金融机构智能化

❶ 金融科技运用在金融机构的哪个部门

你好，金融科技当前比较火热的大数据分析，以及量化模型等主要运用在金融机构的投专资研究、行业研属究、市场分析等部门。采用一些模型会帮助投资分析师更好的做出决策，但是模型不是万能的，有时模型也会出错，这时候就考研基金经理的个人能力能不能发现这个错误，如果发现，那么其他人没发现将赚很多，否则也会亏很多。

❷ 科技金融给银行带来巨变比预想更快

以智能化特别是人工智能为核心技术的科技金融给全球金融业带来巨变特别是对传统银行的冲击正在扑面而来。令人震惊的是，这种变化与冲击竟然比预想的快得多。
此前，众多国内外专家预测由于科技金融、互联网金融以及人工智能的发展，传统银行现有的物理性营业网点将在10年内消失，又有预测全球银行业在科技金融冲击下几百万员工将在未来若干年里失去工作岗位。这些预测在端着金饭碗的银行员工中近乎是天方夜谭，表面上似乎点头赞许而内心里的声音却是“早着呢”。然而，事实证明这些端着金饭碗的银行员工大意了甚至是彻底错了。
目前，海外金融科技智能化如火如荼。我们再三提到的2017年年初日本一些保险公司理赔岗位竟然裁员30%，原因就是虽然理赔岗位是“复杂劳动”，但是智能机器人却可以替代。智能机器人使得日本一些保险公司理赔岗位裁员了。
金融智能化、科技化的风暴也正在席卷中国的金融业。特别是对银行个人业务的冲击与改变是前所未有的。近期，有机构统计数据显示，从近3年的数据来看，银行的柜员配备情况正在逐年递减，尤其以国有大行为首，从2014年的减员1.7万余人到2016年的骤减5万余人，三年时间，银行改变翻天覆地，主要是一线柜员减幅较大。原因在于一线营业网点的柜面业务大幅度减少了。过去排长队的情况很鲜见了，到银行办理柜面业务的老年人居多。
有一个叫做离柜率指标，即银行业务通过移动设备、电子自助服务、智能终端等离开柜台办理与到柜台处理的比例。这个比例正在直线上升，甚至达到惊人速度。在传统网点柜员减少的同时，银行的网络交易数量则有着巨大的增长，银行业协会数据显示，2016年银行业金融机构离柜交易达1777.14亿笔，同比增长63.68%，离柜交易金额达到了1522.54万亿元，行业平均离柜率达到了84.31%，其中，民生银行的离柜业务率已经达到了惊人的99.27%。全年网上银行交易849.92亿笔，同比增长98.06%，网上银行个人客户数量为12.19亿户，同比增长13.32%，企业户为0.27亿户，同比增长31.71%。
业务离柜率大幅度提高，柜面业务大幅度减少，带来的是人员过剩，随之必然带来较大幅度的减员。银行业协会的数据显示，截至2016年末，工商银行共减少柜员14090人，农业银行减少10843人，建设银行减少30007人，中国银行则未披露数据。不过无论如何，这是近年来银行柜员减少规模最大的一次。以三年披露数据较全的建设银行为例，其在2014年减少柜员2851人，2015年减少柜员4881人，2016年则骤减了30007人。农业银行在2015年还增加了6909名柜员，而在2016年则一口气减少了10843名柜员。当然这里面包括一部分到龄退休离岗的自然减员以及自动辞职离岗人员因素。但金融智能化科技化进步带来的冲击是主要因素。
银行业网络业务交易呈现两位数增长，也是被倒逼的。中国互联网金融、科技金融的大发展，特别是以支付宝、微信为首的移动支付，给传统银行柜面业务带来了巨大冲击。使得传统银行业务大幅度减少与萎缩，传统银行在外部科技金融发展倒逼下不得不实现转型，即向科技智能金融化转变。
可以说，传统银行在移动支付、设备智能化上发展迅速，我们感受到的是手机银行已经有了巨大进步，市场占有率正在提高。智能自动化设备发展良好。许多银行都配备了“智能柜台机”，这种机器设计非常人性化，功能包括个人开户、个人贷款、电子银行、转账汇款、个人外汇、信用卡、投资理财、产品签约、综合查询与打印、生活服务、公司业务、挂失、换卡、激活新卡、个人信息修改、申请优惠、睡眠户激活、修改密码、手机号码维护等19大类100余项个人非现金业务，用户可根据需求，按照提示操作。
不过，总体看传统银行在科技金融、金融智能化上与大型互联网公司差距仍然不小。从方向看，传统银行在科技金融上仍然着重于离柜但是线下金融智能业务，而大型互联网公司的智能金融着重点在于离开线下的线上移动互联网金融业务。而移动互联网是未来大趋势、大方向。抓不住移动互联网就抓不住未来。
央行最新发布的2016年第三季度支付体系运行总体情况报告显示，移动支付业务保持快速增长。有机构预测，今年年内中国移动支付市场交易规模将达到121590亿元，到2018年前，中国移动支付市场交易规模的年均增长将保持在20%以上，之后还有望保持较长时间的中高速增长。手机支付已成为年轻人最主要的支付方式，有84.9%的中国网民使用过移动支付，其中，95%的网友只选两个工具——支付宝和微信支付。如今微信支付用户达4亿，电商领域排名第一的支付宝目前有超过4.5亿名实名用户。业内人士表示，中国移动支付在支付宝和微信等拥有巨量用户的平台支撑下，必将成为第一市场。这显示全球将迎来一个移动支付的中国世纪。也就是说，传统银行在2016年的移动支付市场份额仅为5%。这个差距太大。也预示传统银行拓展移动支付的潜力与空间很大。
相信今后银行将投入人力物力大力发展科技金融与互联网金融。这样的话，业务离柜率将会越来越大，直至全部离柜。带来的是柜员等一线员工岗位大幅度减少，最终消失。
科技金融、智能化金融进步带来包括劳动力转型是个必然趋势，每一个银行员工面对扑面而来的科技金融革命都应该尽快思考自己的出路与转型方向

