人工智能技術在金融領域?qū)尸F(xiàn)以下幾大發(fā)展趨勢

在人工智能的發(fā)展和應用大潮下，各種行業(yè)的都會有被AI替代的可能，人工智能能夠在金融行業(yè)將帶來什么樣的影響，帶來哪些創(chuàng)新與變革？

近年來，伴隨著高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)積累，得益于強大的計算能力，特別是深度學習算法上的突破，人工智能技術全面崛起，催生了金融行業(yè)一系列產(chǎn)品和業(yè)務模式的創(chuàng)新。

人工智能對金融機構的影響正在與日劇增，它不僅改變了人們存款、投資和借貸的方式，甚至還能預防金融犯罪。

一、金融領域?qū)τ谌斯ぶ悄艿男枨?/p>

銀行業(yè)作為高度數(shù)據(jù)化的行業(yè)，加之業(yè)務規(guī)則和目標明晰，是人工智能和云計算等數(shù)據(jù)驅(qū)動技術的最好應用場景?！斑@基于4個理由。一是銀行一直非常重視IT技術的利用，信息化程度較高，技術環(huán)境與條件較好。二是銀行信息化程度較高，擁有豐富的數(shù)據(jù)沉淀。三是傳統(tǒng)金融行業(yè)更多是以人力為主的服務行業(yè)，亟待通過人工智能技術降低成本。四是銀行具有一定資金支持，留有試錯的空間。

當前，銀行業(yè)”擁抱“科技企業(yè)開展合作，主要具有兩大脈絡：一條脈絡是”銀行＋互聯(lián)網(wǎng)公司“與”銀行＋技術服務公司“。其中，比較典范的是互聯(lián)網(wǎng)公司和以工農(nóng)中建四大行為代表的老牌銀行強強聯(lián)手。在另一脈絡上悄然進行著為銀行帶來穩(wěn)健變革的，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的智能化升級體系。

在科技強國的背景下，科技創(chuàng)新得到高層的重點規(guī)劃，科技在金融領域的應用也愈加廣泛和深入。近年來，監(jiān)管層陸續(xù)出臺多項政策，肯定了發(fā)展金融科技的重要性與必要性，同時，鼓勵人工智能發(fā)展的高層文件也相繼推出。在支持金融與科技融合的政策背景下，人工智能在金融領域的市場持續(xù)擴容。

早在2017年7月，國務院就印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)，將智能金融發(fā)展提升到新高度。而就在今年8月份，中國人民銀行發(fā)布的《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》中，也對人工智能技術未來的發(fā)展做出了重要部署?！兑?guī)劃》中明確提到，要深入把握新一代人工智能發(fā)展特點，統(tǒng)籌優(yōu)化數(shù)據(jù)資源、算法模型、算力支持等人工智能核心資產(chǎn)，穩(wěn)妥推動人工智能技術與金融業(yè)務深度融合。

有第三方研究機構報告顯示，智能經(jīng)濟時代的全新產(chǎn)業(yè)版圖初步顯現(xiàn)，預計2019年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近570億元，目前安防和金融領域市場份額最大。業(yè)內(nèi)人士認為，隨著中央和監(jiān)管層面對人工智能發(fā)展現(xiàn)狀進行積極回應，并作出日漸明確的前瞻性布局，人工智能在我國發(fā)展將步入新的階段，在金融層面的應用也將逐步深化，可以預見的是，一個更富活力和效率的金融科技新生態(tài)正在形成。

二、人工智能在金融落地的創(chuàng)新模式

（一）智能投資

現(xiàn)在理財對于一些家庭已經(jīng)成為了一件非常正常的事情，每次做理財?shù)臅r候去找分析師詢問選擇各項投資業(yè)務，分析師也會根據(jù)需求去研究客戶的各項資料，然后根據(jù)他們的要求去做推薦。而人工智能應用在金融行業(yè)的時候，這一切就不必如此麻煩了。人工智能可以自動檢索你的一切，然后輸入你的需求，高效快速的為你推薦一套你最需要的投資理財方案。

可以看到，借助機器學習，計算機已經(jīng)可以完成諸如股票交易這樣復雜而繁瑣的任務。同時，在全球已經(jīng)有不少對沖基金公司正在該領域不斷探索，并取得了可與人類專家的判斷相媲美的成果。

