人工智能+金融主要是将计算机科学当中的人工智能技术作为主要的推动力，利用这项推动力为金融机构以及业务环节赋能，创新金融产品，重塑金融业务中的流程，对金融服务进行优化。在万物互联的时代，人工智能+金融能够基于大量多维度的用户数据与不断自我学习优化的算法，让用户享受到智能化、实时化、定制化的垂直金融服务。
新一轮的科技革命和金融行业良好的适用性
推动了人工智能+金融行业的发展
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，“人工智能+”是将人工智能作为一项基础的计算机技术，将该项技术与传统行业中各个业务场景进行相互的深度融合。相对于简单的行业叠加，“人工智能+”更侧重于为传统行业的解决问题方式和流程再造过程提供新的思路和方法，加快新经济形态的演进进程，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。在党的十九大报告当中提出了要将包括人工智能在内的现代科学技术与传统的行业相结合，在 2018 年和 2019 年的政府工作报告当中，也再次强调了人工智能等新兴科技对于推动传统行业的重要意义。
金融行业能够在人工智能出现的时候有良好的适用性，是因为金融与数据紧密相关，金融行业在过去积累下来的大量数据就能够应用于机器学习，广泛应用在股票市场预测、风险评估和预警等方面。
自动报告生成涉及到自然语言处理，因为一般的金融行业涉及到的报告具有固定的格式，因此可以利用自然语言处理的技术将报告需要的信息进行抓取，生成有固定格式的报告。知识图谱利用可视化的图形方式来显示各个事物实体发展的进程和实体之间的关系。语义搜索让搜索引擎的工作不再局限于用户当前具体输入的内容，而是计算机能够根据该内容进行合理地联系与扩散，来进一步准确地捕捉到用户实际期望搜索的内容，更准确地反馈给用户期望的搜索结果。
总体而言，金融行业离不开大量数据的积累和计算，也正是由于其在这个方面的先天性优势，可以与计算机科学的前沿技术紧密结合。
人工智能作为计算机科学的一个前沿分支，金融行业的从业人员逐渐体会到了计算机科学对工作生活等带来的巨大变革，逐步尽力在行业内寻找人工智能的应用场景，并且在投资顾问、交易预测和便利金融服务的方面已经取得了一定的进展。
技术支撑在人工智能与金融场景的
深度融合中至关重要
人工智能+金融行业的起源和基础的发展，还是取决于计算机科学的技术层
面，也就是计算机科学的层面，突破点在于如何将人工智能技术与金融场景更好地融合。
人工智能已经能够贯穿于金融活动的整个业务过程当中，包括海量的数据分析、对于金融政策的解读、自动生成报告、意外金融事件的预测以及与金融相关的信息搜索，与这些业务过程相对应的人工智能技术如图 1 所示。
机器学习对于人工智能来说至关重要，正是因为有机器学习，计算机才能够拥有一定的智能，目前被普遍应用于与人工智能相关的各个领域，包括智能金融的领域。
机器学习的原理是在拥有大量过去由专家决策的数据基础之上选取每类事件的特征值，计算机通过算法程序对特征值进行分析之后，对再次发生的事件的特征值进行提取、分析、比对和最终分类，从而达到智能识别的目的。
金融行业在过去积累下来的大量数据就能够应用于机器学习，实现了人工的由数据到模型的过程。
自然语言处理研究的内容包括实现人与计算机用自然语言沟通的各种理论和方法。
它是人工智能领域中一个新兴的重要方向，这项技术处于计算机科学与语言科学的交叉领域，它使人类不再是使用编译器和编程语言和计算机进行沟通。
自然语言处理技术的应用主要涉及两个方面：自动报告生成和文本结构化处理。
自动报告生成涉及到自然语言处理，因为一般的金融行业涉及到的报告具有固定的格式，因此可以利用自然语言处理的技术将报告需要的信息进行抓取，生成有固定格式的报告。除此之外，在机器学习当中，如果单从数字推测模型则具有一定的局限性，而且有些信息是不以数据的形式出现的，因此有时需要引入文本形式的信息，能够通过自然语言处理技术进行分析，将非结构化数据结构化处理，从中得到有价值的信息。
