在6月25日召開的招商銀行股東大會上，招商銀行行長田惠宇表示，招商銀行正在探索銀行3.0模式，即大財富管理的業務模式+金融科技的運營模式+開放融合的組織模式。
越來越多的金融機構加大對金融科技投入。近日，北京產權交易所披露建信金科增資項目成交公告顯示，建信金科已引入中央結算公司、國開金融、上海聯銀創投3家新股東，3家公司分別投資2.5億元，分別持有建信金科增資后2.5%股權。融資后的建信金科估值100億元。
“對于一個國家或地區而言，金融科技基礎設施的完善程度將是未來的核心競爭力。”北京金融控股集團董事長范文仲在《中國金融》2021年第10期的署名文章中指出，現在數據作為核心的經濟資源，搜集、處理、應用數據的平臺已成為基礎設施，這些金融科技基礎設施的完善程度將決定國家和地區的核心競爭力。
麥肯錫發布《麥肯錫中國金融業CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech 2030：全球金融科技生態掃描》指出，金融機構要抓住人工智能、區塊鏈、云計算、物聯網、超自動化（Hyper automation）等七大技術趨勢。在人工智能領域，自動因子發現、知識圖譜和圖計算，以及基于隱私保護的增強分析將發揮更大價值；智能客服、智能投顧、客戶圖譜、產業圖譜、智慧營銷和風控、反欺詐和智慧決策等領域的應用將越來越廣泛。
人工智能及其在金融科技領域的應用已經引起各界的廣泛關注。然而，市面上并沒有多少可以推廣應用的獨立人工智能案例。
“雖然對很多金融機構而言，人工智能應用仍然較為零星，且往往只針對特定用例，但越來越多銀行業領軍者已開始通過系統性方法部署高級人工智能，并將其整合到貫穿前后臺的數字化經營全生命周期之中。”麥肯錫在上述報告中估計，AI技術每年可為全球銀行業創造高達1萬億美元的增量價值。
拐點將至
斯圖爾特·羅素（Stuart Russell）在其作品《AI新生》中寫道，人工智能的起源可以追溯到很久以前，但它正式啟動是在1956年。兩位年輕的數學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）和馬文·明斯基（Marvin Minsky）說服了著名的信息論創始人克勞德·香農（Claude Shannon）和IBM（國際商業機器公司）第一臺商用計算機的設計者納撒尼爾·羅切斯特（Nathaniel Rochester）加入他們，一起在達特茅斯學院組織一個暑期項目。
然而，直至2011年前，人工智能研發和實踐幾經波折后才迎來第三次發展機遇期。
“我們一直說人工智能處于爆發式增長的前夜，一句話總結過去的發展，我覺得人工智能發展很快，算法模型取得了新的突破，但是人工智能和產業與行業的結合，我們四個字是方興未艾。”6月23日，華為中國云與計算昇騰生態發展部部長史沛在2021第四范式發布會暨企業智能化轉型峰會上表示，當前正在從AI+行業到行業+AI的新的轉變。
“今天可能人工智能找到了又一個臨界點，這個臨界點來自于人工智能在各個行業的落地，基于AI決策幫助企業經營從量變到質變，創造了真正的價值。”第四范式創始人兼首席執行官戴文淵在上述峰會中表示，很多企業已經看到人工智能或數字化轉型帶來的質變，以消費互聯網互聯網為例，抖音、快手就是典型。
人工智能的臨界點在什么時候產生？
“這個臨界點就是能夠把邊際成本降到幾乎為零的時候，這個時候就產生了質變。”戴文淵稱，千人千面的內容分發并不依賴于任何的人工，邊際成本幾乎為零。當邊際成本降到幾乎為零的時候，企業用固定的成本能夠獲得的用戶數幾乎是無窮大的，這個時候就獲得了一個質的提升，企業的用戶數和規模就能獲得巨量的成功。這就是為什么今天抖音、快手這些消費互聯網為代表的企業能獲得成功的原因。
AI三駕馬車
大數據時代，數據已經成為個人或企業的核心資產，數據資產化趨勢明顯。數據將會對互聯網、金融、醫療、政務等多個行業的發展發揮越來越重要的作用，并推動經濟發展。
“據統計到2025年中國數據量達到48.6ZB，占全球數據量的25%以上，成為全球最大的數據圈。2025年AI中國服務器市場達到66億美金，這是非常大量的投入。這些數據的增長和算力的投入能否發揮其應有的價值呢？以現在的情況看很難。”第四范式AIOS產品負責人黃纓寧稱，企業轉型過程中所需的能力眾多，為了讓AI在企業智能化進程中發揮價值，必須具備集應用、數據、算力為一體的能力模型。應用、數據、計算，三者需要相互聯接，其中任何一個出現問題，另外兩個都無法發揮作用，整個智能化體系將會失效。
