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技术赋能金融，使得金融具有了“普惠”的能力，要逐步追问的问题是，技术究竟在哪几个方面，怎样为金融赋能？
有一个常见的误区是普惠金融意味着谁都可以做金融，这也是前两年互联网金融行业泥沙俱下，鱼龙混杂的原因之一。 实际上科技+金融的普惠金融意味着接受金融服务的门槛不断下降，但同时提供金融服务的门槛却不断升高：精准，实用，高效，和个性化的金融服务将是未来客户对金融机构服务的要求。
毋庸置疑，数据获得，计算等技术能力将是决定金融服务能否“精准，实用，高效，个性化“的关键。换句话说，技术将决定金融服务的深度和广度，也决定金融机构的竞争力。
从目前的情况去看，几家大的网络站点平台的数据获得能力已经变得很强。随着数据的沉淀，在海量挖掘数据规律的过程中，云计算、大数据、机器学习，AI等技术发挥了关键作用，智能化的金融服务开始显露峥嵘。其中的道理很简单——深刻了解用户才能给予用户更好的金融服务。
提供金融服务要解决产品与投资者风险偏好的匹配问题。而投资者的风险偏好是一个非常主观的判断，在时间纬度上有具有动态变化的特征，所以金融机构很难精准，实时地了解投资者的风险属性。
比如说，资管行业中的理财服务大体上分为投前、投中、投后几个步骤，目前金融机构一般在投前给用户做推荐，用户购买完就结束了。用户的体验没有能反馈回来，为金融机构吸收并应用到后续服务中去，即并没有实现一个信息交流的闭环，因而带来了很多使用者真实的体验上的问题或困境。
如果引入基于AI技术的智能算法，则金融机构能轻松实现投前给用户更好的提供投资预判、投资教育，帮助用户发现机会；投中，按照每个用户的风险偏好、当前持仓等，推荐合理的配置方案；投后，还能够给大家提供跟踪解读、行情分析这些售后服务。
换句话说，因为技术已让我们实现“触达”无所不在，因此金融服务也可以从“一次性的购买”转变为“全方位的即时服务”，从而形成金融机构和客户之间的信息闭环，优化客户体验，提升用户的交易转化率和留存率。
算法力量的强大是远超出预期的，蚂蚁金服做过测算，一款产品从曝光到交易，过去一万人中间，只有27人会下单，但经过算法干预，现在会有54个人直接下单，转化率直接提升了99%。
而从用户角度而言，人类的行为偏误（如不愿意止损的“处置效应”，容易跟风的“羊群行为”，固执己见的认识偏差等等）会经常影响投资决策，而在很多时候，“算法”其实比客户更清楚自己的风险偏好，在大量的沉淀数据基础上，能够最终靠复杂算法进行产品与用户之间的匹配。
和电商中的“相关推介”比较类似，精准的匹配能够在一定程度上帮助用户轻松准确的寻找自我适合的金融实物资产，提升商业链路的效率。AI算法在资管行业的应用场景远不止于此。由于信息闭环的存在，所有信息都能被反馈记录，产品在交易过程中的波动，风险，收益可以越来越好的被掌握和研究，然后反馈到策略部门进行优化。
技术在解构，也在重塑我们的时代。对于数据驱动的金融行业来说，这个跨越显得尤其重要，路径也格外清晰：从数据挖掘转向数据支持的智能驱动。
数据和算法不单单是展现金融业务的发展状况，更可能在闭环和交互的过程中发数据背后隐藏的价值，逐渐向个性化，智能化的金融服务方向发展。
2007-08年的金融危机之后，著名的金融学者，诺奖得主罗伯特·希勒曾经写过一本书叫做《金融与好的社会》，反思金融做对了什么，又做错了什么——我们今天看到，科技+金融的发展路径已经出现：
新兴科技与金融的融合正成为一种不可逆的潮流，用科技的能力减少相关成本，提高效率，使金融服务更多人群，让金融创新回到金融的初心， 去帮助人类突破自己面临的约束条件，在不确定性的未来中追求更大程度的自由。
这是可见的金融的未来——因为技术的赋能，金融得以为人类提供创造好的服务，为更多的人提供梦想的杠杆。金融与好的社会将不仅仅是停留在纸上的语言，技术使这一切成为“正在发生的未来”。
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