⑴ 人工智慧將作為中國經濟動力變革新引擎
當人類嘗試把部分思維活動委託給機器時，指示世界經濟發展方向的羅盤就指向了人工智慧。尤其是人工智慧與物聯網、機器人、共享經濟等要素相互疊加後，世界上出現了創造新型生活方式的機會。毋庸諱言，這也是新的經濟增長機會。
凡事預則立，不預則廢。專家表示，對於傳統企業而言，必須主動尋找人工智慧技術的應用場景，積極構建以技術為紐帶的產業價值鏈。
考慮到傳統企業獨立開發和應用人工智慧所需的投入很大，而且有失敗的風險。業內人士建議，傳統行業應依託各類平台型企業作為應用建設的龍頭，推動其共性技術、資源和服務的開放共享，以促進人工智慧技術在傳統行業的落地。
當然，在政府、科研機構和平台型企業共同主導的人工智慧產業應用中，還要善於借用市場手段平衡社會和企業間關系，防止平台型企業利用技術優勢進行壟斷。唯有如此，才能真正發揮人工智慧動力變革的引擎優勢，實現我國經濟發展奇跡的新超越。
⑵ 未來金融行業有可能被人工智慧取代嗎
2018年科技金融服務發展現狀與前景分析 機器人行業前景被看好，融合金融領域智能化發展大勢所趨
2018年科技金融行業發展現狀分析
要說科技金融的2018，那句老話適用：這是最好的時代，也是最壞的時代。P2P接連爆雷，比特幣漲少跌多，搞得人心惶惶。
但雙十一仍在打破紀錄，抖音在發掘市場，拼多多在關照五環外，機器人在料理股市……沒有什麼能夠阻擋，改變世界的嚮往。2018年，企業繼續各出奇招，新技術孕育新錢景。生存不易，生意繼續。
今年國務院出台多項政策部署緩解小微企業融資難題。9月開始執行新規，直到2020年底，向小微企業貸款的利息免繳增值稅。業內人士預計，對小微企業的幫扶將成為金融政策重點。互聯網金融也在改變傳統金融的支付、風險管理等環節，引入大數據降低徵信和放貸成本，用高科技手段清除小微企業的融資障礙。
預計2019年中國金融科技營收規模將突破1.4萬億
據前瞻產業研究院發布的《中國科技金融服務深度調研與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2013年中國金融科技營收規模僅僅為695.1億元。2014年中國金融科技營收規模突破千億元。到了2016年中國金融科技營收規模增長至4213.8億元，同比增長42%。截止到2017年中國金融科技營收規模達到了6541.4億元，同比增長55.2%。預計2018年中國金融科技營收規模將達9698.8億元。目前金融科技服務於金融機構，更偏向於實際金融業務的後端，並不是金融產業鏈中利潤最豐厚的一環，因此短時間內金融科技營收規模很難迎來爆發式增長，或將繼續保持這樣的增速穩定增長，並預測在2020年中國金融科技營收規模將達19704.9億元。
2013-2020年中國金融科技營收規模統計及增長情況預測
數據來源：前瞻產業研究院整理
1、上市綠通道 青睞領頭羊
全國「兩會」熱議IPO綠色通道，從3月份開始，A股綠色通道盯上高科技巨頭。監管層對券商作出指導，包括生物科技、雲計算在內的四個行業若有「領頭羊」，立即向發行部報告，「即報即審」。
A股對「下一個BATJ」的呼聲已久，新華社更發文稱「中國資本市場的『BATJ』夢』該圓了!」2018年年初監管層的密集動作，體現出對新興企業的大力支持。2月9日，深交所發布戰略，要強化對這些科技大公司的服務，著力吸引一批優質企業。
眾所周知，BAT等知名科技企業大多都在境外上市，為了留住優質的好企業，監管層為優質企業開通綠色通道也是應有之義。讓股東長期持有優質上市公司股票，市場回歸價值投資，他們被寄予厚望。
2、神偷現江湖 數幣難找回
