金融科技风潮渐盛，人工智能（AI）方兴未艾。
根据高盛集团2016年底发布的报告显示，在金融行业内，保守估计到2025年，机器学习和AI可以创造每年大约340亿到430亿美元的价值。
智能机器人会比你自己更懂你？近两三年来，AI技术在国内金融领域的应用也取得了快速发展，在以用户为中心的移动互联网时代，AI正在催生我国金融行业服务新的变革。
优势整合
AI技术嫁接金融资源
当下，以智能投顾为代表的AI技术正在与金融行业深度融合。大量资本开始逐鹿，科技公司、金融企业等纷纷紧跟金融科技发展潮流，在AI领域加紧布局。
如何用AI来助推金融服务？有AI领域的专业人士对记者表示，AI可以通过丰富的产品特征与复杂的算法进行产品与用户之间的匹配。将AI应用到金融产品服务领域，本质上是通过AI算法对金融产品进行深度的分析研究，对全市场的信息进行深度研究加工，进而帮助金融机构和用户做投资策略上的优化和配置。
日前，蚂蚁金服宣布正式上线“财富号”，全面向基金公司、银行等各类金融机构开放，与此同时，首度宣布将向金融机构开放最新的AI技术，致力于助推金融理财更快进入智能时代。
据了解，“财富号”旨在开放蚂蚁金服的专业金融链接能力，通过用户连接、用户画像、精准营销等一系列算法工具，帮助金融机构建立直连用户的自运营平台。而AI技术的同步开放，也将为传统金融机构精准对接用户需求创造了便利。截至6月15日，蚂蚁财富平台共进驻了14家金融机构，包括天弘基金、博时基金、国泰基金、建信基金、南方基金、兴全基金、民生加银基金7家基金公司和浦发银行、中信银行、兴业银行、华夏银行、民生银行、平安银行、光大银行7家银行机构，为金融机构直接触达用户提供了又一种新通道。
对于金融机构来说，应用AI技术的意义在于将传统金融机构的产品研发优势和科技企业的数据优势相整合，使得金融机构不再是拼渠道、拼价格，而是感知每个人的具体需求，推出千人千面、个性化的智能服务。
“可以把更合适的产品卖给最需要的客户，最准确地匹配客户的需求。”国泰基金总经理周向勇坦言，基金公司接入科技公司开放的AI技术，有助于打造一个完整的金融生态链。
而某银行机构信用卡中心负责人也表示，AI技术需要较强的大数据处理能力、计算能力，传统金融机构在数据处理能力方面与互联网企业相比还有一定的差距。将科技企业的AI技术嫁接给金融机构，给予银行机构风险反欺诈、风险定价、营销机会捕捉等能力，让银行机构可更专注于做好金融产品，服务大众，从而实现生态共赢。
以用户为中心
释放金融科技普惠红利
如上所述，科技公司的技术能力加上金融机构专业的金融能力可以实现能量的聚合。这种聚合给金融服务带来更直接的变革，让更多小微企业和消费者享受到平等的、定制化的、智能的、简单的普惠金融服务。
业内人士普遍认为，在移动互联网时代，客户的要求实际上是非常高的。博时基金总裁江向阳表示，新技术的应用将一改金融行业过去“以资产为中心”的模式，真正推动实现“以用户为中心”。
因此，借助于AI技术挖掘海量信息，将会使金融更智能。“推动服务80%的大众消费者，也不再将是一句口号，而成为金融服务的起点。”蚂蚁金服财富事业群总裁樊治铭表示。
事实上，在财富管理领域，欧美等发达国家的金融市场发展更为成熟，更专注于使用大类资产、多样资产类别来实现更好的风险回报。而在我国，市场散户比例远高于美国市场，可配置的大类资产相对较少，AI的发展方向也与欧美等国有所差别。
总体上，我国的财富管理不再是财富金字塔顶端人士的专属市场，中产阶级、白领、有闲置资金的大学生也都可以加入到理财大军当中。目前来看，国内的财富管理市场潜力巨大。根据瑞信研究院发布的《2016年全球财富报告》显示,中国家庭财富全球排名第三位，仅次于美国和日本。人均可支配收入的增长必然带来理财需求的增长。
在此背景下，我国AI技术的运用，更应关注对客户的理解，提升客户在理财方面的认知能力，建立更健康的投资理念，这也将进一步推动金融更加普惠，为更多的大众投资者提供更好的投资服务。
合理运用数据
提升金融服务精准度
虽然智能投顾风口正盛，但目前仍是AI技术发展的初级阶段。AI技术运用本质上是对大数据技术的一种处理和分析，纵然大数据技术在一定程度上可以提升金融反欺诈的能力，但当前我国金融科技的大数据保护也面临着挑战。
有专家认为，开放式的网络环境、分布式的系统部署，使大数据的应用边界也变得模糊，信息集中泄露的风险仍然存在。比如，移动互联网下的金融交易环境带来了用户信息泄露及盗取的潜在风险。
工信部今年发布的《大数据产业发展规划（2016—2020年）》中也明确指出，要提升大数据安全保障能力。加强大数据安全技术产品研发、提升大数据对网络信息安全的支撑能力。
因此，合理合规运用数据，对于提升金融服务精准度、维护用户信息安全尤为重要。依托于大数据的AI技术，它的开放和共享，更需要建立在保护用户数据隐私的基础上。
蚂蚁金服AI负责人余鹏表示，金融机构获得的用户画像是标准的用户标签，用户的数据采集和使用需要在用户知情、授权的基础上进行。作为以技术输出为核心的科技企业，在向金融机构输出数据能力前，也会经过加密、脱敏及一系列数据管理的专业团队人工审核，并做好数据信息安全方面的第三方审计工作。
