当前，人工智能的发展已开始步入产业化应用阶段。从全球发展态势来看，智能技术在金融领域的应用将成为新一轮竞争的焦点与热点。纵观国外人工智能在金融领域的应用，呈现三方面特点。

　　● 一是智能客服应用先行，实现高效化金融服务。

　　由于人工智能的语言识别与处理技术已较为成熟，且较易推广应用，国外金融领域优先实现智能客服机器人的实践应用，以降低金融服务成本、提升金融服务能力。大型互联网企业和金融机构均将智能客服技术运用于在线语音、网页、大堂引导等客户服务当中。例如，瑞典最大银行之一SEB AB推出聊天机器人Aida，可访问大量个人客户端数据，快速直接处理客户请求。

　　● 二是智能投顾并行发展，实现精准化金融服务。

　　随着智能投顾是以计算机算法为基础，向客户提供智能化的投资组合管理的金融服务。目前，在欧美等国外市场，智能投顾已初具规模。

　　通过智能投顾，银行业、保险业可有针对性地挖掘客户需求，实现精准营销，实现金融服务的个性化、定制化与精准化。

　　● 三是智能风控探索突破，实现安全化金融服务。

　　除了智能客服、智能投顾外，很多金融机构正在努力探索将人工智能技术应用到信贷审批、信用征集、风险防控和反欺诈等金融领域。例如，英国的Garlik金融公司就最早应用知识图谱技术搜集社交个人信息，据此在个人信息遭到盗窃时发出警报。目前，基于知识图谱的金融风险管控和征信应用还未在金融领域形成大规模应用，但此项技术的应用有望全面解决金融业的风险管控难题。

　　智能客服应用先行、智能投顾并行发展、智能风投探索突破的发展特点分别实现了金融服务的高效化、精准化和安全化。随着我国《新一代人工智能发展规划》的发布实施，人工智能的创新和应用已开始渗透我国各行各业，金融行业也逐步开始应用人工智能技术。根据国外人工智能技术在金融领域应用的三大特点，结合不同人工智能技术的发展成熟度和应用难度，建议按照“并行开展、重点突破”的原则，分三阶段在我国推动人工智能技术的推广应用。

　　第一阶段可优先发展以语音识别为代表的智能识别类场景应用，围绕此类技术已有国内外广泛成熟案例，实现难度较低。如阿里巴巴远程客户服务已基本可由智能机器人完成，同时可实现100%的自动语音识别。

　　第二阶段可着重发展基于机器学习与神经网络技术的场景应用，在国内外初步探索使用的基础上深化研究，实现精准营销服务的价值回报。目前我国银行已推出智能投顾服务，未来可针对特定用户的需求洞察、信用甄别增加个性化的金融产品和服务选择，极大地优化用户体验。

　　第三阶段可侧重发展基于知识图谱技术的场景应用，全方位实现智能银行的自我优化和风险管控。目前已有互联网保险平台运用风险防范模型推测用户的风险抵御能力。银行业也在探索通过人工智能的即时处理，最终形成客户的自我征信体系，防控潜在风险。
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