办理信贷时，在电话里传出了审核员悦耳动听的声音，你也许会猜测电话那头是一位美丽的姑娘，但很遗憾，那可能只是一台机器。

　　当然，人工智能的出现，给金融行业带来的改变远不止如此。如今，无论是传统金融机构还是新金融机构，都在快速应用人工智能技术，包括信贷业务审核、风险防控等多个核心领域

　　一个业内共识是，与其他行业相比，人工智能与金融业更能迸发出激烈火花。在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）中提出，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。

　　未来，人工智能在金融业还有哪些应用？对我们的生活又将带来怎样的改变？

　　高效赋能金融业

　　金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高，这为人工智能与金融的结合提供了有利条件，两者极易迸发出火花

　　一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。如今，越来越多的金融科技公司开始将人工智能技术广泛用于风险防控、审核等金融核心领域，取得了很好的效果。

　　如乐信集团首席风控官刘华年表示，乐信自主研发的“鹰眼”智能风控引擎，拥有6000多个风控模型数据变量，做到了98%的订单“零人工”干预，最快3秒反馈结果；日均处理30万笔订单，相当于1500名审核员的工作量。未来，通过智能呼叫系统，乐信的人工审核量将进一步压缩。

　　为何人工智能可以高效赋能金融业？在业内看来，近年来，人工智能在金融行业的应用越来越多，核心原理是人工智能的发展和应用离不开大量数据以及机器学习与应用规则的支撑，而金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高，这为人工智能与金融的结合提供了有利条件。

　　不仅如此，开鑫金服总经理周治翰表示，一些金融行业的目标非常明确，痛点比较强，便于发挥机器学习、模型与变量提取、再应用于高效判断的人工智能核心价值。比如，过去需要人工分析客户的消费习惯、历史账单，去筛选哪些用户是分期付款的潜在用户或较容易接受信用卡分期建议。现在，基于在历史数据中隐含的有效规则，人工智能可以更快、更准确地筛选出目标客户。“因此，数据化程度较高、更容易建立判断规则、场景较为单一的金融业务，更容易与人工智能结合，例如客户信用分析、反欺诈、客户营销、智能投顾操作等。”

　　以反欺诈为例，《经济日报》记者了解到，京东金融基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术，是一项已经申请专利的技术。基于该技术，京东金融可以通过一个突破点延伸，抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为，提前预防并拦截在体系之外。“目前，这项算法已经在交易欺诈、营销欺诈、保险欺诈各个方面开始应用，我们可以把它理解成整体业务的安全防火墙。”京东金融风险管理部总经理沈晓春说。

　　可降低交易成本

　　目前，人工智能可以替代一部分人工，降低人力成本，延长交易时间，提升交易效率，进而降低交易成本

　　借助人工智能，金融业取得了多项突破，其中最为引人关注的，是在交易成本上的成果。专家表示，人工智能的发展，已经可以替代一部分人工，从而降低人力成本，延长交易时间，提升交易效率，进而降低交易成本。