。第八，金融消費者保護力度要繼續加大。第九，制度創新，如中國的供給側結構性改革制度創新。第十，賦能金融還會繼續被熱捧。正如2018年12月28日，環球趨勢大會上，中央財經大學教授、中國互聯網金融創新研究院院長黃震表示的，2018年的十大熱詞之首肯定是金融科技，也預示著中國2019年金融將調整，像螞蟻金服、京東科技、愛財集團等金融科技服務商，在經歷新金融行業洗禮後，從C端向B端發展，服務的群體更加廣闊。

❻ 對於金融行業來說，SaaS是如何參與提供解決方案等

融行業SaaS解決方案可以幫助貸款服務機構縮短服務周期，提升全流程的變更效率，降低業務成本，增加貸款發放量，提高業務收益，讓傳統金融機構實現智能化升級。隨著區域鏈技術的應用發展，將區域鏈的分布式存儲、不可篡改、時間戳驗證等底層技術引入SaaS服務中，可為金融服務流程中的各參與方有效建立互信關系並直接帶來業務效率的提升。狐狸金服SAAS服務為傳統金融機構定製方案，面向貸款全流程中各個參與方，如借款人、貸款中介機構、個人經紀人、第三方專業服務機構以及貸款金融機構等，覆蓋貸前、貸中、貸後全流程業務場景，通過對貸款業務關鍵環節進行自動化、科技化改造，實現業務全流程線上化。區塊鏈賦能的SaaS服務解決方案，除上述提及的優點外，還可以幫助金融機構優化金融基礎結構、降低信息不對稱的程度、提高金融服務效率並降低成本。

❼ 金融機構智能交易路由是什麼意思

智能路由器：即智能化管理的路由器，相比於普通路由器，其像個人電腦一樣，具有獨立的操作系統，可以由用戶自行安裝各種應用，自行控制帶寬、自行控制在線人數、自行控制瀏覽網頁、自行控制在線時間、同時擁有強大的USB共享功能，真正做到網路和設備的智能化管理。現在國內的智能路由器的開拓者的話也就是極路由了，極路由 HiWiFi 在擁有好的硬體基礎的前提下，還擁有更加智能的功能體驗。一般的路由器所能夠提供的功能較為有限，基本上你不會頻繁登錄路由器界面，但自從用了極路由 HiWiFi 之後，時不時會去看看有沒有新的變化。1、App Store 加速2、Google Play 加速3、 AppleTV 隨便看4、單線程下載加速5、 教育網 IPv66、出國加速7、小米應用商店加速8、SSH 代理9、智能限速 (QoS)10、LOL升級包加速(Beta)

❽ 金融科技席捲全球 人工智慧顛覆互金行業

文／楊劍勇

金融科技（Fintech）是金融業下一波發展趨勢，盡管國內中國科技發展較晚，但國內發展迅猛，比如螞蟻金服、微信支付等，另外銀行業都在積極擁抱金融科技。在科技推動下，金融業人員結構也在發現變化，比如銀行櫃台人員在下降，而IT等技術人員的比例則在上漲，以及應用人工智慧等前沿技術，在產品、渠道和場景三個層面採用自動化的流程更加高效地服務用戶。

新機遇：金融與科技融合

科技發展推動各行各業變革，其中金融行業也不例外，來自普華永道對銀行業未來三大趨勢展望中也有提到金融與互聯網科技的融合引領未來，金融與科技的快速融合，不僅給金融業帶來前所未有的沖擊，也孕育了新機遇。

安全、便捷和高效的金融服務是用戶最大訴求，由此銀行業的競爭格局也發展前所未有的挑戰，科技大潮將席捲著傳統金融業，使得傳統銀行服務正悄然轉變，一個全新的，以「智慧」為趨勢的智慧銀行運用而生，其感知客戶的智能化服務是重要環節，圍繞客戶服務創新顯然已成為全球銀行企業的首要目標，新技術的應用是傳統銀行未來發展核心戰略。

