人工智能技术（英文缩写“AI”），被称为第四次工业革命的基础性技术，更有学者将其视为改变人类生产生活方式和对文明进程产生决定性影响的划时代技术。作为学术领域定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学，人工智能目前的研究范畴包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术是信息技术高度发达的产物，其在金融领域的应用主要是通过开发掌握业务操作技能的终端程序，部分或全部替代原有的手工劳动，并逐步演化为可以实现人类大脑无法完成的高阶运算处理功能。进入 21 世纪以来，随着信息通信技术和自动化生产的蓬勃发展，人工智能技术在生产生活领域得到广泛应用，其标志性事件是 2016 年智能机器人 Alpha Go 击败了世界顶级围棋选手。此后便掀起了新一轮人工智能技术热潮。
目前，全球主要经济体均将人工智能技术视作首要的科技创新战略方向，通过国家财政拨款等途径扩大相关基础研究和人才培养投入，全球知名科技企业特别是硅谷科技巨头不惜重金网罗顶级科学家，将 AI 技术研发应用确定为提升核心竞争力的突破口。我国科技企业 AI 技术研发起步较晚，却凭借雄厚的实体产业基础和人才红利优势后来居上。目前我国企业 AI 技术专利数量全球排名第二，遥遥领先美国以外的其他经济体，AI 技术创新研发的不断突破为在其他行业的应用提供了坚实有力的技术支撑。
关于人工智能技术的应用条件。人工智能不同于天然生物智能，其运行演变完全依赖于信息技术设备和互联网。正所谓“工欲善其事必先利其器”，IT 设施的规模和先进性从根本上决定着 AI 技术体系的能量速率。在我国，除电信运营商和头部互联网企业外，金融机构特别是大型国有商业银行是 IT 软硬件设备的最大买方，过去若干年的 IT 投入年均在千亿元以上，占据全社会 IT 总投入的五分之一左右。金融部门持续多年的信息化建设所积淀的巨量 IT 基础设施软硬件资源，为 AI 技术应用落地提供了充足的物质基础。
从 AI 技术应用特征来看，AI 三要素是数据、算力和算法。其中，数 据是一切 AI 技术研发成果的存在基础和价值所在，是最为关键的战略资源。从金融领域的实践来看，能够适时持续提供海量基础数据信息，并拥有数十万家营业终端网点和数千万计的从业人员的非金融机构莫属。算力主要是依托于大型计算机网络和云存储设备，需要持续巨额的固定资产设施投入，除少数实力雄厚的互联网巨头外，大部分专注于 AI 技术研发的科创企业本身力不从心，而金融机构有能力承担高额的软硬件投入。从人工智能的技术原理出发，金融 AI 作业系统实际上是凭借一定的算法模型，通过不断“投喂”基础数据材料驯化出来的模拟人类思维的产物。因此，AI 系统的性能参数及可靠性，完全取决于“投喂”的基础数据质量、结构和完整度。金融机构不仅在底层数据收集方面拥有无可比拟的优势，终端用户也可以实时反馈 AI 技术系统应用情况和潜在问题，从而促成研发机构更好地修正系统，以更好地满足金融业务的发展需求。
关于人工智能技术的应用现状。现阶段人工智能技术的主要突破方向是计算智能、感知智能和认知智能，对应的具体业务功能为金融数据处理生成、人体生物信息识别以及计算机辅助决策。金融领域 AI 应用横跨面向客户的前台作业到机构战略决策自下而上的各个层面。目前金融机构应用最为普遍的是 AI 生物信息识别技术，包括人脸识别、签名印鉴等安全防伪功能，这类技术服务于高频离线业务场景，理论上无法依靠人工作业而必须依赖于信息技术工具。特别是 2020 年新冠疫情暴发以来，金融机构创新远程非接触业务，使 AI 相关应用大显身手，成为金融业务不可或缺的技术手段。
