第共16頁人工智能在反洗錢領域的應用研究目錄引言…………………3一、反洗錢狀況分析………………4（一）反洗錢的含義………………4（二）洗錢的方式…………………4（三）國內外反洗錢的發展狀況…………………5二、反洗錢領域面臨的問題及原因分析…………6（一）客戶身份和可疑交易識別困難……………6（二）資源分配失衡推高成本……………………7（三）誤報導致合規風險增加……………………7三、人工智能在反洗錢領域的優化措施…………7（一）人工智能概述………………8（二）人工智能構建可疑交易監測體系…………8（三）反洗錢資源分配策略建議…………………11（四）人工智能助力合規模型優化………………12四、人工智能應用的效用及前景展望……………13（一）人工智能應用的效用………13（二）人工智能應用的前景展望…………………13結束語………………15參考文獻……………16引言習近平總書記在2018年亞太經合組織領導人非正式會議、2019年中國國際數字經濟博覽會等國內外重要講話中指出，數字經濟將成為未來全球的主要發展方向，我們需順勢而為大力推進數字產業化和產業數字化，提出大數據戰略和建設數字中國的目標。為全面貫徹黨中央、國務院高瞻遠矚、與時俱進，作出建設數字中國的戰略決策部署，同年中國人民銀行印發《關于金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）的通知》（銀發【2019】209號）。明確指出金融科技是技術驅動的金融創新，旨在運用現代科技成果改造或創新金融產品、提高監管水平、優化業務流程和經營模式等。在現代科技革命和產業變革下，科學規劃運用大數據、合理布局云計算、穩步應用人工智能，為金融發展提質增效、提供創新活力、增強服務實體經濟能力。同年，反洗錢金融行動特別組（FATF）對中國的評估報告中指出我國反洗錢監管有效性不足。實際上中國早已嘗試多種措施來提高我國的反洗錢工作。但由于我國各銀行發展不均衡、傳統模式效率低、監測手段單一、技術落后等原因，反洗錢有效性一直有待提高。針對反洗錢問題，依托人工智能、大數據等新興技術，結合數字中國戰略以及人民銀行金融科技創新的要求，從銀行反洗錢和人工智能應用多角度進行深入分析，寄予通過人工智能等金融科技為提高我國銀行反洗錢領域的有效性提供創新發展之路。反洗錢狀況分析（一）反洗錢的含義反洗錢是相對于洗錢而言的，反洗錢顧名思義就是反對洗錢、預防洗錢、阻止洗錢、打擊洗錢的意思。那么什么是洗錢呢？洗錢是一種違法行為，犯罪分子通過洗錢隱藏其犯罪所得的資金來源和所有者身份，指通過一系列交易，為從非法來源獲取的資金披上合法來源的外衣。通俗的講，就是讓所謂的“黑錢”通過一系列“清洗”錢的過程，最終成為“干凈”的錢歸犯罪分子所有，并堂而皇之地上市流通交易。洗錢對個人、社會、國家和全球經濟都造成了嚴重的危害。通過全球經濟體系，洗錢不僅為犯罪集團提供了將非法所得轉化為個人財富的手段，而且還為犯罪分子進一步犯罪活動提供了一個融資平臺。比如支持恐怖主義，根據美國國務院2013年的統計數據顯示當年全球共發生9707起恐怖襲擊，造成了近17800人死亡。還有非法的毒品交易，毒販會通過洗錢的方式隱藏犯罪的收入，根據世界衛生組織的數據，毒品已經導致1530萬人藥物成癮。另外，洗錢還進一步加劇了發展中國家或地區的持續貧困，據不完全統計，每年大約有1萬億美元流出這些國家或地區，其流失的贓款數額遠遠大于流入的外國投資金額，是人類社會發展不均衡、貧困加劇、地區動蕩的主要根源之一。（二）洗錢的方式正所謂“知己知彼、百戰不殆”，所以我們在研究反洗錢之前，讓我們先看看洗錢的方式方法。洗錢的方式大概可分為三個階段：放置，分層和融合。放置就是用一種或多種不同的方法將犯罪所得在不被發覺的情況下存入到金融體系中。這也是洗錢的第一步，洗錢者為了掩人耳目會采用多種多樣的方式方法。