区块链金融系统开发，AI与金融结合的时代，银行业如何开放发展

来源：艾瑞咨询人工智能+金融（AI + Finance）与金融科技在界定上存在明显不同。金融科技主要是指广义的新兴技术（大数据区块链金融系统开发、云计算、区块链、人工智能）与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术（机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉）作为主要驱动力，为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对于金融行业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析，描绘人工智能+金融行业的发展现状及未来前景。

2011-2018这八年间，我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元，其中2018年6月的不良贷款余额较2011年12月上涨了357%；不良贷款率从1%上升到1.86%，整体呈现上升趋势。从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系（MPA）实施以及监管日益趋严的环境下，金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。

人工智能+金融行业相关技术梳理

人工智能与大数据等技术相互融合，共同推动金融行业发展

在人工智能+金融行业中，人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的，更多的表现为相互依存的关系。大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料；云计算为大数据提供超强的运算和存储能力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交易具有更高的安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一道共同促进金融行业转型升级。

人工智能+金融行业核心技术梳理

人工智能技术助力金融场景实现智能化

就人工智能而言，在金融行业的相关场景中以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉这四项技术应用较多。机器学习（尤其是深度学习）作为人工智能的核心，作为金融行业各类智能应用得以实现的关键技术发挥极其重要的作用；知识图谱利用知识抽取、知识表示、知识融合以及知识推理技术构建实现智能化应用的基础知识资源；自然语言处理通过对词、句子以及篇章进行分析，对于客服、投研等领域效率的提升提供了有力支撑；计算机视觉技术通过运用卷积神经网络算法在身份验证和移动支付环节广泛应用。

根据公开信息统计，近年来我国区块链行业发展迅速，市场规模由2016年的1亿元增加至2019年的12亿元，提供相关服务的企业数量达到1006家。2020年1月-3月份，国内共有多达50则以上的区块链政策信息公布。我国区块链政策将持续利好、标准规范更加完善、产业规模持续增长、技术持续创新发展、重点领域应用示范效应加速显现。

那么区块链凭什么在短短的不到五年的时间里有如此迅速的发展？

区块链正以加快交易并减少开支、降低欺诈风险等功能带来的高透明性、高安全性以及去中心化、不可篡改等优势，让全球各大领域，尤其是金融领域受益匪浅，也正因为如此，区块链荣耀加身，成为未来颠覆我们整个世界的创新性技术。

纵观当前金融行业面临着诸多问题，例如跨境支付周期长、费用高，结算环节效率低下，风险控制代价高以及数据安全隐患大等。

一，有效解决数据安全隐患。区块链不止可以确保资金真的流到贷款申请人的手上，也可以确保贷款人会依约支付利息，区块链可以让贷款的双方取得所需的资料，保障双方的隐私，并且用一个人留在区块链上的经济活动记录，结合社会资本建立新型长效的经济身份。

二，解决跨境支付难题。区块链可以去除传统的中介第三方，显著简化这个流程，促成及时无摩擦的支付，人们再也不需要大排长龙等候一个小时或者更久，更不需要为此付出高昂的第三方中介费用。

比特币不但可以作为一种安全性更高的存储和转移法币价值的机制，还可以作为一种互联网协议上的价值操作方法，从而很好地保护使用者的资产利益。