人工智能正迅速應用于諸多行業，其影響從語音識別、自動駕駛汽車遍布到金融交易、智能財務領域。機器學習算法如今被普遍嵌入到網絡協同工作和智能客戶中;數字化設備和聯網傳感器的數據處理和數據流傳輸能力已大幅提升，持續改善人工智能的表現;機器基本上能夠識別特定的語音和圖像，可以大致理解人類的溝通。機器通過破解語言和視覺，已進入到現實世界中。

　　人工智能應用場景豐富 這三大領域或率先落地

　　人工智能應用場景豐富，尤其是數據豐富的行業，如制造行業、互聯網平臺、金融機構等。

　　工業制造領域

　　比如GE的數字化改造、通過AI預測能源需求、幫助更準確地啟動風力渦輪機。GE Predix平臺應用人工智能可以預測噴射發動機下次清洗的時間。Google DeepMind通過分析谷歌服務器的訪問情況幫助其數據中心冷卻和支持系統減少能耗等，針對企業端的場景更多的是實現更精細化的控制、通過識別不同模式或規則自動作出響應、帶來效率提升。

　　互聯網領域

　　百度在AI的戰略布局方面，目前包括三大實驗室：硅谷人工智能實驗室、深度學習實驗室和大數據實驗室，主要研究領域為圖像識別、語音識別、自然語言處理、機器人和大數據。2016年9月，百度發布了百度大腦，包括了PaddlePaddle深度學習平臺(算法模型)、AI超級計算機(底層技術)以及大數據三大核心技術。2017年1月，百度推出人工智能操作系統DuerOS。

　　2016年4月，騰訊成立了AI實驗室，提出了基于業務整合的四個研究領域：計算機視覺(Computer Vision)、語音識別(Speech Recognition)、自然語言處理(NLP)和機器學習(Machine Learning)以及四個研究方向：內容AI、社交AI、游戲AI以及工具類AI。

　　阿里則充分借助電商平臺的優勢，于2015年7月發布了人工智能購物助理虛擬機器人“阿里小蜜”;在金融領域，通過機器學習，螞蟻微貸和花唄的虛假交易率降低了90%。支付寶的證件審核系統開發的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。螞蟻金服的定位就是以信用為基礎，人工智能驅動的公司、人工智能技術已體現在信用、推薦、風控、搜索、智能助理、營銷等多個應用場景。

　　財務與金融領域

　　摩根大通開發的金融合同解析軟件COIN，只需幾秒就能完成原先律師和貸款人員每年需要36萬小時才能完成的工作。2017年3月貝萊德(Black Rock)宣布裁掉40多個主動型基金部門的崗位，其中包括7名投資組合經理，轉而用計算機與數學模型進行投資的量化投資策略代替。2017年5月德勤財務機器人橫空出世，開始取代財務人員的大部分工作。2017年8月美國銀行(Bank of America)與Fintech創業公司High Radius達成合作，將人工智能應用于企業應收賬款處理。該應用程序專為大型、復雜的公司管理大筆支付業務。

　　資產管理領域的人工智能應用，包括BlackRock開發的Aladdin平臺(使用自然語言處理、閱讀文件)、Kensho平臺(使用龐大的數據庫，運用機器學習算法與自然語言處理技術，從眾多龐雜數據中提取邏輯關系做出預測，并能以自然語言的方式輸出)、Alpaca(模式識別等技術，用于量化投資)等。

　　美國咨詢公司Opimas的數據顯示，預計到2025年為止，AI的運用將使得對資本市場，包括證券服務、交易和結算、資產管理、私人銀行和財富管理等業務在內的員工減少23萬人。

　　京東金融依托京東集團積累的客戶及場景資源、交易及信用數據，積累了大量數據。在多維、海量、動態的數據基礎上，京東金融實現了人工智能、生物識別、深度學習、圖像識別、云計算和區塊鏈等領先技術的創新，并應用到了風險模型、量化運營、用戶洞察、企業征信、智能投顧等各個與金融相關的領域中去。

　　與此同時，京東金融還將數據+人工智能能力進行對外輸出。如京東金融的反欺詐解決方案——安全魔方。安全魔方擁有千萬級每分鐘的風控指標運算能力，還具備毫秒級的風險預警及響應時效，可以提升金融機構及電商客戶的信貸申請反欺詐、賬號與交易安全、營銷反欺詐能力。

　　人工智能在金融領域中的應用，相較于大數據而言的核心突破在于深度學習、智能分析和最終的智能決策。大數據、云計算、智能硬件以及后續的區塊鏈技術等都是支撐人工智能上層技術的基礎。目前，人工智能技術可以運用在金融領域的技術主要包括深度學習、知識圖譜和自然語言三種。

　　人工智能+財資管理，未來的企業財資借助人工智能的關鍵技術和核心能力使得企業財務和金融形成了包括結算、融資、票據、投資、風險控制，以及財務公司運營、供應鏈金融、電商平臺、產業交易金融平臺等有機結合的整體智能化平臺。企業管理者可以隨時且一目了然地對企業資金的長短期流入流出、資金頭寸、多渠道投融資、收益及債務進行動態、實時的監控。企業財資管理越來越呈現數據化、互聯網化、智能化的發展，為企業提供多方面、多層次的財資管理分析和財資經營決策。

　　未來已來，借助人工智能的關鍵技術和核心能力，將賦能財資管理智能化，尤其體現在賬戶、支付、頭寸、現金流預測、投融資、風控、共享和資管等場景。