近年来，人工智能技术在金融领域广泛应用，主要在信贷审核、智能客服、量化交易、金融反欺诈等业务场景应用落地。近期，人工智能现象级应用ChatGPT在社会中备受关注，再次引起人工智能、大模型、算法、加速卡等概念的热议。人工智能技术的发展对金融行业具有深远意义。

一是交易模式发生变革。在2010年之前客户交易的主要介质为存折、银行卡，以柜台人工服务模式为主；2010年之后以自助设备替代高柜和低柜，并通过远程视频与自助设备结合实现交易达成；2016年手机成为了新一代的交易媒介，移动金融成为主流，指纹、人脸等生物识别技术实现了通过人体生物特征信息与金融账户体系的关联，身份核验服务实现密码替代。

二是数据价值充分挖掘。在2014年之前，凭证和文件信息都是以图像的方式存储在影像平台，在出现问题的时候通过人工检索的模式来收集交易过程信息和证据信息，且收集到的数据和信息分散，没有充分发挥数据价值。光学字符识别(OpticalCharacter Recognition,OCR)技术的诞生将金融机构大量的影像文件信息进行了识别处理，实现自动化分类整理、内容级搜索、概要信息提取、文件合规性审核、归档、统计分析、知识图谱构建等，将零散的信息整理形成具有价值的数据。

三是客户服务智能化升级。传统的金融客服平台需要大量人力支撑，存在人员压力大、业务培训难、高峰期人员瓶颈、通话数据价值浪费等问题。人工智能等技术的应用使得金融机构客服坐席通过语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)、语义理解、语音合成(Text-To-Speech,TTS)、语音克隆、智能导航等人工智能的应用，实现了电话营销、电话邀约、智能催收、电话回访、语音通知等各场景的智能化升级。

来源：北京金融科技产业联盟

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