智能金融面临潜在挑战

从技术层面看，目前智能金融发展进程中的潜在挑战主要有以下几个方面。第一是基础设施层面，具体包括通信、架构、系统、应用和数据安全等问题，随着人工智能等技术在金融中的应用，金融网络安全的重要性也相应提高。金融体系对智能科技越依赖，这些技术层面如果出现故障可能产生的冲击也就更大。第二是数据联通及有效应用的实现障碍，目前用户数据高度集中在少数几家企业中，容易形成数据寡头现象，带来一定程度的数据垄断，造成所谓的数据鸿沟问题，形成信息孤岛，不利于智能金融公司数据的联通。并且如果数据使用不当，精确的数据挖掘也可能会导致不合乎现实乃至荒谬的结果，如何深入理解数据与金融的逻辑，挖掘数据真正的价值成为又一大挑战。第三是对智能金融认知偏差可能会导致一定的信任危机，从发展进程评估，目前人工智能还处于“弱人工智能”阶段，大部分智能金融还处于概念阶段，距离其真正落地还有很多问题待解决。如果在目前的发展水准上就一味对智能金融过于夸大事实，使得大众的期望值比较高，一旦出现一些故障，就容易造成信任危机。

智能金融未来走向

从目前的进展看，人工智能在金融领域的应用，开始了优化金融现有流程，在前端应用于服务客户，在中台支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，在后台用于风险防控和监督，使金融服务更加个性化与智能化，金融风控能力更强。展望未来，智能金融呈现出以下几个方面的发展趋势。

（1）创新传统金融业态，促进智能技术与金融的融合，逐步实现智能化、场景化、个性化。以智能化为基础，可分为三个层次：第一层次为计算器（Robot），即可以实现简单的数据收集整理工作（可以简单视为助理分析师）；第二层次为聪明的（Smart），即可以实现数据的简单分析（初级分析师）；第三层次为智能的（Intelligent），即可以实现数据的决策支持和深度洞察（高级分析师）。场景化即使金融业态更贴近生活。同时通过智能金融驱动金融服务和产品的创新，提供多元化选择，实现相对个性化的金融服务。(www.daowen.com)

（2）降低金融服务成本，使得金融业能够覆盖到传统的金融体系覆盖不到的客户与领域，推动金融普惠化。在智能金融中的智能营销可以帮助金融机构精准定位客户，减少不必要的营销成本；智能风控在整个业务流程中可提高风险识别、预警、防范及风险定价能力，也可以降低风险甄别成本。而经营成本的降低是基于整个金融业务流程的智能化，实现从部分到整体的成本降低。智能金融总体成本的降低将扩大金融产品和服务的范围，拓展用户基础，推动金融的普惠化。

（3）技术企业和金融企业参与智能金融虽然是基于不同的起点、比较优势和路径，但是从趋势看它们呈现出相互影响、相互融合的态势。金融机构与科技公司的合作方式主要包括购买、投资并购、建立加速器等，目前金融机构与科技企业之间的往来大部分停留在向科技公司购买技术服务上，或与科技公司合作建立联合实验室。出于规避金融机构与科技企业合作存在的信息技术安全、监管不确定等问题或对长远发展的考虑，未来金融机构有望以更深入协作的方式成为技术的共同所有者。而技术企业表现出的活力和对市场的敏感，也会深刻影响传统金融行业的金融服务方式。

（文章来源：《今日头条》2017年9月19日。）