近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的迅猛发展，其应用范围已经渗透到各个行业。其中，在金融领域中，AI被广泛运用于风险评估、投资决策和交易执行等方面，并且取得了令人瞩目的成果。

一、AI助力风险评估
传统上，银行和其他金融机构通过分析历史数据以及基本财务指标来进行借款申请者的信用评估。然而，这种方法存在许多局限性：无法对非结构化信息进行有效处理；不能充分利用大量数据源；容易出现主观判断等问题。
为解决这些问题并提高准确率与效率，《华尔街日报》报道称全球顶级银行纷纷引入了自动化审批系统，并将AI算法嵌入到他们内部开发或第三方供应商提供的软件平台中。该系统可以快速地收集、整理并分析客户提交过去两年时间里所有可能相关文件，并据此生成相应结果。“我们使用深度学习网络模型使盈亏预测更加精细。”摩根士丹利国际公司首席科学家表示，“相比之前依赖单一因素如股票价格变动作为唯一输入变量所做出来打败市场表现好坏辨别分类器诊断错误少5%左右。”

二、AI改善投资决策
除了风险管理外，在投资决策层面也有不可小视的进步。很多私募基金开始采取深度学习算法以及神经网络技术优先选择潜在投资组合。事实上，“AlphaGo”战胜李世石只是一个开始——越来越多证券交易员正式聘请“Robo-advisors”作为特定环境下最佳操作方式。

那么何谓"Robo-Advisor"? 目前定义比较宽泛: 是由计算机程序完成订单撮合任务, 从而替代传统手动操作; 向用户推荐具体产品时会参考某类回溯期间内总收益/单位时间(通常是月) 的增长情形. 这样就需要建立起底层数据库记录每笔购置日期, 数额与当天价值.

例如美国知名在线旧货销售网站ebay.com 就拥有强大服务器支持 Roboadvisor 系列服务 ; 当你点击页面最后 "Other Sellers on Amazon", 十秒钟即可显示1000+ 投放同品牌商品却要求按条件排序. 此功能完全自动生成 , 包含选项包括但不限于 : 时间段 (1周至10 年), 获利幅度超过50%, 成功抵达账号ID 高频数次…… 所需查询元素数量极巨 , 不论任意搜索参数都会导致检索耗费资源剧增 .

三、AI驱动交易执行
除了影响风控行政流程外,AI还直接介入到交易执行阶段.
当前中国香港联合花旗CitiBank 和陆家嘉离岸版 太平洋电子汇款项目正在测试区块链支付清算 ，未转移物权仓库存管企业则涉及英东北城镇社群钢琴音像店厦门海鼠配套产业……

四、“黑箱”的问责制挑战监管者
虽然A.I给市场注入活力同时节省成本.A.I反向启示录已初露端倪:
* 版权保护失真 —— A.I言语创建模型 GPT-3 只需简单文字提示即可写出文章片段;
* 法律漏洞 定义缺失 —— 模仿游戏《GTA V》 冒充志愿司机教育视频;

五、“24小时跟我生死共”
记得2006年7月18日 凌晨2点15 分 左右 苹果iTunes Store 新闻发布会结束后 我电话联系北京AppleStore 六位Staff 发布iPhone手机专营线路消息 ，询问是否公告确认；
惋惜！ 对方微笑说：“没错! 今夜12点 开始预约!”