金融科技 课件 项目4 人工智能金融

《金融科技》FinancialTechnology项目四人工智能金融主讲教师：***教学目标1.能够理解并表达出人工智能应用的工作方法；

2.能够将人工智能对金融领域的积极影响，运用进对客户的服务中。[知识目标]1.了解人工智能的概念和发展历史；2.掌握人工智能在金融领域的应用模式；3.理解人工智能对金融领域的影响；4.理解人工智能+金融与金融科技应用的区别与联系。[能力目标]目录认识人工智能一二三人工智能在金融服务中创新模式人工智能对金融领域的影响四人工智能在金融领域的发展任务一认识人工智能一4.1认识人工智能人工智能在全球范围落地生根人工智能底层技术基础214.1认识人工智能1人工智能在全球范围落地生根4.1认识人工智能一、人工智能在全球范围落地生根

1956年夏天，美国东部的达特茅斯召开的学术会议上首次提出“人工智能”这个术语。人们首次决定将像人类那样思考的机器称为“人工智能”。2013年，谷歌公司成功收购风投企业——DNNresearch，该企业创立者杰弗里·欣顿教授正是当今人工智能领域热门技术深度学习的开创者。

2014年，谷歌又收购了英国的DeepMindTechnologies公司。4.1认识人工智能一、人工智能在全球范围落地生根2014年，中国最大的搜索引擎公司百度成立了深度学习研究院，同时聘请在深度学习领域享有全球盛誉的斯坦福大学副教授吴恩达担任研究院院长。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。4.1认识人工智能2人工智能底层技术基础4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（一）机器学习机器学习的核心原理是处理大量数据并为之进行“区分”。区分方法是要被学习的，这里的学习可以分为“有监督学习”和“无监督学习”。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（一）机器学习

有监督学习指的是事先需要准备好输入和正确输出相配套的训练数据，让计算机进行学习，直到它被输入某个数据时候能够得到正确的输出，也就是“教会”计算机正确的区分方法。这里通常都需要人来作为教师角色，来教给计算机正确的区分方法，也就是常说的分类。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（一）机器学习

无监督学习是仅提供输入数据，需要计算机自己找出数据内在结构的一种情况，目的是让计算机在大量数据中抽取出关联规则。将整体数据分为包含某项共性指标的群组，即聚类分析。机器学习的难点是“特征工程”（featureengineering），即特征量的设计，也就是机器学习在输入时候用到的变量究竟是什么。选取什么数据作为对预测对象的定量表示，将会对预测精度产生很大影响。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（二）深度学习

深度学习以数据为基础，由计算机来自动生成特征量，而不需要人来设计特征量。计算机靠高性能计算来自动获取高层特征量，并以此来对图像进行分类。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（三）自然语言处理

自然语言处理是用计算机来处理、理解以及运用人类语言。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界。从研究内容来看，自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（四）语音识别和语言合成

语音识别是实现人机交互比较关键的技术，其所要解决的问题是让计算机能够“听到”人类的语音，“懂”人类语言的意思。主要通过语音特征提取、模式匹配、模型训练等技术方式将语音转化为计算机可读的输入。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（四）语音识别和语言合成

语音合成，是将任意文字信息转化为标准流畅的语音朗读出来，让机器实现像人一样开口说话。语音合成包括：①语言处理发音；②韵律处理音强；③声学处理输出语音。随着人工智能算法的加入，音色、情感等方面的模拟得以提高，使合成的声音更加自然，一定程度下可以达到真人说话的水准。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（五）物体识别

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（六）人脸识别

人脸识别是计算机视觉应用的主要领域之一，是通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的一种方式。可将人脸识别技术划分为检测定位、面部特征提取以及人脸确认三个过程。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（七）OCR识别

OCR英文全称是OpticalCharacterRecognition，中文叫做光学字符识别。OCR利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成计算机能够接受、人又可以理解的格式。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（八）图像搜索

以图搜图，在指定图库中搜索出相同或相似的图片，适用于图片精确查找、相似素材搜索、拍照搜同款商品、相似商品推荐等场景。以深度学习和大规模机器学习技术为核心，通过图像识别和搜索技术实现。4.1认识人工智能二、人工智能底层技术基础（九）生物特征识别