年初，日本Coincheck交易所暫停了除比特幣之外的所有加密貨幣的交易，原因是黑客攻擊了26萬用戶，並盜取了數字代幣新經幣NEM，損失價值約為5.3億美元。這是數字貨幣有史以來最大的一起盜竊案。之後，日本16家加密數字貨幣交易所成立一個自我監管小組，自查系統漏洞。這次丟失是因為該交易所數字加密貨幣交易系統存在安全風險，和數字貨幣是否加密並無關系。
今年4月，還發生一行代碼蒸發64億人民幣這樣不可思議的黑客操作。黑客找到一個代碼漏洞，與之相關的區塊鏈產品的全部市值瞬間被轉出，趨近於零。
用戶持有比特幣類加密貨幣的唯一憑證是數字地址和密鑰，因此，很難實際跟蹤到加密貨幣的持有者及其位置。正因為加密貨幣的匿名性、便捷性，交易過程難以發現、難以跟蹤、難以追回，使得此前很多非法行為(如勒索、詐騙、販毒、販槍等)選擇加密貨幣作為交易貨幣。
一般來說，盜取者通過匿名網路找到洗錢人，將「黑幣」倒入後者地址，並向洗錢人提供若干個干凈地址。洗錢人時刻關注，一旦發現干凈地址交易，便向其轉入小筆「黑幣」。如此螞蟻搬家，將「黑幣」洗白。
3、幣圈與鏈圈 冰火兩重天
上半年忽冷忽熱、下半年跌跌不休，區塊鏈貨幣轟轟烈烈一路向下。夢想破滅，薪資下調，人才離場。
2016年底全球數字貨幣總市值才177億美元。2018年1月8日，總市值高達8139億美元。而11月底又跌破1400億美元。比特幣從一枚2萬美元掉到了3千美元。有些幣從五塊錢掉到了一分錢。一些曾雄心萬丈看好比特幣的名人，也黯然退出幣圈。
有業內人士評論：上半年，多數人都是想趕緊發個幣，圍繞項目，開交易所的一大堆，自媒體的一大堆，礦場也是一大堆，但並沒有創造多大的價值。這樣的泡沫破裂是必然。
與幣圈風聲鶴唳不同，鏈圈尚較平穩。工信部5月下旬發布國內第一份官方區塊鏈產業白皮書預計：區塊鏈應用將加快落地，推動新一輪的商業模式變革，為實體經濟「降成本」「提效率」，構建誠信產業環境。有觀察者表示，《白皮書》的發布預示著區塊鏈服務實體經濟的前景看好。
工信部《白皮書》提到，區塊鏈未來3年將在實體經濟中廣泛落地;區塊鏈將加速「可信數字化」進程，帶動金融「脫虛向實」服務實體經濟。還展望說，區塊鏈監管和標准體系將進一步完善，產業發展基礎繼續夯實。
工信部的區塊鏈白皮書顯示：截至2018年3月底，中國主營區塊鏈業務的公司已達456家。行業應用服務類公司數量最多，其中主要為金融行業應用服務的公司數量達到86家，主要為實體產業應用服務的公司數量達109家。此外，區塊鏈解決方案、底層平台、區塊鏈媒體及社區領域的相關公司數量均在40家以上。
有業內人士說，區塊鏈的大規模應用會率先出現在互聯網和金融行業的集中地，如上海、北京等城市，也會率先在龍頭企業出現，如在深圳的富士康、在北京的鏈家等，幾乎不可能出現在小微企業尤其是初創企業。
4、抖音鏈淘寶 變現不用愁
今年10月，抖音國內日活躍用戶已破2億，抖音也連續占據各種下載榜頭名，其商業變現令人矚目。
各大互聯網巨頭紛紛進場跑馬圈地。據不完全統計，圍繞著短視頻的商業布局，各種融資額已經超過300億元。刷抖音已能看到一波波廣告。去年抖音和品牌合作推出視頻廣告是商業化的探索。更為重要的是電商的導流。抖音選擇和阿里合作，都在促成交易後拿一筆傭金。
雙十二前一天，抖音宣布開放之前只對大V開放的購物車功能，較為活躍的實名認證賬號就有資格開通。抖音中的購物車按鈕，點擊後會跳出商品推薦信息並直達到淘寶。抖音聯手淘寶入局電商，這一舉動引發不少關注，有業內人士認為抖音已經在大步邁向消費升級的道路。
有評論說，抖音的賺錢能力或許會超過今日頭條;也有人指出：現在抖音的信息流廣告一年就能達到100億元，可能會越來越多。
除抖音外，各個短視頻平台也早在電商平台方面謀篇布局，有預計說，2018年娛樂內容營銷額將超過280億元，短視頻廣告額有望超400億元。
