在過去五年間，全球金融科技投融資事件和金額都呈上升趨勢，2018年的增長尤其迅速。中國和美國則是金融科技戰(zhàn)場的兩個主要玩家。從細(xì)分行業(yè)來看，中國已在兩個領(lǐng)域做到了領(lǐng)先地位。一個是移動支付，2018年全年微信支付交易筆數(shù)達(dá)4600億筆，而支付寶達(dá)1975億筆。另一個是普惠金融領(lǐng)域。微粒貸的數(shù)據(jù)顯示，在2018年年底其貸款余額超過了3000億元，平安普惠在2018年年底的貸款余額超過了3700億元。

其次，場景金融愈發(fā)受到重視。相對于沒有場景的借貸業(yè)務(wù)，在場景下的借貸業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率更高、風(fēng)險更低。第一，從貸款目的上來說，有場景的借貸使用目的明確，易于風(fēng)控管理。第二，從數(shù)據(jù)的角度，有了具體場景，用戶的行為數(shù)據(jù)將更加容易沉淀積累，而金融的核心是風(fēng)控，風(fēng)控的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。這將有助于更好地實現(xiàn)最終貸款轉(zhuǎn)化和風(fēng)控目標(biāo)。

近年來人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，已在多個領(lǐng)域取得了突破?？偨Y(jié)來看有如下三個領(lǐng)域：

第一，數(shù)字領(lǐng)域。應(yīng)用最廣泛的是用戶畫像。根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)簽體系，對用戶進(jìn)行深度洞察?；诖?，對用戶做到精準(zhǔn)推薦。用戶畫像不僅在金融領(lǐng)域大規(guī)模使用，在各個領(lǐng)域都有廣泛使用。同時，數(shù)字領(lǐng)域的人工智能技術(shù)也應(yīng)用于智能投顧、價格走勢預(yù)測等方面。

第二，圖像領(lǐng)域。圖像識別技術(shù)可以應(yīng)用在對票據(jù)的識別上，能夠把票據(jù)上面的文字信息自動提取出來，同時也能夠?qū)ζ睋?jù)上的防偽標(biāo)簽進(jìn)行識別。圖像識別的準(zhǔn)確率比人更高，這是大規(guī)模應(yīng)用的一個場景。除此之外，反欺詐領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用了人臉識別技術(shù)，通過讓申請者做出眨眼、搖頭等動作來進(jìn)行活體識別。

第三，語音和文字領(lǐng)域。在語音識別、自然語言處理、語音合成等領(lǐng)域都發(fā)生了巨大的變化，這也是深度學(xué)習(xí)帶來的變化。

人工智能技術(shù)的突破使金融領(lǐng)域涌現(xiàn)了大量的創(chuàng)新應(yīng)用。而在金融、電商等領(lǐng)域之外，人們還會看到人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)、高端制造業(yè)、物流業(yè)等各個領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展。