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還在糾結(jie)人工(gong)客服還是(shi)AI（人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)）客服？人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)對于金融(rong)領域(yu)的滲透可不是(shi)僅此(ci)而(er)已，從(cong)客戶服務到風險控制，再到資產配置，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)正以普(pu)通老百姓(xing)難以想象(xiang)的速(su)度和“套(tao)路”滲透金融(rong)領域(yu)。

　　分析人(ren)士認為(wei)，金(jin)融行業(ye)(ye)利潤率高，數據(ju)相(xiang)對有(you)結構，且定義比較垂直、明確(que)，可能(neng)成(cheng)為(wei)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)發展最先顛(dian)覆的領域。《國務院關(guan)于印(yin)發新一代人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)發展規(gui)劃的通知》提出(chu)，到(dao)2030年中國人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)產(chan)業(ye)(ye)競爭力將達到(dao)國際領先水平，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)核心產(chan)業(ye)(ye)規(gui)模超(chao)過1萬億元，帶動相(xiang)關(guan)產(chan)業(ye)(ye)規(gui)模超(chao)過10萬億元。

　　最(zui)近兩年內，金(jin)融機構加(jia)速(su)在人工智能等金(jin)融科(ke)技領域(yu)的(de)“跑馬圈地”，相信最(zui)終目的(de)絕不僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)只是為了提(ti)升效率，在激(ji)烈(lie)的(de)同業競(jing)爭中殺出重(zhong)圍或許才(cai)是各(ge)家心中的(de)愿(yuan)景。

　　被替代的不僅是銀行柜員

　　人(ren)工(gong)智(zhi)能真的(de)會成為(wei)金融機(ji)構“超車(che)”的(de)法寶(bao)嗎？實際上，在這個問題(ti)之前，不少銀行高管被問到最多的(de)問題(ti)是(shi)，“人(ren)工(gong)智(zhi)能來了(le)，有多少銀行柜(ju)員會下崗？”

　　中(zhong)國(guo)證券報記者在(zai)采訪中(zhong)發現，多數銀行高管對(dui)(dui)這個問(wen)題諱莫如深，但對(dui)(dui)于人工智能(neng)產(chan)品的應(ying)用(yong)卻毫(hao)不(bu)(bu)含糊。AI客服早已不(bu)(bu)是新鮮物件，銀行網(wang)點(dian)咨詢機器人、風控智能(neng)算(suan)法等(deng)都在(zai)逐(zhu)漸普及。

　　IBM全球企業(ye)咨詢服務部認知(zhi)與分析服務總監賴開文(wen)透(tou)露，目前，IBM已經在(zai)銀行(xing)做了三類機(ji)器人(ren)：銀行(xing)網點迎賓(bin)機(ji)器人(ren)、服務機(ji)器人(ren)、咨詢機(ji)器人(ren)。他(ta)說：“機(ji)器人(ren)能(neng)幫員工解決一些(xie)重復繁瑣的(de)日常工作，有(you)助于提升銀行(xing)人(ren)力(li)資源效率，解放更(geng)多相關崗位員工從事(shi)其他(ta)業(ye)務創新、讓(rang)其把(ba)專注力(li)集中在(zai)對不確定性因素的(de)把(ba)握和判斷上(shang)。”

　　銀行業(ye)內人(ren)士(shi)對中(zhong)國證券報記者(zhe)表示，隨著人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)技術(shu)的更新迭(die)代，銀行業(ye)已開始將人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)從金融業(ye)前端引入(ru)后(hou)端，之前相對棘手的信息安全(quan)、風控反(fan)欺(qi)詐、資產管理(li)等方面已經開始試(shi)水人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)。