5、網貸生死劫 監管日益嚴
跑路、停業、提現困難……一長串P2P機構清單令人觸目驚心。上半年，頻頻傳來百億級P2P平台倒塌的聲音。僅以7月為例：
7月9日，錢爸爸發布暫停運營公告，該平台累計交易額突破325億元;同時，多多理財發布公告稱公司已失控;14日「投之家」平台爆雷;7月7日銀票網控制人投案，平台累計成交額140億元，用戶超69萬。7月，杭州公安局還對佑米金融、牛板金、杭州雲端金融等公司涉嫌非法吸收公眾存款案立案偵查……
P2P網路借貸以門檻低、收益高、操作方便靈活為賣點，迅速在互聯網金融市場占據一席之地。近年來狂飆猛進的P2P網貸行業，走過井噴期後，隨之而來的是倒閉和失聯大潮。
網貸平台的倒閉可能是受大環境的影響;更重要的是一些平台違規做信用中介，導致風險加大。
P2P成為危險的標簽，違規互聯網金融已演變成重大金融風險。全國P2P網貸行業不得不自律檢查。深圳、杭州、北京、廣州、上海等12個省市的地方互聯網金融協會自律組織均發布了關於網路借貸信息中介機構退出指引或規程性的文件。中金公司報告稱，預計只有十分之一的運營平台能夠活下來。而大部分P2P網貸平台業務仍不合規，相當多平台尚未完成銀行存管，即存在資金池和挪用資金的可能。
自2012年P2P異軍突起，到野蠻生長，再到行業洗牌，該行業已走過了一個完整的起伏周期。尤其是近兩年一系列監管規范出台，加速了行業的洗牌。作為重點整治的業態，P2P網路借貸和網路小貸領域存量風險化解清理完成時間將延長至2019年6月。
6、手機查徵信 誰知留後患
中國人民銀行5月發通知嚴管APP接入徵信系統。央行要求：「嚴格授權查詢機制，未經授權嚴禁查詢徵信報告，規范內部人員和國家機關查詢辦理流程，嚴禁未經授權認可的APP接入徵信系統。」
不用跑銀行排隊等候，只需在手機上下載個APP，輸入個人信息，就能查詢個人徵信，並在24小時內出具報告……很多手機APP確實方便，殊不知，背後卻存在嚴重的信息安全隱患。整個過程對於用戶來說都是在APP上完成的，但實質上是APP利用用戶提供的信息在徵信中心的平台上進行查詢，與用戶本人在徵信中心平台上查詢無異，APP在這個過程中充當了中介的角色。
部分代查APP運營商為用戶代查的初衷就是要獲取用戶信息，來實現其他商業目的。比如獲知某些用戶在央行徵信記錄不良的情況下，可以向該類用戶定向推銷其他金融貸款業務。而且，短時間內頻繁地查詢，同時沒有放款記錄，可能會讓銀行認為你急需資金但卻處處碰壁，因此會對你的借款申請更為謹慎。
央行嚴管後，能查詢個人徵信、接入央行徵信系統的應該只有符合條件的銀行和小額貸款公司、融資性擔保公司、村鎮銀行等金融機構。
7、各國發數幣 打算並不同
全球第一個由政府主導的數字貨幣今年出台。這款名為「石油幣」(Petro)的數字貨幣，由委內瑞拉政府出售。價值與石油掛鉤，每一個石油幣由委內瑞拉的一桶油作為擔保。過度依賴石油，過度的福利政策以及新能源的開發共同造成委內瑞拉經濟極度不堪。馬杜羅政府搭上數字貨幣熱潮，無疑希望盡快融資募集資金，挽救經濟敗局，穩定國內局勢。
雖然委內瑞拉數字幣聽上去不怎麼可靠，但有很多國家也在開發數字幣。伊朗郵政銀行或將開發加密貨幣;以色列也有發行「數字謝克爾」的計劃;俄羅斯研究「加密盧布」來規避美國制裁……
隨著互聯網支付興起和現金被冷落，瑞典、日本、新加坡和愛沙尼亞都在考慮使用加密貨幣來替代現在的法定貨幣。有報告預測，到2020年，全球數字支付交易量平均每年增長10.9%，2020年將達到近7260億筆。中國人民銀行數字貨幣研究所也早已掛牌成立。
8、拼多多上市 引消費反思
有些人想買龍蝦，有些人還沒吃過蝦，這或許就是拼多多崛起令人疑惑的背後。