比如：分散化處理把現金存入到多人名下的多個銀行賬戶，每個賬戶存入的金額低于監管要求的閾值，從而逃避檢查；專門用非正式的替代性匯款系統進行轉賬，這種地下系統已經存在多年，尤其是不發達國家或地區的轉賬服務；電子轉賬利用私人間的的電子支付業務，目前互聯網業務發達，可以快速轉移到世界各地；資產轉移就是通過購買價值高并易于出售的物品，例如鉆石、房產、黃金和古董等；批量轉移指洗錢者把大量的銀行票據、現金等偷運到國外，從而兌換成合法的貨幣；博彩也是洗錢者的最愛，賭場用現金兌換成籌碼，然后再將籌碼兌換成現金的過程；證券公司也是洗錢的重災區，洗錢者會投資證券或虛假證券交易創造所謂的“利潤”。分層是洗錢的第二階段，非法資金在金融體系中流轉，從而掩蓋資金來源制造資金合法的假象。離岸銀行、空殼公司和中介人是洗錢者常用的手段。在很多國家和地區都有離岸銀行，并且該離岸銀行反洗錢的規則松懈，很容易完成銀行間的資金轉移；洗錢者在不同國家和地區建立多種空殼公司，并從事虛假交易，從而完成非法資金存放；會計、律師和其他專業人士可能充當中介人，為犯罪分子完成交易。洗錢的最后一步是融合，洗錢者可以通過多種方法使用這些非法所得，將資金進一步融入到合法的金融體系中，甚至為恐怖主義提供資金用來實現洗錢的目的。比如在離岸銀行辦理信用卡到世界各地消費，在空殼公司安排職位并支付大額咨詢費，或者為其他公司提供融資等。另外，隨著金融體系反洗錢力度越來越精確，犯罪分子進而學會了利用龐大的全球貿易體系進行洗錢，在發展中國家和地區中流出的犯罪資金中，據估計有80%是通過貿易洗錢完成的。開具虛高的發票、虛假商品和貨運等是洗錢者利用貿易洗錢常用的洗錢方式。（三）國內外反洗錢的發展狀況洗錢是全球性問題，全球每年的洗錢金額估計高達9000億到2萬億美元。因而反洗錢也需要全世界共同尋求解決方案，由此誕生了反洗錢組織。金融行動特別工作組（FATF）是一家國際組織，成立于1989年，針對打擊洗錢、恐怖融資及其他威脅，制定相應標準、協調國際政策并提出具體建議，被認為是打擊洗錢行為的國際標準。成員國須將該標準加入到本國的反洗錢法律法規中執行。2012年,FATF修訂了最新建議，支持各國政府打擊金融犯罪。另外，亞太反洗錢工作組（APG）成立于1997年，是FATF全球反洗錢/反恐怖融資（AML/CTF）戰略組成部分。反洗錢在每個國家的發展狀況各不相同，但嚴厲的反洗錢法規和條例是打擊洗錢行為的主要手段。我們以新加坡為例，新加坡的反洗錢/恐怖融資法律法規主要包括：新加坡金管局關于預防反洗錢和打擊恐怖融資的626號通知；《沒收腐敗、販毒和其他嚴重犯罪所得法》（以下簡稱CDSA）；《反恐怖主義（遏制融資）法案》（以下簡稱TSOFA）。洗錢罪在CDSA第43條至48條。對于每項洗錢罪行，個人會被處以最高500,000新加坡元的罰款或10年監禁。非個人會被處以最高100萬新加坡元的罰款。同樣，如果對可疑洗錢行為知情不報，可被處以最高20,000新加坡元的罰款。如果預先向其他人泄露有關調查的信息，可處以不超過30,000新加坡元的罰款和/或最長3年的監禁。如果違反法院依據法案下達的判令或提供虛假信息，可以處以最高10,000新加坡元的罰款和/或最高2年的監禁。如果未能保留交易文件，可以處以10,000新加坡元的罰款。新加坡商業事務局金融調查署負責打擊新加坡境內的洗錢活動。它與地方金融機構、政府機關和其他國外同行一起合作，確保新加坡具有強健的反洗錢金融體系。新加坡金融管理局（以下簡稱MAS）負責監管新加坡銀行機構，它還負責起草和實施預防反洗錢和逃稅的銀行法規。從2013年7月1日起，MAS將廣泛的嚴重稅務犯罪也認定為洗錢上游犯罪。中國反洗錢/恐怖融資法律法規最初于2003年就提出了相關規定。2006年10月31日通過了《中華人民共和國反洗錢法》，隨后在2007年又頒布了一些重要法規，他們為中國的反洗錢反恐怖融資法規打下了基礎。