❸ 智能化的互联网金融，客户服务是最佳切入口

历经多次洗牌的互联网金融领域再次迎来了一个新的节点，在大数据、云计算、深度学习等开始应用于交通、电商、数字营销等时，互联网金融也顺利搭上了这班人工智能快车。

就目前来看，人工智能在互联网金融领域的渗透可谓相当广泛，诸如智能投顾、反欺诈系统、精准营销、智能投放等不一而足。不管是国内还是国外，科学家和金融专家们无不在谈论人工智能即将带来的金融革命，但金融领域的智能化势必是一个整体性的态势，客户服务恰是容易被忽视的一环。

为什么会是用户服务体系？

经历了2012年至2014年的爆发式增长，互联网金融行业已经趋于成熟，用户规模、交易规模、平台结构等方面均达到了前所未有的高度。与之同时，伴随着行业的移动化、细分化、多元化等特征，金融服务也面临着以往柜台前所没有过的困境，即面向客户服务的渠道越来越多，随之带来了效率低下、风险、安全等一系列问题。

曾在华尔街投行工作达十年之久的玖富集团首席数据科学家兼首席风控官谷颖博士深知此理，玖富在人工智能层面的业务布局，不止应用于反欺诈、智能投顾等领域，还孵化出了人工智能公司，相继推出对话型机器人和人工智能黑科技应用，所解决的正是用户服务的智能化。

原因似乎不难理解，可以聚焦到当下传统客服的困境和互联网金融核心受众的用户行为来解读。

一方面，互联网金融的特征是以“售前咨询”为主，讲求风险规避，并要求产品运营的各个环节紧密衔接。现实却是，这部分工作主要以人工客服为主，采用三班倒的机制来提供“7*24小时”的咨询服务，不仅消耗了大量的人力和培训成本，"以量取胜"的客服管理战术，并无法有效解决服务的专业、效率、质量、管理能力等问题。由此导致的结果是，客服成为企业的“成本中心”，服务质量仍差强人意。