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括计算机视觉、语音识别等多项技术，主要利用人体固有的生物特性，如指纹、面相、虹膜、掌纹、声纹，以及行为特征，如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。4.1认识人工智能人工智能的基础命题5-6名同学为一小组，在一张A3纸上绘制人的大脑内部，包括大脑内部的神经元、电信号、突触、神经递质。通过探讨，将“我们可以用计算机来模拟和实现人类智能”的原因结合所绘制的内容描述出来。每组进行3分钟左右展示。思考：有哪些技术是用计算机来模拟和实现人类智能？这些技术是如何实现用计算机来模拟和实现人类智能？做中学【4-1】《金融科技》FinancialTechnology项目四人工智能金融主讲教师：***教学目标1．能够理解并表达出人工智能应用的工作方法；2．能够将人工智能对金融领域的积极影响，运用进对客户的服务中。[知识目标]1．了解人工智能的概念和发展历史；2．掌握人工智能在金融领域的应用模式；3．理解人工智能对金融领域的影响；4．理解人工智能+金融与金融科技应用的区别与联系。[能力目标]目录认识人工智能一二三人工智能在金融服务中创新模式人工智能对金融领域的影响四人工智能在金融领域的发展任务二人工智能在金融服务中创新模式二4.2人工智能在金融服务中创新模式企业信用风险评级2、金融搜索引擎3、量化交易4、智能投顾5、智能客服1、自动生成报告4.2人工智能在金融服务中创新模式1自动生成报告4.2人工智能在金融服务中创新模式一、自动生成报告

自动报告生成主要运用自然语言处理技术(natruallanguageprocessing，NLP)中的两种技术:自然语言理解和自然语音生成。前者是将日常话语消化理解并转化为机器可后续处理的数据结构；后者的作用是将机器分解拆好的结构化数据，以人们能看懂的自然语句表达出来。国内外有这样几家公司，介绍如下:4.2人工智能在金融服务中创新模式一、自动生成报告1文因互联：一家智能金融技术服务提供商，主要提供自动化公告摘要、自动化研报摘要、自动化报告写作、金融查询机器人、金融搜索等智能金融核心工具。2搜狐：公司的智能报盘提供的服务包括根据交易数据进行的模版写作，并在公开领域发表。其特点是速度快，有时间优势。3今日头条：新闻写作机器人“张小明”是今日头条实验室与北大计算所联合研发而成。作为国内第一款可以报道奥运赛事的人工智能机器人，它结合了自然语言处理、机器学习和视觉图像处理技术，通过语法合成与排序学习生成新闻。4.2人工智能在金融服务中创新模式一、自动生成报告4AutomatedInsights：打产品是Wordsmith自动化报告生成平台，主要用户包括美联社、雅虎等公司。Wordsmith可以根据用户输入，找到关联数据，进而进一步丰富报告的内容。5NarrativeScience：西北大学的新闻系和计算科学系联合创立，旨在通过给定主题的数据分析，自动生成文章报告。该公司著名的数据分析平台Quill可以分析结构化数据，将人工智能与大数据进行技术融合，理解这些数据的重要性，从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容一主要面向对象为金融服务提供商4.2人工智能在金融服务中创新模式2金融搜索引擎4.2人工智能在金融服务中创新模式金融搜索引擎二

金融面临的具体问题集中在“价值判断”和“风险评估”这两个大问题上。金融决策的特点是要考虑的因素实在是太多。人工智能想要解决的问题是，如何也能让机器像人一样进行判断。这也就意味着，需要依次解决五个问题。4.2人工智能在金融服务中创新模式金融搜索引擎二

第一个问题是从物理世界获得数字化的数据。第二个问题是从“脏数据”中获得“干净数据”。第三个问题是从数据中辨认出经济“实体”。第四个问题是发现经济实体之间的关系，形成知识图谱。第五个问题是在知识图谱的基础上表达业务逻辑。4.2人工智能在金融服务中创新模式金融搜索引擎二

金融搜索服务的实质在于提供优质的、经过整理的金融数据，让金融数据更可信、更好用、更容易被发现和获得。

专业的金融搜索引擎需要具备的特点是干净、尽可能降低噪声、界面简洁、会联想关键词之间的潜在关系、多维度的数据过滤和排序以及异常事件提醒等，只展示最有价值的数据。4.2人工智能在金融服务中创新模式3量化交易4.2人工智能在金融服务中创新模式三、量化交易

