金融是一个古老的行业，早在公元前600多年，就出现了早期的金融活动。这个古老的行业拥有最敏锐的时代嗅觉，其每一次与新技术的融合，都带来了成本的大幅下降、流程便捷性的大幅提升。在经历了电气时代、信息时代后，金融行业现正大步跨入智能时代。其特点是依靠金融科技的驱动，拓展金融服务的边界，为大众提供更好的金融服务、满足更加细微的金融需求。即围绕“以用户为中心” 的理念，将丰富、便捷、个性的服务提供给用户，真正实现全民的”普惠金融”。从技术角度来看，以人工智能、区块链、大数据、云计算为代表的新兴技术，通过“数据+算力+算法+场景”推动智能金融的发展。四大技术，可简单概括为ABCD，即人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）。

百度高级副总裁朱光曾表示，“人工智能最好、最有商业价值的落地场景就是金融。人工智能技术现在就能使其真正发生深刻变革的产业就是金融”。人工智能能够被大规模应用于金融，算力提升、数据丰富和算法突破至关重要。算力的释放让图像、语音等复杂数据的处理能力得以提升，进而改变传统的人人或人机交互方式，使得新的交互方式迅速得到应用。数据质量的改进、数据量及维度的丰富则推动了机器学习的发展，包括复杂任务处理的效率和准确性，在此基础上，当前人工智能算法变得更易获取和应用。金融作为高度数据化的行业，是人工智能最好的应用场景。人工智能可以替代人力所能及的重复性劳动，并根据数据和模型进行计算预测，解决一部分人力不能及的问题，在金融领域的应用可分成服务智能、认知智能和决策智能三个层面：

• 服务智能

得益于算力的提升，进行有监督学习，如人脸识别、语音识别和智能客服，达到提升交互服务和效率的目的。任何企业只要在相应算力上取得突破马上能够进入市场参与竞争，其价值主要在于替代重复性工作。

• 认知智能

随着向垂直领域和场景深入延展并不断获得充足有用的数据，人工智能能够达到与人类比肩或在容错范围内稍有突破。如智能获客、大数据风控和智能投顾等，以有监督学习为主，辅以无监督方式挖掘特征变量，让风险识别和定价更精细。这是BATJ四大巨头的优势所在，也是当前智能金融的主流方向。

• 决策智能

以无监督的学习为主，通过预测人脑无法想象的尚未发生的情境，人工智能实现全面超越人类，指导和影响当前决策，典型应用如量化投资。

区块链上是一种去中心化的分布式共享记账技术。去中心化意味着一切交易都将绕过信用中介或集中式清算机构而能够在点对点之间直接进行，这一特点可减低金融成本及风险。分布式共享记账则指的是在交易发生之时，链上所有参与方都会得到完全公开且经过加密、不可篡改的交易记录，且所有记录都可通过链式结构被准确追踪。这一特点可提高整体数据的安全性，实现数据实时同步且可溯源。目前针对区块链的使用场景还在探索之中，预计将在清算结算、供应链金融、征信和资产证券化等多领域有所应用。

云计算的根本目的是解决计算资源的供给问题，即解决算力问题。特别是针对中小微金融机构，通过云计算，可使他们用更低的成本获取更强的算力。这对于普惠金融的推广，具有积极的推动意义。同时，云计算的弹性能力又可大幅降低运营成本。金融领域是当前中国云计算应用需求最为迫切的领域之一，大量金融机构正在开始应用自建私有云或第三方公有云合作的方式来承载应用和处理高并发业务。根据最新调研结果显示，目前已有40%的金融机构尝试将IT业务搭建在云上，且未来这一数字还将持续增长。

金融产生大量的数据，需要数据的加工和处理，而大数据为智能金融提供基础。因此相比于传统概念的数据，大数据的特征可以被概括为：大容量、多样性、快速化、价值化。

• 大容量和多样性

  提升数据的深度和广度，不仅丰富了数据类型增加了数据厚度，如联合金融数据和非金融数据，还扩大了数据来源，打通了金融机构和外部数据，以更好支持智能获客及智能风控等服务。

• 快速化

  提升处理速度，增强了数据的鲜活度，支持提供实时化体验，如实现秒级审批、实时的风控服务等。

• 价值化

  通过找出数据中被忽视的关联性，挖掘隐藏的数据价值，为智能金融的产品和服务创新创造了空间。利用LBS数据能够间接发掘并丰富包括工作情况和方式等在内的用户画像和特征。

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