人工智能在金融行业的影响 - 人工智能对整个金融结构变化的潜在影响需要继续观察，其应用可能是边际性改变、增量性变革或根本性颠覆 [1] - 金融与科技的互动历来相辅相成，金融行业已成为人工智能新科技的领先应用者 [1] - 人工智能在金融行业的应用目前处于早期阶段，其作用仍是辅助性的，无法取代人的决策，在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域仍离不开专业判断 [2] 人工智能在金融行业的具体应用 - 人工智能主要用于优化业务流程和对外服务，应用集中在三个领域：中后台运营、客户交流与提供金融产品 [1] - 中后台运营的智能化在银行等金融机构内部已较广泛应用，覆盖数据收集、加工、信息甄别与识别及客户评估等多个环节 [1] - 许多金融机构在客户关系管理，包括营销、维护和问题解答等方面普遍应用人工智能技术 [1] - 在提供金融产品方面，人工智能对内帮助金融机构降低成本、提高效率，对外使机构能够提供更个性化、更精准的金融产品与服务 [1] 人工智能带来的潜在风险 - 从历史视角看，过去几轮科技革命在金融领域主要带来增量风险和边际风险，行业面临的信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等根本性风险未发生革命性改变 [2] - 从微观视角看，单家金融机构主要面临模型稳定性风险和数据治理风险两类新型或增量风险 [2] - 从宏观视角看，金融业主要面临集中度风险和决策趋同风险两类增量风险 [2] - 集中度风险体现在金融行业在人工智能模型技术上可能依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商，同时大型金融机构在资源投入上比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高 [2] - 决策趋同风险体现在由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化，过高趋同性可能引发"共振"效应 [3]