年，图灵在一篇名为《论数字计算在决断难题中的应用》的论文中，提出了图灵机的概念，年，图灵发表了论文《计算机器与智能》，里面提出了“图灵测试”，算是一篇划时代的论文。然而，计算机史上第一个通过图灵测试的机器直到60多年后的年才出现。可也正是最近这短短的10多年时间，人工智能表现出井喷式的发展，诞生了很多新的行业，也在改变着很多已有的行业。
金融业算是人类历史上最久远的行业之一，从人们最开始的以物换物，到后来逐渐形成、完善的货币交易，到处都是金融的力量。在人工智能的加持下，人脸识别、声纹识别、智能客服、智能外呼、个性化推荐等的应用，金融业又会发生什么样的变化呢。
人工智能，如何智能
人工智能是一个宽泛的概念，而且是一个比较务虚的概念。按照维基百科的定义，人工智能是通过计算机程序来呈现人类智能的技术。当前我们所处的阶段还是弱人工智能阶段，只能通过推理、规划、知识、学习、感知可以使用和操纵机械，虽然在一些影像识别、语言分析、游戏对弈等领域超过了人类，但要实现真正的强人工智能，还有很长的路要走。
换个角度，虽然强人工智能离我们还有一段距离，但是支撑人工智能发展的技术，已经开始为各行各业赋能，这也算是相互成就的过程。比如云计算、大数据、区块链、5G通信以及机器学习等技术，在金融行业已经形成了金融智能+的理念，人工智能与金融领域的融合，正在重塑金融的价值和金融生态。
云计算是一种为用户提供按需获取的弹性资源和架构，目标是让计算资源的使用像水和电一样方便，按照部署的方式有公有云、私有云和混合云，按服务的类型有有IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）。大数据包括了数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算框架、数据分析和挖掘、数据可视化等。区块链主要是用块-链结构解决可信度问题，其一般结构包括了数据加密、时间戳等所在的数据层，组网机制，传输机制，验证机制等所在的网络层，记账方式所在的共识层，公有链经济激励的激励层，封装算法和合约的合约层，以及终端的各种应用层。5G通信的高速率、大容量、低时延等特点，也在促进着车联网、智能家居、虚拟现实、智能制造等场景落地。此外，以计算机视觉和自然语言处理为代表的机器学习也正在延伸着人类的各种感官体验。
传统金融业需要智能解决方案
传统金融行业存在诸多痛点，比如风险控制一直都是金融行业的核心，但是传统金融一直存在信息不对称，风险更新效率低，速度慢，人力成本高等问题。另外客户量、服务量大，也导致个性化服务远远不够，金融产品多，数据管理也很复杂。人工智能赋能金融的本质就是依托人工智能、大数据、区块链、云计算、联邦学习等科学技术为金融业降本增效。
传统金融行业和人工智能相结合，可以让更多数据得到有效利用，通过精准分析挖掘潜在的金融数据规律和风险，而且机器自动化能更高效的处理数据，甚至完成很多传统金融业无法想象的个性化定制。同时，人工智能还能让边际成本降低，金融业对下沉市场的扩张变得更加容易。
历史上其实已经出现过科技赋能金融的阶段，第一阶段是IT金融，主要是上世纪50年代到90年代，这一阶段金融业开始使用计算机来处理金融业务，比如信用卡，自动取款机，也是这一阶段开始使用计算机取代纸质文本来记录金融数据。第二阶段是互联网金融，主要是上世纪90年代到本世纪初叶，诞生了很多网络银行，出现了互联网保险等业务。第三阶段是近十年左右，以智能投顾、大数据征信、智能客服等为代表，人工智能开始探索银行业的核心领地。
传统金融业的智能解决方案，主要可以分为三个方向。一个是金融企业的科技转型，如招商银行以零售和本地生活服务为核心推出了掌上生活APP。交通银行业推出了手机银行和买单吧APP，医院和校园还专门推出了银卫安康和银校通支付。平安集团还就科技行业专门成立了全资子公司平安科技。另一个是科技公司布局金融行业，如蚂蚁金服、京东数科、微众银行等。还一个是传统金融机构与科技企业合作，比如在年，中国建设银行和蚂蚁金服进行了合作，中国银行和腾讯开展合作，中国农业银行和百度开展了合作，中国工商银行和京东数科进行了合作。
在这样相互交织的布局下，金融科技正在朝着规格化、普惠化、共享化、全自动化、个性化的方向发展，在政策、技术、市场、教育以及经济的驱动下，金融科技应该会在不远的将来迎来井喷式发展。
人工智能赋能银行业
银行是经营货币和信用业务的金融机构，通过发行信用货币、管理货币流通、调剂资金供求、办理货币存贷与结算来充当信用中介。根据银行的性质和职能，我国的银行可以分为中央银行、政策性银行、国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行和互联网银行。
科技赋能银行业的发展，首先就是其支付清算方式的变化，传统的支付方式主要以卡和现金为主。随着科技的发展，支付方式已经从传统的现金、纸质票据、银行卡支付，拓展到网上支付、