图说：人工智能如何赋能企业财务转型和金融创新？

我们将以思维导图形式，并结合具体应用场景为您描述技术在企业财务变革和金融创新中的逻辑和价值。

让我们一起打开跟随这些导图开启烧脑之旅吧~

本文为该系列的第二章，带您了解人工智能如何在企业财务变革和金融创新中发挥作用。

人工智能赋能财务与金融

从人工智能产业链来看（如图1），基础层是资源支持层，由运算平台和数据工厂组成；技术层是通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术；应用层是利用AI技术为用户提供智能化的服务和产品。目前，基础层、技术层、应用层均实现突破，人工智能加速爆发和重塑各行业，且应用优先爆发于数据化程度高的行业或场景。

人工智能将重塑重塑财务与金融的服务方式和生态

人工智能应用场景丰富，尤其是数据丰富的行业，如制造行业、互联网平台、金融机构等。

应用场景一：智能账户+企业画像

账户体系是交易平台的核心，也是支付业务的基石。通过人工智能的图谱计算技术，将各种账户、各类账户进行聚类和关联分析，就可以基于协同账户给出更加准确的企业画像，才能更全面地获取金融服务的需求和精准的风险识别。

应用场景二：智能路由+支付工厂

智能路由系统，即智能选择最优“线路”，对于支付结算系统而言，就是要智能选择入款、出款渠道，从而提高支付成功率，降低网关成本。智能路由网关会通过自动化、智能化分析用户选择的支付方式确定用来完成该操作合适的支付渠道。支付路由会综合考虑收费、渠道的可用性等因素，智能路由能够记住那些使用频繁的可选的路由路径，通过深度学习算法，知识图谱计算来选择最优方案，如实现网上支付智能化。

应用场景三：智能头寸+现金流预测

现金与流动性管理是企业最底层但最重要的管理活动，且积累了企业最核心和基础的数据。而人工智能＋财资数字技术在现金与流动性管理的应用从内部延伸到产业链构建了企业的流动性数据网络，成为其在行业未来竞争力的核心驱动因素，重构企业面向未来的商业模式。

应用场景四：智能投顾+资产配置

应用人工智能技术，包括索引技术、知识图谱、图像识别、机器学习、决策智能等，构筑的智能投顾已渗透在企业资产配置的各个方面。智能投顾的核心特征也体现借助客观的投资组合模型，来实现服务流程的标准化，以及投资决策的智能化。

应用场景五：智能风控+未来财务

人工智能技术的出现将有效提升上述算法和模型的精度，提供更加有效的风险评估。如反欺诈，人工智能自动挖掘文字、数据和影像等信息进行深度理解，发现并标注风险警示；信用风险管理，人工智能可以优化风险模型，并求解各变量间量化指标；尾部风险，通过增强学习算法（也称为Q-Learning算法）可将极端事件引入风险分析。

应用场景六：智能机器人+财务共享

智能财务机器人的操作，有助于采集未来人工智能系统所需的数据，通过大数据的分析改进业务流程，引导传统产业的彻底变革。智能财务机器人通过重新定义、分配工作，将财务共享中心人员从这些重复性的劳动中解放出来，通过将工作中的机械属性剥离出来，去完成更多具有创造性、挑战性、战略性等需要用心用脑的工作，获取更大的价值提升。

应用场景七：智能资管+量化交易

人工智能算法通过用户画像、舆情分析和预测等交易模型，以神经网络算法、聚类算法、增强算法和传统回归算法为底层算法，分别实现了机器视觉听觉、降维分析、自然语言处理和模式识别等人工智能的功能。

应用场景八：智能搜索+金融图谱

金融搜索引擎背后的关键技术是高质量的知识图谱，帮助实现关联、属性查找及联想。除了人工智能相关技术，金融搜索引擎需要人机协作界面，方便使用者记录、迭代和重复使用；推荐和推送系统则可以帮助用户聚焦于关键数据和信息，省时省力地做投前发现和投后监测。