金融人工智能（financial artificial intelligence, fintech）是指利用人工智能技术，特别是机器学习、深度学习、自然语言处理等方法，来分析和处理金融数据，提供决策支持和自动化服务的技术。金融人工智能的发展可以大致分为以下几个阶段：
1. 早期探索阶段（20世纪90年代至21世纪初）：
这个阶段，金融机构开始尝试使用简单的统计模型和规则引擎来处理交易和风险管理问题。例如，早期的信用评分系统就是基于客户的信用历史和行为模式来预测其违约风险。
2. 算法交易与量化投资（2000年代初期至今）：
随着计算能力的提升和大数据技术的发展，算法交易和量化投资成为金融行业的重要趋势。金融机构开始使用复杂的数学模型和算法来分析市场数据，进行高频交易和资产配置。这一时期的代表技术包括arachine、quantopian、tradestation等。
3. 机器学习与深度学习的兴起（2010年代中后期至今）：
随着深度学习技术的突破，金融人工智能进入了一个新的发展阶段。金融机构开始利用机器学习和深度学习模型来解决更复杂的问题，如信贷风险评估、欺诈检测、市场预测等。这一时期的代表技术包括tensorflow、pytorch、scikit-learn等。
4. 智能投顾与机器人顾问（近年来）：
随着云计算和api技术的发展，智能投顾和机器人顾问逐渐成为金融行业的新宠。这些系统能够根据投资者的风险偏好和投资目标，自动调整投资组合，并提供个性化的投资建议。这一时期的代表技术包括robo-advisors、wealthfront、betterment等。
5. 金融科技融合与创新（当前）：
随着区块链、物联网、5g通信等新兴技术的发展，金融人工智能正在与其他金融科技领域深度融合，催生出更多创新应用。例如，区块链技术可以帮助实现去中心化的金融服务，物联网技术可以用于实时监控金融市场动态，5g通信技术可以提高交易速度和降低成本。
6. 未来展望：
预计在未来，金融人工智能将更加智能化、自动化，能够处理更大规模的数据，提供更精准的分析结果。同时，随着监管科技（regtech）的发展，金融人工智能将在合规性、透明度和安全性方面发挥更大的作用。此外，随着人工智能伦理和隐私保护问题的日益突出，金融人工智能的发展也将更加注重这些问题的解决。
