在人工智能領域，自動因子發現、知識圖譜和圖計算，以及基于隱私保護的增強分析將發揮更大價值;智能客服、產業圖譜、客戶圖譜、智慧營銷和風控、智能投顧、反欺詐和智慧決策等領域的應用將越來越廣泛。

　　對于一個國家或地區來說，金融技術基礎設施的完善將是未來的核心競爭力。人工智能及其在金融科技領域的應用引起了社會各界的廣泛關注。然而，市場上能夠推廣應用的獨立人工智能案例并不多。

　　人工智能正處于爆炸式增長的前夜，發展迅速。算法模型取得了新的突破，但人工智能與工業的結合始終方興未艾。

　　在大數據時代，數據已經成為個人或企業的核心資產，數據資本化趨勢明顯。數據將在互聯網、金融、醫療、政府等行業的發展中發揮越來越重要的作用，促進經濟發展。

　　“據統計到2025年中國數據量達到48.6ZB，占全球數據量的25%以上，成為全球最大的數據圈。2025年AI中國服務器市場達到66億美金，這是非常大量的投入。這些數據的增長和算力的投入能否發揮其應有的價值呢?以現在的情況看很難。”第四范式AIOS產品負責人黃纓寧稱，企業轉型過程中所需的能力眾多，為了使人工智能在企業智能化過程中發揮作用，必須建立一個集成應用、數據和算力的能力模型。應用、數據和計算需要相互聯系。如果其中任何一個出了問題，另外兩個就不能工作，整個智能系統就會失靈。

　　算法只是人工智能的一部分，要發揮人工智能的競爭優勢最終還是靠數據。人工智能的普及使金融業認識到數據的重要性，特別是傳統操作中沒有采集到的客戶行為數據，體現了生態圈金融的重要性。

　　“任何平臺、算法、工具不可能自己運行，歸根到底面臨我們的最大挑戰是人才短缺。”第四范式金融事業部總經理稱，目前，全球每年新增高級人工智能人才約1000人，全球人工智能場景數量正以每年數百萬的速度遞增。各類高校和科研機構不斷完善人工智能人才培養，但金融機構單純的科研人才不足以支撐業務創新。金融機構正在努力尋找既懂商業又懂技術的復合型人才。

　　“現在人才缺口30萬，未來五年缺口會越來越大，三十萬增長到一百萬，有報告說是五十萬到數百萬。使用AI的公司越來越多，但是人工智能供給的速度并沒有同步增長。”第四范式聯合創始人首席研究科學家陳雨強稱，目前，人工智能人才分布非常集中。北上航信占AI人才供給的80%以上，行業分布也非常集中，其中90%在互聯網行業。如果企業不在北京、上海、杭州、深圳，也不是互聯網企業，人工智能行業人才匱乏的問題將更加突出。