人工智能在金融領域的應用正在如火如荼的進行中。然而，應用過程也暴露出原生性創新不足的問題。中國互聯網金融協會會長李東榮在2018年世界人工智能大會上指出，比如數據開放共享不充分，以及個人信息保護體系不完善等短板。總體而言，不論在中國還是在世界其他國家，人工智能本身還處在不斷發展演進的過程中，其在金融領域的應用尚處于相對初級的階段。
近年來，人工智能、大數據、物聯網等新興科技在全球掀起了一場智慧革命，不僅被各國科技公司競相追捧，也成為社會各界關注的話題。2017年，人工智能也被首次寫入中國政府工作報告中，這意味著人工智能發展正式上升到國家戰略。
當前，人工智能的三大要素主要包括算法、算力和數據。而這正為中國人工智能快速發展提供可能性。
“AI不僅僅是計算機科學，更多是數學、統計學、經濟學。而中國在數學方面和統計學方面一直都做得非常好，要堅持下去。”加州大學伯克利分校教授MichaelI.Jordan(邁克爾·歐文·喬丹)在上述會議上表示。
就中國而言，憑借全社會豐富的數據資源，巨大的應用需求，以及加速積累的技術能力，人工智能在金融領域的應用規模和發展速度已位居全球前列。但是仍然存在原生性創新不足，數據開放共享不充分，個人信息保護體系不完善等短板。
對此，李東榮認為，在推進人工智能在金融領域應用和發展時，需要堅持服務實體經濟、切實加強風險防控、有效夯實基礎設施、持續完善標準規范、做好金融消費者保護。
“人工智能的目的與價值，是把大數據加工成智慧數據，為經濟發展提供新能源，為科技創新提供新依據，為管理決策提供新信息。”普林斯頓大學教授范劍青指出，當前中國大數據征信的挑戰是體量較大，貸款較難。其原因主要是由于分布比較零散，業務不規模，盈利不明朗，信用比較難構建。基于此，除市場引導之外，政府對人工智能、大數據、金融科技等新興產業的積極引導也顯得非常重要。
談及人工智能在金融領域的實踐應用，范劍青認為，金融最基本的作用把投資者的錢投放到生產的地方去，生產的地方錢又安全送回到投資者，實現該過程的載體是金融市場，而智慧數據則可以提高信息效率。
“我們作為分析師或者作為整個市場和社會，很可惜的是我們沒有擁有所有的數據，每個人只是擁有一小部分，數據共享變成是金融市場，提高金融效率的很重要的方面，數據擁有者對數據貢獻和交流的意愿比較低，數據孤島現象經常出現，監管也難以開展。有些金融機構和監管部門，有數據不能用，有數據不會用，有數據不敢用，這樣的情況也經常發生。”范劍青認為，怎么樣構造一個機制，使得大家能夠達到數據共享，這顯然應該是提高信息效率的一個很重要的方面。(完)(汪青)
