随着深度学习、计算机视觉技术的大规模商业化应用，金融行业与人工智能的结合变得更加紧密，智慧金融的浪潮开始席卷整个金融行业。
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从产品设计，到内部管理，再到客户服务，人工智能技术在金融行业价值链的每个环节都有清晰的落地场景，有效降低了金融机构的运营成本与风险成本，智慧金融新生态初现端倪。
行业生态重塑的背后是AI技术的突破，计算机视觉、语音交互以及自然语言处理与金融行业的结合愈加紧密，而这些技术的落地应用也离不开数据标注行业的有力支持。
1. 计算机视觉
在金融行业，计算机视觉主要应用在内部流程优化以及客户交互服务领域，人脸识别、活体检测等是比较典型的应用场景。
这类场景的特点是简单、重复性比较高，比如刷脸支付。以往的支付方式是用户输入密码完成支付，过程相对繁琐，而且存在密码泄露问题。人脸支付应用后，用户只需要进行“刷脸”，就可以完成身份验证、支付等流程。这一交互方式不仅简化了支付流程、提高自动度，而且大幅度提升用户的支付服务体验。
此类计算机视觉技术主要应用到关键点、2D框等标注类型，以满足人脸识别技术的需要。因为涉及到人脸等敏感信息，对于数据标注服务供应商的数据安全把控能力提出了更高的要求。
人工智能与金融行业的结合深刻改变了传统金融业态，重塑了金融行业新生态。未来，随着人工智能技术的进一步成熟，在场景覆盖以及垂直应用领域，可供作为的空间将更加广阔。
