人工智能从2016年起，就是创业公司的主战场，也是VCPE公司投资的一大方向。小兴今天仍将与各位客官共同探讨人工智能发展现状。今天，我们关注于AI在具体应用上的发展，主要关注于人工智能对于传统金融行业的作用。
目前，人工智能技术已经在金融、医疗、汽车、文娱、媒体、制造等行业崭露头角。以下以在金融领域的应用为例，阐述AI技术的价值。
就传统金融行业而言，具有重复动作多，数据分析工作多以及安全隐患大的突出特点。具体而言，诸如资料归档、业务咨询以及固定业务办理等简单、固定程序的工作，耗费了大量的人力与物力；同时，在数据分析领域，需要利用更智能的技术对客户数据、行业数据进行优化整合；在安全风控方面，各类银行网点等金融系统的风险监控也需要提升。
作为拥有海量数据的行业，人工智能在金融领域拥有者巨大的前景，目前“AI+金融”还处于发展的初期，要想让人工智能在金融领域发挥更大的作用，技术必须要有进一步的突破。
AI+金融应用一：智能身份认证
随着金融机构对远程身份识别、远程获客需求的增加，人脸信息在金融行业中的应用不断增加。人脸识别除了能实现客户通过“刷脸”即可开户，登录账户等功能，还能够成为银行安防的有效工具。银行安防的难点之一是如何在动态场景下实现多个移动目标的实时监控，人脸识别技术在银行营业厅等人员密集的区域可有效实现。
AI+金融应用场景二：智能风控
通过数据收集、行为建模、基于用户属性的分析以及建立行为监控模型等方式进行风险定价。人工智能能帮助金融监管机构建立国家金融大数据库，防止系统性风险。在信贷领域，智能风控能应用到贷前、贷中、贷后全流程。贷前，帮助信贷机构进行信息核查，识别欺诈；贷中，实现实时交易监控，建立动态风险预警机制；贷后，助力信贷机构进行催收和不良资产定价等内容。
AI+金融应用场景三：智能投顾
智能投顾是指通过特定算法模型管理账户，结合投资者风险偏好、财产状况与理财目标，为用户提供自动化的资产配置建议。这要求人工智能技术能自动化挖掘客户金融需求，并在了解客户需求后，利用投资引擎为客户提供金融规划和资产配置方案，设计出个性化的理财产品。
AI+金融应用场景四：人工智能理财
人工智能理财是指通过算法和数据模型驱动，以用户偏好、财务状况等为基础，围绕客户生命周期制定智能化、个性化的理财人工智能决策系统。也就是说，人工智能理财涉及智能客服、智能投顾、智能风控等多个场景，是人工智能技术在金融领域的综合应用。