另一方面，相关数据显示，国内传统信贷等服务的客户群仅占总人口的15%左右，与传统信贷服务需要依托线下网点展开，资质审核、合同签订等流程都需面对面进行，服务效率低下等不无关系。此外，互联网金融的用户群体集中在80后、90后为主体的新中产人群，且48.5%位于一二线城市，这类人群有着强烈被尊重的需求，消费理念更注重产品之外的价值。那么，用户服务无疑是互联网金融核心人群用脚投票的关键。

所幸，玖富等互联网金融领军者已经在推进用户服务体系的智能化，市场上也出现了大量的第三方SaaS平台，但解决用户痛点，并将人工智能客服成为互联网金融智能化金融的切入点，又存在哪些难点？

智能客服的两个关键：一个是数据，一个是技术

正如谷颖博士所说，人工智能应用在金融领域有三个阶段，第一个阶段是机器学习（ML）阶段，即互联网金融为代表的金融机构全面渗透到所有模型建设中；第二个阶段是自然语言处理（NLP）阶段，即国内大量互联网贷款和征信公司都在大量使用自然语言处理技术；第三个阶段是知识图谱（KG）阶段，即大量使用知识图谱进行反欺诈分析。

在大数据、人工智能、云计算日渐成为于普惠科技的趋势下，越来越多的企业和产品高举人工智能大旗，人工智能在金融领域的三个阶段也有不同程度的落地，可如何才能念好“智能经”？在谷颖看来，利用人工智能来打破人力客户服务的局限性，有两个优势是不可或缺的。

首先是数据。有了海量的数据，不仅可以用于风险控制、智能投顾等领域，精准的用户画像和标签化对用户服务来说同样重要。成立于2006年的玖富已经走过了11个年头，拥有超过3800万的注册用户和上亿笔的用户交易，以及丰富的产品线和用户群的多元化，也就意味着玖富在数据上的优势。

就拿最常见的场景来说，互联网金融产品有新用户注册或接入时，可以根据用户的年龄、工作、收入等特征匹配最佳的投资方案。同时，人工智能已经在某些程度上能够替代人类客服，通过模仿人类对话的形式同用户进行互动，比如说上述的玖富黑科技应用可以按照渠道、属性、行为等多种标签对用户进行分类处理，根据后台任务列表，以私信、评论、点赞等多种方式和用户互动，从而实现精准用户营销和潜在用户唤醒，最终提高转化率。

其次是人工智能技术。从基础数据到技术研发再到应用落地，技术团队所扮演角色的重要性似乎不言而喻，即便是玖富这样的业务型金融科技公司，风控和技术团队在集团总员工的占比都在60%以上。有了技术实力便是应用的落地，比如玖富将拟人操作、自然语义、知识图谱等核心技术以智能机器人等产品的形式呈现出来。

可以看出，人工智能技术在客户服务方面的应用，在实时服务、快速高效、稳定精准等已经表现出了无可取代的优势。此外，玖富在服务的智能化方面业已形成了一整套的逻辑，通过智能化营销在全网搜索目标用户，利用人工智能客服提高用户转化，而智能投顾、风险控制和多元化的服务来培养用户忠诚度，进而形成全智能服务闭环。同时，玖富的做法也诠释了用户服务智能化的四个趋势，即智能化（智能机器人等）、个性化（个性化服务）、数据化（基于大数据处理）和营销化（更精准的营销）。

总之，在这个人工智能无处不在的时代，互联网金融也在积极拥抱人工智能，而除了在业务层面的应用，在人工智能的助推下，让用户服务走在业务的前面，以反向思维让服务变成用户管理、营销的制高点，是值得借鉴的思路。