在上述峰會上，第四范式發布了企業級AI操作系統4Paradigm Sage AIOS 2.0及企業級智能應用市場4Paradigm Sage App Store，聯接打通了應用、數據、算力三者間的屏障，此外，為了支撐企業全面的智能化轉型，以Sage AIOS App Store平臺為基礎，擴展為應用聯邦、數據聯邦、算力聯邦三大網絡。未來，第四范式將繼續做好應用、數據和算力之間的聯接，做好企業與合作伙伴、企業與開發者社區之間的橋梁，聚力支撐企業的智能化轉型，最終實現企業質變的新范式。
與其他行業相比，AI算法在金融業中將更規范。今年3月26日，人民銀行發布并實施《人工智能算法金融應用評價規范》（下文簡稱《規范》），這是一部由人民銀行提出，全國金融標準化技術委員會歸口的文件，規定了人工智能算法在金融領域應用的基本要求、評價方法和判定標準，適用于開展人工智能算法金融應用的金融機構、算法提供商及第三方安全評估機構等。該文件從安全性、可解釋性、精準性和性能方面開展AI算法評價，適用對象分為資金類場景和非資金類場景。
《規范》指出，AI算法安全性為算法在金融行業應用提供安全保障，是決定AI算法是否可用的基礎，只有在滿足安全性要求的前提下才能在金融領域開展應用。AI算法可解釋性是判斷算法是否適用的重要依據，可解釋性越高算法內在邏輯、技術實現路徑、決策過程、預期目標越明晰，算法更易于被理解、匹配、應用和管理。AI算法精準性和性能是評價算法應用效果及目標預期的主要因素，一般而言精準性和性能越高算法應用效果越好。
麥肯錫的報告顯示，算法只是人工智能的一部分，要發揮人工智能的競爭優勢最終還是靠數據。人工智能的普及讓金融業確實體會到數據、特別是傳統運營上沒有采集的客戶行為數據的重要性，這將推動金融業與非金融業的聯盟，體現了生態圈金融的重要性。
實際上，AI的金融應用場景正逐步展開。6月16日，平安普惠宣布推出其AI智能貸款解決方案“行云”，該系統以人工智能為核心，對小微信貸流程進行改造，可實現最少零文字輸入、全程擬人AI面對面服務體驗、大幅降低等待時間，將小微客戶借款申請流程平均耗時下降了44%。
據平安普惠創新管理部總經理阮蓉介紹，小微信貸無抵押借款流程行業平均用時60分鐘，期間需要超過300字段的文本輸入，60余個申請頁面，還有6個需要等待的環節。鑒于此，平安普惠從2020年便開始研發，將人工智能應用到小微金融服務中，以打通服務堵點，提升服務體驗。目前“行云” AI智能貸款解決方案已經在平安集團兄弟公司中實現輸出并實際應用，未來將輸出給更大范圍的信貸服務機構。
30萬人才缺口
“任何平臺、算法、工具不可能自己運行，歸根到底面臨我們的最大挑戰是人才短缺。”第四范式金融事業部總經理稱，目前全球高級AI人才每年新增數量千人左右，全球每年AI場景的增加是數以百萬計。各類高校和研究機構不斷提升AI人才的培養，但是金融機構純研究型人才不足以支撐業務的創新。各家金融機構在想方設法找既懂業務又懂技術的復合型人才。
麥肯錫的報告則顯示，盡管金融業每年在“銀行變革”技術舉措上投入數十億美元，但很少有銀行能夠成功地在全組織范圍推廣和擴展AI技術應用。在銀行所面對的各類阻礙中，缺乏明確的AI戰略最為常見。很多銀行也面臨另外兩項挑戰，首先是核心技術和骨干數據薄弱，其次是運營模式與人才戰略過時。部分領先金融機構采取成立創新實驗室的方式，跨業合作探索顛覆式創新。但創新實驗室往往獨立于主營業務或部門進行運營，在里面工作的多數都是科技技術背景、設計背景、數據科學背景的人才，而非傳統金融背景類人才。
“現在人才缺口30萬，未來五年缺口會越來越大，三十萬增長到一百萬，有報告說是五十萬到數百萬。使用AI的公司越來越多，但是人工智能供給的速度并沒有同步增長。”第四范式聯合創始人 首席研究科學家陳雨強稱，目前AI人才分布非常集中，北上杭深占了80%以上的AI人才的供給，而且行業分布也很集中，90%都是在互聯網行業。如果企業不在北上杭深，不是互聯網的企業，則對AI行業人才的稀缺程度就更成問題了。