有評論說：在拼多多看來，消費升級首先要讓一部分人先用上低品質的商品，再去考慮品質如何提升。2015年成立，名氣並不響亮的拼多多，今年異軍突起，成為僅次於阿里和京東的中國第三大電商平台。
7月26日晚，拼多多在上海和紐約兩地同時敲鍾上市。代表拼多多在紐約敲鍾的是一位拼多多的用戶，前不久剛用一分錢抽中一台iPhone
X。當天拼多多股票大漲41%，盤後交易結束達到351億美元市值。
而8月1日，國家市場監管總局要求對拼多多展開調查，上市第5天，拼多多市值蒸發50億美元。拼多多以黑馬姿態殺出電商巨頭重圍，又因商品質量問題被推到風口浪尖。不過總體來看，2018年他們的財報數據不錯。
挺拼多多的人說：要知道品牌溢價高達幾倍，有些「白牌」產品質量未必不好，但沒品牌就沒有打市場的敲門磚。而拼多多或許給了這類產品一個機會。
9、俄國世界盃 支付成贏家
法國拿了冠軍，中國笑得很開心。借世界盃的春風，俄羅斯暑期的支付寶交易量猛增了75倍。
暑期支付寶交易量增長較快的國家大多地處歐洲、澳洲。隨著選擇遠距離、高端游的中國旅客不斷增多，歐洲、澳洲的商戶對移動支付興趣也在增大。暑期，加拿大支付寶交易量增長12倍，澳大利亞增長6倍，紐西蘭增長7倍，芬蘭增長5倍……
近年來，支付寶、財付通等第三方支付加速「出海」，合作版圖從東南亞延伸到歐美國家。目前，支付寶已在40多個國家和地區接入數十萬商戶，並在其中9個國家和地區與本土品牌合作完成了本地錢包的布局;財付通的微信支付接入的國家和地區已增至40個、支持13種幣種(包括人民幣)直接結算，並已取得了馬來西亞的支付牌照。
此外，針對國人出境旅遊的剛性需求——「退稅」，多家機構都積極提升服務，以避免現金退稅等待時間長、需貨幣兌換等問題。
境外44個國家和地區的30多萬家商戶已經支持銀聯卡退稅，持卡人還可在14個國家和地區體驗即買即退的「市區退稅」。微信小程序推出「騰訊退稅通」可以實現境外實時退稅，服務覆蓋26個國家和地區的77個機場。
據介紹，歐洲80個機場在開通手機退稅後，暑期使用支付寶人均退稅近1000元。因為實時到賬，且讓遊客直接能拿到人民幣，因此年輕人有一半都這樣退稅。
10、聊天機器人 順便泡股市
機器人小冰能聊天，能作詩。今年她展示了金融能力。她可以抓取滬深兩市26類上市企業發布的全部公告，自動生成摘要。即使在大量企業同時公布各自公告的高峰時刻，小冰依然能夠保持同步，約20秒即可穩定輸出。微軟表示：國內現有90%的交易員獲得其支持，而另外10%的交易員，由於是人工處理，約晚20分鍾才能得到摘要。
而螞蟻金服對外公布的數據顯示，網商銀行的花唄與微貸業務使用機器學習降低虛假交易率近10倍，為支付寶證件審核系統開發基於深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮至1秒，同時提升了30%的通過率。
法國初創公司DreamQuark利用深度學習，幫助巴黎銀行等十幾家金融機構和公司改進金融服務決策。機器學習可分析銀行和金融公司的大量數據，追蹤客戶信用記錄，從欺詐到反洗錢的檢測評分，還通過發現市場早期變化跡象管理投資組合，為客戶避免風險。
業內專家表示，機器人在金融領域的應用前景十分良好，而未來金融領域將朝著更加智能化的方向發展，這是行業大趨勢。花旗集團總裁傑米·福雷斯表示，花旗銀行中有40%的運營職位可以完全用機器替代。未來將會有更少的員工掙更多的錢，而機器人將接管「低價值服務」。
⑶ 人工智慧怎樣幫助經濟高速發展
作為面向未來最具變革性的力量，人工智慧已經駛上發展的“高速路”，並將對世界經濟帶來重大影響。隨著數字化革命進程的加快，數據越來越多、越來越復雜、越來越多樣，企業必須迅速做出關鍵決策，擁抱人工智慧戰略，駕馭數字洪流，不斷增強經濟創新力和競爭力。 人工智慧的應用場景十分復雜，需要不同特性硬體平台以及軟硬體協同優化，才能有效提升數據洞察的速度和准確性。
