当下，随着5G、物联网、人工智能等新型技术的出现，科技逐渐成为各业态实现跃迁式发展的新引擎，实体经济也不断被智能科技所推动前行。而技术之间的相互作用、相辅相成催生了金融服务的新观念与新模式。

金融行业天然地要与数据打交道，这也促使其成为人工智能重要的渗透与落地场景之一。科技企业与金融行业走向深度共建，智能金融应运而生，为传统金融机构业务带来了新的变革。

技术升级智能金融方兴未艾

智能金融是一个非常宽泛的领域，它具有广泛的应用。从全球智能金融的发展趋势来看，人工智能、大数据、物联网等信息技术在金融领域的应用，不仅局限于金融业务本身，而且已经向监管、消费权益保护等方向拓展，特别是在反洗钱和反欺诈等领域，很多金融机构都使用到了机器学习技术。

今年上半年，英国央行发布的《未来金融：英国金融体系展望回顾及对英格兰银行的影响》报告中也指出，金融科技等新兴技术的出现不仅能够提高金融服务效率，提高金融普惠性，还推动金融活动逐渐由以银行为主转变为以市场为基础。而基于机器学习的自动决策已经成为当今技术中最重要的趋势之一。

清华大学计算机系教授、中国计算机学会副秘书长陈文光认为，智能金融实际上就是信息化、自动化在金融领域应用的一个自然延伸，是把大量的机器学习、人工智能，特别是最新涌现的深度学习方法应用到金融的各个领域中。

从机构的实践来看，如当前落地较为广泛的刷脸支付，就涉及了神经网络与神经元分类等技术，而客服机器人则涉及了深度学习、自然语言处理等技术。

技术需要快速迭代才能为行业发展注入强大动能。在业内人士看来，神经网络、深度学习等技术能引入的信息较少，可解释性相对较差，当前已有不少互联网公司、科技企业将发展方向瞄准了图神经网络。

不过，尽管信息技术与金融正在走向更深层次的融合与发展，智能金融方兴未艾，但目前在全球范围内，智能金融领域还没有相应的比较完善的监管和法律条例，智能化手段的运用要面临着来自外部环境与公司内部的双重挑战。

挑战犹存强化金融风险防控能力

可以看到，当前以银行为代表的传统金融机构正加速数字化、智能化转型，在实践中，通过大量智能技术的应用，来推动业务发展、产品创新以及服务流程的改变。未来，虚拟和现实的交互体验将是金融机构在提供金融服务时的首要选择。

有业内人士表示，在金融机构发展智能金融的过程中，存在的难点大致有三个方面：一是亟须观念上的转变，传统金融机构要从上到下、从管理者到产品设计者及客服员工加强向互联网思维转型；二是需要充分考虑金融科技与市场的成熟度；三是要打破行业壁垒，实现跨行业的协同。

科技为金融行业带来的改变最核心的部分是风险控制问题，而这也是智能金融所面临的一大挑战。度小满金融副总裁许冬亮认为，智能金融在发展中遇到的挑战是技术在深入应用中的风险防控。如何保证机器学习模型的数据稳定性，如何平衡解决风险与扩张规模、提高效率之间的关系，都是需要关注并解决的问题。

当前，全行业正在探索形成以技术为基础，对客户描绘更准确、全面的数据生态，以及精准、高效的风控体系。金融科技的实质是金融，要遵循金融发展的本质，强化风险控制。

“正确地引入相关科技，实际上可以有效降低风险，而不是增加业务风险。”在陈文光看来，新科技不是必然会带来风险的，发展金融科技一个很重要的目标就是要做更好的风险控制，如果有更多的数据以及更好的方法可以处理这些数据，那么机构在风险控制方面可以做得更好。

稳健发展完善评估与监控体系

当前，我国金融业已经进入到由“互联网+”到“智能+”驱动的智能金融发展新阶段，金融科技正在重塑金融生态，需要金融机构从根本上直面挑战，构建面向未来且更具新时代的发展模式。

面对挑战，有专家建议，一方面需要国家政策的积极引导，建立、健全容错试错机制，同时推进体制机制的创新；另一方面，还要继续加强科技和金融业务、场景的融合，持续推进数字化转型，加强金融同业在技术、场景、数据和服务方面的合作，实现信息与资源的共享，促使金融机构由竞争对手向合作伙伴转变，科技企业与金融机构以及金融机构之间构建利益共同体，助力实体经济发展。

对于金融机构而言，效能的提升仅仅是智能化所带来的一部分效益，通过数字化转型为机构带来的整个运营模式的转化，具有更加重大的意义，需要在巩固传统优势的基础上，去积极拥抱新的技术。

然而，随着金融机构数字化转型步伐的加快，在金融科技层面的创新过深与过快，会影响到金融业态的安全发展，如果放开限制，也会导致风险的集聚。对此，许冬亮认为，在智能金融相关技术应用的过程中，需要有相对系统和完善的评估体系与监控体系，避免问题发生时的后知后觉。此外，还需要逐步释放金融科技的创新与试验，使风险逐渐得到缓释，保持合理的发展节奏。