从电子化、数字化时代一路走来，时至今日，中国金融行业已跨越至智能化时代，形成了人工智能技术与金融业深度融合的新业态，在银行、保险等传统金融业中，技术创新催生出了智能投顾、智能风控、供应链金融、金融区块链、第三方支付、监管科技等一系列新兴领域。“金融科技成为中国可能走向并跑和领跑世界的一个重要领域，值得在人工智能时代花大力气推进。”10月16日，在以“普惠金融智能共创”为主题的2020全球人工智能大会智能金融高峰论坛上，中国工程院原常务副院长潘云鹤表示，新冠肺炎疫情防控期间，“非接触式”金融服务加速推广，智能金融技术加速发展，应用加速落地。面对人工智能、大数据、云计算等技术带来的剧烈变化，金融机构正在不断加速向技术驱动型机构转型，变革其组织、流程、运营、技术等业务，构建新形态，建立新体系。

而这种变革，在中国人民银行科技司原司长陈静看来，就是中国金融业在全球同行面前的“比较优势”。

这些天，不少电商围绕“双11”促销活动开始造势。而每年“双11”，每秒几万笔的网上交易和实时结算，其背后支撑力是商业银行网上银行支付结算的快速、高效与安全。难怪很多业界人士认为，我国的互联网金融服务已达到世界先进水平。

“当前，我们面临的重要问题，则是金融科技如何进一步在中国金融业的发展中发挥重要作用。”成绩之外，陈静不讳谈发展中的问题。在他看来，目前，中国金融业正在加强、加快推动人工智能的应用，主要场景包括机器学习、神经网络应用与知识图谱，其中：机器学习针对财务、交易数据进行建模，可以分析其显著特征，并利用回归分析等预测交易策略；神经网络应用与知识图谱的应用则大多在风控、征信领域；授信的决策要通过数据筛选、建模和预测打分，以此将不同的资产分类和做分别处理，借助机器学习完成传统金融企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，以减少因坏账而带来的损失；智能投顾则采用多层神经网络，实时采集所有重要的经济数据指标，不断进行深入学习，完善合适的资产分散投资策略算法，实现大批量的不同个体定制化投顾方案。为客户提供资产管理和在线投资建议与服务。

围绕推动我国银行金融机构人工智能应用，陈静也给出了自己的建议：首先，人工智能在金融领域的应用不应全面开花，一定要与适宜的应用场景相结合；其次，金融服务竞争的实质上是面向市场的能力、成本和质量的竞争，加快金融人工智能应用必须建设与管理好云计算、分布式架构应用和大数据平台；第三，要切实加强与社会的合作，发挥市场优势；第四，要防范在人工智能应用中可能产生的风险，银行业金融机构和相关企业、科研机构等应从最初制定人工智能技术与应用战略发展规划到研发、应用的全过程都给予高度重视，真正实现人工智能持续健康地发展，更好地为我国金融和经济、社会服务。

今年以来，人民银行数字货币落地进程不断加速；60项金融科技创新监管试点在全国9个地区全面落地；国务院批复在京设立国家金融科技风险监控中心。可以说，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，人工智能等技术正加速金融数字化转型，为实体经济提供“精准滴灌”式金融服务，为统筹推进疫情防控和经济社会发展注入金融创新活水。

2019年10月，杭州获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区。一年来，杭州人工智能领域加强政策引领、夯实理论研究、突破关键技术、助力企业发展、重视融合应用，杭州人工智能产业的创新活力正在加快释放。在同盾科技联合创始人、CEO张新波看来，正是得益于杭州这片创业创新的沃土，同盾科技坚持自主创新，积极布局人工智能、大数据、云计算等高新技术领域，并以客户为核心，强化科技赋能，内建生态、外接场景，将自主研发的智能分析决策技术与服务广泛应用于智能金融、智能政务、智能城市建设等领域。截至目前，同盾的相关产品和解决方案已服务超过1万家企业客户，涵盖22大类行业、118个细分领域。

产业发展，标准先行。“随着长期不辍地在新兴科技领域的自主研发，我们推出了国产原创、自主可控、国际领先的知识联邦框架体系，并积极推动其落地应用。”据张新波介绍，这一理论体系交叉融合人工智能、大数据、密码学等前沿技术领域，有效解决数据流通中的数据割裂和数据安全问题，同时实现知识发现和归纳，有望成为我国引领全球人工智能3.0时代的重要理论基础之一。