AI+金融驱动金融信创“芯”生态
“十四五”规划纲要提出，要健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系，有序推进金融创新，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型，这标志着金融领域的科技创新与数字化建设将迈入多领域、深层次探索与实践的新阶段。
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促进金融数字化转型
推动产业智能化发展
随着数字化转型在各行各业的深入开展，金融机构的数字化转型也正如火如荼地进行。传统金融由于其行业特性，存在获客难增量业务低、信息不对称造成信息孤岛、成本较高且缺乏差异化服务的痛点，在高度竞争的市场环境下，无法及时有效响应客户的金融投资需求，提升客户满意度。
从制造到零售，从教育到医疗，基于大数据的人工智能在过去十几年时间里得到了极大发展，积累了大量的技术、分析方法以及应用案例。金融市场数据体量的庞杂和大数据分析的便利使人工智能在金融行业得以快速渗透，聚焦产品设计、市场营销、风险控制、客户服务及支持性活动五大环节的核心需求，在获取增量业务、降低风险成本、优化运营成本、提升用户满意度等方面发挥其应用价值，且逐步向提供差异化服务、主动引导投资的方向发展。
▲智慧金融业务场景全景图
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AI加速渗透金融领域
支撑智慧金融高效落地
人工智能技术现已在金融主要应用场景中广泛应用，对于一些信息录入、核检、提交等重复式的人力工作，人工智能技术的赋能可通过数字化的业务流程实现替代，减少人力成本的支出。同时，人工智能与金融业务场景深度融合，利用知识图谱构建全方位的产业链知识架构，实现数据的有效积累与沉淀，一定程度上打破了数据孤岛的困境，发掘并利用独立数据的价值，面向千人千面的客户群体构建普惠金融，如量化投资、智能投顾等典型应用，提升线上线下的服务范围和效率，提供定制化服务与投资方案，赋能数字普惠的新发展模式。
应用机器学习算法，可迅速掌握海量金融大数据中的各种规律及方法，从而在金融业务的各个阶段有效地优化流程、提升效率。随着金融线上业务的深入开展，账户验证、支付确认等应用场景均需要用户进行远程的身份核验，涉及到物体检测、图像分析、人体姿态识别等技术，通过对验证对象的识别分析，使计算机高效智慧地替代肉眼识别。在其他如证件识别、票据识别等对应场景下，通过图像检测、图像分类、光学字符识别（OCR）、同步定位与建图（SLAM）等细分领域技术，取代重复的人力操作，极大程度地降低了业务成本且提升了效率及准确率。
金融业作为RPA的主流应用领域之一，无论是被动客服咨询的虚拟数字人，抑或主动引导投资的智慧算法模型，相较人工，更具有便利性及针对性，文件报送、税款核算、风险监控等功能就在我们身边。此外，随着科技发展的日新月异，更多人工智能的细化领域如脑机接口、多模态分析等技术也将持续突破，这也对底层算力提出了更高要求。
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