2019年是金融科技的變革之年，這種變革不僅體現(xiàn)在監(jiān)管層對金融科技的重視，也體現(xiàn)在行業(yè)本身發(fā)生的種種變化。一周前，央行剛剛發(fā)布了《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，這是我國金融科技行業(yè)的首個發(fā)展規(guī)劃和頂層設計，為行業(yè)發(fā)展指明了方向。

在行業(yè)領域，互聯(lián)網(wǎng)巨頭深耕垂直領域、銀行系金融科技公司加快布局、眾多科技公司開啟轉型突圍，新技術不斷催生金融科技新物種、新模式、新產(chǎn)業(yè)。AI正在影響傳統(tǒng)行業(yè)的經(jīng)營模式，特別是金融行業(yè)，從最初的顛覆恐慌，到如今的變革、融合、共建新生態(tài)。

剛剛落下帷幕的2019世界人工智能大會，是集最高級別AI學術研討、最高水平AI技術博覽會、最活躍的AI產(chǎn)業(yè)合作和未來AI社會超前體驗于一身的人工智能盛會。其間聯(lián)合國數(shù)字合作高級別小組聯(lián)合主席馬云和特斯拉聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克（ElonMusk）的“雙馬”對話，展現(xiàn)了科技與世界連接的無限可能。

眾所周知，人工智能發(fā)展至今，主要體現(xiàn)為智能交互、智能決策和智能行動三大應用領域。其中智能決策，即打造企業(yè)大腦，是一家企業(yè)商業(yè)價值和商業(yè)智慧的體現(xiàn)，因而難度最大?！拔磥頃l(fā)生什么？什么時候發(fā)生？最好的發(fā)生方式是怎樣的？”對于一家企業(yè)而言，要通過建模的方式做出上述預測，從而做出決策，面臨的挑戰(zhàn)是顯而易見的。

近兩年開始，谷歌將AutoML這一名詞帶入更多人的視野，其用AutoML命名了探索自動設計機器學習模型的方法，也就是讓機器自動完成特征工程、模型訓練、自動調(diào)參的工作，使整個機器學習過程更加自動化。在AI人才緊缺的情況下，降低對AI科學家的依賴。這種方法已經(jīng)引起國內(nèi)外科技巨頭廣泛關注。

目前，市場主流建模平臺廠商大致分為三種類型。第一類是大數(shù)據(jù)分析型，主要是由傳統(tǒng)BI廠商轉型成分析建模平臺，主打開源、低價，以傳統(tǒng)建模方法為主，缺乏自研算法，競爭門檻低；第二類是AI驅動型，AI平臺廠商涵蓋從數(shù)據(jù)到模型上線的完整建模流程，自研優(yōu)化機器學習算法，但往往流程和概念復雜，平臺難以上手，學習成本較高；第三類則是大數(shù)據(jù)與AI結合型，在大型金融機構積累了大數(shù)據(jù)和AI實踐經(jīng)驗，根據(jù)應用落地全流程自研平臺，此類平臺自動化程度高，更貼合企業(yè)實際應用需要。

在人工智能賦能金融的應用中，智能理財、智能營銷、智能風控將是一大藍海。隨著人工智能與金融的深度融合，未來基于銀行開展的一些服務很可能變成自主和自助的，比如銀行理財、幫助做投資咨詢的背后不再是理財專員，而是智能大腦，也就是機器人，今后我們都要學習和機器相處。