人工技术作为金融业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一起推动着金融业的转型升级。本报告重点阐述了上述定义的人工智能金融行业的特征，并描述了人工智能金融行业的发展现状和未来前景。艾瑞对AI金融和金融科技的定义有明显的区别。
金融科技能带来哪些好处？
金融科技是金融业下一波发展趋势。人工智能与金融行业深度融合，把数据连接起来，通过数据来分析客户，或者说感知客户的需求，提升金融服务效率，这不仅会给金融业带来前所未有的冲击，也孕育了新机遇，对金融业影响深远，围绕客户服务创新显然已成为全球银行企业的首要目标，从网点智能化升级到智能投顾，再到后端的构建了线上线下多维服务体系，推动一个全新的智慧金融时代到来。
尽管金融科技在国内发展较晚，但发展迅猛，比如蚂蚁金服在金融科技领域领跑全球，把人工智能引入金融服务，成为全球独角兽之王，依据胡润研究院发布的大中华独角兽指数显示，蚂蚁金服估值高达1万亿元，支付宝和微信支付已深入中国每个角落，为此，传统银行业也在积极拥抱金融科技，依托IoT AI等新技术的应用，对核心流程、服务及产品进行改进，提升了客户体验，通过数字化和移动化，使得服务流程更加简单和快捷，不仅降低银行业的运营成本，也能提升服务效率，并结合数据分析能力，更好地量化金融风险，也能提高信息的安全。
AI与金融结合的时代，银行业如何开放发展？
来源：艾瑞咨询人工智能 金融（AI Finance）与金融科技在界定上存在明显不同，金融科技主要是指广义的新兴技术（大数据、云计算、区块链、人工智能）与金融业的结合。艾瑞认为人工智能 金融主要是通过人工智能核心技术（机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉）作为主要驱动力，为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对于金融行业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用，
本报告围绕上述界定的人工智能 金融行业特征展开研究分析，描绘人工智能 金融行业的发展现状及未来前景。2011-2018这八年间，我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良贷款余额较2011年12月上涨了357%；不良贷款率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势，
从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系（MPA）实施以及监管日益趋严的环境下，金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战，
人工智能 金融行业相关技术梳理人工智能与大数据等技术相互融合，共同推动金融行业发展在人工智能 金融行业中，人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的，更多的表现为相互依存的关系。大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料；云计算为大数据提供超强的运算和存储能力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交易具有更高的安全性，
人工技术作为金融业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一起推动着金融业的转型升级。人工金融行业核心技术梳理人工智能技术，帮助金融场景实现智能化。就人工智能而言，机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉在金融行业的相关场景中应用广泛。机器学习(尤其是深度学习)作为人工智能的核心，作为实现金融行业各类智能应用的关键技术，发挥着极其重要的作用。知识地图利用知识提取、知识表示、知识融合和知识推理技术，为智能应用构建基础知识资源。自然语言处理通过分析单词、句子和文本，为提高客户服务、投资研究等领域的效率提供了有力的支持。利用卷积神经网络算法，计算机技术被广泛应用于身份验证和移动支付。
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