這些法律法規主要包括：金融機構反洗錢規定；金融機構客戶身份識別和客戶身份資料及交易記錄保存管理辦法；跨境交易反洗錢要求；金融機構洗錢和恐怖融資風險評估及客戶分類管理指引的通知；涉及恐怖活動資產凍結管理辦法；金融機構銀行卡反洗錢要求；金融機構反洗錢監督管理實施辦法；2016年12月30日進一步發布了《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》（中國人民銀行令【2016】第3號，以下簡稱“3號令”）。中國反洗錢法規定，如果違反反洗錢法規定，可對金融機構及負責反洗錢合規事宜的高級管理人員處以500,000到5,000,000元人民幣的罰款，或者對其他負責人處以50,000到500,000元人民幣的罰款。對于存在嚴重洗錢問題的金融機構，可暫停或吊銷它們的營業執照。此外，對于在銀行中的董事或高級管理人員負責反洗錢合規人員，可以禁止其今后繼續在金融機構工作。同時對于大額和可疑交易報告也做了詳細規定，并要求金融機構向中國人民銀行反洗錢監測中心（CAMLMAC）報告相關交易。2013和2014年，中國人民銀行分別針對客戶洗錢和恐怖融資風險評估方法，以及金融機構的反洗錢監督管理辦法發布了相關法規，進一步完善了我國反洗錢法律體系。反洗錢領域面臨的問題及原因分析（一）客戶身份和可疑交易識別困難金融機構必須充分認識并了解客戶，“了解你的客戶”（KYC）這一點在反洗錢中至關重要。因為你的客戶有可能會試圖利用銀行進行洗錢犯罪活動，給金融機構造成聲譽風險、操作風險、法律監管風險以及集中風險。確保我們僅接受合法且誠信的客戶，并正確識別我們的客戶并了解他們可能帶來的風險。客戶身份識別首先是接受或拒絕客戶，通過遵循接受客戶政策，運用客戶檔案識別高風險客戶。確定客戶身份是客戶身份識別的核心，需要使用可靠來源的數據、文件或其他相關的客戶信息進行有效識別。同時還需要監測高風險的可疑交易。隨著互聯網技術和移動客戶端業務的蓬勃發展，業務場景越來越復雜。尤其各種電子渠道交易呈現高頻率、跨行和跨地區等特點，面對海量交易數據，可疑交易和資金流向很難追蹤。隱形案件在洗錢等金融犯罪領域普遍存在。針對這些情況，很多傳統金融機構采用的傳統規則模型已經不適合當前新形勢的發展，很難履行“了解你的客戶”的職責。如何采用新技術手段不斷豐富和反饋現有的傳統規則系統,從而有效進行身份和可疑交易監測是反洗錢領域急需解決的問題。（二）資源分配失衡推高成本為了更好的了解你的客戶，金融機構必須執行客戶盡職調查（CDD）用來識別可疑的個人和交易。中國人民銀行在《金融機構洗錢和恐怖融資風險評估及客戶分類管理指引》里面明確指出，金融機構應根據風險評估結果合理分配反洗錢資源，在洗錢風險較高的領域采取強化反洗錢措施。同時FATF也建議采用風險為本的增強型方法。當前反洗錢新形勢下，已經從“規則為本”轉向“風險為本”。所謂風險為本的執行原則就是根據優先級分配資源，從而使最大的風險獲取更多的關注。務必為風險高的客戶和交易分配更多的資源進行客戶盡職調查。目前各金融機構預警案件數量較大，準確率較低，導致金融機構需要投入巨大的反洗錢資源以應對洗錢篩查。大型金融機構甚至需配備上百名專職反洗錢人員。近年來隨著交易的激增，反洗錢領域的資源分配越來越多已經嚴重失衡，導致成本逐年升高。如何降低成本合理分配有限資源投入到高風險領域，降低無效預警對于反洗錢資源的占用是反洗錢領域提產增效的關鍵。（三）誤報導致合規風險增加反洗錢是金融機構必須承擔的義務和職責。如果違反相關法律法規，不僅個人需要承擔法律責任，它還會侵蝕全球市場的信心，并可能破壞公司的品牌和聲譽。由于反洗錢的缺失，被監管處罰的案例屢見不鮮。例如：證券及期貨事務監察委員會（SFC）經調查發現，在2010年8越1日至2011年4月30日期間，某大型中國券商香港公司沒有制定反洗錢控制程序，也沒有主動識別和及時上報可疑交易，被香港資本市場監管機構處以600萬港元的罰款。