在探索發展人工智慧的戰略進程中，中國正在將人工智慧產業建設成為一個與全球市場融合的開放系統。作為中國的高價值合作夥伴，通過打造多元生態、拓展深度合作、促進應用突破，英特爾正與一個龐大且多樣化的生態系統合作，積極探索人工智慧到醫療、交通、互聯網、科研、製造、通信等領域的應用部署，以利用人工智慧實現企業變革，推動中國實體經濟發展。
⑷ 金融科技與科技金融有什麼區別
金融科技可以理解為：利用包括人工智慧、徵信、區塊鏈、雲計算、大數據、移動互聯等前沿科技手段，服務於金融效率提升的產業。而科技金融落腳於金融，利用金融創新，高效、可控的服務於科技創新創業的金融業態和金融產品。
金融科技與科技金融區別在於
1落腳點不同
金融科技的落腳點是科技，具備為金融業務提供科技服務的基礎設施屬性。與其並列的概念還有軍事科技、生物科技等。
科技金融的落腳點是金融，即為用以服務於科技創新的金融業態、服務、產品，是金融服務於實體經濟的典型代表。與其並列的概念還有消費金融、三農金融等。
2目標不一致
發展金融科技的目標在於利用科技的手段提高金融的整體效率。
發展科技金融的目標在於以金融服務的創新來作用實體經濟，推動科技創新創業。
3參與主體不一樣
金融科技的主體是科技企業、互聯網企業、偏技術的互聯網金融企業為代表的技術驅動型企業。
科技金融的主體是以傳統金融機構、互聯網金融為代表的金融業。
4實現方式有區別
實現金融科技創新的方式是技術的突破。
實現科技金融創新的方式是金融產品的研發。
5具體產品也完全不同
金融科技的具體產品包括：第三方支付、大數據、金融雲、區塊鏈、徵信、AI、生物錢包等等。
科技金融的具體產品包括：投貸聯動、科技保險、科技信貸、知識產權證券化、股權眾籌等等。
⑸ 智能金融的內容是什麼
1、什麼是智能金融？
智能金融尚無統一定義。《報告》提出，智能金融是指人工智慧技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。
2、智能金融和金融科技有什麼區別？
《報告》提出，智能金融與數字化轉型、金融科技既有密切聯系又有重要區別。
智能金融的發展基礎是金融機構數字化轉型，數字化轉型為智能金融的發展提供了基礎設施的保障。
智能金融是金融科技發展的高級形態，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著未來發展趨勢，已成為金融業的核心競爭力。
相比互聯網金融、金融科技，智能金融更具革命性的優勢在於對金融生產效率的根本顛覆。智能金融替代甚至超越人類行為和智力，更精準高效地滿足各類金融需求，推動我國金融行業變革與跨越式發展。
3、為什麼要專門研究智能金融？
把智能金融從金融科技中單列出來編制專門的發展報告，主要是基於以下考慮：
一方面，發展人工智慧技術已成為我國的一項重要戰略，當前各國在新一代人工智慧技術已展開激烈競爭。而金融與人工智慧具有天然的耦合性，是人工智慧技術應用最重要的領域之一，發展智能金融有利於我國搶抓人工智慧發展機遇，佔領技術制高點，特別是金融業的特殊性，勢必對人工智慧技術提出新的要求和挑戰，可以推動我國人工智慧技術的突破與升級，提高技術轉化效率。
另一方面，人工智慧技術為未來金融業發展提供無限可能，是對現有金融科技應用的進化與升級，對金融業發展將會產生顛覆性變革。專門研究智能金融有利於跟蹤世界人工智慧技術與金融業融合的應用開發，有利於加強金融行業的適應性、競爭力和普惠性，極大地提高金融機構識別和防控風險的能力和效率，推動我國金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟和人民生活的能力，守住不發生系統性風險的底線，加快建設我國現代化金融體系，增強金融國際競爭力，助力由金融大國到金融強國的轉變。
