人工智能应用的快速发展，将带动各产业规模高速增长。在智能语音服务方面，语音通信产业的智能化转型不仅能够提高各类语音通信服务的工作效率，同时还能挖掘客户数据、分析和优化，进而大幅提升客户服务体验和满意度，为语音通信产业带来更大价值。

　　科技赋能，对财富管理全方位把控

　　随着互联网技术的不断成熟以及互联网普及率的大幅提升，互联网金融迈入了长达十余年的快速生长期。

　　随着风险事件频发、获客成本增加、监管趋严，互联网金融开始通过科技寻求转型，其重心由原来的获客、前端渠道，逐步转移到产品设计、风控、合规等领域。

　　就数字财富管理而言，在产品设计上，主要体现在智能投顾方面，通过线上手段形成透明化、操作便捷的人机交互界面，降低人工交互成本，对客户交互的渠道、数据和信息统一整合，同时通过大数据和机器学习，获得比人更快、更精准的投资组合决策能力，如招行“摩羯智投”；在风控上，大数据、人工智能等技术可以帮助财富管理机构更了解客户的基本信息、风险偏好、财富管理的诉求，通过适当性原则，识别合格投资人，匹配相应产品，如陆金所KYC系统；在合规上，将数字技术应用于金融监管，提出并研究“监管沙盒”这一具体的监管模式。

　　金融科技的效能正在逐步扩大，一方面对财富管理全价值链进行改造升级，另外一方面，借由改造，实现降本增效、客群延展、提升服务和控制风险，不仅让投资者获得更优质的服务，也为财富管理行业带来长足发展。

　　金融与AI融合再融合 加大传播力度

　　“大数据环境下，金融行业面临巨大挑战，信息密度、深度和广度都有明显的增加，自然而然就需要数据智能来提升市场效率跟决策力。

　　数据智能在金融里面有许多应用，从商业银行的消费金融、财务风险、客户管理、风险判别，到证券市场的量化交易、智能投顾、风险防范和信用评估，还有保险业的信用管理、诈骗分析、获客分析、保险精算，监管职能里面有风险评判、智能监管、预警分析、政策评估。机器智能可以降低劳动力成本，减少信息不对称性，提高预测能力。”

　　“金融市场的风险触发机制更为复杂，个体风险和系统性风险相叠加，数据来源多元化，行为更为紧密，除市场内的交易数据之外，还有市场外的社交网络数据，影响范围更广，传播速度更快。

　　智慧数据可以提高信息效率，但是依旧需要不断地融合、整合、发展，最终在金融与人工智能领域融为一体才能走的更快、更好！

　　金融市场人工智能展望

　　据东方盛世了解，2017年10月，全球首只人工智能ETF（AI Powered Equity ETF）上市交易，该ETF利用IBM Watson超级计算机进行大数据处理，并分析美国境内投资机会，对股票投资进行主动管理。ETF利用人工智能和机器学习，对全美6000多家上市公司进行分析，构建上百万份资料和众多金融模型，从当前经济形势、未来趋势以及公司重大事件等方面进行深度分析后，再挑选出几十只股票的投资组合。

　　金融市场千变万化，参数之多难穷其尽，人工智能虽崭露头角却仍然任 重而道远，但是人工智能地位日益“做大”的趋势不会改变。可以预见的是，也许在不久的将来，市场上大部分业绩优异的基金背后其实是人工智能的机器人在管理。

　　人工智能在金融领域“科学投资”方面的应用需要把人类智能与机器智能进行有效的整合，才能更好的推动产业发展。大岩资本投研团队在理论和实践上，特别是在中国的金融市场里，也正在积极探索人类智能和机器智能的真谛，在为投资者谋利益的同时，也希望给金融市场的生态优化作出应有的贡献。