❹ 金融行业如何做好数字化转型

产业数字化已成未来产业发展大趋势，势在必行。中大咨询专家认为金融行业的数字化转型应该从以下几个方面入手：
第一，深挖潜能，实现决策管理的数据驱动。金融机构要懂得利用产业数字化数据量庞大、信息化程度高、数据管理集中化等特点，用数据驱动管理,实现快速科学决策。
第二，开拓创新，加快运营机制的敏捷重塑。金融机构IT系统要从以账户为中心向以用户为中心、以场景为中心的运营模式转变，构建一个更科学、更合理的金融运作体系。
第三，与时俱进，聚焦业务模式的智慧再造。要与时俱进，金融行业可以基于云计算平台和全局统一客户视图，实现线上线下信息互通共享，打造高效融通的全渠道服务能力。
第四，多向赋能，推动生态体系的协同共建。要联动其他产业共同发展共生，建立相互连通、相互融合、相互渗透的数字生态网络，打造金融数字化综合性服务平台。
第五，披坚执锐，强化风险防控的科技武装。金融行业事关经济发展，其安全性乃重中之重。要强化金融风险防控，完善金融监管体系 ，以技术防控风险，全面提高金融业风险抵御能力。

❺ 2019年金融科技趋势有哪些

第一，金融科技成为各地、各国规划发展方向。第二，监管科技迅速崛起。第三，内控科技，会逐渐分化，成为一支又一支的支持金融科技细分发展的趋势。第四，在金融领域中，AI金融会进一步趋热，在创新金融领域会有很多技术在驱动。第五，新一代基础设施，金融基础设施备受关注。第六，持牌金融机构唱主角。第七，金融科技企业面临转型、改名、退隐，从C端走向B端。第八，金融消费者保护力度要继续加大。第九，制度创新，如中国的供给侧结构性改革制度创新。第十，赋能金融还会继续被热捧。正如2018年12月28日，环球趋势大会上，中央财经大学教授、中国互联网金融创新研究院院长黄震表示的，2018年的十大热词之首肯定是金融科技，也预示着中国2019年金融将调整，像蚂蚁金服、京东科技、爱财集团等金融科技服务商，在经历新金融行业洗礼后，从C端向B端发展，服务的群体更加广阔。

❻ 对于金融行业来说，SaaS是如何参与提供解决方案等

融行业SaaS解决方案可以帮助贷款服务机构缩短服务周期，提升全流程的变更效率，降低业务成本，增加贷款发放量，提高业务收益，让传统金融机构实现智能化升级。随着区域链技术的应用发展，将区域链的分布式存储、不可篡改、时间戳验证等底层技术引入SaaS服务中，可为金融服务流程中的各参与方有效建立互信关系并直接带来业务效率的提升。狐狸金服SAAS服务为传统金融机构定制方案，面向贷款全流程中各个参与方，如借款人、贷款中介机构、个人经纪人、第三方专业服务机构以及贷款金融机构等，覆盖贷前、贷中、贷后全流程业务场景，通过对贷款业务关键环节进行自动化、科技化改造，实现业务全流程线上化。区块链赋能的SaaS服务解决方案，除上述提及的优点外，还可以帮助金融机构优化金融基础结构、降低信息不对称的程度、提高金融服务效率并降低成本。

❼ 金融机构智能交易路由是什么意思

智能路由器：即智能化管理的路由器，相比于普通路由器，其像个人电脑一样，具有独立的操作系统，可以由用户自行安装各种应用，自行控制带宽、自行控制在线人数、自行控制浏览网页、自行控制在线时间、同时拥有强大的USB共享功能，真正做到网络和设备的智能化管理。现在国内的智能路由器的开拓者的话也就是极路由了，极路由 HiWiFi 在拥有好的硬件基础的前提下，还拥有更加智能的功能体验。一般的路由器所能够提供的功能较为有限，基本上你不会频繁登录路由器界面，但自从用了极路由 HiWiFi 之后，时不时会去看看有没有新的变化。1、App Store 加速2、Google Play 加速3、 AppleTV 随便看4、单线程下载加速5、 教育网 IPv66、出国加速7、小米应用商店加速8、SSH 代理9、智能限速 (QoS)10、LOL升级包加速(Beta)

❽ 金融科技席卷全球 人工智能颠覆互金行业

文／杨剑勇

金融科技（Fintech）是金融业下一波发展趋势，尽管国内中国科技发展较晚，但国内发展迅猛，比如蚂蚁金服、微信支付等，另外银行业都在积极拥抱金融科技。在科技推动下，金融业人员结构也在发现变化，比如银行柜台人员在下降，而IT等技术人员的比例则在上涨，以及应用人工智能等前沿技术，在产品、渠道和场景三个层面采用自动化的流程更加高效地服务用户。