金融變革：智慧銀行時代到來

物聯網大潮下的金融變革，使的智慧銀行時代到來，金融科技驅動著銀行服務變革，傳統金融機構如銀行朝智慧銀行升級成為必經之路，就金融行業來說，用戶希望能得到可以不受時間、地點限制享受著各種便捷的金融服務，包括消費、支付，信貸、甚至理財等金融服務產品。

由此銀行業的競爭格局也發展前所未有的挑戰，科技大潮將席捲著傳統金融業，使得傳統銀行服務正悄然轉變，一個全新的，以「智慧」為趨勢的智慧銀行運用而生，其感知客戶的智能化服務是重要環節，圍繞客戶服務創新顯然已成為全球銀行企業的首要目標，新技術的應用是傳統銀行未來發展核心戰略。

銀行業面臨多重壓力，客戶需求不斷變化以及新技術的沖擊等等，使得銀行業利用物聯網、雲計算以及大數據等新技術來構建一個新的銀行服務體系，即智慧銀行，為客戶能提供更加豐富、便利、定製化的產品和服務，使「以客戶為中心」的服務戰略得以實現。

近幾年來，包括工、農、建、中在內的多家銀行已經通過各種措施進行網點智能化改造升級，打造注重客戶體驗創新型服務。讓銀行普通的金融終端產品有了視頻互動、語音識別等智能應用，當然，智慧銀行是一個比較大的生態體系，承載著銀行的所有業務，但隨著智慧銀行時代的到來，成為銀行業發展方向。

智慧的銀行是銀行業轉型升級的必然方向，緊密地圍繞著客戶的需求，整合數據、流程、以及相關系統，要實現這一目標，需要的是從前端設備到終端數據分析的全套解決方案和超強的計算能力。金融與互聯網科技的融合引領未來，以及金融與科技的快速融合，不僅給金融業帶來前所未有的沖擊，也孕育了新機遇。

智能投顧：把錢交給機器人替你理財

互聯網金融行業什麼最火爆？一定是智能投顧，或稱之為機器人理財，楊劍勇表示：「自去年開始，在國內外颳起了一股以智能投顧為背景的狂風，通過過人工智慧技術來完成以往需要人工來提供的理財顧問服務。」全球最大投資管理公司貝萊德也收購了智能投顧的初創FutureAdvisor公司，收購後成為貝萊德解決方案的一部分，整合其人工智慧技術至貝萊德解決方案當中去，為證券機構或經紀機構提供服務。

隨著人工智慧和機器人技術的成熟，金融分析師甚至也將被機器所取代，很顯然機器人已經入侵金融領域，分析師飯碗或許會受到機器沖擊，對於金融分析來說，機器利用海量數據優勢，通過計算而來，基於數據的分析能力遠遠超越人類大腦。

不過，買什麼股票或其他理財產品，你敢聽機器人的建議嗎？或者直接把錢交給機器人來打理，替你理財，你敢嗎？我不敢。相比美國，國內機器人理財顯然還未成熟，智能投顧」所面臨來自監管、市場、技術等方面的考驗才剛剛開始，智能理財的平台模式還處在探索發展階段，還處在萌芽期，利用人工智慧提供投資理財服務還有一段路要走。

秒貸：消費信貸升級

隨著人工智慧應用成為各行各業的焦點，至此金融業對科技的應用跑在最前端，從智慧銀行到智能投顧，再到放貸實現「秒」貸，通過運用人工智慧技術，用戶就可以實現「幾秒鍾」得到服務和貸款，在眾多金融服務機構在做大膽嘗試。

在談及人工智慧商業應用這塊，創新工場李開復早前也表示AI＋大數據金融機遇最大。自去年開始，李開復幾乎成為中國人工智慧代言人，其創新工場不僅投資了近30多家人工智慧相關公司，成立人工智慧工程院，同時也到處宣講人工智慧。作為創新工場投資的用錢寶，就是典型的運用金融科技手段實現了「秒」貸，憑借技術起家，讓每個人享受智慧的金融，其估值更是高達10億美元，成為名副其實的金融科技獨角獸。

