人工智能技术从诞生到今天，已经从实验室的黑色技术阶段进入了赋予工业权力的阶段。在这个授权的过程中，当前的技术着陆和最初的设计愿景是有区别的。关于人工智能是否能超越人类智能一直存在争议，但这并没有阻止技术登陆的步伐。我们已经看到了很多成果，特别是在一些特定的场景中，人工智能的效果已经超越了人类智能，但是要全面超越人类智能还有很多变数。因此，我们认为它在技术上仍然处于弱人工智能时代，但它已经逐渐在工业赋权中发挥了人工智能的作用。人工智能在金融领域有着巨大的潜在市场，传统的国内金融业发展不平衡。因此，对于金融企业来说，对人工智能的认知和应用场景会有所不同。目前，传统金融企业的内部场景，即与内部运营相关的场景相对容易登陆，人工智能的应用可以提高运营效率。例如，光学字符识别(OCR)技术在银行的内部流程中发挥了作用，提高了票据识别、身份文件自动识别和图像到文本转换的效率。但是，在外部情景下，人工智能登陆将面临更多挑战，需要应对复杂多样的风险控制问题，还会受到许多外部因素的影响，如人们消费习惯的变化、黑色产品攻击模式的变化、行业产品的反复变化以及监管政策的影响。因此，人工智能技术的应用仍然面临许多不同的挑战。人工智能应用的未来趋势将更加细分。因为国内市场很大，很多金融企业还处于试验阶段，没有多少已经登陆生产，这意味着有更多的机会。在推进传统金融数字化转型的过程中，人工智能面临诸多挑战，其中最大的挑战是如何将人工智能技术与业务场景的需求紧密结合。人工智能的落地过程不是一蹴而就的，推进人工智能的步骤和计划是传统金融机构必须面对的问题。金融客户了解他们的业务，而技术供应商有他们自己的技术，但是如何在他们之间建立无障碍的沟通桥梁，快速地相互了解并找到最适合登陆的场景，这需要一个过程。人工智能在传统金融领域的数字化应用所带来的挑战，也是中国传统金融区域发展不平衡的挑战。经济发达地区的创新意愿更强，内部环境更好，对外态度更开放，接受能力更强。对于发展水平相对较弱的地区，人工智能还处于实验阶段，企业对新技术的应用更加谨慎，在推广过程中需要更多的沟通和理解。在实际的业务对接中，我们也发现统一客户意识有一定的挑战性。如何使用