新机遇：金融与科技融合

科技发展推动各行各业变革，其中金融行业也不例外，来自普华永道对银行业未来三大趋势展望中也有提到金融与互联网科技的融合引领未来，金融与科技的快速融合，不仅给金融业带来前所未有的冲击，也孕育了新机遇。

安全、便捷和高效的金融服务是用户最大诉求，由此银行业的竞争格局也发展前所未有的挑战，科技大潮将席卷着传统金融业，使得传统银行服务正悄然转变，一个全新的，以“智慧”为趋势的智慧银行运用而生，其感知客户的智能化服务是重要环节，围绕客户服务创新显然已成为全球银行企业的首要目标，新技术的应用是传统银行未来发展核心战略。

金融变革：智慧银行时代到来

物联网大潮下的金融变革，使的智慧银行时代到来，金融科技驱动着银行服务变革，传统金融机构如银行朝智慧银行升级成为必经之路，就金融行业来说，用户希望能得到可以不受时间、地点限制享受着各种便捷的金融服务，包括消费、支付，信贷、甚至理财等金融服务产品。

由此银行业的竞争格局也发展前所未有的挑战，科技大潮将席卷着传统金融业，使得传统银行服务正悄然转变，一个全新的，以“智慧”为趋势的智慧银行运用而生，其感知客户的智能化服务是重要环节，围绕客户服务创新显然已成为全球银行企业的首要目标，新技术的应用是传统银行未来发展核心战略。

银行业面临多重压力，客户需求不断变化以及新技术的冲击等等，使得银行业利用物联网、云计算以及大数据等新技术来构建一个新的银行服务体系，即智慧银行，为客户能提供更加丰富、便利、定制化的产品和服务，使“以客户为中心”的服务战略得以实现。

近几年来，包括工、农、建、中在内的多家银行已经通过各种措施进行网点智能化改造升级，打造注重客户体验创新型服务。让银行普通的金融终端产品有了视频互动、语音识别等智能应用，当然，智慧银行是一个比较大的生态体系，承载着银行的所有业务，但随着智慧银行时代的到来，成为银行业发展方向。

智慧的银行是银行业转型升级的必然方向，紧密地围绕着客户的需求，整合数据、流程、以及相关系统，要实现这一目标，需要的是从前端设备到终端数据分析的全套解决方案和超强的计算能力。金融与互联网科技的融合引领未来，以及金融与科技的快速融合，不仅给金融业带来前所未有的冲击，也孕育了新机遇。

智能投顾：把钱交给机器人替你理财

互联网金融行业什么最火爆？一定是智能投顾，或称之为机器人理财，杨剑勇表示：“自去年开始，在国内外刮起了一股以智能投顾为背景的狂风，通过过人工智能技术来完成以往需要人工来提供的理财顾问服务。”全球最大投资管理公司贝莱德也收购了智能投顾的初创FutureAdvisor公司，收购后成为贝莱德解决方案的一部分，整合其人工智能技术至贝莱德解决方案当中去，为证券机构或经纪机构提供服务。

随着人工智能和机器人技术的成熟，金融分析师甚至也将被机器所取代，很显然机器人已经入侵金融领域，分析师饭碗或许会受到机器冲击，对于金融分析来说，机器利用海量数据优势，通过计算而来，基于数据的分析能力远远超越人类大脑。

不过，买什么股票或其他理财产品，你敢听机器人的建议吗？或者直接把钱交给机器人来打理，替你理财，你敢吗？我不敢。相比美国，国内机器人理财显然还未成熟，智能投顾”所面临来自监管、市场、技术等方面的考验才刚刚开始，智能理财的平台模式还处在探索发展阶段，还处在萌芽期，利用人工智能提供投资理财服务还有一段路要走。

