人工智能被公認為是人類有史以來最偉大的一次革命，遠超認知革命、農業革命和工業革命。人工智能從概念產生，到逐漸成為全球關注的焦點，到目前上升為國家戰略，經歷了60余年的發展，期間經歷了兩起兩落，第三次爆發是因為有很多生動的落地應用案例。人工智能從對奕（AlphaGo）到感知（微軟小冰）再到決策（IBM沃森），正在越來越多的領域超越人類智慧，應用場景也從實驗室走到各行各業。

   目前AI技術已在金融、醫療、安防、教育等多個領域實現技術落地，且應用場景也愈來愈豐富。人工智能的商業化在加速企業數字化、改善產業鏈結構、提高信息利用效率等方面起到了積極作用。

   每一次人工智能的發展都伴隨著研究方法的突破，深度學習是近年機器學習技術突破的重要代表之一。隨著人工智能研究和應用領域的不斷延伸，未來人工智能將迎來更多種技術的結合應用。

   人工智能在金融領域中的應用

   李開復曾有個著名的觀點：“人工智能最好的應用領域是互聯網金融”。

   金融是人工智能重要的應用場景，人工智能在金融行業的應用改變了金融服務行業的規則。傳統金融機構與科技公司共同參與，構建起更大范圍的高性能動態生態系統，參與者需要與外部各方廣泛互動，獲取各自所需要的資源，因此在金融科技生態系統中，金融機構與科技公司之間將形成一種深層次的信任與合作關系，提升金融公司的商業效能。

   下面重點介紹金融領域的熱點AI技術。

   自然語言處理

   自然語言處理是用計算機來處理、理解以及運用人類語言。由于自然語言是人類區別于其他動物的根本標志。沒有語言，人類的思維也就無從談起，所以自然語言處理體現了人工智能的最高任務與境界，也就是說，只有當計算機具備了處理自然語言的能力時，機器才算實現了真正的智能。從研究內容來看，自然語言處理包括語法分析、語義分析、篇章理解等。

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   語音識別和語言合成

   語音識別是實現人機交互比較關鍵的技術，其所要解決的問題是讓計算機能夠“聽到”人類的語音，之后結合自然語言處理技術通過語義理解才能“懂”人類語言的意思。語音識別技術主要通過語音特征提取、模式匹配、模型訓練等技術方式將語音轉化為計算機可讀的輸入。語音識別是一門交叉學科，所涉及的領域包括信號處理、模型識別、概率論、信息論、發生機理和聽覺機理、人工智能等。

   語音合成，是將任意文字信息轉化為標準流暢的語音朗讀出來，讓機器實現像人一樣開口說話。語音合成包括三個方面，首先語言處理要模擬人對自然語言的理解過程給出詞語的發音提示，接著韻律處理根據語音規劃音強等特質，最后進行聲學處理輸出語音。隨著人工智能算法的加入，音色、情感等方面的模擬得以提高，使合成的聲音更加自然，一定程度下可以達到真人說話的水準。

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   物體識別

   物體識別是計算機視覺領域中的一項基礎研究，它的任務是識別出圖像中有什么物體，并報告出這個物體在圖像表示的場景中的位置和方向。目前物體識別方法可以歸為兩類：基于模型的或者基于上下文識別的方法，二維物體識別或者三維物體識別方法。一般基于大數據和深度學習實現，應用于圖像或視頻內容分析、拍照識圖等業務場景。

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   人臉識別

        人臉識別是計算機視覺應用的主要領域之一，是通過分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的一種方式。可將人臉識別技術劃分為檢測定位、面部特征提取以及人臉確認三個過程。人臉識別技術的應用主要是受到光照、拍攝角度、圖像遮擋、年齡等多個因素的影響，在約束條件下人臉識別相對成熟，在自由條件下人臉識別技術還在不斷改進。

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   OCR識別

   OCR英文全稱是Optical Character Recognition，中文叫做光學字符識別，已經是計算機視覺研究領域開展最早也是最成熟的一項成果。OCR利用光學技術和計算機技術把印在或寫在紙上的文字讀取出來，并轉換成計算機能夠接受、人又可以理解的格式。

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   圖像搜索

   以圖搜圖，在指定圖庫中搜索出相同或相似的圖片，適用于圖片精確查找、相似素材搜索、拍照搜同款商品、相似商品推薦等場景。以深度學習和大規模機器學習技術為核心，通過圖像識別和搜索技術實現。

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   生物特征識別

   生物特征識別技術涉及的內容十分廣泛，包括計算機視覺、語音識別等多項技術，主要利用人體固有的神物特性，如指紋、面相、虹膜、掌紋、聲紋，以及行為特征，如筆跡、聲音、步態等來進行個人身份的鑒定。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

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   智能客服

   智能客服是指能夠戶簡單問題答復，通過人機交互解決用戶關于產品或服務的問題。自然語言處理技術成熟度在各類人工智能技術中成熟度較低，但在客服領域中能夠發揮較高的價值。人工客服存在培訓成本高、服務效果難以統一以及流動性大的問題。以大數據、云計算特別是人工智能技術為基礎智能客服加速企業客服智能化，依靠知識圖譜回答簡答重復性問題，減少人工客服使用，提升客服效率及效果。客服機器人已替代40%-50%的人工客服工作，隨著技術的不斷完善，更多的客服工作將依靠人工智能完成。

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