现阶段 AI 技术最广泛的应用是金融前台离线客服领域，这一领域的金融需求同 AI 其他重点领域电商、生活服务 O2O（外卖、票务等）具有内在逻辑相通性、可复制性和可迁移性，因此金融机构从互联网企业借鉴引入 AI 客服系统并进行相应改进。人工智能技术最突出的优点就在于其非人格化特质，即作为非生物体机器人，在与自然人客户进行交流服务的过程中，不会出现真人之间的交流伴随而来的情绪波动和负面情绪传达，不会给客户留下态度不好、不耐烦等不佳印象，在降低一线操作人员劳动强度的同时最大限度地改善了用户体验。AI 应用实践表明，金融机构特别是银行机构应用 AI 客服可以大大降低用户投诉率，提升用户满意度。此外，AI 还具备人力所不能及的海量终端数据实时动态搜集、标记和整理归类等功能，可以为金融机构改进自身服务和研发创新产品提供底层技术支持。
如何深入挖掘数据之间的内在逻辑关系，为金融机构更好地开展业务服务客户提供必要的技术支撑，需要更为强大高效的系统工具。随着移动互联网的发展，银行及其他金融机构大力开拓线上业务和小微客户，各类自然人客户源源不断地生成千头万绪的繁杂行为数据，范畴已不局限于经济金融领域，还包括设备数据、社交数据、就业数据等非金融弱关联的数据，数据离散性和物理层面非结构化更为显著。AI 应用程序在指导作业终端适时记录用户操作行为收集相关信息，并对收集整理后的数据运用营销大脑大数据分析技术，描摹客户画像，并依据客户属性提炼价值模型进行导出，构建不同阶段不同形态的客户特征信息分析框架用以支撑创新金融产品服务研发，可以帮助金融业务部门分类施策，针对不同客户开展差异化服务，以实现大数据驱动模式下的更高质量金融业务增长。
展望未来，人工智能技术将成为金融领域的热点，但归根到底，人工智能技术与金融业应用的其他技术没有本质区别，是一种提升作业效率的物理工具，谈不上媒体宣传的“颠覆性变革”“重塑行业面貌”“危及人类饭碗”等。正如 AI 技术驱动的自动驾驶汽车，无法改变先行交通规则和道路运行秩序。金融业是一个需要规范监管的行业，现有监管体系是建立在法人主体责任和从业者个人责任认定的基础之上的，如前文所述，金融部门内外部各项运作均基于现有监管主体决策责任关系之上，AI 系统应用只能适应监管体系成为金融从业者或管理者的辅助工具，无法根本替代人为决策。AI 技术应用的最大价值就在于对手工劳动的替代。
监管部门为适应金融数字化转型要求，需要加大监管科技研发创新力度。金融违法犯罪活动与正常的金融交易行为相比，带有显著的随机性、无序性和无规律性，对其的甄别处置更加需要经验信息积累。金融机构在协助监管部门开展反洗钱等活动中采用的人为随机抽查等不完全检查方式，难免挂一漏万错失有用线索。运用 AI 数据搜查系统通过强大的计算机处理功能，可以在短时间内持续输出等同于百万人次的工作量，从而完成对金融机构客户之间逐笔交易行为的程序性核验。AI 动态监管系统利用预先设置的基线、阈值、告警压制等措施降低误报和漏报比例，可以最大限度提升告警准确率，在宏观监控指标未出现变化的时候发现异常存在，快速处理可能出现的异常状态。在 AI 技术剔除绝大部分正常交易活动后，剩余异常交易行为以及隐藏其中的洗钱诈骗等违法行为便会浮出水面，从而帮助执法部门高效精准地锁定、侦破违法活动。
监管部门还可以会同金融机构和科技企业，利用 AI 技术体系中的数字孪生以及仿真模拟功能，通过计算机程序模拟生成类似真实世界金融违法犯罪主体行为的沙盘推演，从而不断提升监管力量的智慧化程度和威力能效。除了提升金融监管科技水平之外，AI 技术系统还可以在金融消费者教育、金融知识普及和金融从业人员培训自动化等更多领域大有作为。金融部门作为 AI 技术最有价值的应用场景，也可以反向带动整个人工智能技术进行体系进化和升级。
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