隨著人工智能時代的來臨，透過機器學習、自然語言分析等技術，匯集實時市場消息與網(wǎng)絡輿情，建構動態(tài)的投資模型。相較于傳統(tǒng)采用定性、定量信息輔助投資策略擬定，人工智能導入將有效提高投資模型精準度。拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預估，2020年全球智能投顧的資產(chǎn)管理規(guī)模將達5.9兆美元，尤以中國市場在互聯(lián)網(wǎng)金融帶動下，成長速度最快。
圖：2016-2020年全球智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模(AUM)。(拓樸產(chǎn)業(yè)研究院/2017.07)
在金融產(chǎn)業(yè)導入人工智能的各項應用領域當中，以智能投顧發(fā)展最迅速的原因在于，傳統(tǒng)投顧多聚焦高凈值族群，隨著數(shù)字金融快速發(fā)展，投顧服務進入門檻降低，使得目標客戶擴張至一般大眾，而混業(yè)經(jīng)營亦已成為國際金融行業(yè)的發(fā)展趨勢，尤以中國互聯(lián)網(wǎng)公司積極涉足金融領域，造成競爭日趨激烈。各金融機構獲利空間遭到壓縮之下，亦積極開拓低單價客戶市場。對于消費者而言，低利時代來臨也帶動市場對于投資理財服務、資產(chǎn)配置的需求提升。
除了智能投顧以外，因數(shù)字金融服務快速發(fā)展導致的風控挑戰(zhàn)，帶動透過人臉識別實現(xiàn)遠程身份驗證、實時核貸等人工智能應用發(fā)展，也已成為眾多金融機構推動數(shù)字金融的重點之一。此外，根據(jù)用戶來電或在線詢問內容，預測用戶問題并自動導引至相關服務，或透過聊天機器人獲取客戶潛在需求以進行精準營銷等智能客服應用，亦將成為人工智能于金融領域中較快普及的應用項目。
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