4、智能金融現在有哪些應用場景？
《報告》提到，目前智能金融的應用主要包括前中後台三大方面。
第一，智能身份識別已廣泛用於個人身份驗證。以指紋識別和人臉識別為代表的主流智能身份識別技術已進入大規模應用階段，在遠程核驗、人臉支付、智慧網點和運營安全方面應用廣泛。
第二，智能營銷降低營銷成本、改善服務效能。智能營銷正在經歷從人機分工向人機協同方式的轉變，未來的智能營銷將變成跨領域、融合的人機合作工作方式，進一步改善金融服務的效能。
第三，智能客服能節省客服資源和提升服務效率。智能客服不僅提供自動化問題應答，而且對接前端各個渠道，提供統一的智能化客服能力，並持續改進和沉澱，提供全天候精準的服務，提升服務效率。
第四，智能投顧已有試點，全面推廣有待繼續探索。智能投顧在國內外已有諸多應用案例，但我國因為缺乏明確的業務模式、服務定位仍不明確，全面推廣仍有待繼續探索發展。
第五，智能投資初具盈利能力，發展潛力巨大。一些公司運用人工智慧技術不斷優化演算法、增強算力、實現更加精準的投資預測，提高收益、降低尾部風險。通過組合優化，在實盤中取得了顯著的超額收益，未來智能投資的發展潛力巨大。
第六，智能信用評估提升小微信貸服務能力。智能信用評估具有線上實時運行、系統自動判斷、審核周期短的優勢，為小微信貸提供了更高效的服務模式。在一些互聯網銀行中應用廣泛。
第七，智能風控實現金融機構風控業務轉型。智能風控為金融行業提供了一種基於線上業務的新型風控模式，但目前只有少部分有能力的金融機構運用，有待繼續試點和推廣。
第八，智能運營管理提升運營效率，降低運營成本。智能運營管理將業務運營逐漸從分散走向集中、從自動化走向智能化。從而提升業務運營效率，減少業務辦理差錯，降低管理成本。智能運營成為各家金融機構開展智能金融的優先考慮和使用的場景。
第九，智能平台賦能金融機構提升服務、改造流程、轉型升級。智能平台建設是金融機構智能化轉型的核心，持續為上層應用提供豐富、多維度的智能服務，構建完整的服務生態圈。
綜上所述，智能金融目前整體仍處於「淺應用」的初級發展階段，主要是對流程性、重復性的任務實施智能化改造。
《報告》認為，人工智慧技術應用正處在從金融業務外圍向核心滲透的過渡階段，發展潛力巨大。
5、在智能金融應用場景中，「演算法黑箱」問題可能會更加突出？如何避免？
肖鋼認為，人工智慧有一個問題是演算法的可解釋性比較差，要解決這個問題可以從幾個方面來著手：
第一，要讓演算法可解釋。現在人工智慧科學家正在攻克模型演算法的黑箱問題，期待著不久的將來在技術上有所攻破。
第二，可以採取分層管理。例如，根據是否對金融消費者產生傷害的程度進行分類管理，有的可以不解釋，有的只是解釋模型怎樣運行的，有的要解釋結果及其原因，有的需要進一步解釋模型背後的邏輯和運作原理。當然，如果最後還是無法解釋，投資者和消費者也不相信，監管部門就不準在金融領域使用。
因此，如果人工智慧運用到金融行業，未必需要解釋所有的模型，可以對模型進行分層管理，提出明確要求。
第三，分清楚責任。無論是否使用人工智慧，金融機構銷售金融產品和服務的賣者盡責義務沒有減弱。機構需要了解自己的客戶，把恰當的產品賣給恰當的人。責任不會因為是否採用了人工智慧技術而有所改變。
6、個人隱私和數據保護問題已經成為社會普遍關切。智能金融時代，如何構建起相關法律法規體系？
《報告》中提到，個人數據的問題目前缺乏法律規定，確實需要立法。肖鋼認為，數據很重要，尤其在人工智慧時代，其重要性日益凸顯，這與原來的工業革命時期不同。工業革命建立在物理資本上，而人工智慧則是建立在信息資本和數據資本上。因此，誰控制了數據，誰就壟斷了權力。
