人工智能修炼之路（九）--人工智能在银行业中的应用探索_人工智能与银行业

      人工智能产业生态：应用层（服务机器人、智能家居、金融、安防、智能驾驶）、技术层（自然语言处理、计算机视觉、语音处理、图谱/os/平台）和基础层（AI芯片、传感器）。

       人工智能市场规模增速、“AI+金融”机遇与挑战并存（金融行业信息业建设起步较早，极其重视IT标准化规范化；金融业务有了大量数据积累，数据处理上急需自动化、智能化解放人力；金融普惠化、场景化需要人工智能驱动。技术的界限难以界定，市场也有较强不确定性，AI方面揉入面临较多不确定因素）。

       人工智能技术条件：1、运算速度足够快；2、数据足够丰富；3、算法突破性进展。

       目前，传统金融机构运用人工智能进行科技项目实施所面临的现实问题：

       （1）、人才储备落后：AI抢人大战，高薪、互联网企业流向。

       （2）、合作外包困境：大中型传统软件商AI能力疲倦；初创型公司有活力、但合作风险高；互联网巨头2B经验不足，甲方思维。

       （3）、技术与场景的结合能力堪忧：由于不了解技术，场景想象空间有限。

       常规的金融信息化三步走：电子化、在线化、智能化。电子化借助在线化向智能化实现跨越式发展。

       流程岗、操作岗、审批岗等环节被机器自动化技术替换或简化。未来打造“哑铃”状。面向客户专属服务、人与人情感的维系；强大的产品、数据、风控、研发等团队。

       哑铃状中间这一层，过去很多在于流程和操作，其中的问题包括审批流程太慢，这都