第四節(jié) 技術(shù)先行，應用多久落地

人工智能的滾滾洪流，正在影響金融領(lǐng)域的各個應用場景。我們認為，智能金融未來發(fā)展將圍繞智能化、場景化和個性化展開。智能化為基礎(chǔ)，可分為三個層次：第一層次為Robot，即可以實現(xiàn)簡單的數(shù)據(jù)收集整理工作（助理分析師）；第二層次為Smart，即可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的簡單分析（初級分析師）；第三層次為Intelligent，即可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的決策支持和深度洞察（高級分析師）。場景化，就是智能金融將驅(qū)動金融業(yè)態(tài)不再局限于“金融標簽”，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N深入各種場景的“生活標簽”，擺脫以往“高冷”的形象，變得更貼近生活。個性化，是相對于標準化而言的，雖然智能金融或許不能實現(xiàn)完全的因人而異，但智能金融驅(qū)動的金融服務(wù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新，將為人們提供更多元化的選擇，這就是一種相對的個性化。

雖然我們很看好智能金融未來的發(fā)展趨勢，但我們不得不承認人工智能還處于“弱人工智能”階段，智能金融的發(fā)展還面臨一系列挑戰(zhàn)。

首先，鼓勵金融創(chuàng)新與風險控制之間不平衡。智能金融在為金融帶來降本增效等好處的同時，也增加了金融的風險，甚至出現(xiàn)“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象，破壞了金融的穩(wěn)定性。這些，促使金融監(jiān)管越來越嚴格。雖然政府監(jiān)管的目的是為了“糾偏”，提醒市場金融的創(chuàng)新不能偏離創(chuàng)新的本質(zhì)——金融。

其次，數(shù)據(jù)聯(lián)通與有效應用面臨挑戰(zhàn)。金融業(yè)雖然在發(fā)展過程中積累了大量數(shù)據(jù)，但仍面臨兩大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)信息孤島和數(shù)據(jù)有效應用。目前，用戶數(shù)據(jù)高度集中在BATJ等幾家企業(yè)中，容易形成數(shù)據(jù)寡頭現(xiàn)象，帶來數(shù)據(jù)壟斷，造成所謂的數(shù)據(jù)鴻溝問題，形成信息孤島，不利于智能金融公司數(shù)據(jù)的聯(lián)通。同時，金融數(shù)據(jù)的接收和處理是智能金融在應用過程中面臨的一大挑戰(zhàn)。如果數(shù)據(jù)使用不當，精確的數(shù)據(jù)挖掘也會導致荒謬的結(jié)果，這需要智能金融公司深入理解數(shù)據(jù)與金融的邏輯，深入挖掘數(shù)據(jù)真正的價值。

最后，需要我們注意的是，雖然我們常聽到類似“摩根大通使用全球第一款機器人執(zhí)行金融交易”或者某科技公司與金融機構(gòu)開展合作等新聞，但這并不是智能金融技術(shù)公司的常態(tài)。大部分智能金融還處于概念階段，要想真正落地還有很多問題待解決。媒體等對于智能金融過于夸大事實，使得大眾的期望值比較高。然而，大眾在與智能金融應用實際基礎(chǔ)過程中，智能金融的實際情況并不能符合大眾過高的預期，可能會導致人們的失望，造成信任危機。例如，人們對智能投顧抱有很大的期望，當智能投顧的收益率與預期出現(xiàn)偏差的時候，就會導致失望與不信任。所以，我們要對智能金融多點耐心，多點信心，誰也不知道十年后的智能金融會為我們的生活帶來多大的改變。