　　在廣發銀行副(fu)行長王(wang)兵(bing)看來，隨著人(ren)工(gong)智能(neng)時代(dai)的(de)來臨，銀行作為(wei)(wei)一個整體機構，圍繞以客(ke)戶(hu)為(wei)(wei)中心提供(gong)(gong)綜(zong)合(he)金融服務，信息越豐富越全面(mian)，產(chan)生(sheng)的(de)效果越為(wei)(wei)明(ming)顯。從(cong)這點出發，銀行應(ying)該具備集中統(tong)一的(de)智慧(hui)中樞，為(wei)(wei)從(cong)業(ye)人(ren)員開展各(ge)類業(ye)務提供(gong)(gong)智能(neng)化(hua)的(de)指導或決策。因此，綜(zong)合(he)人(ren)工(gong)智能(neng)各(ge)項技術，打造銀行金融大腦將是應(ying)對人(ren)工(gong)智能(neng)時代(dai)到來的(de)最佳(jia)方法(fa)。

　　上海(hai)交(jiao)通大學教授、歐洲(zhou)科學院(yuan)院(yuan)士徐(xu)雷認為，人工智能在(zai)金(jin)融領域(yu)主(zhu)要有智能投(tou)顧、智能客服(fu)、安防(fang)監(jian)控，以及金(jin)融監(jian)管(guan)等(deng)(deng)四個主(zhu)要應(ying)用(yong)(yong)方向。他(ta)表示：“現在(zai)美國的很(hen)多公(gong)司在(zai)金(jin)融方面(mian)已經開始有了一(yi)些動(dong)作，包括花旗銀行(xing)、高盛(sheng)集團等(deng)(deng)，在(zai)自動(dong)交(jiao)易、理財、風(feng)險(xian)管(guan)理以及智能客服(fu)上都有應(ying)用(yong)(yong)。此外，納斯達克也在(zai)利用(yong)(yong)人工智能進(jin)行(xing)金(jin)融管(guan)理，監(jian)測違規動(dong)作等(deng)(deng)。”

　　不(bu)難(nan)預計，隨著人工(gong)智能在金(jin)融(rong)銀行領(ling)域(yu)的(de)加速滲透，未(wei)來(lai)被替代的(de)絕不(bu)僅僅只是銀行柜員。

　　新金融機構先發優勢明顯

　　對于(yu)人工(gong)智能(neng)等金(jin)融科技的(de)應用(yong)，國內(nei)幾家互聯網(wang)巨頭無(wu)疑具有先發(fa)優勢。以阿里系(xi)的(de)螞(ma)蟻(yi)(yi)(yi)金(jin)服為例，其(qi)運用(yong)大(da)數據(ju)技術打(da)(da)造了全(quan)方位的(de)運營和產(chan)品體系(xi)：一(yi)是打(da)(da)造了螞(ma)蟻(yi)(yi)(yi)智能(neng)客服，大(da)規(gui)模替代了人工(gong)，提升了響(xiang)應速度和準確(que)度；二是打(da)(da)造螞(ma)蟻(yi)(yi)(yi)安全(quan)大(da)腦，通過風(feng)險(xian)分析網(wang)絡(luo)和決策中樞，對交易風(feng)險(xian)進行控制；三(san)是打(da)(da)造基于(yu)大(da)數據(ju)和機器學習的(de)螞(ma)蟻(yi)(yi)(yi)微貸(dai)產(chan)品，解決小(xiao)微企業和個(ge)人快速授信的(de)問題。

　　中國證(zheng)券報記者發(fa)現，人工智能(neng)被一些期望“彎(wan)道超車”的新型金融機構寄予厚望。

　　“我們現在(zai)(zai)的技(ji)術能做到(dao)讓客戶分不清楚是(shi)人工客服還(huan)是(shi)AI客服。這中間(jian)的切換(huan)很流暢，且幾乎沒有瑕疵，在(zai)(zai)提升(sheng)服務效率(lv)的同時(shi)大(da)(da)大(da)(da)節省(sheng)了運營成本(ben)。另外，我們自(zi)己研(yan)發的模型和(he)算法在(zai)(zai)反欺(qi)詐方面(mian)的應用也領先于(yu)同行和(he)傳(chuan)統金融機構(gou)。”小(xiao)雨點網貸CEO林堅諾頗(po)為(wei)自(zi)信(xin)地表示。

