目前，金融业的数字化转型已成为各国的大势所趋，在中国也是监管部门推动的重要改革方向。自从ChatGPT横空出世，这款人工智能对话机器人俨然成为了全球最热门的话题之一。ChatGPT虽然进一步凸显了人工智能的应用能力，但对于金融业来说，人工智能的运用仍然面临诸多挑战，使其较长时期内仍无法给金融业带来重大变革。
随着数字经济和数字社会建设深入推进，金融领域积累了大规模、高质量的数据，同时具有多维度、多元化的应用场景，为人工智能应用蓬勃发展提供了良好的契机。同时人工智能的使用也给金融领域带来了诸多机遇：
一是战略性问题。面人工智能在战略制定中的应用思路，正是感知、推理、决策，天然地有可能与金融机构综合或专项战略制定相结合，并且进行动态随机优化。
二是结构性问题。中国金融业任然还有诸多发展不平衡、不充分的结构性矛盾，这也为人工智能的“补短板”提出了要求。例如人工智能应用于财富管理领域，能否给家庭资产结构、金融资产布局失衡带来改变，直接影响到金融助力共同富裕的重大目标。
三是生产要素问题。数据和人才已成为重要的生产要素，是国家基础性战略资源。而人工智能与大数据相结合会激发更多活力，能够促进金融业改善数据“采、存、算、管、用”的全生命周期活动，推动数据要素到数据资产的转化。人工智能也可以成为提升员工能力的“智慧助手”，也可以通过构建“数字人”来弥补团队能力。
四是组织运营问题。在组织架构与运营能力过程中，可以充分利用人工智能打造自动化、智能化的运营模式，不断优化运营流程，创新运营模式，提升运营服务质量，降低运营成本。
五是服务能力问题。人工智能在定制化智能产品设计、客户全息画像服务精准营销、线上线下体验一致性等服务性方面，已经有了卓有成效的探索。
六是风险管理问题。人工智能一方面构建客户、业务和风险视图，动态全面反映风险全貌；另一方面，能够优化智能信用风险评估，实现风控向数控、智控的转变。
七是服务效果问题。一方面，近年来在金融业快速发展过程中，人工智能的使用价值体现已经对金融业全要素生产率的提升与转变，产生了非常深刻的影响。另一方面，人工智能应用可以对金融业在助力普惠、绿色、科技、共同富裕等方面还有诸多职责产生价值。
八是合作生态问题。在人工智能和大数据的加持下，有助于进一步改善金融机构外部生态。
虽然人工智能的运用能够为金融领域带来诸多机遇，但对于金融业来说，仍然面临诸多挑战：
一是数据治理。人工智能应用同样离不开高质量的海量数据，但金融机构的数据治理普遍处于起步阶段，数据低质量、数据孤岛、数据散乱等普遍存在，难以为人工智能提供充足的数据要素支撑。
二是场景的标准化。虽然人工智能的金融应用体现个性化、“千人千面”等特点，但长远来看在金融与技术的融合过程中，真正具有生命力的是标准化、通用型的金融科技创新场景，而非基于传统外包模式的差别化合作，这也是现有人工智能金融应用的制约之一。
三是技术与方案的高成本门槛。人工智能在金融活动中的技术应用与解决方案设置，通常具有较高的部署成本，难以适应广大中小金融机构的需要。
四是透明度与不可解释性。在机器学习领域，在输入数据和输出答案之间通常有被称为“黑箱”的不可观察空间。只有发展可解释、可信任的人工智能金融应用，才能实现用户信任、模型可审计性并降低风险。
五是组织内部协调。就金融机构应用人工智能等前沿技术来说，通常难以形成有效的“激励相容”机制，而促使内部利益主体达成共识，以最大效率地体现技术创新价值。
六是责任分担。引入人工智能之后，原有的金融机构业务流程中的权责相称，可能会出现一些新的模糊性，亟待从制度规则、业务实践、技术与业务、模型与人的关系等方面进一步探索。
七是合规性与伦理性。伴人工智能的金融应用存在更突出的合规压力。算法歧视、大数据杀熟、信息泄露等金融科技伦理挑战，也给人工智能应用带来困境。
总之，人工智能驱动金融业数字化变革的图景已经展开，为金融领域的发展带来了诸多机遇，但同时也带来了诸多挑战，人工智能亟待自我优化与持续“闯关”。
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