知识图谱又称为科学知识图谱，是利用可视化的图形方式来显示各个事物实体发展的进程和实体之间的关系。
利用知识图谱的方式来挖掘、分析、构建、绘制和显示知识，并揭露这项进程与实体间的相互联系。
机器学习与自然语言处理的技术在遇到意外事件时，预测难以保证准确性，俗称“黑天鹅”事件。
911、熔断机制和卖空禁令等等事件的发生让计算器无法处理，因为系统从未有相关事件的历史数据，也就无法从中学习到相关模式。此时计算机系统管理资产便存在巨大的风险，会出现模型失灵的情况。在这种情况下，知识图谱技术被引入到人工智能当中，它本质上还是一种与语义相关的网络，不过是一种基于图的数据结构，也是根据前期专家设计的规则，与不同种类的实体相连接，从而提供了从知识实体之间关系的角度去分析问题的方法和能力。
语义搜索目前已经在搜索引擎中被广泛地应用，在金融业务当中也起到十分重要的作用。
语义搜索指的是搜索引擎的工作不再局限于用户当前具体输入的内容，而是计算机能够根据该内容进行合理地联系与扩散，来进一步准确地捕捉到用户实际期望搜索的内容，更准确地反馈给用户期望的搜索结果，语义搜索是基于自然语言处理和知识图谱衍生出来的新技术。
语义搜索技术应用在金融行业里的重要之处在于，金融从业人员处于信息爆炸时代，面临大量基础数据与庞杂的信息时可能会无法寻找到准确且有价值的信息。
由于信息的搜寻成本过高，有些工作不具备可实现性。如果在数据终端也就是一些辅助搜索软件中使用语义搜索技术，则不仅可以更加准确地获得用户需要的信息，而且节省时间的同时提高工作效率。
人工智能技术的发展也和目前各大高校、科研院所、企业研究机构正在进行研究的其他前沿科技息息相关。
由于人工智能当中的核心技术——机器学习对于大量数据积累有一定的需求，因此人工智能与大数据技术有着密切的联系；在机器学习的过程中，需要用到云计算技术为机器学习过程提供运算和存储的能力；最后，区块链技术的产生和发展利于金融数据的安全，可以防止金融数据被篡改，一定程度上解决数据的安全性问题，帮助人工智能的进一步发展。
科学技术的发展和市场环境的变化对
人工智能+金融行业的未来影响重大
随着科技领域的不断发展，在未来出现的新的计算机科学技术也会和人工智能技术相互影响，进而影响到包括金融领域在内的已经受到人工智能影响的其他领域。
人工智能技术和移动互联、大数据、云计算和区块链等多项技术有着密不可分的联系，人工智能作为目前被看好的新兴技术之一，将人工智能与金融相结合实现场景的创新成为金融供给侧改革的一条路径。
随着市场环境的变化，人工智能+金融行业的业务场景整体会出现逐渐扩大的趋势。
企业或产品只有不断地创新、不断地迎合目标客户的需求，才能够注入新鲜血液，长期地发展下去，目前，在世界范围内规模较大的互联网金融企业基本符合这样的发展思路，这也是人工智能+金融未来发展的趋势。
金融行业的发展一直以来和科技相辅相成，科技的进步促进金融业的发展，金融对科技的需求和应用又反过来助推科技进步。 目前我国的人工智能+金融市场情况还处于一个初级的阶段，但正是因为市场上有较大的需求，所以整个行业市场的环境良好，而中国因为有庞大的网民数量和较高的互联网普及率，对于积累金融数据等财务数据有较好的前期基础，因此人工智能+金融行业在我国的发展具有特殊的优势。
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王耀羚
清华大学互联网产业研究院研究员，硕士。主要从事金融科技、产业升级、企业数字化转型、人工智能行研、企业政府战略规划等领域研究。曾参与编写《云计算和人工智能产业应用白皮书2018》《人工智能+零售行业研究报告2019》、《人工智能+金融行业研究报告2019》、《金融科技在小微企业信贷中的应用发展研究报告》等。