新加坡金融管理局（MAS）宣布，過去3年來，由于對洗錢的控制不力，MAS已經對22家金融機構進行了經濟處罰，并限制了7家金融機構的運營資格等等。目前洗錢的手法也不斷翻新，呈現隱蔽化、多樣化和復雜化。當前案件上報率普遍低于5%，給反洗錢案件甄別造成了很大困難，增加了誤判的可能性。另外，金融監管近年來密集發文，反洗錢處罰力度不斷加強，所以金融機構不僅關注上報數量，也需要關注上報案件質量。如何有效控制誤報，提供高價值的金融情報信息降低監管合規風險是金融機構必須完成的任務。人工智能在反洗錢領域的優化措施（一）人工智能概述在我們討論人工智能在反洗錢領域的應用之前，我們需先了解什么是人工智能，人工智能的英文叫ArtificialIntelligence（簡稱AI），是一種新興的一流技術。目前對人工智能的定義并沒有統一的說法，大家眾說紛紜。但從中英文的名稱中我們就可以簡單的理解為人工和智能兩部分，“人工”是指需具備人類的某些特征，“智能”強調的是高效率，其核心就是人工智能可以代替人們從事繁瑣的工作，讓工作變的更高效、更有價值。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何用計算機更高效智能地去完成之前只有人類才能做的事情”。人工智能的發展已經有60余年的歷史了，主要經歷了三次飛躍。最早開始于圖靈測試。艾倫圖靈是英國著名的數學家和計算機科學家。他一直專注于對機器智能的研究，1950年他進行了首次圖靈實驗，1952年圖靈又設計了一個簡單的國際象棋程序，讓計算機與人下棋。由于當時的技術條件有限，該程序未能戰勝象棋大師，但他啟發了后人無限的遐想并不斷的探討研究。隨著技術的不斷進步，大家眾所周知，目前AlphaGo戰勝了多位圍棋大師榮登“寶座”。第二次飛躍是智能語音識別技術的誕生和發展，該技術徹底沖破了人類與計算機只能通過鍵盤和鼠標才能交互的局限，大大提升了工作效率。現在各種語音識別機器人已經應用到了各個場景。第三次飛躍也是目前我們正處于的發展階段，大數據+云計算+深度學習是人工智能的三大支柱，是目前人工智能浪潮的主流發展方向，這些技術取得了突飛猛進的發展，為人工智能的發展提供了無限可能的技術基礎。接下來探討的人工智能在反洗錢領域的優化措施，也是基于大數據+云計算+深度學習的綜合應用的場景。（二）人工智能構建可疑交易監測體系客戶身份和可疑交易識別是反洗錢領域急需解決的問題，基于傳統規則模型的可疑交易篩查在預警準確率上偏低，并且存在很多的漏報警現象。近年來人工智能、大數據等新興技術的發展，為解決這個問題提供了良好的技術基礎。因此人工智能構建可疑交易監測體系也就孕育而生。該智能監測體系一方面可以在規則系統作出預警后，對可疑案件按照洗錢風險進行排序，指導人工審核過程。另一方面，在規則系統報警的名單外，挖掘高風險隱案，降低金融機構漏報風險。建立正反饋流程，將持續積累的上報數據自動反饋給模型，進行偏差修正并根據業務迭代更新。模型補召案件能有效探索新知，反哺規則系統。該智能監測體系以報送案件質量、數量、效率和整體風險控制為目標，調整模型閾值、擬定相應的審核策略，主要包括合并策略和審核策略。所謂合并策略就是指排序模型頭部TopN%設為重點排查案件，尾部抽查或簡單排查，補召模型頭部TopN納入審核。審核策略是指尾部案件按客戶洗錢風險等級、按涉罪類型、按交易金額、隨機抽查。依靠人工智能技術，該流程在傳統規則基礎上增加了案件排序模型、隱案挖掘模型和疑點分析模塊、模型自學習模塊。其監測流程圖如下：圖1-反洗錢智能可疑交易監測流程圖1.案件排序模型案件排序模型作為規則系統的評分卡，在預警前的最后一個環節使用，提升預警準確率。對規則系統預警出的案件按照洗錢風險程度進行排序，頭部案件風險集中，準確率高。尾部案件風險低，多為誤報。根據排序名單實現審核資源最優分配。