秒贷：消费信贷升级

随着人工智能应用成为各行各业的焦点，至此金融业对科技的应用跑在最前端，从智慧银行到智能投顾，再到放贷实现“秒”贷，通过运用人工智能技术，用户就可以实现“几秒钟”得到服务和贷款，在众多金融服务机构在做大胆尝试。

在谈及人工智能商业应用这块，创新工场李开复早前也表示AI＋大数据金融机遇最大。自去年开始，李开复几乎成为中国人工智能代言人，其创新工场不仅投资了近30多家人工智能相关公司，成立人工智能工程院，同时也到处宣讲人工智能。作为创新工场投资的用钱宝，就是典型的运用金融科技手段实现了“秒”贷，凭借技术起家，让每个人享受智慧的金融，其估值更是高达10亿美元，成为名副其实的金融科技独角兽。

在大数据保驾护航之下，不少银行不仅可以在线申请贷款，且部分银行还能实现“秒”贷，使的消费信贷利用金融科技实现了升级。李开复也指出金融领域是人工智能应用最好的领域之一。

写到最后

金融科技是近年来很火的领域，其中大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术支撑金融科技的快速发展，与此同时，在物联网大潮中也驱动着金融行业不断地转型升级，新技术提升着金融业的效率，物联网与金融行业深度融合的时代也已经到来，把数据连接起来，利用人工智能等技术提升客户的体验及提高客户的满意度。

本文作者杨剑勇，长期关注物联网、智能家居、可穿戴设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。

❾ 智能金融的内容是什么

1、什么是智能金融？

智能金融尚无统一定义。《报告》提出，智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。

2、智能金融和金融科技有什么区别？

《报告》提出，智能金融与数字化转型、金融科技既有密切联系又有重要区别。

智能金融的发展基础是金融机构数字化转型，数字化转型为智能金融的发展提供了基础设施的保障。

智能金融是金融科技发展的高级形态，是在数字化基础上的升级与转型，代表着未来发展趋势，已成为金融业的核心竞争力。

相比互联网金融、金融科技，智能金融更具革命性的优势在于对金融生产效率的根本颠覆。智能金融替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。

3、为什么要专门研究智能金融？

把智能金融从金融科技中单列出来编制专门的发展报告，主要是基于以下考虑：

一方面，发展人工智能技术已成为我国的一项重要战略，当前各国在新一代人工智能技术已展开激烈竞争。而金融与人工智能具有天然的耦合性，是人工智能技术应用最重要的领域之一，发展智能金融有利于我国抢抓人工智能发展机遇，占领技术制高点，特别是金融业的特殊性，势必对人工智能技术提出新的要求和挑战，可以推动我国人工智能技术的突破与升级，提高技术转化效率。

另一方面，人工智能技术为未来金融业发展提供无限可能，是对现有金融科技应用的进化与升级，对金融业发展将会产生颠覆性变革。专门研究智能金融有利于跟踪世界人工智能技术与金融业融合的应用开发，有利于加强金融行业的适应性、竞争力和普惠性，极大地提高金融机构识别和防控风险的能力和效率，推动我国金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济和人民生活的能力，守住不发生系统性风险的底线，加快建设我国现代化金融体系，增强金融国际竞争力，助力由金融大国到金融强国的转变。

4、智能金融现在有哪些应用场景？

《报告》提到，目前智能金融的应用主要包括前中后台三大方面。

第一，智能身份识别已广泛用于个人身份验证。以指纹识别和人脸识别为代表的主流智能身份识别技术已进入大规模应用阶段，在远程核验、人脸支付、智慧网点和运营安全方面应用广泛。

第二，智能营销降低营销成本、改善服务效能。智能营销正在经历从人机分工向人机协同方式的转变，未来的智能营销将变成跨领域、融合的人机合作工作方式，进一步改善金融服务的效能。

第三，智能客服能节省客服资源和提升服务效率。智能客服不仅提供自动化问题应答，而且对接前端各个渠道，提供统一的智能化客服能力，并持续改进和沉淀，提供全天候精准的服务，提升服务效率。

