经过多年演进，人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 正进入一个发展新阶段。越来越多的企业在选择这一给人类经济与社会生活带来颠覆性影响的技术，来开启数字化转型的新篇章。尤其当我们把目光投向金融行业时更不难发现，在过去的十余年中，堪为这一行业风向标的巨头们正将更多资金投入大数据、机器人和云计算服务领域，这些举措也受到投资者的热捧。
那么，AI 何以成为金融行业新的宠儿？究其原因，我们不难发现，其实是因为 AI 与金融行业在诸多特性上天然契合。首先，AI 与金融都构建在海量的数据之上，这为 AI 的模型训练与预测推理提供了丰沃土壤；其次，AI 可以大幅降低传统金融行业用于客户关系维护的成本；同时，AI 也能帮助金融企业展开更多的精准狙击，进一步提升业务质量；而更为重要的是，拥有众多创新基因的金融业务与 AI 结合，可为行业发展带来更大空间，为业务创新带来更多可能。
以银行为例，通过与 AI 融合，即可以依托庞大的业务数据，以智能的方式驱动数据分析与预测方法创新，进而获得新的洞察，拥抱更为灵敏、高效的商业模式，并规避诸如贷款逾期、违规欺诈等风险，在未来竞争中占得先机。
然而，从数据分析到 AI 应用并不能一蹴而就。如上图所示，企业在数据分析技术的演进上，一般会经历在规模和成熟度上递增的五个阶段。这五个阶段分别是：描述性、诊断性、预测性、方案制定和认知性。成熟的 AI 能力，适用于以上数据分析的各个阶段，是把数据分析推向更高成熟度和更大规模的重要动力。
近年来，AI 的算力、算法以及数据能力都获得了快速突破，包括：
- 算力提升：在摩尔定律的推动下，芯片制程技术和架构创新正使计算力不断取得突破，满足了机器智能对于计算密集型算法的需求。例如，通过人工神经网络进行深度学习的概念已经存在了至少 20 年，但直到最近几年，当计算技术提升到能够满足 AI 所需的高精度、高速度的运算能力时，将这些计算密集型算法付诸实践应用才成为可能。
- 创新推动：AI 发展仅靠计算力和数据来推动，还是远远不够的。驱动其向应用迈进的关键动力，毫无疑问是创新，正是它推动 AI 跨越了从研究到主流使用的临界点。实践已经证明，每一次 AI 算法的创新，都预示着更多的应用可能性，并吸引更多的创新者加入到应用开发行列中来。比如，20 世纪 90 年代的神经网络创新，驱动了对 AI 的重新阐述和研究，并在 2009 年和 2012 年，分别在语音识别和图像识别等领域获得了突破性进展，这也成为当前 AI 创新发展的催化剂。
同时，数据洪流的到来，也驱动金融行业 AI 迎来高速发展浪潮。一方面，物联网 (IoT) 的广泛应用、智能互联设备的快速普及，带来了越来越多的结构化和非结构化数据。有研究表明，到 2020 年，物联网中智能、互联设备产生的数据可达 40 ZB（1ZB=10 万亿亿字节）1。如此海量的数据，无疑为金融领域 AI 算法的训练，以及发掘全新洞察奠定了基石。另一方面，面向不同类别金融数据的处理和运用，也出现了更多的方法论和硬件产品。例如，面对金融数据普遍的高维特性，企业已经可以选择更有针对性的高维算法、高性能实时特征数据库，以及具有更好落盘性能和更高容量的存储设备来构建 AI 应用，降低 TCO 并提升处理效能。
值得一提的是，虽然高质高量的数据能给 AI 核心竞争力带来巨大提升已成为共识，但在金融行业，为了规避数据泄露风险，企业往往会构建一系列严密的防护措施，由此也引发了严重的数据孤岛问题。为了让多源数据的交互、传输和聚合更具安全性，联邦学习等新的联合学习方法，正帮助用户在确保数据安全的前提下，建立起更多安全可信的多源数据协同训练方案，确保为 AI 应用提供更丰富的数据源，以提升其精度。
现在，基于可信执行环境 (Trusted Execution Environment，TEE)，典型如英特尔® 软件防护扩展（Intel® Software Guard Extensions，英特尔® SGX）技术构建的联邦学习方案，已在保险定价、信贷风控、销量预测等多个金融领域落地实例化。以保险定价为例，方案可以在保护各合作方用户隐私数据不出本地的前提下，安全合规接入多方数据。进而，一方面帮助用户以多源多维度的用户行为数据，来提供个性化定价策略；另一方面，通过多源的安全大数据，有效识别恶意骗保行为。一些数据表明，基于联邦学习方法建立的保险数据模型具有更丰富的风险特征体系，可使行业定价准确率获得大幅提升。
通过以上算力、算法和数据处理技术进步， AI 正成为金融企业开展高质量数据分析和业务预测的重要手段。得益于 AI 技术的不断发展，在金融行业的前端、中台和后端，都已经有了相对成熟的应用方案。
本手册将围绕金融反欺诈、风险预测、客户营销、智能推荐、智能核保等多个场景，结合与合作伙伴的经典案例，来详细阐述实战中的 AI 应用部署情况，揭示其所涉及的技术细节，尤其是英特尔相关技术与产品在这些真实场景中的应用和优化方案，以及硬件、软件配置的最佳实践推荐。
本手册全文目录如下，如欲了解更多详情，可点击链接获取完整文件。