高分案件風險集中，可抽派足量反洗錢人力優先審核，實現風險快速識別、及時控制。低分案件風險密度低，絕大多數為誤報案件，可采取簡化審核方式，實現資源最優分配。案件排序模型實施前后效果對比圖如下：圖2-案件排序模型效果圖2.隱案挖掘模型在反洗錢領域隱案挖掘是難點之一，人工智能技術利用強大的運算能力，可以從海量交易中準確抓取規則系統報警以外的可疑案件，協助發現隱案、漏案和新型作案手法，案件覆蓋率、審核上報量。該模型可以識別規則系統檢測范圍外的高風險案件，擴大覆蓋面。使風險防控措施變得更加嚴密，實現更加有效的風險識別能力。另外，審核效率和隱案準確率都可以顯著提高，經驗證相比規則提升200%以上。該模型從四方面挖掘隱案：利用高維機器學習擁有精細化的區分能力，可以快速抓取規則閾值之外的長尾可疑案件；從人工補錄案件中進行分析，機器學習其中模式，包括自查發現/舉報/以案倒查得到的各類案件；基于社群關系、工商關系、交易關系和團伙，順藤摸瓜找出更多的洗錢主體；隨著金融業務發展，洗錢手法不斷翻新。例如無卡存取款、二維碼支付、聚合支付等都可能成為洗錢工具，人工智能借助大數據模型學習，對這種新型洗錢手法進行精確打擊。傳統模型或專家規則特征（變量）較少，計算復雜度較低，規則數量在100-1000左右。但人工智能反洗錢模型使用復雜邏輯進行特征加工，衍生出超過6000項特征，深度挖掘后得到超過10萬特征維度，最高可支持萬億級別特征計算，通過構建更多特征來尋找細微規律，顯著提升了模型的區分能力。3.疑點分析模塊疑點分析模塊負責掃描每一筆可以案件，給出風險提示和輔助人工審核。智能學習交易行為異常、賬戶異常、設備/地址異常、高風險渠道和關聯黑名單等客戶行為，異常交易分析報告如下：圖3-異常交易分析報告分析疑點并輸出以下指標：案宗可疑度打分：0-100（不可疑-非常可疑）；可疑點提示（涵蓋五項大類、27項小類、交易行為異常-夜間交易頻繁）；風險佐證指標（涵蓋上百項風險指標)；指標的洗錢風險相關性/重要性權重。4.模型自學習模塊模型自學習模塊建立了不斷收集反饋數據的閉環系統，在模型上線之后通過手工補錄案件、外部監管變化、內部規則調整、新增上報案件等業務反饋數據，動態學習和迭代優化。配合高維機器學習擁有的高VC維（信息表達的上限），使得模型在自學習的過程中獲得更好的業務效果，達到快速適應業務變化的目的。智能自學習可以利用大數據將多個渠道的客戶信息匯總到同一系統，人工智能可以根據大量數據信息分析客戶的過往交易行為建立智能學習模型。該分析方法著眼于從各種數據中找出內部和邏輯關聯關系，并歸納總結出某一特征。自學習采納的算法是邏輯回歸（LogisticRegression），金融機構交易數據大多是名義變量，基于數量計算的方法并不適合。而邏輯回歸具備良好的解釋性，通過概率計算可以計算出變量的影響因子。在業務部門采集的數據中，可以考慮對關鍵變量分析影響因子。傳統的專家規則需要人工總結規律，調整和制定閾值。機器自學習可以基于歷史樣本和業務反饋，一次建模覆蓋多種類型，自動學習修改錯誤和迭代更新模型。（三）反洗錢資源分配策略建議合理分配有限資源投入到高風險領域，降低無效預警對于反洗錢資源的占用從而降低成本是反洗錢領域提產增效的關鍵。資源分配策略管理模塊分為合并策略和審核策略兩大規則，分別負責不同來源預警案件的合并規則，和相關的審核策略。并自動確定可疑交易監測方案的整體準確率（上報率）、召回率（擴招回隱案數量）和人力配備情況。資源分配策略圖如下：圖4-資源分配策略圖以下列某金融機構實施案例為例，方案實施前基線上報率：2%，年審核量60萬，年上報量12000筆，全行審核人員100名。方案實施后上報率：6.4%，年審核量25.15萬，年上報量16080筆，全行審核人員42名。該方案不僅大幅提升了該機構的上報率和筆數，而且為該機構節省了58名審核人員，每年節約數千萬元的人力成本。