肖鋼認為，個人隱私和數據保護領域有很多問題待明確，例如哪些數據能搜集、數據的權屬是誰的、如何建立個人信息權的體系等，這些都是新的課題。
保護個人數據隱私，肖鋼從以下方面提出建議：
第一，需要補短板，抓緊制定相關法律法規，並逐步加以完善。
第二，要防止數據壟斷。鑒於大型科技公司的技術優勢與數據獲取能力，存在贏者通吃的效應，要求大公司開放數據，讓中小科技公司也要利用其數據開發業務，維護公平競爭環境。
第三，要進行綜合治理。數據隱私保護不僅是金融監管的事情，還涉及到政府部門、IT公司、金融機構、實體企業和個人，是全社會的事情，所以要形成各方參與，協同治理的體系。
第四，需要發展新技術，以解決技術帶來的問題。「聯邦學習」的技術就是一個方法，既保護了數據安全，同時又可以共享數據建模。
⑹ 互聯網金融對實體企業提供什麼幫助
互聯網金融能夠通過互聯網創新，有效解決傳統金融與實體經濟因信息不對稱、知識不對稱、服務不對稱造成的中小微企業融資難、融資貴等問題，實現資源的優化配置，讓資金流向最需要的企業。因此，更好的利用互聯網金融工具，有助於驅動實體經濟創新發展。
對於實體經濟而言，大量的企業「資金沉睡」，通過互聯網金融，在金融服務模式上進行更多的探索與創新，深掘企業理財市場，通過定製化的理財產品，既滿足企業用戶的多元化理財需求，激活市場，又盤活企業閑置資金，讓以往沉睡的資金流向最有資金需求的企業，幫助其解決企業發展過程中遇到的資金難題，實現助力實體經濟的目的。
隨著大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等前沿科技在我國金融市場的廣泛應用，互聯網金融企業同傳統金融機構正在加速融合。從過去以銀行為主導的金融科技1.0時代，到如今的2.0時代，互聯網金融企業也從金融機構的技術服務平台發展成為合作夥伴，利用現代信息技術對傳統金融業務進行流程改造、模式創新、服務升級，實現數據等資源共享，促進了金融領域更深層次的大分工，加強了對實體經濟的服務能力和效率。
⑺ 有沒有金融機構利用技術服務實體經濟的案例
在掌握自己核心科研能力的基礎上，還通過為銀行、保險等金融機構技術賦能，帶動金融行業提供創新的金融產品和服務，提升金融服務的覆蓋率和可得性，切實滿足實體經濟發展的需要
以三峽人壽公司為例，馬上金融為其提供人臉活體識別、聲紋識別、智能客服、智能文字語音處理等相關人工智慧產品，助力三峽人壽提升客戶體驗和運營效率。
同時，藉助人工智慧的身份識別、智能客服以及區塊鏈平台等技術，幫助三峽人壽打造互聯網金融業務系統架構、客戶管理體系、互聯網營銷解決方案，雲解決方案、運營支持系統等，實現場景金融所需要的場景快速適配能力，數據決策的實時審核能力，大數據風控能力，億級保單處理能力，靈活的賬戶體系架構，縮短了業務操作流程，服務實體經濟的效率大幅提高。
⑻ 金融如何賦能實體經濟
實體經濟是金融的根基，金融是實體經濟的血脈。在4月11日的博鰲亞洲論壇上，由新華網思客、清華大學中國與世界經濟研究中心聯合主辦，新華網海南分公司承辦的思客會在海南博鰲舉辦。其間，清華大學中國與世界經濟研究中心主任李稻葵，中國人民大學副校長、金融研究所所長吳曉求，中國國際經濟交流中心首席研究員張燕生，如是金融研究院院長管清友圍繞實體經濟發展與金融力量展開了一場妙語頻發、思想交鋒不斷的深度探討。
「我們金融體系太單薄，現在銀行吸納現金的量非常大，大量的貸款是經過銀行出去的。銀行是一個渠道，我們人為強迫很多貸款必須通過銀行走，只要不通過銀行，就好像你是歪門邪道，就是影子銀行。從這個方面看，我們需要建立多元化的投融資體系，打開渠道。」李稻葵強調，這里有一個誤區，很多企業家總覺得上市是唯一的成功標志。坦率地講，不一定所有的企業