此前，舊金山的創(chuàng)業(yè)公司SentientTechnologies就開發(fā)了一種算法，通過獲取數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)點從而識別交易模式，預測趨勢，制定成功的股票交易決策。在Sentient公司的平臺上，運行著數(shù)以萬億計由大量在線公共數(shù)據(jù)創(chuàng)建的模擬交易程序。借助這些程序，該算法可以識別整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同時，通過該算法，系統(tǒng)還可以在幾分鐘內(nèi)完成傳統(tǒng)方式中1800天的交易量，并在交易中不斷實現(xiàn)自主優(yōu)化。據(jù)該公司CEO安東萬布隆多（AntoineBlondeau）表示，其基金完全由人工智能操盤，整體思路就是做一些沒有其他人也沒有其他機器在做的事情。

Sentient的首席科學官巴貝克霍加特（BabakHodjat）表示，這套系統(tǒng)允許公司調(diào)整特定的風險設置，并且是在沒有人工干預的情況下運行的。”它會自動生成一套策略，并給我們下指示。它還會告訴我們要在何時退出，何時減小風險敞口，諸如此類。“霍加特說。

而在應用方面，目前，除了英仕曼之外，國外還有很多成功案例。美國的Wealthfront和Betterment、英國的MoneyonToast、德國的FinanceScout24、法國的MarieQuantier等均成功將人工智能引入投資理財，目前智能顧問已掌握大量資產(chǎn)；第一個以人工智能驅(qū)動的基金Rebellion曾成功預測了2008年股市崩盤，并在2009年給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A，通過人工智能，Rebellion比官方降級提前一個月；掌管900億美元的對沖基金Cerebellum，使用了人工智能技術，從2009年以來一直處于盈利狀態(tài)。

（二）風險防范

在銀行中往往每年會投入大量的人力物力財力來分析規(guī)避信用風險、市場風險、運營風險等，利用各種數(shù)據(jù)做建模，做分析來避免損失。而利用人工智能，采用領域知識圖譜、基于無監(jiān)督算法和多級遞進模型的異常檢測以及復雜網(wǎng)絡分析和圖的半監(jiān)督傳導模型等技術，構建交易行為偏離預測、賬戶行為偏離預警、群體風險識別等模型，可以有效解決傳統(tǒng)金融領域反欺詐系統(tǒng)面臨的全面性、準確性、單一性、數(shù)據(jù)算力以及挖掘深度等困境。

隨著電子商務的推廣，網(wǎng)絡詐騙愈發(fā)猖獗。然而，打擊網(wǎng)絡詐騙并非易事。過度拒絕交易從而預防網(wǎng)絡犯罪會導致客戶體驗下降，可能造成大量客戶的流失。2015年，JavelinStrategy市場調(diào)研機構發(fā)布的一項研究表明：網(wǎng)絡零售商因錯誤拒絕合法交易造成的損失金額高達1180億美元。在錯誤拒絕合法交易的案例中有三分之一的客戶會放棄交易。此外，僅在美國地區(qū)，該類案例造成的經(jīng)濟損失是真正詐騙案件損失金額的13倍。

在這樣的背景下，人工智能可以通過分析不同的數(shù)據(jù)點，利用機器學習算法檢測人類分析師察覺不到的欺詐性交易。與此同時，還可提升實時審批的準確度，減少錯誤拒絕率。

如今，已經(jīng)有很多機構開始借助人工智能預防詐騙。Mastercard（萬事達卡）不久前推出的智能決策（DI）技術是個很好的例子。據(jù)了解，DI可以從持卡人的消費記錄和習慣中采集模型，建立行為基準，從而對每筆新達成的交易進行比較和評估。相較于傳統(tǒng)的多借助通用方法評估所有交易的犯罪預防技術，該技術的應用可謂是一項重大突破。

有些公司采用的方法更為全面。例如，SiftScience從6000多家具備欺詐檢測功能的網(wǎng)站中收集了大量數(shù)據(jù)，并通過多種渠道的設備追蹤和數(shù)據(jù)分析，利用智能引擎關聯(lián)了各種不同的數(shù)據(jù)點，包括網(wǎng)站上的付款信息和其他行為，建立優(yōu)質(zhì)用戶行為模型，檢測欺詐性交易。

