人工智能通过“数据＋算力＋算法＋场景”的叠加效应，帮助企业更好地决策，将复杂的分析嵌入到日常的工作和交易场景中，使日益复杂的工作变得更加自动化，提高财资工作效率。
人工智能的成熟离不开大数据的培育。AlphaGo的深度学习系统有70多层人工神经网络， 每一层均为一个人工智能分析维度， AlphaGo的一流围棋水平的根源来自其对2000万局棋谱的“死记硬背”。由于深度学习算法模型依赖于大量数据的训练，数据的数量和质量直接关系到人工智能的发展潜力、先进程度和可实现的场景。
一般而言，人工智能的四大构成要素是：海量数据、高性能运算能力、核心算法和应用场景。随着CNN、RNN等算法成熟和GPU/FPGA对计算能力的提高，算法和算力瓶颈已突破，数据和场景成为人工智能发展的关键。数据成为重要的企业资产，趋势已经开始显现。大量的数据，特别是场景化、标签化、交易性的数据获得成为重中之重。而财务管理、财资管理和金融服务都是数据交互的中枢，也是企业经营的大数据中心。
● 数据化：大数据已经开始在预测分析、风险控制、风险定价、量化投资、决策支持等诸多领域展开实质性渗透。企业经营经过多年的数据发展和积累，无论是内部的财务数据、交易数据和资金数据，还是外部的供应链数据、投融资数据等，其数据数量、分析速度与数据种类都发生着极速的变化。随着智能化工具和方式的不断应用，再次扩充了数据的维度，使得可获取的数据维度扩展到线下。大数据为人工智能的发展提供很大助力，因为一些人工智能技术会使用统计模型进行数据分析推理，例如图像、文本或语音。通过大数据来验证这些模型，可以使模型得到改进或者“训练”。
——大数据是财资管理的核心。在大数据时代，大数据必将触及财资管理的核心：风控、交易、量化、定价、决策。
——大数据＋机器学习是财资经营的未来。在人工智能时代，机器学习和深度学习领域已取得重大突破，可以赋予机器财资认知及预测能力。
——重新定义财资管理的职责。协助管理数据从原系统到大数据系统的转移，建立大数据枢纽中心；与IT、业务部门等密切配合，将分散孤立的数据进行有效整合，建立大数据聚合中心；与产业链、外部资本市场进行数据连接，建立大数据交易中心。
● 场景化：场景化、行业化是财资管理的发展方向，也是金融服务与实体经济结合的必然需求。财资与金融场景化的过程中，会将复杂的工作流程、工作内容和金融产品进行再造，让财资管理需求、企业金融需求与各种场景进行融合，实现信息流的场景化、动态化，通过人工智能技术让风控和预测变得更加精确，使现金流处于可视、可控状态。从金融服务而言，也是实现从获客、产品到风险控制完整闭环的必然需求。规模化和个性化是相悖的，通过人工智能，则可以用更高的效率满足广泛用户的差异化需求，实现充分的个性化。
当前，人工智能已经发展成为一门拥有庞大技术体系的分支。包括了深度学习、机器学习、机器视觉、神经网络、自然语言处理等多个细分领域。下图展示了目前主流的人工智能技术和研究领域。
▲ 人工智能关键技术；来源：Narrative Science via Invormation W
深度学习技术：深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以有人监督（需要人工干预来培训基本模型的演进），也可以无人监督（通过自我评估自动改进模型）。深度学习目前广泛运用于各类场合，在财资管理领域，如可以通过深度学习来进行现金流预测和头寸智能化管理。
循症技术：指应用AI技术为医疗诊断提供辅助，基本方法是将病人情况和医学数据库进行数据挖掘和匹配，降低医疗人员主观失误的概率乃至最终完全取代人工医疗。在财务和金融领域，可以用于管理诊断、交易事故审查和合规性审计。
推荐引擎： 推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。推荐系统可用于支付结算中智能路由的设计，以及金融超市和卖场中交易的智能撮合。
机器学习系统：机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能。深度学习技术是机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。
预测分析：是指一类对数据假设的预测性分析。其表现在使用数据挖掘技术、历史数据和对未来状况的假设，来预测未来的可能性。如应收账款分析、现金流预测，以及未来金融市场的汇率、利率等的波动。
规范性分析：大数据技术的一个分支，指基于尽可能获得的数据和计算得到确切的最优方案，以模拟或超越人脑的决策能力。该技术目前正处于相当早期阶段。
自然语言处理和文本挖掘技术：泛指各类通过处理自然的语言数据并转化为电脑可以“理解”的数据技术。自然语言处理一方面可以辅助财务共享服务中心进行客户服务；另一方面，结合自然语言技术，便利知识管理和智能搜索。
自然语言产生技术：指将电脑与人类通过自然语言的方式交互的技术，核心是将电脑计算的二进制结果转化为人类可以快速方便理解的语音/文字交互的载体。
机器学习是人工智能的核心技术，指从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的技术，是计算机具有智能的根本途径。机器学习中一个重要分支就是深度学习技术，其已经遍及人工智能的各个领域，它的工作流程表现为利用感知层产生大数据，进而进行数据分析处理，处理后数据最后反哺给前台应用系统，使得系统做出相应的反应。
▲ 机器学习的常用方法与分类
机器学习往往遵循一些基本的流程，主要步骤包括：数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择和模型预测。数据获取可以通过数据库以及网络爬虫技术，途径日趋多元化。特征提取基于人的经验和探索，优质的特征能够起到事半功倍的效果。数据转换包括缺失值填充、标准化和降维。机器学习模型可分为监督学习和非监督学习。模型选择通常借助交互验证和一系列评价指标。
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