人工智能在金融领域的应用正在如火如荼的进行中。然而，应用过程也暴露出原生性创新不足的问题。中国互联网金融协会会长李东荣在2018年世界人工智能大会上指出，比如数据开放共享不充分，以及个人信息保护体系不完善等短板。总体而言，不论在中国还是在世界其他国家，人工智能本身还处在不断发展演进的过程中，其在金融领域的应用尚处于相对初级的阶段。
近年来，人工智能、大数据、物联网等新兴科技在全球掀起了一场智慧革命，不仅被各国科技公司竞相追捧，也成为社会各界关注的话题。2017年，人工智能也被首次写入中国政府工作报告中，这意味着人工智能发展正式上升到国家战略。
当前，人工智能的三大要素主要包括算法、算力和数据。而这正为中国人工智能快速发展提供可能性。
“AI不仅仅是计算机科学，更多是数学、统计学、经济学。而中国在数学方面和统计学方面一直都做得非常好，要坚持下去。”加州大学伯克利分校教授MichaelI.Jordan(迈克尔·欧文·乔丹)在上述会议上表示。
就中国而言，凭借全社会丰富的数据资源，巨大的应用需求，以及加速积累的技术能力，人工智能在金融领域的应用规模和发展速度已位居全球前列。但是仍然存在原生性创新不足，数据开放共享不充分，个人信息保护体系不完善等短板。
对此，李东荣认为，在推进人工智能在金融领域应用和发展时，需要坚持服务实体经济、切实加强风险防控、有效夯实基础设施、持续完善标准规范、做好金融消费者保护。
“人工智能的目的与价值，是把大数据加工成智慧数据，为经济发展提供新能源，为科技创新提供新依据，为管理决策提供新信息。”普林斯顿大学教授范剑青指出，当前中国大数据征信的挑战是体量较大，贷款较难。其原因主要是由于分布比较零散，业务不规模，盈利不明朗，信用比较难构建。基于此，除市场引导之外，政府对人工智能、大数据、金融科技等新兴产业的积极引导也显得非常重要。
谈及人工智能在金融领域的实践应用，范剑青认为，金融最基本的作用把投资者的钱投放到生产的地方去，生产的地方钱又安全送回到投资者，实现该过程的载体是金融市场，而智慧数据则可以提高信息效率。
“我们作为分析师或者作为整个市场和社会，很可惜的是我们没有拥有所有的数据，每个人只是拥有一小部分，数据共享变成是金融市场，提高金融效率的很重要的方面，数据拥有者对数据贡献和交流的意愿比较低，数据孤岛现象经常出现，监管也难以开展。有些金融机构和监管部门，有数据不能用，有数据不会用，有数据不敢用，这样的情况也经常发生。”范剑青认为，怎么样构造一个机制，使得大家能够达到数据共享，这显然应该是提高信息效率的一个很重要的方面。
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