深度融合實體經濟 人工智慧發展可期

金融科技正廣泛應用到各個金融子行業當中，改變了傳統的金融服務方式，驅動著金融產業生態發生深刻變革。人工智慧技術作為極具代表性的新科技之一，以其突出的技術優勢，在金融領域迅速滲透，與實體經濟融合之勢也愈發凸顯。

清華大學日前發布的《中國人工智慧發展報告2018》中顯示，2017年，中國人工智慧市場規模達到237億元，同比增長67%，2018年人工智慧市場增速將達到75%。

人工智慧市場增長迅速

隨著新一輪科技革命和產業變革進程加快，人工智慧正在全球範圍內加速興起，我國一系列支持人工智慧發展的政策相繼落地，相關產業創新日益活躍，新一代人工智慧技術在國內市場迎來了新的發展機遇。

實踐證明，目前，人工智慧技術在醫療健康、金融、教育、安防等多個垂直領域已經得到了應用，也受到了各路資本的熱烈追捧。但值得關注的是，在金融領域，人工智慧落地速度更快。有關數據顯示，目前我國人工智慧市場規模年均增長率已超過40%，23.4%的投資都是在商業及零售領域。

有業內人士分析稱，按照目前披露的數據推算，金融科技行業的市場規模能達到2000億至3000億元，而細分到人工智慧領域，每年至少有300億至400億元的市場規模，年複合增長速度在20%以上。隨著市場被持續看好，行業內有越來越多的科技公司和金融機構憑藉自身在技術、市場或資本方面的優勢，積極進軍人工智慧領域，發展智能化金融。

人工智慧技術在與金融融合的過程中，能夠在多個層次提升金融服務水平。具體到應用層面，人工智慧可以有效幫助金融機構解決三大痛點：降低成本，提高服務效率，提升用戶體驗。業內普遍認為，在未來，金融業務必將逐步向智能化方向發展，人工智慧前景可期。

精準對接小微企業需求

就目前的實踐來看，人工智慧在智能化資產配置、智能化客服、智能化風險防控等方向均實現了不同程度的應用，基本涵蓋了金融業務的全流程。

當前，我國正加大力度扶持小微企業發展，引導金融機構投入更多資源解決小微企業融資難、融資貴的問題。掣肘小微企業融資的一個癥結是技術和數據的積累有限，信用記錄尚顯空白，這導致銀行等金融機構對小微企業的風控問題難以把握，難以放心地將貸款借給小微企業。

因此，發展小微金融、服務好中小微企業，一方面需要開拓渠道，創造更為多元化的金融服務手段；另一方面，需要精準把控小微企業的信用風險，在風控方面下好工夫。人工智慧技術的興起為小微企業開拓融資渠道、做好風控管理提供了更多的可能性。

蘇寧金融研究院的一份報告分析，使用人工智慧技術，通過大數據挖掘、構建人工智慧學習演算法等手段，可以更便捷、高效地對金融風險進行預測和感知，提高數據採集效率，進而對風險交易和違規行為進行有效監控。此外，應用人工智慧演算法還能對服務企業的風險進行實時跟蹤和預警，可以從資產狀況、現金流向、投資關係、股東變化等諸多維度，進行實時信息匯總、分析、建模，在此基礎上形成企業風險評級體系，對企業風險進行預警。

深度融合產業尚需時日

要讓人工智慧產生真正有效的行業效果，還需要與實體經濟的各個產業深度融合，助力傳統產業加快升級，增強金融服務實體經濟的能力。

製造業是人工智慧應用場景極具潛力的領域。有業內人士表示，產業化、應用化是未來幾年人工智慧發展的方向。據普華永道發布的報告，到2030年，因人工智慧的推動，全球將新增15.7萬億美元的GDP，中國將佔7萬億美元；到2035年人工智慧將推動勞動生產力提升27%，拉動製造業的GDP高達27萬億美元。

雖然人工智慧屬於前沿科技領域，但我國人工智慧技術發展所需的技術架構、人才儲備、實施路徑、產業生態等方面，仍然存在一些發展瓶頸。要促進人工智慧技術深度融入實體經濟，最終解決實際應用問題，還有諸多場景有待探索。

針對此種現狀，據悉，我國將完善人工智慧產業發展政策體系，推動人工智慧與實體經濟深度融合，將制定出台人工智慧與實體經濟融合的指導意見。

有人工智慧領域專家建議，提高人工智慧技術和人工智慧產業向實體經濟的滲透率，可圍繞人工智慧晶元及感測器、機器人及智能硬體、智能無人系統及軟體等領域加大資金、人力和政策扶持投入，建設人工智慧技術創新體系。

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