人工智能正迅速應(yīng)用于諸多行業(yè)，其影響從語音識別、自動駕駛汽車遍布到金融交易、智能財務(wù)領(lǐng)域。機器學習算法如今被普遍嵌入到網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作和智能客戶中;數(shù)字化設(shè)備和聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)流傳輸能力已大幅提升，持續(xù)改善人工智能的表現(xiàn);機器基本上能夠識別特定的語音和圖像，可以大致理解人類的溝通。機器通過破解語言和視覺，已進入到現(xiàn)實世界中。

　　人工智能應(yīng)用場景豐富 這三大領(lǐng)域或率先落地

　　人工智能應(yīng)用場景豐富，尤其是數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)，如制造行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)平臺、金融機構(gòu)等。

　　工業(yè)制造領(lǐng)域

　　比如GE的數(shù)字化改造、通過AI預測能源需求、幫助更準確地啟動風力渦輪機。GE Predix平臺應(yīng)用人工智能可以預測噴射發(fā)動機下次清洗的時間。Google DeepMind通過分析谷歌服務(wù)器的訪問情況幫助其數(shù)據(jù)中心冷卻和支持系統(tǒng)減少能耗等，針對企業(yè)端的場景更多的是實現(xiàn)更精細化的控制、通過識別不同模式或規(guī)則自動作出響應(yīng)、帶來效率提升。

　　互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

　　百度在AI的戰(zhàn)略布局方面，目前包括三大實驗室：硅谷人工智能實驗室、深度學習實驗室和大數(shù)據(jù)實驗室，主要研究領(lǐng)域為圖像識別、語音識別、自然語言處理、機器人和大數(shù)據(jù)。2016年9月，百度發(fā)布了百度大腦，包括了PaddlePaddle深度學習平臺(算法模型)、AI超級計算機(底層技術(shù))以及大數(shù)據(jù)三大核心技術(shù)。2017年1月，百度推出人工智能操作系統(tǒng)DuerOS。

　　2016年4月，騰訊成立了AI實驗室，提出了基于業(yè)務(wù)整合的四個研究領(lǐng)域：計算機視覺(Computer Vision)、語音識別(Speech Recognition)、自然語言處理(NLP)和機器學習(Machine Learning)以及四個研究方向：內(nèi)容AI、社交AI、游戲AI以及工具類AI。

　　阿里則充分借助電商平臺的優(yōu)勢，于2015年7月發(fā)布了人工智能購物助理虛擬機器人“阿里小蜜”;在金融領(lǐng)域，通過機器學習，螞蟻微貸和花唄的虛假交易率降低了90%。支付寶的證件審核系統(tǒng)開發(fā)的OCR系統(tǒng)，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。螞蟻金服的定位就是以信用為基礎(chǔ)，人工智能驅(qū)動的公司、人工智能技術(shù)已體現(xiàn)在信用、推薦、風控、搜索、智能助理、營銷等多個應(yīng)用場景。

　　財務(wù)與金融領(lǐng)域

　　摩根大通開發(fā)的金融合同解析軟件COIN，只需幾秒就能完成原先律師和貸款人員每年需要36萬小時才能完成的工作。2017年3月貝萊德(Black Rock)宣布裁掉40多個主動型基金部門的崗位，其中包括7名投資組合經(jīng)理，轉(zhuǎn)而用計算機與數(shù)學模型進行投資的量化投資策略代替。2017年5月德勤財務(wù)機器人橫空出世，開始取代財務(wù)人員的大部分工作。2017年8月美國銀行(Bank of America)與Fintech創(chuàng)業(yè)公司High Radius達成合作，將人工智能應(yīng)用于企業(yè)應(yīng)收賬款處理。該應(yīng)用程序?qū)榇笮?、復雜的公司管理大筆支付業(yè)務(wù)。

　　資產(chǎn)管理領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，包括BlackRock開發(fā)的Aladdin平臺(使用自然語言處理、閱讀文件)、Kensho平臺(使用龐大的數(shù)據(jù)庫，運用機器學習算法與自然語言處理技術(shù)，從眾多龐雜數(shù)據(jù)中提取邏輯關(guān)系做出預測，并能以自然語言的方式輸出)、Alpaca(模式識別等技術(shù)，用于量化投資)等。

　　美國咨詢公司Opimas的數(shù)據(jù)顯示，預計到2025年為止，AI的運用將使得對資本市場，包括證券服務(wù)、交易和結(jié)算、資產(chǎn)管理、私人銀行和財富管理等業(yè)務(wù)在內(nèi)的員工減少23萬人。

　　京東金融依托京東集團積累的客戶及場景資源、交易及信用數(shù)據(jù)，積累了大量數(shù)據(jù)。在多維、海量、動態(tài)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，京東金融實現(xiàn)了人工智能、生物識別、深度學習、圖像識別、云計算和區(qū)塊鏈等領(lǐng)先技術(shù)的創(chuàng)新，并應(yīng)用到了風險模型、量化運營、用戶洞察、企業(yè)征信、智能投顧等各個與金融相關(guān)的領(lǐng)域中去。

　　與此同時，京東金融還將數(shù)據(jù)+人工智能能力進行對外輸出。如京東金融的反欺詐解決方案——安全魔方。安全魔方擁有千萬級每分鐘的風控指標運算能力，還具備毫秒級的風險預警及響應(yīng)時效，可以提升金融機構(gòu)及電商客戶的信貸申請反欺詐、賬號與交易安全、營銷反欺詐能力。

　　人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用，相較于大數(shù)據(jù)而言的核心突破在于深度學習、智能分析和最終的智能決策。大數(shù)據(jù)、云計算、智能硬件以及后續(xù)的區(qū)塊鏈技術(shù)等都是支撐人工智能上層技術(shù)的基礎(chǔ)。目前，人工智能技術(shù)可以運用在金融領(lǐng)域的技術(shù)主要包括深度學習、知識圖譜和自然語言三種。

　　人工智能+財資管理，未來的企業(yè)財資借助人工智能的關(guān)鍵技術(shù)和核心能力使得企業(yè)財務(wù)和金融形成了包括結(jié)算、融資、票據(jù)、投資、風險控制，以及財務(wù)公司運營、供應(yīng)鏈金融、電商平臺、產(chǎn)業(yè)交易金融平臺等有機結(jié)合的整體智能化平臺。企業(yè)管理者可以隨時且一目了然地對企業(yè)資金的長短期流入流出、資金頭寸、多渠道投融資、收益及債務(wù)進行動態(tài)、實時的監(jiān)控。企業(yè)財資管理越來越呈現(xiàn)數(shù)據(jù)化、互聯(lián)網(wǎng)化、智能化的發(fā)展，為企業(yè)提供多方面、多層次的財資管理分析和財資經(jīng)營決策。

　　未來已來，借助人工智能的關(guān)鍵技術(shù)和核心能力，將賦能財資管理智能化，尤其體現(xiàn)在賬戶、支付、頭寸、現(xiàn)金流預測、投融資、風控、共享和資管等場景。