本文作者为中电金信研究院副院长、AI领域负责人单海军博士，文章凝聚了其在AI、金融科技等领域多年的科学研究与应用实践的经验。

自从本轮人工智能的兴起，AI开始对各个行业和各技术领域渗透，以海纳百川之势重塑着千行百业。而金融行业作为信息化最早最彻底的领域，人工智能更有大展拳脚的空间。纵观金融行业智能化之路，市场空间庞大，虽道阻且长，但随着新技术、新应用的蓬勃发展，金融+AI必将冲破弱人工智能阶段的束缚，拥抱更加智慧的未来。

回顾近十年的科技发展趋势，2012-2021是科技热点频现的十年：移动互联网（2012）、云计算（2013）、互联网+（2014）、大数据（2016）、人工智能（2017）、区块链（2018），以及最近的量子计算和物联网。几乎每年都会出现一个技术热潮，让人看得应接不暇、眼花缭乱。看似乱花迷人眼，但细细研究，涌现的如此繁多的技术热点主要用于解决三个问题：一是扩大连接，二是增强计算，三是形成智能。如何理解呢？我们从连接讲起：移动互联网扩展了人与人、人与信息的连接，而物联网的出现旨在扩展物与物、机器与机器的连接，从而形成物理世界更为广泛的连接。随着连接的增多，处理数据的计算量就越大，而现实是摩尔定律日渐失效，倒逼云计算和量子计算等新型计算模式相继出现。然而“连接和计算”的最终目的都是为了获取有价值的信息，凭借连接、数据和算力等技术的成熟，相继催生了大数据技术和人工智能。大数据技术协助人类从数据中挖掘信息，而人工智能则从信息中获取知识。所以，看似纷乱的技术热点，其内部存在必然的联系。而人工智能成了一统技术江湖的角色。

而自从本轮人工智能的兴起，AI开始对各个行业和各技术领域渗透，逐渐推动各领域的智能化，如交通智能化、制造智能化、智能供应链、智能网络、智能运维等等，以海纳百川之势重塑着千行百业。而金融行业作为信息化最早最彻底的领域，人工智能更有大展拳脚的空间。目前人工智能正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新，涌现了如智能交易、智能投资、智能监管、智能运营、智能审计等新业态。而背后支撑这些新业态的人工智能主要分类两大类：决策智能和感知智能。决策智能常用的技术有时间序列分析、最优规划、数据挖掘和图计算等，而感知智能主要包括计算机视觉（人脸识别、目标检测、视频理解）、自然语言处理（对话系统、文本分类、问答）和语音识别理解(ASR、TTS、声纹识别)。

然而，虽然近年来人工智能理论与应用发展得如火如荼，但我们仍要清醒地认识到：当前仍处于弱人工智能阶段。

一是AI算法在理论上仍存在诸多缺陷，如模型鲁棒性差、缺乏推理能力、依赖大数据、训练成本巨大以及可解释性差等；

二是AI技术落地存在工程鸿沟，如AI产品思维缺乏、应用场景的碎片化、业务数据稀少、AI跨领域迁移难等。高高在上的人工智能算法想要高效地落到业务应用，提升业务价值，不经历西天取经的“九九八十一难”难达胜利彼岸。

综上而言，金融行业智能化之路市场空间庞大，但道阻且长。幸运的是，业内已出现了新的技术发展趋势：在人工智能理论方面，小样本学习、无监督学习、神经拓扑结构、图神经网络等新理论正待突破；在人工智能应用方面，长视频理解、视觉跨模态描述、文本自动摘要等正在蓬勃发展。这些技术未来可广泛应用于开放银行、智能监管和决策透明化等金融业务场景。

人工智能是中电金信研究院重点布局的赛道之一。研究院在AI领域规划了三横三纵一安全的格局，包含数据管理层、AI平台层、算法层以及AI安全，而算法层立足业务需求布局了“数据智能+感知智能”，重点服务于智能风控、智能营销、智能服务、智能运营和智能影音等五大板块。AI部门一方面立足于前沿技术的布局和研发，另一方面聚焦业务构建和打磨AI解决方案。努力通过技术和产品循序渐进的沉淀与积累，形成从量变到质变的能力升维。

道阻且长，积凡成奇。现阶段的金融的智能化只是迈出了第一步，未来之路需要我们拿出“长征”的精神去攻城略地，中电金信研究院努力成为行业内的AI中坚力量，为推动行业智能革命做出一份贡献！

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