第四，智能投顾已有试点，全面推广有待继续探索。智能投顾在国内外已有诸多应用案例，但我国因为缺乏明确的业务模式、服务定位仍不明确，全面推广仍有待继续探索发展。

第五，智能投资初具盈利能力，发展潜力巨大。一些公司运用人工智能技术不断优化算法、增强算力、实现更加精准的投资预测，提高收益、降低尾部风险。通过组合优化，在实盘中取得了显著的超额收益，未来智能投资的发展潜力巨大。

第六，智能信用评估提升小微信贷服务能力。智能信用评估具有线上实时运行、系统自动判断、审核周期短的优势，为小微信贷提供了更高效的服务模式。在一些互联网银行中应用广泛。

第七，智能风控实现金融机构风控业务转型。智能风控为金融行业提供了一种基于线上业务的新型风控模式，但目前只有少部分有能力的金融机构运用，有待继续试点和推广。

第八，智能运营管理提升运营效率，降低运营成本。智能运营管理将业务运营逐渐从分散走向集中、从自动化走向智能化。从而提升业务运营效率，减少业务办理差错，降低管理成本。智能运营成为各家金融机构开展智能金融的优先考虑和使用的场景。

第九，智能平台赋能金融机构提升服务、改造流程、转型升级。智能平台建设是金融机构智能化转型的核心，持续为上层应用提供丰富、多维度的智能服务，构建完整的服务生态圈。

综上所述，智能金融目前整体仍处于“浅应用”的初级发展阶段，主要是对流程性、重复性的任务实施智能化改造。

《报告》认为，人工智能技术应用正处在从金融业务外围向核心渗透的过渡阶段，发展潜力巨大。

5、在智能金融应用场景中，“算法黑箱”问题可能会更加突出？如何避免？

肖钢认为，人工智能有一个问题是算法的可解释性比较差，要解决这个问题可以从几个方面来着手：

第一，要让算法可解释。现在人工智能科学家正在攻克模型算法的黑箱问题，期待着不久的将来在技术上有所攻破。

第二，可以采取分层管理。例如，根据是否对金融消费者产生伤害的程度进行分类管理，有的可以不解释，有的只是解释模型怎样运行的，有的要解释结果及其原因，有的需要进一步解释模型背后的逻辑和运作原理。当然，如果最后还是无法解释，投资者和消费者也不相信，监管部门就不准在金融领域使用。

因此，如果人工智能运用到金融行业，未必需要解释所有的模型，可以对模型进行分层管理，提出明确要求。

第三，分清楚责任。无论是否使用人工智能，金融机构销售金融产品和服务的卖者尽责义务没有减弱。机构需要了解自己的客户，把恰当的产品卖给恰当的人。责任不会因为是否采用了人工智能技术而有所改变。

6、个人隐私和数据保护问题已经成为社会普遍关切。智能金融时代，如何构建起相关法律法规体系？

《报告》中提到，个人数据的问题目前缺乏法律规定，确实需要立法。肖钢认为，数据很重要，尤其在人工智能时代，其重要性日益凸显，这与原来的工业革命时期不同。工业革命建立在物理资本上，而人工智能则是建立在信息资本和数据资本上。因此，谁控制了数据，谁就垄断了权力。

肖钢认为，个人隐私和数据保护领域有很多问题待明确，例如哪些数据能搜集、数据的权属是谁的、如何建立个人信息权的体系等，这些都是新的课题。

保护个人数据隐私，肖钢从以下方面提出建议：

第一，需要补短板，抓紧制定相关法律法规，并逐步加以完善。

第二，要防止数据垄断。鉴于大型科技公司的技术优势与数据获取能力，存在赢者通吃的效应，要求大公司开放数据，让中小科技公司也要利用其数据开发业务，维护公平竞争环境。

第三，要进行综合治理。数据隐私保护不仅是金融监管的事情，还涉及到政府部门、IT公司、金融机构、实体企业和个人，是全社会的事情，所以要形成各方参与，协同治理的体系。

第四，需要发展新技术，以解决技术带来的问题。“联邦学习”的技术就是一个方法，既保护了数据安全，同时又可以共享数据建模。