如何将人工智能融入金融创新

公元前2000年，古巴比伦寺庙便开始经营货币保管和收取利息的放款业务，成为最原始的金融业务形式。1694年，英格兰银行的建立标志着现代银行制度的产生，资本主义现代金融体系开始形成。伴随着工业革命，西方资本主义国家的金融业迅速发展，金融业和工业相互渗透，金融成为商业发展的命脉。

现阶段，金融业发展呈现以下特点：

1）信用管理和风险控制是基础。

2）资本集中化与金融市场全球化。

3）互联网化与监管国际化。

4）追求金融创新与银行业务全能化。(www.xing528.com)

5）国际货币结构多元化与银行经营国际化等。

资金的聚集往往伴随着高风险和高收益，金融业的精英们致力于利用各种手段提高收益、降低风险，其中大量数据与数学模型的广泛应用已成为重要且无可替代的方式。在全球化发展及不断创新的过程中，包括金融市场运作规则、金融产品及金融衍生品越来越纷繁复杂，基于个体情况的定制化金融服务成为必然的发展路径和趋势。

如何从多角度的用户行为和环境数据里获得相应的特征量，并与多元的金融市场规则、产品和服务形成有价值的对应关系成了金融服务提高效能的必然要求。深度学习算法突破后，人工智能在多维度数据收集、处理、分析方面突破了已有数据挖掘应用只能做单一维度和结构化数据分析的限制，并实现了金融服务流程优化、金融服务成本降低和投资风险降低等任务，因此受到了金融服务体系的关注和踊跃实践。

近两年，人工智能在金融领域的应用主要为：用户身份验证、量化投资、创新金融产品开发等。