量化投资意味着采用数据和模型的方法对投资组合进行预测和管理。量化投资实际上也是概率的游戏，主动投资管理人将自己对市场的理解和判断进行系统科学的表达，利用程序的执行来克服心理学上的弱点，从而以大概率获得超额收益。模型建立的本质是对大量数据的统计分析，即大数定理，收益依据来源是分析特定股票池中所有样本所呈现的统计意义上的规律。目的是通过寻求有利的阿尔法因子去获得超额收益。4.2人工智能在金融服务中创新模式三、量化交易量化投资的游戏规则建立在简单的框架之下：①市场几乎是有效的，但不是完全有效；②量化投资实现的是统计意义层面的套利机会；③量化投资分析应建立在坚实的逻辑和理论基础之上；④量化模型在一定时期内应呈现持续且稳定的表现；⑤相对基准的超额收益只有在不确定、足够小的情形下才有意义。4.2人工智能在金融服务中创新模式三、量化交易

量化投资在中国正处于蓬勃发展时期。同时，倡导和实践价值投资理论是改善A股投资环境的关键手段之一。利用价值投资和择时策略可以帮助投资人发现被低估的股票，也能帮助市场决策者制定更为合理的制度。4.2人工智能在金融服务中创新模式4智能投顾4.2人工智能在金融服务中创新模式四、智能投顾

智能投顾是用机器和程序替代人力，把复杂的被动投资决策自动化。智能投顾主要采用被动投资策略管理资产，它主要通过问卷提问方式了解客户，结合个人投资者的理财目标和风险偏好，代替客户合理配置以交易所交易基金(exchangetradedfunds，ETF)为主的资产，赚取β收益。（β收益是美国经济学家WilliamF.Sharpe等人提出资本资产定价模型(CAPM)，该模型中提出股票投资中期望收益与风险之间的关系，并引人B系数来表述股票期望收益随股票市场收益变化的敏感度，即对投资所承担的不确定风险的种补偿。）4.2人工智能在金融服务中创新模式四、智能投顾

智能投顾降低了交易门槛，让更多的客户享受到投资顾问的服务。智能投顾的投资标的通常以ETF基金为主，被动管理的指数成分股作为基金投资组合基础，基金经理人既省去了特定的投资研究分析费用，也倾向于长期持有证券而不需要频繁交易，因而其交易成本也相对较低。4.2人工智能在金融服务中创新模式四、智能投顾

智能投顾原则上会为客户提供信息更为透明的公平服务，理财服务过程为程序执行的过程，不会出现因为人工投资顾问因为私利而误导客户操作的现象发生。智能投顾在金融产品选择范围、收取费用等方面都需要被充分披露，客户随时可查看投资信息，这在一定程度上减少了道德风险。4.2人工智能在金融服务中创新模式四、智能投顾

智能投顾服务会动态跟踪和调整为客户指定的投资组合策略。投资组合再平衡指当资产组合在随着市场变化而偏离目标投资配置时，智能投顾会定期自动通过买进或卖出，将组合占比重新复原到目标投资配置比例。智能投顾可以根据用户问卷调查和市场情况自动调整配置比例，大幅提升效率，降低成本。4.2人工智能在金融服务中创新模式5智能客服4.2人工智能在金融服务中创新模式五、智能客服

智能客服是指能够与用户进行简单问题答复，通过人机交互解决用户关于产品或服务的问题。自然语言处理技术成熟度在各类人工智能技术中成熟度较低，但在客服领域中能够发挥较高的价值。以大数据、云计算特别是人工智能技术为基础智能客服加速企业客服智能化，依靠知识图谱回答简答重复性问题，减少人工客服使用，提升客服效率及效果。步骤1：5—6名同学为一小组，选择一个人工智能在金融领域的应用，描述该应用的工作方法，并制作PPT，展示给大家。4.2人工智能在金融服务中创新模式做中学【4-2】人工智能在金融领域的应用《金融科技》FinancialTechnology项目四人工智能金融主讲教师：***教学目标1．能够理解并表达出人工智能应用的工作方法；2．能够将人工智能对金融领域的积极影响，运用进对客户的服务中。[知识目标]1．了解人工智能的概念和发展历史；2．掌握人工智能在金融领域的应用模式；3．理解人工智能对金融领域的影响；4．理解人工智能+金融与金融科技应用的区别与联系。[能力目标]目录认识人工智能一二三人工智能在金融服务中创新模式人工智能对金融领域的影响四人工智能在金融领域的发展任务三人工智能对金融领域的影响三4.3人工智能对金融领域的影响新金融利用人工智能推动金融创新发展人工智能对金融创新的积极影响3214.3人工智能对金融领域的影响1新金融4.3人工智能对金融领域的影响一、新金融

新金融是指传统的金融业务在与互联网技术包括大数据、云计算、人工智能技术的融合下，产生新的金融生态、金融服务模式和金融产品。第一个角色是资金需求方，第二个角色叫做资金供给方，第三个角色是金融中介，第四个是管理机构。这四个角色面临的挑战分别是安全、风控、获客、效率。4.3人工智能对金融领域的影响一、新金融

