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　　AI的金融应用场景正逐步展开。6月16日，平安普惠宣布推出其AI智能贷款解决方案“行云”，该系统以人工智能为核心，对小微信贷流程进行改造，可实现最少零文字输入、全程拟人AI面对面服务体验、大幅降低等待时间，将小微客户借款申请流程平均耗时下降了44%。

　　人工智能发展可分为三个层次，当前我们还处于弱人工智能阶段，人工智能技术还限于单个方面的应用，比如无人驾驶。但是进入强人工智能或超人工智能阶段，意味着对人工智能技术的应用将能够替代人类大部分工作，甚至各方面都将优于人类最强大脑。

　　现在人工智能及其在金融科技领域的应用已经引起各界的广泛关注。大数据时代，数据已经成为个人或企业的核心资产，数据资产化趋势明显。数据将会对互联网、金融、医疗、政务等多个行业的发展发挥越来越重要的作用，并推动经济发展。麦肯锡在上述报告中估计，AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。

　　与其他行业相比，AI算法在金融业中将更规范。今年3月26日，人民银行发布并实施《人工智能算法金融应用评价规范》(下文简称《规范》)，这是一部由人民银行提出，全国金融标准化技术委员会归口的文件，规定了人工智能算法在金融领域应用的基本要求、评价方法和判定标准，适用于开展人工智能算法金融应用的金融机构、算法提供商及第三方安全评估机构等。该文件从安全性、可解释性、精准性和性能方面开展AI算法评价，适用对象分为资金类场景和非资金类场景。

　　《规范》指出，AI算法安全性为算法在金融行业应用提供安全保障，是决定AI算法是否可用的基础，只有在满足安全性要求的前提下才能在金融领域开展应用。AI算法可解释性是判断算法是否适用的重要依据，可解释性越高算法内在逻辑、技术实现路径、决策过程、预期目标越明晰，算法更易于被理解、匹配、应用和管理。AI算法精准性和性能是评价算法应用效果及目标预期的主要因素，一般而言精准性和性能越高算法应用效果越好。

　　麦肯锡的报告显示，算法只是人工智能的一部分，要发挥人工智能的竞争优势最终还是靠数据。人工智能的普及让金融业确实体会到数据、特别是传统运营上没有采集的客户行为数据的重要性，这将推动金融业与非金融业的联盟，体现了生态圈金融的重要性。

　　实际上，AI的金融应用场景正逐步展开。6月16日，平安普惠宣布推出其AI智能贷款解决方案“行云”，该系统以人工智能为核心，对小微信贷流程进行改造，可实现最少零文字输入、全程拟人AI面对面服务体验、大幅降低等待时间，将小微客户借款申请流程平均耗时下降了44%。

　　目前，金融机构面临着前所未有的转型挑战，利率市场化、人民币国际化、金融脱媒、混业经营、竞争愈加激烈，同时金融机构内部坏账率、违约率近年来也有所提升。而且新兴消费群体崛起，客户行为网络化、进入体验为王的时代，提高客户粘性更成为挑战。

　　事实上，从支付结算到消费信贷、信用卡、财富管理，再到普惠金融、产业金融、智能营销、智能风控、智能运营等领域，金融科技正重塑银行业务流程，变革银行的商业模式。

　　在不久的将来，AI、区块链、物联网、云计算、NLP、RPA、知识图谱等将快速和金融进行融合，为整个金融业带来更多的机遇和发展。

　　国家“十四五”规划提出，要加强人工智能等科技信息领域的发展，相关政策将为智慧科技产业发展带来重大机遇。预计到2030年，中国人工智能产业规模将超过1万亿元人民币 (1410 亿美元) ，并在该领域成为全球领导者。

　　2019年，天津获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区，设立总规模达1,000亿元人民币的基金群，及设立总规模达300亿元的子基金群，投向智能制造终端产品和传统产业智能化改造。

　　党和国家高度重视及相关政策的支持，给我国人工智能的发展提供了良好的学术研究及产业发展环境，对于在全球范围内提升科技强国的地位、提升国家竞争力都起到了有力的助推作用。

　　据清华大学人工智能研究院发布的《人工智能发展报告2011~2020》指出，过去10年里，全球人工智能专利申请量521264件，其中中国专利申请量为389571件，位居世界第一位，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。

　　中国在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个AI子领域的科研产出水平都紧随美国之后，居于世界前列，在多媒体与物联网领域的论文产出量超过美国，居于全球第一;而在人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论领域，中国还需努力追赶。

　　欲了解更多中国人工智能行业发展分析，可点击中研普华《2021-2025年中国人工智能行业全景调研与投资趋势预测研究报告》

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