　　小雨(yu)點網貸(dai)(dai)CTO王凱(kai)寧告訴(su)中國證券報(bao)記者，人(ren)工智能(neng)在(zai)互(hu)聯(lian)網小貸(dai)(dai)方面(mian)的(de)(de)(de)應用將使得傳統(tong)線(xian)(xian)下(xia)貸(dai)(dai)款業務從銷售到(dao)風控、審貸(dai)(dai)、放(fang)貸(dai)(dai)、催(cui)收的(de)(de)(de)工作(zuo)(zuo)人(ren)員大量減少。傳統(tong)模式下(xia)業務量的(de)(de)(de)增長與(yu)工作(zuo)(zuo)人(ren)員的(de)(de)(de)增長是(shi)接(jie)近(jin)線(xian)(xian)性的(de)(de)(de)關(guan)系，在(zai)互(hu)聯(lian)網、大數據(ju)與(yu)人(ren)工智能(neng)的(de)(de)(de)結合下(xia)，業務量的(de)(de)(de)增長與(yu)工作(zuo)(zuo)人(ren)員的(de)(de)(de)增長是(shi)接(jie)近(jin)指數的(de)(de)(de)關(guan)系。所(suo)以，在(zai)金(jin)融(rong)領域(yu)，互(hu)聯(lian)網、大數據(ju)與(yu)人(ren)工智能(neng)的(de)(de)(de)結合是(shi)“指數型技(ji)術”。

　　借用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)原理，樂信(xin)自(zi)主研發了一套“鷹(ying)眼”智(zhi)能(neng)風(feng)控引(yin)擎(qing)。通(tong)過一系列(lie)規則和算法，“鷹(ying)眼”可以(yi)秒級完(wan)成對訂(ding)單的(de)(de)自(zi)動(dong)(dong)化審核(he)(he)，還可以(yi)狙擊有(you)組織(zhi)的(de)(de)欺詐行(xing)為。“鷹(ying)眼”引(yin)擎(qing)目(mu)前擁有(you)6000多個風(feng)控模型數據變量，日處理訂(ding)單量達到30萬筆，可以(yi)對分(fen)期樂商城98%的(de)(de)訂(ding)單作出自(zi)動(dong)(dong)審核(he)(he)處理，最(zui)快3秒鐘反(fan)饋結(jie)果。

　　值得注意(yi)的是，除了基礎的風控(kong)、征信(xin)等(deng)后臺業(ye)務(wu)，新型金(jin)融(rong)機構早早試水，把(ba)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)推(tui)向(xiang)了理(li)財投資(zi)、資(zi)產配置這(zhe)類前端(duan)業(ye)務(wu)。易觀咨詢發布了中國首(shou)份《人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)理(li)財市場專(zhuan)題分(fen)析(xi)》預計，到2020年(nian)，中國人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)理(li)財規模將達到5.22萬(wan)億元。

　　宜信財(cai)富推出其(qi)智能投顧產(chan)品(pin)一年來(lai)(lai)，投資產(chan)品(pin)月增長(chang)率(lv)達(da)到(dao)33.6%，續(xu)投率(lv)52.2%，資金(jin)(jin)續(xu)投增長(chang)268%。宜信財(cai)富創始人唐寧表示(shi)：“智能投顧服(fu)務的對(dui)象(xiang)主(zhu)要是中產(chan)階層(ceng)(ceng)、大(da)眾富裕階層(ceng)(ceng)。這(zhe)類群(qun)體難以(yi)在金(jin)(jin)融(rong)機構獲得更專業的人工服(fu)務，而(er)智能投顧則是用大(da)數據、機器算法(fa)這(zhe)樣的方式，把金(jin)(jin)融(rong)與科技(ji)結合起來(lai)(lai)，創新(xin)解決這(zhe)類人群(qun)的資產(chan)配置需求。”

　　在螞蟻財富(fu)平臺上，機器人安娜(na)號稱(cheng)財富(fu)社區(qu)“一號女神”，每天回答網(wang)友1000多個(ge)理財、經濟(ji)等問(wen)題，滿意率(lv)高達93%。螞蟻財富(fu)人工智能負責人余鵬告(gao)訴(su)記者，安娜(na)“學習”了金融(rong)知識(shi)、經濟(ji)報告(gao)、貨(huo)幣政(zheng)策、社會事件等，通(tong)過(guo)算法推演出(chu)變化(hua)趨(qu)勢(shi)和概(gai)率(lv)，然后形成建議反饋給理財用戶。