首先对于安全来说，主要包括几个维度的安全，一是金融监管领域问题，二是金融本身的系统安全，三是互联网本身的技术安全。第二是风控，各个金融机构，无论是银行、互联网金融平台，还是私募基金、保险等，都会面临风控问题。4.3人工智能对金融领域的影响一、新金融

第三个挑战是获客，获取服务和服务客户，这里面会涉及到客户大数据画像；第二个维度就是智能定价；第三是客服机器人。第四个挑战是效率，人工智能和大数据在效率上第一个是业务的自动化，第二就是中介会越来越少，会被优化掉。4.3人工智能对金融领域的影响2人工智能对金融创新的积极影响4.3人工智能对金融领域的影响二人工智能对金融领域的影响1、促进金融服务主动、智慧随着人工智能的发展，传统金融服务方式发生转变，诸多金融机构利用人工智能技术主动出击，通过网银、APP获取客户信息，及时挖掘客户潜在金融价值，积极开展主动式金融服务。互联网金融服务已逐步占领市场，主要原因就是网络金融基于人工智能进行需求分析，促进金融服务更加主动、更加智慧。4.3人工智能对金融领域的影响二人工智能对金融领域的影响2、提高金融数据处理效率利用大数据技术读取、分析和处理海量数据信息，从而实现对金融机构数据的应用，让数据成为金融机构开展业务的重要参考。同时，人工智能提高数据处理效率，实现金融数据建模，将非结构化图片、视频等转化为结构化信息，并对相应数据进行定量和定性分析，既充分利用了金融行业的海量数据，又提升金融处理效率。4.3人工智能对金融领域的影响二人工智能对金融领域的影响3、提升金融风险控制能力人工智能、大数据技术开启了风险管控的新篇章，金融机构通过全面的数据分析、构建模型，预估风险来源和风险系数，并制定相应的预防措施。人工智能在风险控制领域的应用，不仅提高金融机构风险控制的能力，更降低了风险控制的成本，有效提升了金融机构的安全度和稳定性。4.3人工智能对金融领域的影响3利用人工智能推动金融创新发展

人工智能是未来支撑金融行业发展的关键，国家应加快人工智能布局，制定符合我国发展需求的人工智能战略。金融产业也需注重人工智能人才的培养，确保相关人才既懂金融，又懂技术，做好人才储备工作，努力实现将人工智能技术优势与金融产业发展相融合。4.3人工智能对金融领域的影响三、利用人工智能推动金融创新发展（一）制定科学的人工智能发展战略

金融行业发展必须坚持以客户为本的服务宗旨，在未来发展过程中，金融行业主要客户群体是“90后”，金融机构应利用人工智能挖掘“90后”客户群体金融需求，基于社交网络数据、消费习惯数据，对客户群体进行分析，准确把控客户金融需求，找准客户金融偏好。4.3人工智能对金融领域的影响三、利用人工智能推动金融创新发展（二）坚持以客户为本的服务宗旨

金融机构必须清楚地认识到人工智能存在技术风险和安全隐患。当人工智能产业快速发展时，其风险往往容易被忽视，金融机构不能完全依赖人工智能开展金融服务，当遇到复杂多变的金融状况时，仍需要坚持人工金融服务。4.3人工智能对金融领域的影响三、利用人工智能推动金融创新发展（三）警惕人工智能技术风险和安全隐患

同时，即便客户选择人工智能金融服务，也需配合密码、手机验证等方式，确保客户金融资产绝对安全。此外，金融机构在利用人工智能开展业务时，要对人工智能进行监督和管理，及时核对人工智能办理的金融服务，确保相应的数据信息准确无误。4.3人工智能对金融领域的影响三、利用人工智能推动金融创新发展（三）警惕人工智能技术风险和安全隐患4.3人工智能对金融领域的影响人工智能对金融领域的影响步骤1：5—6名同学为一小组，寻找人工智能对金融领域积极影响的案例，描述其积极影响，并制作PPT，展示给大家。做中学【4-3】《金融科技》FinancialTechnology项目四人工智能金融主讲教师：***教学目标1．能够理解并表达出人工智能应用的工作方法；2．能够将人工智能对金融领域的积极影响，运用进对客户的服务中。[知识目标]1．了解人工智能的概念和发展历史；2．掌握人工智能在金融领域的应用模式；3．理解人工智能对金融领域的影响；4．理解人工智能+金融与金融科技应用的区别与联系。[能力目标]目录认识人工智能一二三人工智能在金融服务中创新模式人工智能对金融领域的影响四人工智能在金融领域的发展任务四人工智能在金融领域的发展四4.4人工智能在金融领域的发展1423人工智能产业发展概况人工智能+金融：颠覆性重塑金融业人工智能+金融行业前景广阔AI改变金融：人工智能落地场景，引领金融智能化4.4人工智能在金融领域的发展1人工智能产业发展概况4.4人工智能在金融领域的发展