都適合上市，上市是美國市場經濟的玩法，其他市場經濟，比如德國，有大量的非上市企業長期都是家族或者投資者控制的，非常穩健，比如輪胎行業做得最好的是米其林，但是它不上市。所以企業應該把大量的資金用來搞研發，才能靠科技領先，變成全球品牌。
長期以來，中國金融業處在一種脫實向虛的局面，吳曉求認為不要把金融業態的創新視為金融脫虛向實的表現，業態的創新是金融創新的必然趨勢，是為了滿足多樣化的社會需求。
金融有它自己的規則，當企業所在的領域信用非常差的時候，一定會出現融資難、融資貴問題，因為資金的價格和信用是相匹配的。除非是基於大數據平台之後，發現雖然是小微企業但是信用也很好，那它融資貴的問題也能解決，
金融為實體經濟服務不僅僅是提供融資，最重要的是財富管理，又被稱之為風險管理。吳曉求表示金融還要為實體經濟提供安全、便捷的支付服務，這需要技術創新和制度創新才能實現。現在人們的眼睛一直盯著金融要為企業提供投融資，而忽視了金融服務這個重要的環節。
⑼ 金融科技與科技金融有什麼區別
金融科技與科技金融主要區別如下：
一、核心部分組成不同
金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。
科技金融由向科學與技術創新活動提供融資資源的政府、企業、市場、社會中介機構等各種主體及其在科技創新融資過程中的行為活動共同組成的一個體系，是國家科技創新體系和金融體系的重要組成部分。
二、運營方式不同
金融科技主要借用人工智慧技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投顧與聊天機器人、保險業的承保與理賠、風險管理與壓力測試、金融監管與識別監測等。
科技金融傳統的渠道主要有兩種，一是政府資金建立基金或者母基金引導民間資本進入科技企業，二是多樣化的科技企業股權融資渠道。具體包括政府扶持、科技貸款、科技擔保、股權投資、多層次資本市場、科技保險以及科技租賃等。
(9)人工智慧金融服務實體經濟擴展閱讀：
金融科技的基本組成：
金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。
大數據金融重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據和核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。
數據分析與可視化層主要負責簡單數據分析、高級數據分析（與人工智慧有若乾重合）以及對相應的分析結果的可視化展示。大數據金融往往還致力於利用互聯網技術和信息通信技術，探索資金融通、支付、投資和信息中介的新型金融業務模式的研發。
人工智慧金融主要借用人工智慧技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投顧與聊天機器人、保險業的承保與理賠、風險管理與壓力測試、金融監管與識別監測等。
⑽ 人工智慧創新對小微企業融資有什麼作用
網商銀行提供金融支持的對象是中國的中小商家，這些中小商家把生意做好了，也會直接利好整個實體經濟的活力所以，我們贊許網商銀行，既不單純為它的情懷，也不僅僅為它的技術，而是為其建立的金融服務、被服務中小企業和國內民營經濟的共生多贏模式，以及將企業社會責任完美融進其商業行為的做法，作為全中國服務小微企業數量最多利潤最少的互聯網銀行，不忘初心，方得始終。唯有如此，小微企業融資難、融資貴的問題才能得到根本性的解決，這也是我們推動金融供給側改革所需要的創新力量。