　　中國能否再次“走在前頭”

　　部分業內(nei)人士(shi)樂觀地(di)表示，繼互聯網(wang)“寶寶”、P2P之后，這一次，中(zhong)國在(zai)人工(gong)智(zhi)能的金融應用方面又將走在(zai)前(qian)頭。

 

　　但現實或許不(bu)盡如(ru)人(ren)意(yi)。前不(bu)久，“某國有(you)大行信用(yong)卡將所有(you)樂(le)視(shi)員工(gong)信用(yong)卡額度(du)清零”的(de)新聞被炒得沸沸揚揚。隨(sui)后(hou)，該行解釋稱主要是(shi)因(yin)為該行新上線(xian)了“新一代”核心系統。在(zai)風(feng)險防控系統智能化轉(zhuan)型后(hou)，因(yin)為識別到樂(le)視(shi)公司的(de)風(feng)險可能會(hui)影(ying)響員工(gong)收入，進而(er)影(ying)響信用(yong)卡還款能力(li)后(hou)，系統便作出了此調整(zheng)。

　　風波雖過，卻引人深(shen)思：在目前(qian)的金融(rong)市場環境(jing)下，對于人工智(zhi)能應用采取“大干快上”是(shi)否可取？

　　小雨點網貸CRO陳(chen)紹(shao)林認為(wei)，要將(jiang)人工智能有效地應用于風控，需要具備幾(ji)個關鍵條件：專業的人才團隊，海量、多維度的客戶數(shu)(shu)據(ju)(ju)，以技術、數(shu)(shu)據(ju)(ju)為(wei)核心的企業架構。而這幾(ji)個條件，是大多數(shu)(shu)互聯網金融(rong)公司、中小銀行所不具備的。

　　不少專業(ye)人士認為，基于深度(du)學(xue)習的(de)(de)(de)人工智能將會創(chuang)造(zao)更多價值(zhi)是發展(zhan)趨勢，它(ta)能為人類服務甚至取代(dai)某些工作，但用戶不應過度(du)依賴人工智能，仍要掌握安全主動權(quan)，做好保(bao)護措施，通過技術、服務和管理(li)相互(hu)配合的(de)(de)(de)方式，形成(cheng)共同遵循的(de)(de)(de)安全規范，營造(zao)保(bao)障人工智能健康發展(zhan)的(de)(de)(de)可信環境。

　　王兵稱，在可預見的將來，隨著人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)的發(fa)展，將有越(yue)來越(yue)多(duo)的自主(zhu)交易發(fa)生。這些交易處理的算(suan)法(fa)和模型(xing)很大(da)程度依賴(lai)海量(liang)數據的收集(ji)和分析(xi)，同時以很高的速度和巨(ju)(ju)大(da)的數量(liang)級在運(yun)行，如何對(dui)數據信(xin)息(xi)辨別、篩選和擬合，進而(er)不斷完善算(suan)法(fa)模型(xing)并使得人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)保持可控則(ze)(ze)顯得異常重要。因為一(yi)旦算(suan)法(fa)或模型(xing)出(chu)現錯誤或漏(lou)洞，很可能(neng)(neng)給客戶造成不可挽回的損失，甚至會對(dui)整個金融(rong)市場的穩定帶來巨(ju)(ju)大(da)沖擊，建議同業(ye)及監管(guan)機(ji)構針對(dui)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)特點(dian)，研究完善金融(rong)市場交易規則(ze)(ze)。

　　畢馬威中國銀行業(ye)主管合伙人(ren)王立鵬表(biao)示，對于商業(ye)銀行來說，應用(yong)新(xin)科技需(xu)要一(yi)個過程，但不會(hui)特別快。在此(ci)過程中，也可能面臨風險，這就需(xu)要多方(fang)努(nu)力，比如西方(fang)國家強調監管沙盒模式，在可控模式下最大(da)程度鼓(gu)勵創新(xin)。