人工智能，一个越来越火热的名词，包括但不限于BAT的互联网巨头都对其趋之若鹜。大量资金的注入，人才的培养，战略的制定，为的是在继移动互联网后的智能互联网浪潮中占有一席之地。如今，其已深刻的影响到了我们生活中的各行各业，诸如：金融、电商、物流、出行、媒体和工业，并且帮助这些行业的进行优化和发展。
前段时间的四大银行联手BATJ事件一度令各个媒体高潮，成为人们茶余饭后的谈资。而我们作为互联网浪潮下的个体，必定不能独善其身，它的一举一动都可能深刻的影响我们的生活。所以我们更应该剥开现象看本质，是什么导致作为传统金融豪门的银行低下高贵的头颅，去和他们以前看不上的“金融门口的野蛮人”合作呢？
显然是利益，是互联网公司，或者说互联网金融所拥有的技术，是人工智能的价值。那么人工智能到底对金融行业有什么价值呢？下面笔者就带大家了解下：
一、精准营销和个性化推荐：
处在这样一个信息交汇的时代，并不是每一条客户信息对于特定的机构都是有价值的。而人工智能就可以从这些纷乱的信息流中找到有利于自己的！从而做的一对一服务，即精准营销和个性化推荐。
商业智能在广告营销领域的主要应用为精准营销与个性化推荐，两者均通过用户数据，对用户贴标签，并基于产品特征与投放需求，建立不同的决策模型进行营销；两者最大的不同在于，精准营销用于引流获客阶段，以短信或优惠券的方式进行营销，提升响应率，优化企业运营；个性化推荐用于留存促活阶段，使得消费者在最合适的时间，以最恰当的方式，获得最合意的产品、资讯以及服务的推荐。
二、智能投顾：
传统的投资顾问相当于私人银行中的客户经理通过与客户的深度沟通，结合客户个人的风险偏好和理财目标，传达给后台技术人员制定理财配置模型，再由客户经理将此方案给到客户；智能投顾可被理解为将私人银行的后台标准服务线上化。相比传统投顾，智能投顾拥有可简化流程、适合全民理财、可定制短/中/长多周期投资方案、可进行风险预警等优势，同时可以对客户实施一对多服务，即一台人工智能对多名客户同时服务，相对于人工间的一对一服务，显然节约了时间和成本。
三、金融风控：
对于风险及时且有效的识别、预警、防控一直是金融机构的核心。金融风控强调数据与技术，智能风控企业结合高维度的大数据，利用决策树、神经网络等机器学习技术，针对信贷评级、授信、贷后预警，反欺诈等场景提供解决方案，传统金融机构由过去的以经验或小量数据对风险进行把控，到现在以大数据及技术进行风控，实现金融风控升级。但同时，精细化运营全覆盖也是风控市场需考虑的关键点，即从系统的第一层出发，做全流程的金融风控，识别真正符合金融产品的优质客户，当潜在用户的信用存在风险时，应从营销端就避免引入此类风险用户。
四、投研分析：
通过不同算法与模型，人工智能去重、数据排序、实体发现、实体关联、领域知识图谱等，最终生成可视化投研报告。与人工分析生成的报告不同，机器人报告最大的优势在于生成快、可以清晰明了的将大量数据进行罗列呈现，效率相对高，但目前仍缺少创造性，在投研分析领域，机器人与分析师的协同合作将提升分析质量与效率。
机器人报告解决的痛点：
（1）Excel、PDF等文档中的数据无法读取，或复制粘贴时间成本高
（2）数据量大，人工无法看出所有数据见的逻辑与关联性
（3）数据分散，数据的获得成本高或获取效率低
五、人力资源配置/个性化服务：
传统客服业是典型的人力密集型，在商业智能时代，传统客服由人力密集向人工+机器智能升级，通过电话客服、网上客服、App、短信、微信以及智能机器人终端等产品与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求，语音回复客户提出的业务咨询，并根据客户语音导航至指定业务模块，大大优化了客服咨询效率。智能客服目前的成熟应用主要在售后阶段，以重复性问题标准化回答为主，未来智能客服业的应用将继续升级，由现在的“以问题为中心”转变为“以用户为中心”的智能语音助理，由现在服务于企业/商家的机器人转变为服务于每一个用户。
基于以上几点，人工智能在对传统金融企业的拉新、促活、留存、风投、风控、办事效率和人员分配等都起到了极其重要的作用。当然人工智能尚处于起步阶段，前路漫漫，但我相信相信随着技术的进步，人工智能会越来月“聪明”，作用会越来越大。这也就解释了为什么银行会联手互联网巨头了！
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