圖5-資源分配案例分析圖人工智能助力合規模型優化人工智能助力合規模型優化，有效控制誤報，提供高價值的金融情報信息降低監管合規風險是金融機構必須完成的任務。在不遺漏規則系統預警的重大風險之外，額外挖掘規則漏報警的高風險案件，強化“風險為本”治理，規避不必要監管處罰及合規風險。合規模型主要針對以下幾大方面：可疑案宗排序：降低無效報警，節約審核資源；隱案挖掘：排查隱患，控制風險；團伙發現：由點及面，還原洗錢網絡；客戶洗錢風險：更精準的客戶洗錢風險等級劃分；異常交易模式發現：聚類發現異常交易和團伙行為；內部信息泄漏檢測：及時預警內部人員違規查詢事件；內外勾結檢測：檢測借貸場景中內外勾結異常資金鏈。該模型利用工商知識圖譜對非自然人客戶進行受益人識別，包括大股東、高管、實際控制人和企業關聯人等。客戶接觸環節受益人自動識別和風險排查，如非自然人客戶來網點辦理業務時，快速識別出其關聯企業和關聯人，自動進行反洗錢名單掃描，提示業務人員進一步核查客戶身份。利用工商關系、交易關系、行為相似度和社交關系等拓撲關系網，納入知識圖譜信息，發現不同分群，識別客戶間關聯關系。基于可疑案宗的客戶名單進行擴展的團伙分析和可視化展示，輔助審核人員確定案宗可疑度和涉案規模。人工智能應用的效用及前景展望人工智能應用的效用人工智能在反洗錢領域的應用發揮越來越重要的作用。針對上述主要問題，人工智能帶來了高效的身份驗證和可疑交易監控體系，提高準確率和降低誤報率。能夠優化審核環節，最終提高上報質量。另一方面通過優化審核策略和提高審核效率，金融機構可以減少30%的人力成本，每年節省數千萬的費用。在合規規則預警要求下，通過優化反洗錢規則模型，深度挖掘高風險案件，規避不必要監管處罰及合規風險。另外，這種新型洗錢行為模式，同時模型解釋和可疑點分析也能夠啟發專家規則不斷優化和更新。不論是人工補錄、舉報還是由于規則調整或者新型案件所帶來的業務變化，均能夠被人工智能模型自動捕捉，通過模型自學習的方式不斷修正偏差、迭代優化。此外，人工智能在構建行業生態和培養人才隊伍方面也發揮著重要作用。以銀行為例，建設開發銀行生態體系是大勢所趨。利用人工智能和大數據等數字化技術，實施全方位的數字化改造，構建端對端的客戶旅程。以數字化手段對接客戶需求，提供在線、智能的產品和服務，以及行內的業務流程。通過網絡化把客戶與銀行緊密聯系起來，逐步滿足客戶各種金融需求，不斷提升服務邊界，從集中到開發構建良好的銀行生態體系。為了搶占金融科技高地，人才是必不可少的先決條件。通過人工智能等新興技術的實施，培養大批科技人才，推動科技公司更深層次競爭、合作和創新。不僅可以創造更大的社會效益，也有助于推動我國科技進步。最后，人工智能作為數字經濟的主要抓手，已經加速與各個領域深度融合。近年來，我國數字經濟規模快速增長，2019年數據經濟的總量已達35.8萬億元，占GDP比重高達36.2%，成為引領經濟和社會發展的先導力量。以人工智能為主導的數據經濟也是后疫情時代，推動產業變革升級、促進社會經濟轉型、培養新競爭優勢和全球經濟增長的新杠桿。（二）人工智能應用的前景展望第四次工業革命引領全球的數字化和智能化。20世紀90年代以來，數字和通訊技術的發展帶來以移動互聯網、大數據、人工智能為標志的變革，顛覆了生產、商業的運行方式以及人們的生活和思維方式。2017年7月國家出臺《新一代人工智能發展規劃》為人工智能發展提出戰略決策指引。2019年中國人民銀行印發《關于金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）的通知》，明確指出金融科技是技術驅動的金融創新，科學規劃運用大數據、合理布局云計算、穩步應用人工智能。人工智能、大數據、5G、云計算和物聯網等數字技術正在我們的工作和生活中快速融合，這些技術正在重塑我們的世界。未來將是萬物感知、萬物互聯、萬物智能的“智能