在大數據保駕護航之下，不少銀行不僅可以在線申請貸款，且部分銀行還能實現「秒」貸，使的消費信貸利用金融科技實現了升級。李開復也指出金融領域是人工智慧應用最好的領域之一。

寫到最後

金融科技是近年來很火的領域，其中大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等新技術支撐金融科技的快速發展，與此同時，在物聯網大潮中也驅動著金融行業不斷地轉型升級，新技術提升著金融業的效率，物聯網與金融行業深度融合的時代也已經到來，把數據連接起來，利用人工智慧等技術提升客戶的體驗及提高客戶的滿意度。

本文作者楊劍勇，長期關注物聯網、智能家居、可穿戴設備、機器人和人工智慧等前沿科技產業。

❾ 智能金融的內容是什麼

1、什麼是智能金融？

智能金融尚無統一定義。《報告》提出，智能金融是指人工智慧技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。

2、智能金融和金融科技有什麼區別？

《報告》提出，智能金融與數字化轉型、金融科技既有密切聯系又有重要區別。

智能金融的發展基礎是金融機構數字化轉型，數字化轉型為智能金融的發展提供了基礎設施的保障。

智能金融是金融科技發展的高級形態，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著未來發展趨勢，已成為金融業的核心競爭力。

相比互聯網金融、金融科技，智能金融更具革命性的優勢在於對金融生產效率的根本顛覆。智能金融替代甚至超越人類行為和智力，更精準高效地滿足各類金融需求，推動我國金融行業變革與跨越式發展。

3、為什麼要專門研究智能金融？

把智能金融從金融科技中單列出來編制專門的發展報告，主要是基於以下考慮：

一方面，發展人工智慧技術已成為我國的一項重要戰略，當前各國在新一代人工智慧技術已展開激烈競爭。而金融與人工智慧具有天然的耦合性，是人工智慧技術應用最重要的領域之一，發展智能金融有利於我國搶抓人工智慧發展機遇，佔領技術制高點，特別是金融業的特殊性，勢必對人工智慧技術提出新的要求和挑戰，可以推動我國人工智慧技術的突破與升級，提高技術轉化效率。

另一方面，人工智慧技術為未來金融業發展提供無限可能，是對現有金融科技應用的進化與升級，對金融業發展將會產生顛覆性變革。專門研究智能金融有利於跟蹤世界人工智慧技術與金融業融合的應用開發，有利於加強金融行業的適應性、競爭力和普惠性，極大地提高金融機構識別和防控風險的能力和效率，推動我國金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟和人民生活的能力，守住不發生系統性風險的底線，加快建設我國現代化金融體系，增強金融國際競爭力，助力由金融大國到金融強國的轉變。

4、智能金融現在有哪些應用場景？

《報告》提到，目前智能金融的應用主要包括前中後台三大方面。

第一，智能身份識別已廣泛用於個人身份驗證。以指紋識別和人臉識別為代表的主流智能身份識別技術已進入大規模應用階段，在遠程核驗、人臉支付、智慧網點和運營安全方面應用廣泛。

第二，智能營銷降低營銷成本、改善服務效能。智能營銷正在經歷從人機分工向人機協同方式的轉變，未來的智能營銷將變成跨領域、融合的人機合作工作方式，進一步改善金融服務的效能。

第三，智能客服能節省客服資源和提升服務效率。智能客服不僅提供自動化問題應答，而且對接前端各個渠道，提供統一的智能化客服能力，並持續改進和沉澱，提供全天候精準的服務，提升服務效率。

第四，智能投顧已有試點，全面推廣有待繼續探索。智能投顧在國內外已有諸多應用案例，但我國因為缺乏明確的業務模式、服務定位仍不明確，全面推廣仍有待繼續探索發展。

第五，智能投資初具盈利能力，發展潛力巨大。一些公司運用人工智慧技術不斷優化演算法、增強算力、實現更加精準的投資預測，提高收益、降低尾部風險。通過組合優化，在實盤中取得了顯著的超額收益，未來智能投資的發展潛力巨大。

