《終結者》系列電影開啟了一代人對人工智能的認知，緊接著電影《超能派克》和《超能陸戰(zhàn)隊》展現(xiàn)了人工智能機器人和人類共存協(xié)作的場景。隨著新技術的出現(xiàn)，人類對人工智能的態(tài)度在轉變，現(xiàn)代社會描繪的是一幅在不久的將來，人類和機器人一起協(xié)作的生活畫面。神經(jīng)網(wǎng)絡技術和深度學習算法的出現(xiàn)，實現(xiàn)了真正的人工智能，讓電影中的場景開始慢慢走入人類的生活。

當前，人工智能技術實現(xiàn)的智能還沒有電影中的機器人那么高，但是已經(jīng)具備了真正的智能。因此，各領域的人工智能產(chǎn)品也如雨后春筍搬涌現(xiàn)出來。其中，Google公司的人工智能產(chǎn)品Alpha Go擊敗人類圍棋世界冠軍，是最為大眾所熟悉的事件，它標志著人工智能一個嶄新時代的誕生。與此同時，職業(yè)圍棋選手開始選擇人工智能圍棋機器人進行陪練，開始學習機器人的一些思維方式，這也讓我們看到了，人工智能對人類進步的助力。人類學習圍棋幾千年的經(jīng)驗，在當代人工智能面前，顯得有點力不從心。當然，這是最成功的例子，Google公司也在其它領域嘗試過人工智能的產(chǎn)品，但是都沒有Alpha Go這么成功，這也是目前人工智能還有待突破的地方。

對于金融和銀行領域來說，人工智能已經(jīng)帶來了一些新的變化，比如基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術和深度學習算法的人臉識別技術，為刷臉支付的新應用提供了技術支持，目前支付寶已經(jīng)開啟了刷臉支付的功能。那么，人工智能技術還能為金融和銀行業(yè)帶來哪些新的變化呢？Alpha Go的成功能帶來什么啟發(fā)嗎？

通過公開的資料，我們知道第一代Alpha Go是利用機器學習速度快的優(yōu)勢，在很短的時間內(nèi)學習完人類所有的棋譜。然后通過自己與自己對弈，與職業(yè)棋手的對弈來不斷優(yōu)化內(nèi)部的規(guī)則，最終戰(zhàn)勝所有人類棋手。第二代的Alpha Go，完全放棄和人類棋譜，而是通過自主學習，通過自己與自己的上千萬盤對弈，自己總結獲勝的各種規(guī)則，最終完勝第一代Alpha Go，同時，還發(fā)現(xiàn)了很多人類沒有發(fā)現(xiàn)的定式。從Alpha Go的學習過程我們可以看到，Alpha Go的規(guī)則是通過不斷的對弈，然后復盤，知道哪里下的好，哪里下的不好，一步一步總結出來，而且還發(fā)現(xiàn)了人類沒有發(fā)現(xiàn)的新規(guī)則。

對于金融和銀行業(yè)來說，信貸業(yè)務是最重要的部分，風險控制則是信貸的重中之重。舉例來說，銀行內(nèi)部都有貸后預警類的系統(tǒng)，來提高風險管控。這類系統(tǒng)本質上來說，就是利用一套成熟的規(guī)則，系統(tǒng)按照這套規(guī)則來執(zhí)行，實現(xiàn)貸后的風險管控。這些規(guī)則都是銀行業(yè)務專家在實際當中總結出來的，是銀行在以往風險案例的基礎上積累出來的，也就是說這些規(guī)則其實是一些“專家策略”。當發(fā)生新的風險后，專家會再次添加新的策略，加入規(guī)則系統(tǒng)，從而完善了風險管控。

綜合上述分析，我們可以看到，Alpha Go的學習過程和風險管控的規(guī)則系統(tǒng)的成長過程非常類似。從長遠來說，銀行可以利用人工智能技術，憑借自身的大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)一套智能風險管控系統(tǒng)，讓它逐步成長為一個專家。雖然，借助人工智能的系統(tǒng)不可能解決所有的問題，但是通過人工智能技術和大數(shù)據(jù)培育出來的“智慧專家”，在不久的將來，將比很多人類專家更可靠，更能快速的發(fā)現(xiàn)風險，成為銀行的金融大腦的一部分。

展望未來，金融和銀行業(yè)中有很多系統(tǒng)都是基于規(guī)則和專家策略的，智能風險管控系統(tǒng)的思路在金融和銀行業(yè)內(nèi)部可以應用的場景是非常大的?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的到來，讓傳統(tǒng)的金融和銀行業(yè)都已經(jīng)轉變?yōu)榭萍夹推髽I(yè)。未來的人工智能時代，誰先成為智能型科技企業(yè)，誰就能獲得領先優(yōu)勢。