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人工智能技術從誕生到今天，已經從實驗室的黑色技術階段進入了賦予工業權力的階段。在這個授權的過程中，當前的技術著陸和最初的設計愿景是有區別的。關于人工智能是否能超越人類智能一直存在爭議，但這并沒有阻止技術登陸的步伐。我們已經看到了很多成果，特別是在一些特定的場景中，人工智能的效果已經超越了人類智能，但是要全面超越人類智能還有很多變數。因此，我們認為它在技術上仍然處于弱人工智能時代，但它已經逐漸在工業賦權中發揮了人工智能的作用。人工智能在金融領域有著巨大的潛在市場，傳統的國內金融業發展不平衡。因此，對于金融企業來說，對人工智能的認知和應用場景會有所不同。目前，傳統金融企業的內部場景，即與內部運營相關的場景相對容易登陸，人工智能的應用可以提高運營效率。例如，光學字符識別(OCR)技術在銀行的內部流程中發揮了作用，提高了票據識別、身份文件自動識別和圖像到文本轉換的效率。但是，在外部情景下，人工智能登陸將面臨更多挑戰，需要應對復雜多樣的風險控制問題，還會受到許多外部因素的影響，如人們消費習慣的變化、黑色產品攻擊模式的變化、行業產品的反復變化以及監管政策的影響。因此，人工智能技術的應用仍然面臨許多不同的挑戰。人工智能應用的未來趨勢將更加細分。因為國內市場很大，很多金融企業還處于試驗階段，沒有多少已經登陸生產，這意味著有更多的機會。在推進傳統金融數字化轉型的過程中，人工智能面臨諸多挑戰，其中最大的挑戰是如何將人工智能技術與業務場景的需求緊密結合。人工智能的落地過程不是一蹴而就的，推進人工智能的步驟和計劃是傳統金融機構必須面對的問題。金融客戶了解他們的業務，而技術供應商有他們自己的技術，但是如何在他們之間建立無障礙的溝通橋梁，快速地相互了解并找到最適合登陸的場景，這需要一個過程。人工智能在傳統金融領域的數字化應用所帶來的挑戰，也是中國傳統金融區域發展不平衡的挑戰。經濟發達地區的創新意愿更強，內部環境更好，對外態度更開放，接受能力更強。對于發展水平相對較弱的地區，人工智能還處于實驗階段，企業對新技術的應用更加謹慎，在推廣過程中需要更多的溝通和理解。在實際的業務對接中，我們也發現統一客戶意識有一定的挑戰性。如何使用