機構預測， 全球人工智慧正以指數級的速度在發展， 並將帶來前所未有的經濟價值， 按照國家推進的新一代人工智慧發展計畫， 未來10年中國人工智慧的應用規模能夠達到萬億級， 帶來相關產業收益超過10萬億。
11月16日在上海舉辦的“第九屆金融科技與支付創新2017年度盛會（IFPI2017）”上， 專家們認為當前這一波人工智慧浪潮更大程度上是由資料驅動， 而金融是孕育人工智慧技術非常有潛力的領域， 當前金融風險防控與監管難題， 也將在深耕人工智慧商業價值中逐步得到解決。
“今天沒有一個商業領域能夠免疫於人工智慧大潮，
“溫吞”智能投顧：更好的價值投資標準
人工智慧落地到金融領域過程中， “智慧投顧”一直都是資本熱捧領域， 市場一致看好佔據財富管理市場比例達 80%的長尾客戶群體， 他們的財富管理需求將帶動智慧投顧市場快速爆發。
根據世界財富報告， 年輕一代投資者對智慧投顧的接受度整體達到 70%以上， 而且新一代高淨值者更願將過半資產轉向智慧投顧， 這為全球智慧投顧市場長期穩定發展創造了巨大的發展機遇。
雖然當前無論是資本、機構， 還是群眾， 對智慧投顧投以極高的熱情， 但大部分人對智能投顧更多還是停留在概念層面， 它給大眾的金融投資行為真正帶來哪些價值改變， 還存在不少盲區。
智慧投顧出現的重要價值就在於突破傳統投顧模式下人力資料處理能力的邊界， 通過即時的資料搜集處理、精密的演算法模型等， 推出創新性的增值業務， 挖掘用戶更深層次、多元化的投資需求， 通過用戶教育和粘性的提升不斷培養智慧投顧服務的增量市場。
不過， 業界普遍認為智慧投顧在金融領域的應用優勢， 並不是瞄準喜歡刺激的“追漲殺跌”的短期投資行為， 而是體現在長期穩健的分散投資，
在本屆峰會主題為“人工智慧、大資料與雲計算：金融科技3.0新引擎”的分論壇上， 小牛資本旗下牛鼎豐科技創新專家李南君博士進一步指出， 價值投資的關鍵是選擇長期投資標的， 智慧投顧的出現是有利於用戶選擇更好的價值投資標準，
“通過資料和演算法處理投資問題會比人工更有優勢， 人們也一直在嘗試。 事實上， 從20世紀50年代的馬科維茨開始， 人們就開始利用資料和演算法進行量化投資。 目前階段， 最賺錢的20家量化對沖基金公司都開始採用人工智慧參與決策甚至直接操盤， 其中知名的如西蒙斯的文藝復興基金。 當然任何發展都是需要過程的， 投資智慧化的探索還要持續很多年， 但這個趨勢不可逆轉。 ”李南君表示。
“碎片”智能金融：更高的“合規”風險
新金融在彌補傳統金融機構服務不足的同時， 其實也加劇了金融碎片化、混業經營甚至跨業經營的現象， 風險傳染管道不但增多且更為複雜， 未來智慧金融的風險依然存在點多面廣、隱蔽性、突發性強等特點。
此前， 國家資訊化專家諮詢委員會委員、中國人民銀行科技司原司長陳靜在“第三屆（2017）中國普惠金融大會”上提出， 我國金融風險監管資訊化雖然取得了顯著的進展， 但仍然是金融資訊化應用的薄弱環節， 主要反映在應用水準不高， 現代科技不適應金融風險尤其是系統性風險防範預警的要求。
據瞭解， 當前人工智已經可以大規模採用機器深度學習， 通過分析海量金融交易資料不斷提升反欺詐能力， 譬如智慧模型是一種欺詐風險量化的模型，它利用可觀察到的交易特徵變數，計算出一個分值來衡量該筆交易的欺詐風險，並進一步將欺詐風險分為不同等級。
如何利用大資料和人工智慧建立更完善的金融風險智慧預警防控體系，也是本次峰會重要議題之一。李南君博士在會上指出，人工智慧對於提升金融風險的防範能力有目共睹，但由於當前資料碎片化程度高，要反應出一個人全部的資訊非常難，目前市場上獲得的資料大部分都是片斷性的，所謂的大資料也是非常切片化的資料，如何從切片化的資料裡把使用者特點找出來，尤其是從中把個人借貸動機、還貸能力、還貸意願分析出來，這對任何一家商業機構來說都是很重要、也是比較大的難題。
“目前牛鼎豐科技抓取整合的使用者資料已達數百個特徵，使用者標籤資訊包括電商購物金額、電商購物類型、社交類APP使用行為，銀行流水、通訊行為、家庭角色等維度，引入先進的資料分析和挖掘工具，支援多維分析使用者資訊將會越來越重要。”李南君表示。
“需求牽引，監管導航，技術驅動，是未來智慧金融行業持續發展不可缺失三大要素。”李南君進一步強調，未來可提升空間不光是指科技提升、人工智慧演算法改進、資料擴充的問題，還包括自上而下的設計，需要監管層面的頂層設計和商業公司的技術相互結合，譬如最近正在完善的全國範圍的個人征信系統，專業公司自身獲取的資料和銀行體系資料結合，一起建立比較完整的個人征信資料，這對商業機構進一步降低風險和資金成本是至關重要的。
譬如智慧模型是一種欺詐風險量化的模型，它利用可觀察到的交易特徵變數，計算出一個分值來衡量該筆交易的欺詐風險，並進一步將欺詐風險分為不同等級。如何利用大資料和人工智慧建立更完善的金融風險智慧預警防控體系，也是本次峰會重要議題之一。李南君博士在會上指出，人工智慧對於提升金融風險的防範能力有目共睹，但由於當前資料碎片化程度高，要反應出一個人全部的資訊非常難，目前市場上獲得的資料大部分都是片斷性的，所謂的大資料也是非常切片化的資料，如何從切片化的資料裡把使用者特點找出來，尤其是從中把個人借貸動機、還貸能力、還貸意願分析出來，這對任何一家商業機構來說都是很重要、也是比較大的難題。
“目前牛鼎豐科技抓取整合的使用者資料已達數百個特徵，使用者標籤資訊包括電商購物金額、電商購物類型、社交類APP使用行為，銀行流水、通訊行為、家庭角色等維度，引入先進的資料分析和挖掘工具，支援多維分析使用者資訊將會越來越重要。”李南君表示。
“需求牽引，監管導航，技術驅動，是未來智慧金融行業持續發展不可缺失三大要素。”李南君進一步強調，未來可提升空間不光是指科技提升、人工智慧演算法改進、資料擴充的問題，還包括自上而下的設計，需要監管層面的頂層設計和商業公司的技術相互結合，譬如最近正在完善的全國範圍的個人征信系統，專業公司自身獲取的資料和銀行體系資料結合，一起建立比較完整的個人征信資料，這對商業機構進一步降低風險和資金成本是至關重要的。