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金融企业和人工智能结合会经过哪些过程
金融企业和人工智能结合会经过场景和数据不断推进科技的平民化的过程。
分析：AI+金融融合过程中，场景和数据扮演着重要作用，未来要不断推进科技的平民化，这也意味着银行的科技不再是简单得服务本身，而是开始赋能银行的客户，服务城市的数字化。实际上，城市是最好的一个核心场景，可促进社会整体生产要素的高效协同和资源配置的优化。
相关意义：
经常性的业务，如客服、报表制作等，可以用现代AI完成；相比之下，决策分析层面的AI就很不同，如在线管理、反洗钱、反欺诈、网络安全、合规等等，这些都是非常复杂的业务，在当前很难实现全面智能自动化。
整个布局就是基于场景去考虑问题，这与银行传统的靠产品、靠流程、靠管理，完全是两个概念，其背后就是数据驱动。
李东荣：促进金融与人工智能融合发展
中国互联网金融协会会长李东荣
李东荣认为，人工智能在金融领域的不断应用要正视问题和挑战，妥善应对。他指出，目前数字中国的建设和经济数字化转型是我国经济 社会 发展的重要内容，金融业数字化转型作为发展数字经济的重要内容，正日益成为一项各方高度关注的议题。
谈到新时代下人工智能带来的机遇和挑战，李东荣提出了五点想法：
一是要坚持服务实体经济，为实体经济服务是金融的天职和宗旨。李东荣表示，金融业应用人工智能，应该围绕金融供给侧结构性改革的要求，在现代化的经济体系建设过程中挖掘有效的金融需求，发挥人工智能的优势，从而选择比较适用的金融场景。
二是要切实加强风险防控。李东荣表示，金融机构应该按照监管的要求和自律标准，切实改进加强数据保护、模型选用、应急处置等方面的工作，筑牢风险防控的防线。
三是要有效夯实配套基础。要建立完善人工智能在金融领域应用的基础法律制度，要特别注意解决好隐私保护、数据安全、算法模型、责任主体认定等共性难题。
四是要持续完善标准规范。他指出，要加强人工智能的标准体系建设，以增强技术应用的安全性、合规性和互操作性为重点，逐步建立起智能金融领域的产品服务、行业管理、安全保障等方面的标准规范。
五是要做好金融消费者保护。通过提高举报、投诉、仲裁等渠道的便捷性和可获得性，依托信息披露、风险提示等手段，来增强人工智能技术应用和金融服务全过程的透明度，从而完善金融消费者的保护、相关法律制度和工作机制。
李荣东表示，“我们期盼 社会 各界共同努力、共同促进金融与人工智能更好地融合发展，为服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革积极贡献力量，通过人工智能使金融服务更加便利，使人们的生活更加美好。”
据悉，腾讯夏季达沃斯主题夜话由腾讯新闻·原子智库与北京大学国家发展研究院联合举办，主题为“融合·迭新——数字驱动下的金融与消费”。
人工智能在金融领域的应用有哪些
在金融中，获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变。
以较容易理解的客服为例，传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本。
在这一方面，传统金融机构并不都具备这样的技术实力，但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发，并将研发成果输出给金融机构，形成了良性循环。例如，百度就已经开始利用多年积累的自然语言处理技术，向传统金融机构赋能。利用人工智能，更好地理解用户意图，通过多轮会话的形式解决用户的提问，使用户体验大大提升。
人工智能在金融领域的应用
人工智能在金融领域的应用如下：
1.智能客服
智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。
线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。
线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。
2.生物识别
生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。
人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。
指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。
虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。
3.智能投顾
智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。
对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。
对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。
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