人们对于AI的讨论热度持续不减，市场也在寻求AI在细分领域的场景应用——金融被认为是风口之一。

中国的人工智能产业仅次于美国，处于新生的快速发展时期。中国互联网络信息中心今年初的报告显示，截至2017年6月，全球人工智能企业达2542家，其中美国1078家，占42%；中国紧随其后，有592家，占23%。中美两国人工智能企业相差486家。

AI产业近几年开始关注对金融的赋能，而AI也被认为是金融创新的新起点。这种相互默认的共识催生了一批专注金融赋能的人工智能创业公司。同时，京东等传统互联网公司也开始入局。国内的AI金融领域，应该说是处于萌芽到快速发展的阶段。有一些公司进入这个领域，但是远没有出现行业颠覆者。人工智能在金融行业的应用落地，将成为一个科技制高点。

AI渗入金融行业

目前，金融行业在技术升级条件下加速变革，新的需求层出不穷，行业机构需要更快速的响应，金融行业运营面临挑战。

一方面，金融机构自身在加大科技领域投入，工商银行、招商银行等商业银行有许多技术储备；另一方面，越来越多的银行、保险公司等传统金融机构开始和金融科技企业牵手合作。一些人工智能供应商与大型金融机构密切合作，开发工具来帮助它们对资本市场业务进行建模，以限制场景分析中用于损失违约率和违约概率模型的变量数量。

数字公司的优势是科研能力和专业化。人工智能的构建基础是数据，自动化的数据处理能力能更好地构建应用服务。在金融行业的应用中，数据、算法与行业场景缺一不可。

对于保险业来说，人工智能大数据分析甚至可以作为保险定价的基础。事实上，很多保险公司都与数字创业公司联系密切，有的还有自己的内部风控系统。据Accenture(全球最大的管理咨询、信息技术和业务流程外包的跨国企业)2017年估计，2016年全球保险科技投资达17亿美元，26%　的保险公司为数字创业公司提供货币或非货币支持 (如辅导)，17%　的保险公司在内部建立了风险投资基金或投资工具瞄准技术。

银行征信风控市场巨大

人工智能已经开始运用到金融机构。国际上，意大利银行为了打击通过银行系统进行的犯罪活动(如洗钱)，将所收集的有关银行转账的详细信息与报纸信息关联起来分析 (包含了超过500亿字节的结构化与非结构化数据)。

美国证券交易委员会 (SEC)　利用大数据开发文本分析与机器学习算法来检测欺诈与不当行为;使用机器学习来识别SEC档案中的模式，该模式在监督学习下还能与以往的考核结果相比较，以发现投资经理档案存在的风险隐患。

人工智能对金融领域的赋能还延伸到了智能投顾。该创新服务模式起源于美国，并逐渐成熟。来自全球领先数据统计公司Statista的数据显示，2017年全球智能投顾管理资产高达2264亿美元，年增长率高达70%，预计到2022年，这一规模将高达1.2万亿美元。

在业态和客户日益复杂的今天，金融系统的两大需求是反欺诈和风控。中国人民大学金融科技与互联网安全研究中心等机构今年5月份共同发布的《数字金融反欺诈白皮书》指出，随着行业不断发展，专门从事消费金融欺诈的黑色产业也愈加猖獗，不法分子盯上了各类分期购物平台和现金贷平台，想方设法让其成为实施诈骗转账汇款的“工具”。监测数据显示，超过40%的逾期订单发生在疑似诈骗的用户群中，一旦黑客通过违法冒用客户信息申请到贷款，这笔订单注定违约。而传统金融机构的风控是依靠人工，低效率的看表格或打电话核实，但是这种方式并不能发现潜在的风险，比如乐视，融资的钱花到哪里去了，此前的风控模式并不容易发现。

在宏观经济增速下行、监管部门全力降低金融风险的背景下，银行风控越来越被重视。未来五年内银行竞争会越来越充分，而风控和防欺诈将是竞争成功的重要因素，为此银行征信风控方面将拥有巨大市场。