第六，智能信用評估提升小微信貸服務能力。智能信用評估具有線上實時運行、系統自動判斷、審核周期短的優勢，為小微信貸提供了更高效的服務模式。在一些互聯網銀行中應用廣泛。

第七，智能風控實現金融機構風控業務轉型。智能風控為金融行業提供了一種基於線上業務的新型風控模式，但目前只有少部分有能力的金融機構運用，有待繼續試點和推廣。

第八，智能運營管理提升運營效率，降低運營成本。智能運營管理將業務運營逐漸從分散走向集中、從自動化走向智能化。從而提升業務運營效率，減少業務辦理差錯，降低管理成本。智能運營成為各家金融機構開展智能金融的優先考慮和使用的場景。

第九，智能平台賦能金融機構提升服務、改造流程、轉型升級。智能平台建設是金融機構智能化轉型的核心，持續為上層應用提供豐富、多維度的智能服務，構建完整的服務生態圈。

綜上所述，智能金融目前整體仍處於「淺應用」的初級發展階段，主要是對流程性、重復性的任務實施智能化改造。

《報告》認為，人工智慧技術應用正處在從金融業務外圍向核心滲透的過渡階段，發展潛力巨大。

5、在智能金融應用場景中，「演算法黑箱」問題可能會更加突出？如何避免？

肖鋼認為，人工智慧有一個問題是演算法的可解釋性比較差，要解決這個問題可以從幾個方面來著手：

第一，要讓演算法可解釋。現在人工智慧科學家正在攻克模型演算法的黑箱問題，期待著不久的將來在技術上有所攻破。

第二，可以採取分層管理。例如，根據是否對金融消費者產生傷害的程度進行分類管理，有的可以不解釋，有的只是解釋模型怎樣運行的，有的要解釋結果及其原因，有的需要進一步解釋模型背後的邏輯和運作原理。當然，如果最後還是無法解釋，投資者和消費者也不相信，監管部門就不準在金融領域使用。

因此，如果人工智慧運用到金融行業，未必需要解釋所有的模型，可以對模型進行分層管理，提出明確要求。

第三，分清楚責任。無論是否使用人工智慧，金融機構銷售金融產品和服務的賣者盡責義務沒有減弱。機構需要了解自己的客戶，把恰當的產品賣給恰當的人。責任不會因為是否採用了人工智慧技術而有所改變。

6、個人隱私和數據保護問題已經成為社會普遍關切。智能金融時代，如何構建起相關法律法規體系？

《報告》中提到，個人數據的問題目前缺乏法律規定，確實需要立法。肖鋼認為，數據很重要，尤其在人工智慧時代，其重要性日益凸顯，這與原來的工業革命時期不同。工業革命建立在物理資本上，而人工智慧則是建立在信息資本和數據資本上。因此，誰控制了數據，誰就壟斷了權力。

肖鋼認為，個人隱私和數據保護領域有很多問題待明確，例如哪些數據能搜集、數據的權屬是誰的、如何建立個人信息權的體系等，這些都是新的課題。

保護個人數據隱私，肖鋼從以下方面提出建議：

第一，需要補短板，抓緊制定相關法律法規，並逐步加以完善。

第二，要防止數據壟斷。鑒於大型科技公司的技術優勢與數據獲取能力，存在贏者通吃的效應，要求大公司開放數據，讓中小科技公司也要利用其數據開發業務，維護公平競爭環境。

第三，要進行綜合治理。數據隱私保護不僅是金融監管的事情，還涉及到政府部門、IT公司、金融機構、實體企業和個人，是全社會的事情，所以要形成各方參與，協同治理的體系。

第四，需要發展新技術，以解決技術帶來的問題。「聯邦學習」的技術就是一個方法，既保護了數據安全，同時又可以共享數據建模。