在各种影视的虚拟世界中，人工智能（又称“AI”）研究已经远远超过我们当前的发展水平，万物皆堪垂泪。在现实生活中，AlphaGo机器人于2016年击败了曾18次问鼎世界围棋冠军的李世石，这意味着直觉、战略思维、想象力不再是人类所独有。
有人说，人工智能现在是人类的学生，未来将成为人类的先生，足见人工智能的想象空间之大。
近些年，人工智能技术在经历了泡沫后，逐渐开始回归理性，更加注重落地产业。目前，人工智能技术已经取得长远进步，被广泛应用于安防、医疗、金融、制造、教育、城市管理等多个领域，成为世界不可或缺的一部分。
金融业作为应用人工智能技术较为成熟的产业，在前、中、后台均有覆盖，贯穿到数字化运营的全生命周期，包括创新的产品和服务，个性化用户体验如智能客服和自动化交易等，以及身份验证等，可以根据个人偏好为用户提供多样化、个性化金融服务，保障业务稳健运营的同时，提高运营效率和用户体验。
随着人工智能技术的大规模应用，AI将对金融业产生深远的变革，并为其创造更大的增量价值。
人工智能渗透金融业
安德烈亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为：系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力。例如通过人工智能技术可以解释“人何以为人”。
后疫情时代，人工智能技术的作用逐渐凸显出来，金融机构借此打造数字化、自动化、创新化的金融生态，致力于在数字金融、智慧金融浪潮中站稳脚跟。
中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行、中国银行四大国有银行在财报中多次提及人工智能，并纷纷将人工智能提升到战略地位，逐渐加大在科技方面的投入。
目前，金融业通过人工智能技术已经在多个应用层面进行落地实践。一是语音识别与自然语言处理。智能客服是金融机构较为成熟的应用，头部机构的问题解决率可高达90%，改变了原本的按键式菜单，通过语音（包括普通话、方言）说出关键词就可以基本解决用户的问题，实现了菜单扁平化，此举不仅可以提升用户体验，降低人工客服的压力，还可以降低金融机构的运营成本。
持牌消费金融公司作为中国银保监会从金融机构中剥离出来的一个创新行业，在人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术的应用相对灵活且成熟。
科技驱动型金融机构马上消费在人工智能技术方面不断探索，自主研发了XMA智能客服系统，该系统拥有100+万金融专业知识的知识库，40+万客户问题语料库，通过自然语言处理、深度神经网络、机器学习等核心技术，为各业务线产品、用户提供全天候、标准化的服务。
值得一提的是，马上消费“智能客服机器人”领域的项目刚刚获得工信部第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位。
二是计算机视觉与生物特征识别应用。人脸、虹膜、指纹、声纹等生物特征识别是金融机构常见的应用，可以进一步增加系统的安全性，有效防范非法分子的入侵。
同时通过机器学习、神经网络与知识图谱的应用，可以有效预测欺诈、识别欺诈交易等。在海量金融交易数据的基础上，金融机构通过深度学习技术，可以做到事前干预以减少财产损失。
随着人工智能技术应用的逐步深化，部分金融机构现已形成了看、听、想、说、做一体化的核心能力，不断进行产品创新和场景的拓展，将金融服务的触角向更广泛的群体延伸，加速普惠金融的进程。
持牌消金公司大有可为
数字化转型大背景下，银行业务向全面线上化发展。人工智能赋能银行业转型已经成为行业的普遍共识，可以提高自动化程度，同时在风险控制得当的情况下，能提升人为决策的速度和准确度。
麦肯锡近期发布的报告数据显示，人工智能技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。可以看出，人工智能技术对银行业转型的重要推动作用。
监管也多次发文鼓励金融机构运用人工智能等技术建立风险定价和管控模型，改造信贷审批发放流程，促进AI技术落地于金融领域的全场景。
目前，国有大行已经具备了一定的AI能力，中小银行纷纷进行AI赋能下的数字化转型。由于银行业的业务比较复杂、数据庞大，对风控的要求较高，所以成为AI技术的主要需求方。相关数据披露，2022年中国银行业对AI技术的总投入规模将超过220亿元，而且这一数据还在逐年攀升。
除了国有大行以及部分股份制银行，大部分的中小银行是通过与AI公司合作，采购相应的产品与服务以提升运营效率和提升用户体验，助力传统金融机构向数字化方向转型。“在一段时间内，这将是行业主要的技术获取手段，且智能风控是金融业需求旺盛且AI投入较多的领域。”一位资深分析师指出。
作为与银行业耦合程度较高的行业，头部持牌消费金融公司凭借灵活、创新等优势，持续深化人工智能等新技术，实现了全业务流程的智能化、数字化，同时在贷前、中、后进行全面风险管理，搭建了完整的风控闭环。
马上消费充分发挥人工智能三驾马车“算法、数据、硬件”作用，依托海量的数据总结了一套风险管理经验，构建了五位一体的综合维度风险管理体系，同时融入自主研发的收入偿债比模型，加强风控审核机制。目前，马上消费的科技能力已经实现有效赋能，合作银行及金融机构超过200家。
长远来看，人工智能技术在金融领域的潜力巨大，应用会越来越成熟，场景也会进一步得到拓宽。而在金融数字化转型风口下，头部持牌消费金融公司将迎来更多机遇。
