从业务适用场景来看，人工智能在风险管理、投资顾问、客户服务等金融场景的应用是比较广泛的，也取得了初步的应用效果。在客户营销、投资研究、量化交易等场景，已经有小规模的应用实验。但是在金融业务流程化的应用场景应用，还在初步的探索之中。但其应用的潜力，已经得到了行业的认可。
总体来看，人工智能在中国的金融领域已经取得一定的应用成效。但我们同时也清醒的看到，目前人工智能仍处于一个发展演进的过程中，其在金融领域更大规模的应用落地，客观上还存在着数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性的障碍。而且由于还存在技术黑箱、算法共振、算法歧视、数据高依赖度等情况，其在金融领域的不断应用很可能会引发数字金融的排斥、市场的羊群效应、责任边界模糊等风险挑战，因此我们必须正视这些问题和挑战，妥善地应对。
因此谈到新时代下人工智能带来的机遇和挑战，作为金融系统来说应该本着趋利避害、扬长避短的理念，系统地设计和稳步推进人工智能在金融业的应用，同时来推动我们金融业的数字化转型。在这里我有几点思考供大家参考：
一是要坚持服务实体经济，为实体经济服务是金融的天职和宗旨。金融业应用人工智能，应该围绕金融供给侧结构性改革的要求，在现代化的经济体系建设过程中挖掘有效的金融需求，发挥人工智能在资源配置精准化、业务流程自动化、风险管理实时化、决策支持智能化等方面的优势，从而科学地去遴选那些相对比较成熟、可靠、安全、稳定的适用性技术，把它应用到启合度比较高的金融常用中去，就是选择比较适用的金融场景。
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