近年来，中国高度重视人工智能（AI）技术的发展，先后出台了诸如《新一代人工智能发展规划》的纲领性文件。这些政策的出台为我国人工智能的全面发展奠定了坚实基础。随着算法的不断突破和计算能力的持续提升，AI技术在多个领域取得了显著进展。据统计，目前我国已建立起一个较为完整的人工智能产业生态，相关企业数量已超过4500家，拥有超过190个生成式人工智能模型，为社会公众提供服务。
金融行业素有“半个IT行业”的美誉，金融数字化转型始终走在行业前列。随着AI技术的快速发展，其在金融业的应用不断加速。机器学习、图像识别、人脸识别、自然语言处理等多种AI技术，现已在信贷风险控制、客户服务、投资顾问等细分领域得到了深入应用。
近期，DeepSeek技术的出现进一步加快了AI在金融行业的应用进程。DeepSeek不仅整合了多模态数据处理和知识图谱构建，还具有开源框架和低算力消耗等优势，使得其在中小型金融机构的应用变得更加灵活，并降低了实施AI的门槛。借助DeepSeek，一些银行已经能够优化信贷风险模型，提高监控效能，而证券公司也在智能客服领域取得了突破性进展，提升了服务的准确性和客户体验。
AI技术迅速崛起，正在从根本上改变金融行业的业务模式和运营方式。AI应用提升了业务处理效率。以贷款审批为例，传统过程往往依赖人工操作，效率低下且容易出错。而应用AI后，相关资料可通过智能化手段进行自动审核和决策，从而大大提高审批效率。AI技术加速了金融服务模式的转变，从依赖实体网点向数字化、智能化的服务模式演进，比如“AI+远程银行”等新型模式逐渐成为主流。AI也在金融风险管理能力上发挥了重要作用，例如通过整合多源数据，实时监控并识别潜在风险，提升反洗钱和信用评估的精准度。
尽管AI技术给金融业带来了诸多积极变革，但其应用也面临一系列潜在挑战。数据孤岛效应使得不同行业间的数据难以整合，容易导致模型训练出现偏差，影响金融核心业务的安全性。深度学习模型的“黑箱”性质会使得算法决策过程不透明，增加了技术应用的难度。网络安全威胁也在不断升级，传统的安全防护机制难以应对新型攻击手段。
在解决这些挑战的过程中，金融监管也需适时跟进。现代金融监管体系更多是针对传统业务模式设计，对于AI技术驱动的新兴业务缺乏足够的规制措施。尤其是跨国金融机构，在应对不同国家和地区的监管标准差异时面临诸多合规挑战。因此，未来需要探讨如何制定更加灵活的监管政策，以提升对AI应用的管理能力。
为了适应AI技术的应用发展，金融行业亟需加强人才培养。调查数据显示，具有复合背景（金融专业知识与AI技术能力）的专业人才缺口超过35%。此现象直接导致许多AI项目停留在技术验证阶段，无法深入业务场景。因此，金融机构在培养人才时应创建开放的学习型组织，鼓励跨部门合作，提升全员的技术敏感性。
在实际操作中，大型金融机构应该致力于推动从“工具赋能”向“价值重构”的转变，这意味着在AI项目中进行全面战略思考，重构业务流程和组织架构。同时，要避免盲目追求前沿技术，而应结合自身的真实需求进行资源配置。中小金融机构则需聚焦特色化的发展路径，量身定制AI技术的应用场景，提高市场竞争力。
未来，随着AI技术的广泛应用和不断完善，我国金融业将迎来新的发展机遇。2023年中央金融工作会议提出要在数字金融上做好“五篇大文章”，这为数字金融的高质量发展提供了清晰的方向。在此背景下，金融科技需要继续推动技术与业务的深度融合，让AI技术成为数字金融发展的“安全引擎”，为经济高质量发展注入新的动力。
人工智能作为新一轮科技革命的重要推动力，将深刻改变全球经济和社会结构。我国金融机构应不断深化与AI技术的结合，促进自身数字化转型，进一步推动金融业务的创新与发展，以适应未来数字经济的转型需求。