前不久，国务院正式发布了《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），明确将人工智能（AI）作为未来国家重要的发展战略。《规划》强调，我国经济发展进入新常态，人工智能成为经济发展的新引擎，作为新一轮产业变革的核心驱动力，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。在智能金融方面，要建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。贯彻实施好国务院相关政策措施，将促进我国人工智能在金融领域的快速创新发展。
　　在信息技术和互联网快速发展的背景下，云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能的进步与发展，使得人工智能在金融领域的应用越来越广泛。目前，已出现四个方面的主要应用：一是作为智能投资顾问；二是预测和反欺诈；三是融资授信、安全监控预警；四是智能客服。对应的主流人工智能技术则是图像识别、自然语言处理、语音识别以及声纹识别。图像识别技术主要适用于风控。日前，互联网金融搜索平台融360就利用图像识别功能，让用户体验到“刷脸刷出贷款额”的服务。自然语言处理目前已应用到智能客服上，而语音识别及声纹识别还未见实际应用。
　　其实，人工智能在国外金融领域已有诸多成功的应用案例。近期，花旗银行研究报告指出，2012年至2015年底，智能投资顾问管理的资产规模从0美元上升至290亿美元，且其管理的财产规模还将在未来10年中呈现几何级增长。据知名管理咨询公司科尔尼预测，到2020年，智能理财市场规模将突破2.2万亿美元。目前，在发达国家中，可提供资产管理服务的互联网公司已颇具规模，其中，美国的WealthFront和Betterment是行业中规模最大的两家公司，各自掌控着超过26亿美元的资产。英国的MoneyonToast、德国的FinanceScout24、法国的MarieQuantier等也均成功将人工智能引入投资理财。同时，日本初创公司（Alpac-a）交易平台利用基于图像识别的深度学习技术，帮助用户从存档中找到外汇交易图表并做好分析报告。韩国某媒体于2016年推出了“人工智能记者”程序，实现金融新闻、报告、投资意向书的半自动化生产。而安装了此程序的电脑在股市交易日结束时，基于证交所的各项交易数据，仅花费0.3秒的时间就可写出一篇关于当日股市行情的新闻报道。
　　近年来，我国人工智能科技在金融领域的创新应用也在不断加速，很多互联网企业和相关金融机构正积极加快人工智能与金融结合的步伐。例如，蚂蚁金服已成功将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域。
　　但业内人士认为，国内人工智能在金融领域的应用发展面临三大难题：用户、模型和监管。点融网数据总监单忆南提出，以冰山理论为例，传统金融行业在数据上的利用率只有10%左右，其他90%的数据受制于各种各样的因素而藏在“海面”之下。金融数据所覆盖的人群区间只占中国人口约25%，金融AI的目的之一在于覆盖更广泛的人群。因此，如何克服高覆盖人群相关性弱这一难关，是金融AI实现创新发展面临的首要问题。
　　同时，51信用卡高级数据总监王冠军提到，人工智能在互联网信贷领域将面临很多机遇。但他认为，在互联网金融建模中遇到的挑战也将有很多，比如信用属性数据少、模型的可解释性差等。
　　在监管方面，国内也需要及时出台应对人工智能环境下金融运行及创新的相关法规与制度，明确适用范围、操作规程及保障机制、监管措施，打击没有牌照的机构，尤其是那些顶着“智能投顾”名义而代销基金等乱象。
　　只有高效解决了上述三个方面的主要问题，才能更深入地实现我国人工智能在金融领域的创新与发展，为金融业转型升级提供源源不断的新动力。