许多人工智能专家常说AI最适合应用于金融行业。因为金融是历史记录数据最丰富且准确的领域之一，甚至断言金融行业将被AI取代。但有个极大的问题是，人工智能无法解释自己的行为，这使得强监管的金融行业很难大规模采用AI。

当银行考虑采用人工智能时，这个所谓的“黑盒子”问题就会反复出现，无论是信用评分，贷款还是其它类型业务。一位长期从事金融风控领域的业内高管直言，传统银行普遍都希望利用社交网站来进行营销，但如果银行不能明确掌握所有客户属性数据，就很容易被合规部门挡下。

金融业最适合AI？实际程度低于整体平均！

这类限制使得银行在AI导入的实际业务上，存在着理想与现实的巨大落差。根据“麻省理工斯隆管理评论”（MTT Sloan ManagementReview）与“波士顿顾问集团”（The BostonConsulting Group）于2017年所做研究”RESHAPING BUSINESS WITH ARTIFICIALINTELLIGENCE”，调查人工智能在各行业的被采纳程度。结果金融服务业评估目前AI对其产品服务、工作流程的影响程度仅约10%，

甚至许多情况下，银行即便导入AI，效果也不如想象神奇。例如金融机构导入传统规则引擎系统来进行检核其实已行之有年，但缺点是真实金融场景的维度太多，人工定义的规则引擎无法做到很精准判别。为了宁枉勿纵，系统就存在大量误报。因此即使采用规则引擎，对人工审核的要求仍然非常巨大。

“国际上各大金融机构对反洗钱都是投入大量的人力，人工审核部门都非常巨大。”一位业内人士表示，这除了使成本居高不下之外，更大的风险是繁复检核容易使客户不满、甚至失去客户。……