深度融合實體經濟 人工智能發展可期


  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。人工智能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《中國人工智能發展報告2018》中顯示,2017年,中國人工智能市場規模達到237億元,同比增長67%,2018年人工智能市場增速將達到75%。


港股通數據專頁因應市場需要增強功能。「港股通十大成交股份資金流」表中列出淨買入(賣出)金額,並新增圖表顯示走勢,另有過去一週歷史數據供參考,讓投資者快速掌握資金流向。

  人工智能市場增長迅速


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


  實踐證明,目前,人工智能技術在醫療健康、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,人工智能落地速度更快。有關數據顯示,目前我國人工智能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,而細分到人工智能領域,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借自身在技術、市場或資本方面的優勢,積極進軍人工智能領域,發展智能化金融。


  人工智能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,人工智能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,人工智能前景可期。


  精准對接小微企業需求


  就目前的實踐來看,人工智能在智能化資產配置、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症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,需要精准把控小微企業的信用風險,在風控方面下好工夫。人工智能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,使用人工智能技術,通過大數據挖掘、構建人工智能學習算法等手段,可以更便捷、高效地對金融風險進行預測和感知,提高數據采集效率,進而對風險交易和違規行為進行有效監控。此外,應用人工智能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、投資關系、股東變化等諸多維度,進行實時信息彙總、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


  要讓人工智能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。


  制造業是人工智能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能發展的方向。據普華永道發布的報告,到2030年,因人工智能的推動,全球將新增15.7萬億美元的GDp,中國將占7萬億美元;到2035年人工智能將推動勞動生產力提升27%,拉動制造業的GDp高達27萬億美元。


  雖然人工智能屬於前沿科技領域,但我國人工智能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。要促進人工智能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,我國將完善人工智能產業發展政策體系,推動人工智能與實體經濟深度融合,將制定出台人工智能與實體經濟融合的指導意見。


  有人工智能領域專家建議,提高人工智能技術和人工智能產業向實體經濟的滲透率,可圍繞人工智能芯片及傳感器、機器人及智能硬件、智能無人系統及軟件等領域加大資金、人力和政策扶持投入,建設人工智能技術創新體系。


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