（三）身份認證與安全

現(xiàn)在各大科技公司的人臉識別技術已經(jīng)走向了成熟，并且已經(jīng)有不少的技術應用在了銀行。不少銀行的辦公區(qū)域就是利用人臉識別技術甄別人員身份，以此來確定有沒有外部人員進到銀行辦公區(qū)域內(nèi)部。

（四）智能客服

隨著語音識別系統(tǒng)和自然語言理解技術的提升，人工智能必將會成為未來客服中不可或缺的一份子，現(xiàn)在不少公司已經(jīng)開始了人工智能客服的服務，算法逐漸代替人工走向工作崗位，最終成就一個智能化客服中心。借助由自然語言處理（NLG）和機器學習算法驅(qū)動的智能客服為用戶提供個性化對話體驗開始變得越來越普及。

而智能客服在金融業(yè)的應用也是比較常見的，比如幫助用戶理財。舉個例子，當用戶點擊Facebook的聊天窗口時，就可以啟動Plum聊天機器人，從而進行小額分期存款的操作。在注冊時，用戶只需要將Plum與其銀行賬戶關聯(lián)。之后，Plum的人工智能系統(tǒng)就會分析用戶的收入水平和消費習慣，并在此基礎上預測其能接受的存款金額。然后適時分期向用戶的儲蓄賬戶中存儲小筆金額，并定期通知用戶。

此外，智能客服Cleo還可以跟蹤多個賬戶的收入與支出，像私人會計師一樣和客戶交流，回答客戶的問題，同時還可以提供理財指導，幫助用戶做未來的資金規(guī)劃和管理。今年年末，美國銀行計劃推出智能客服Erica（取銀行名字的諧音）。Erica可以在銀行手機客戶端與客戶進行語音和文字互動，從而幫助客戶快速做出更明智的決定。例如，無需打開應用界面（UI）即可命令Erica匯錢給朋友或付款。智能客服的AI引擎還可分析管理客戶的個人財務，如根據(jù)客戶收入和支出模型，提供建議，實現(xiàn)儲蓄目標。

三、人工智能在金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

2018年，麥肯錫發(fā)布的研究報告指出，到2030年，人工智能新增經(jīng)濟規(guī)模將達13萬億美元，對世界經(jīng)濟貢獻和全球變革影響不亞于以蒸汽機為引領的首次工業(yè)革命。可以說，人工智能已經(jīng)成為人類經(jīng)濟社會發(fā)展的新機遇。

業(yè)內(nèi)專家表示，以銀行為核心的傳統(tǒng)金融業(yè)是人工智能較現(xiàn)實的落地場景之一。在大數(shù)據(jù)、云技術、人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新技術日漸成熟的驅(qū)動下，傳統(tǒng)銀行紛紛開展金融科技創(chuàng)新，信息化、數(shù)字化、智能化已經(jīng)普遍成為各家銀行發(fā)展的目標。

”近些年，金融科技正在對全球銀行經(jīng)營發(fā)展產(chǎn)生重大影響，許多金融機構都意識到了科技轉(zhuǎn)型的重要性?！捌桨步鹑谝假~通董事長兼CEO葉望春表示，平安集團近十年來，已累計投入500多億元用于創(chuàng)新科技的研發(fā)與應用，同時，結合自身在金融行業(yè)30年的不斷積累，平安在場景、數(shù)據(jù)、人才和投入中形成了發(fā)展金融科技的四大優(yōu)勢。

而金融壹賬通作為平安集團向金融行業(yè)科技賦能的重要載體，擁有全球領先的人工智能、云技術等三大金融科技。

”我們基于全球領先的金融科技打造覆蓋全行業(yè)、全領域、全流程、全系統(tǒng)、全運用以及全市場的全產(chǎn)業(yè)鏈金融科技服務平臺?！叭~望春表示，金融壹賬通不僅有領先的金融科技，還有豐富的金融業(yè)務場景，我們通過”業(yè)務+科技“雙管齊下，全面賦能金融機構助力其轉(zhuǎn)型發(fā)展。

金融壹賬通通過”科技應用+業(yè)務服務“的雙賦能模式，為銀行、保險、投資等多個金融垂直領域提供端到端的解決方案。目前金融壹賬通已經(jīng)推出12大解決方案，覆蓋從營銷獲客、風險管理到運營管理的全流程服務，幫助客戶提升收入、提升效率、提升服務質(zhì)量，降低風險，降低成本，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

