随着阿尔法狗击败围棋界大师柯洁，人机对弈的连续失败，急剧推高全球对人工智能技术(AI)的关注。。
“人工智能带给人类社会的影响不亚于互联网，我们正在从互联网时代进人工智能时代。大家可以看到，‘互联网+’引起了零售、服务、制造等各行各业的深入变革，‘人工智能+’的影响将有过之而无不及。”向上金服CEO袁成龙表示。
袁成龙是在全球金融科技行业峰会朗迪峰会接受媒体采访时发表了这番表述，袁成龙认为，人工智能与金融的结合是大势所势，将会引爆一轮“智能新金融”的发展浪潮，而向上金服已经在智能新金融领域走在了行业前列。
从互联网到AI
从1969年美国阿帕网的诞生算起，互联网的发展已经经历了将近半个世纪，在这半个世纪的不断量变中，质变的临界点悄然来临，这就是人工智能。
根据百度百科的定义，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
曾几何时，人工智能长期停留在科幻电影层面，随着互联网大数据、云计算、物联网等人工智能基础技术的成熟，以及神经网络深度学习在算法上的突破，人工智能开始从电影走向现实，从理论走向应用。
最早在国外，谷歌持续推出无人驾驶、阿尔法狗等人工智能产品，并成立一个新的风险投资项目，专注于人工智能行业的投资。近日，该公司还宣布一项人工智能研究新计划，“人类与AI研究”(PeopleAIResearch)，简称PAIR，旨在推动人与机器的互动，让人工智能更加人性化、更加有用。
国内互联网企业对人工智能的研究亦步亦趋，百度的无人驾驶已经上路、腾讯成立人工智能实验室，阿里巴巴推出的无人超市“淘咖啡”，应用机器视觉、生物识别等人工智能领域的前沿科技，让用户在消费中实现“拿起黑咖啡就走”的便捷，人工智能正在渗透经济各个领域以及人们的衣食住行。
今年大连举行的第11届夏季达沃斯论坛上，人工智能也成为热议的焦点话题，普华永道在会议期间发布报告称，到2030年人工智能将带动全球GDP增长14%，贡献15.7万亿美元，并将广泛应用于各行各业。
人工智能+金融
在“人工智能+”各行各业的过程中，与金融的结合备受瞩目。
“未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司”，创新工场CEO李开复在谈及人工智能时曾表示，人工智能会首先落地在“数据最大、最快能产生价值的领域”，“比如说，金融领域的银行、保险、券商、智能投顾、AI量化基金”。
袁成龙进一步指出，人工智能与金融的结合，正在催生全新的金融业态，即智能新金融，这是一种主要依托人工智能技术的金融服务模式，借助人工智能手段，为用户提供智能化、定制化、个性化的金融服务，让金融不仅有效率，更智能、更懂用户。
时下流行的智能投顾即是智能新金融的典型应用。长期以来，由于金融产品的专业性、多样化及信息不对称等因素，金融机构在给用户推荐金融服务，或者用户挑选金融服务的时候，不仅流程繁琐、效率低下，而且很难将金融服务与用户实际情况进行精准匹配，导致用户不能享受到最合适的金融服务。
智能新金融的背景下，随着智能投顾的发展，金融机构可以借助人工智能技术，金融机构可以通过多个维度的量化模型，结合金融产品数据与用户风险、偏好等数据，实现金融产品与用户之间的一一匹配，帮助用户进行投资策略上的优化和配置。
此外，智能新金融的应用范围还包括，大数据风控的重构、信用评估模型的搭建、机器学习与知识图谱，以及金融监管部门实施监管会拥有广泛的发展空间。
向上金服抢先布局
正是预见到人工智能时代到到来，以及智能新金融的广阔发展前景，在持续发力金融科技的同时，向上金服已经悄然开始了智能新金融的布局，以人工智能技术为支点，对向上金服旗下向上理财、几何股票、三文钱等业务版块进行系统化升级。
其中，向上理财上线于2013年，致力于为投资者打造专业、公平、透明的网络借贷信息中介服务平台。
“人工智能技术的应用，赋予了向上金服新的生命力，向上金服的用户获取能力、产品研发能力、风险控制能力等角度，都得到很大提升。”袁成龙说，借助人工智能技术，向上理财正向定制理财、资产配置、智能研投等方向稳步转型。
新近推出的几何股票，则是一款原生态智能新金融产品，它基于人工智能相关算法，如监督学习、卷积神经网络、朴素贝叶斯等，几何股票可以对上市公司基本数据、股市历史交易数据、政策信息、资讯数据，为用户提供定制化、个性化的股票投资策略，让数千万中产证券用户都能获得契合自身的证券服务，而不只是千人一面的推荐页面。
袁成龙还透露，智能新金融理念下，向上金服还将打造智能新金融生态链，推出多元化产品社交平台壹克空间、大数据征信平台无界数据，各条业务线资源互换、价值共享，共同组成用户一站式的智能新金融服务闭环。
业内人士预计，向上金服等企业的发力只是智能新金融的序幕，到2020年，中国智能新金融将迎来爆发式发展，仅仅智能投顾市场就将高达5.22万亿元。
