本文是杜玉撰寫的的《被AI入侵的金融業——36氪研究 | “AI+金融”行業研究報告》，B2B新勢力為您節選。
1
市場現狀
"Al+金融”是人工智能技術與傳統金融行業的結合。 ”Al+“即“A1+各個行業”， 它是將人工智能作為基礎特徵，與金融、教育、醫療等傳統行業的全面融合。相對於簡單的行業疊加，"Al+” 更側重於為傳統行業的模式創新和流程再造提供新的思路和方法,促進新經濟形態的演進,從而催生新的商業模式，提高運營效率，帶來整個產業的全面升級。
2
為什麼金融行業最被人工智能看好？
原因主要有三點：一方面，金融行業的信息化建設起步較早，且行業內極其重視數據的標準化和規範化採集，因而具有大量的數據積累，這些數據為人工智能的應用提供了堅實的基礎；另一方面，以銀行、保險、證券業為例，金融業的主要業務都是基於大規模數據展開的，大量繁瑣的數據處理工作，急需自動化和智能化的變革來解放人力；此外，金融普惠化和場景化的創新，也需要新的技術手段來提供支持，而人工智能與金融的結合，無疑為金融創新提供了更多的可能。
3
金融業有哪些人工智能應用場景？
智慧銀行、智能投顧、智能投研、智能信貸、智能保險和智能監管是當前人工智能在金融領域的主要應用，分別作用於銀行運營、投資理財、信貸、保險和監管等業務場景。智慧銀行從提升用戶體驗和服務效率為主要出發點，實現服務和運營的智能化變革；智能投顧是人工智能在理財領域的應用，旨在利用計算機程序評估用戶的風險偏好和理財需求，從而提供自動化的配置建議；智能投研用於輔助投資分析，提升投研效率；信貸領域，基於大數據和深度學習的風控、徵信正改變著傳統的信貸模式。此外，保險和監管也朝著智能化的方向發展。
4
技術、數據和場景是主要的驅動力
技術: AI技術和市場生態的日漸成熟為其在金融行業的發展奠定了基礎。根據Gartner2017年7月發佈的新興技術成熟度曲線,人工智能相關技術在未來5-10年將逐步走向成熟,成為最有影響力的新興技術之一。
數據:金融行業沉澱了海量數據,包括各類金融交易、客戶信息市場分析、風險控制、投資顧問等數據，量大且多以非結構化形式存在(如客戶的證件掃描件等),既佔據寶貴的儲存資源 ,又無法轉成標準化數據以供分析,因此金融大數據的處理工作面臨極大挑戰。
場景:在場景應用上，-方面,金融業良好的數據基礎為AI應用場景創新提供了條件,促使各領域充分挖掘數據的潛在價值,利用技術實現業務模式的創新和產業升級,從而使人工智能在金融領域的應用場景越來越多元。
5
"Al+金融”行業總結與前景分析
當前人工智能在金融行業的各個細分領域應用還有較大的發展空間,行業處於機遇與挑戰並存的狀態。從人工智能技術的角度看,技術不斷進步至發展成熟的趨勢明顯,而技術的商業化變現則依賴於實際的應用場景。因此，隨著人工智能技術的逐漸成熟,行業關注的重點也將逐步從技術研發轉移到場景探索上來，金融行業作為最被看好的AI應用領域之一，無疑會有更多的發展機會。
——THE END——
B2B新勢力開放邀請粉絲進群啦～
B2B新勢力讀者群著重創業、創投；聚焦區塊鏈、物聯網、人工智能等先進技術。我們將在群中和你face to face，並進行定期線上直播。掃碼，填加B2B新勢力小助手微信，請備註個人姓名、公司。
B2B新勢力覆蓋今日頭條、百度百家、搜狐自媒體、知乎專欄、虎嗅、鈦媒體、網易號。
閱讀更多 B2B新勢力 的文章