當前，生態(tài)開放和科技轉(zhuǎn)型已成為我國金融行業(yè)發(fā)展的兩大關鍵詞。在推動傳統(tǒng)金融機構科技化轉(zhuǎn)型和新金融機構逐步開放技術賦能的雙向交流過程中，人工智能在金融市場的應用也更為廣泛，逐步走向深化。

較早布局人工智能的金融機構已嘗試將人工智能應用貫穿于整個業(yè)務體系。如銀行對人工智能的應用，已不局限于外圍的在線智能客服、電話智能導航、柜面人臉識別等場景，而是逐漸滲透至產(chǎn)品開發(fā)、營銷、風險管控、客戶管理與客戶服務等核心流程。

AI技術正從各方面重塑財富管理行業(yè)，不僅能解決傳統(tǒng)人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊的痛點，還可以通過大數(shù)據(jù)、機器學習等技術為投資者進行精準畫像，讓機構更了解客戶需求、資產(chǎn)狀況、風險偏好等，真正實現(xiàn)千人千面的個性化服務。從監(jiān)管層面來說，AI技術與其他技術的配合，也能讓財富管理服務流程更加公開透明，并且有完整的服務記錄，為有效監(jiān)管提供支持。

在未來，根據(jù)不同場景的業(yè)務特征創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品與服務，探索相對成熟的人工智能技術在多個領域的應用路徑和方法，以此構建全流程智能金融服務模式，將推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發(fā)展，助力構建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)。

目前，業(yè)內(nèi)已有機構開始嘗試用智能理財機器人與用戶進行自然語言交流和開放式對話，并為用戶提供涵蓋賬戶查詢、產(chǎn)品咨詢、市場分析、投資者教育在內(nèi)的各種金融服務。通過運用人工智能進行客戶服務，力求解決用戶與產(chǎn)品的匹配問題，并滿足更多用戶仍未滿足的金融服務需求。

四、人工智能在金融行業(yè)的應用趨勢

未來，人工智能技術在金融領域?qū)尸F(xiàn)幾大發(fā)展趨勢：一是金融服務行業(yè)模式將會更加個性化和智能化；二是人工智能服務將走向價值鏈上游；三是金融大數(shù)據(jù)處理能力大幅度提升；四是人工智能將是未來科技創(chuàng)新的排頭兵，給人們的生活帶來深遠的影響。

未來金融的形式將發(fā)生較大變化，傳統(tǒng)網(wǎng)點將萎縮且逐漸轉(zhuǎn)型，而隨著5G和可穿戴設備的升級，金融服務的接口會越來越多，自動化財務室、開放銀行、知識圖譜等正逐步變?yōu)楝F(xiàn)實?！盇I、5G、物聯(lián)網(wǎng)等新工具，讓金融產(chǎn)業(yè)能更有效地觸達用戶，但真正核心的價值與交易并沒有改變。

五、人工智能服務金融中存在的問題

人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)從“量化”進入到“質(zhì)變”階段，但當前科技對金融領域的賦能只是實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的拉平與補充，AI算法真正意義上的突破并未出現(xiàn)。目前金融業(yè)務場景中采用的技術大多是全監(jiān)督學習，往往需要大量的、有標簽的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能夠訓練模型。但在實際業(yè)務場景中，數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式大多是缺乏標簽，甚至樣本量非常稀少，如果僅僅依賴于全監(jiān)督，很多問題顯然無法解決。

在金融領域，金融智慧化在第一階段完成了數(shù)據(jù)補充，使用開源的算法即可完成初。

“算法元年”的時代將要帶來，“算法”將接替“數(shù)據(jù)”成為促進AI行業(yè)高速穩(wěn)健增長的原動力。同時，金融、工業(yè)等行業(yè)AI化進程將進入摩爾加速階段，行業(yè)整體水平將得到大幅度提升，競爭優(yōu)勢明顯。作為國內(nèi)新興的AI技術創(chuàng)新企業(yè)，RealAI將繼續(xù)進行人工智能基礎技術的自主研發(fā)，并在金融、工業(yè)等垂直領域持續(xù)深耕，以尋求更大突破。?