第一波互联网AI浪潮是以互联网信息为中心，提升大数据价值，为信息的检索、分发、共享与交换赋能。这个阶段已经到来。人工智能在早期最有效率的应用场景是互联网世界中信息密度最高的地方，例如搜索引擎、广告系统、社交网络、电子商务网站等。一人工智能产业发展概况4.4人工智能在金融领域的发展

第二波商业应用AI浪潮是以业务流程为中心，激活已有的数据，创造商业价值，在行业核心业务中扮演“大脑”角色。目前我们正处于这个阶段发展的早期。判断行业能否利用人工智能技术提高自身业务流程效率，降低成本，取决于该行业是否已经建立并完善了大数据流程。一人工智能产业发展概况4.4人工智能在金融领域的发展

第三波新数据、新模式AI浪潮旨在连接线上、线下，通过传感器收集更多数据并产生全新流程和商机，将彻底改变我们和世界之间的互动体验以及模糊数字世界和现实世界之间的分界。在人工智能时代，集成了人工智能技术的智能传感器是打通线上、线下业务的关键。一人工智能产业发展概况4.4人工智能在金融领域的发展

第四波自主化、自动化AI浪潮中，人工智能将被嵌入到硬件产品中，与应用场景、与人们身边的智能设备结合起来，紧密集成，而且不仅局限于软件和数据的应用，也会操控硬件。自动驾驶是最有想象力和商业价值的人工智能应用场景之一。一人工智能产业发展概况4.4人工智能在金融领域的发展2人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式，正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新。4.4人工智能在金融领域的发展1、“头雁”带动效应凸显

移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术应用正在日趋成熟，发挥各自优势，共同为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。从技术层面看，人工智能(AI)本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策的能力。人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”，让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”，通过自学的方式获得判断的规则。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展1、“头雁”带动效应凸显

业内普遍认为，银行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。未来，人工智能的飞速发展，实现批量人性化和个性化服务客户，这对于身处服务价值链顶端的金融业必将带来深刻影响。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展2、场景应用逐步深化

人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。AI在金融业的应用，主要集中在智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控等七大场景。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展2、场景应用逐步深化在金融服务诸多环节中，智能客服的应用是最为广泛的。智能客服在电话场景当中主要表现为机器管理和语音问答分析，还有一种是文本机器人，主要应用在搜索方面。人工智能通过深度学习文本中的对话、语音对话，再针对于线上的场景加以应用。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展2、场景应用逐步深化

在智能投顾方面，2016年年底，智能投顾产品“摩羯智投”在招商银行手机APP上线，由此，智能投顾开始逐渐从实验性技术转变为主流趋势，成为银行、券商、保险等金融机构的标配型服务。两年多来，银行系智能投顾产品扩容迅速。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展2、场景应用逐步深化

“人工智能+风控”这一组合被认为是人工智能在金融领域中最有想象力的环节。将风控引入智能科技，使得贷前审核、贷中监控和贷后管理等环节都能提高金融科技产品质量及服务效率，智能风控还能促进风险管理差异化和业务人性化。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展2、场景应用逐步深化

未来，智能风控将在信贷、反欺诈、异常交易检测等领域充分发挥作用，为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供坚实的技术支持。当前，世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。有分析认为：人工智能技术将成为移动互联网时代向万物互联时代过渡的突破点。二、人工智能+金融：颠覆性重塑金融业4.4人工智能在金融领域的发展3人工智能+金融行业前景广阔

人工智能技术在金融行业的发展得益于多种因素。随着我国经济平稳增长，第三产业的增长速度不断提升并成为拉动经济增长的主要力量，在不断促进新兴技术行业进一步发展的同时，使得金融在生活中的渗透程度逐渐加深，需求也日趋强劲。同时，不良贷款余额的增加也在倒逼金融机构采取更加有效的风控措施。4.4人工智能在金融领域的发展三、人工智能+金融行业前景广阔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。

当前人工智能＋金融行业的发展需要攻破几个主要壁垒。①高端人才储备方面；②金