人工智能使金融正變得更場(chǎng)景化、高頻化和個(gè)性化

劉罡在深圳一家互聯(lián)網(wǎng)公司工作，最近他在手機(jī)上辦理了微眾銀行開戶，體驗(yàn)全然一新。劉罡先通過手機(jī)上的微眾銀行APP掃描了身份證，之后屏幕上顯示出一段阿拉伯?dāng)?shù)字，需要他跟讀。在讀數(shù)的時(shí)候，系統(tǒng)開始識(shí)別人像是否和身份證上的是同一個(gè)人，確認(rèn)表情是否自然。如果系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出來沒有問題，劉罡很快就能通過開戶審核，辦理這家銀行新的賬戶，整個(gè)過程不超過3分鐘。

“人臉識(shí)別就和去柜臺(tái)辦業(yè)務(wù)時(shí)核對(duì)身份一樣。只不過在柜臺(tái)辦理時(shí)，是銀行工作人員來核實(shí)，現(xiàn)在機(jī)器就能遠(yuǎn)程核實(shí)，方便快捷。”劉罡說。

人臉識(shí)別技術(shù)，是人工智能在金融領(lǐng)域的一種運(yùn)用?！霸谶h(yuǎn)程客戶認(rèn)證方面，我們基于公安部公民身份信息庫(kù)和身份聯(lián)網(wǎng)核查系統(tǒng)，結(jié)合騰訊優(yōu)圖的人臉識(shí)別及活體檢測(cè)技術(shù)，建成了一套準(zhǔn)確度較高的遠(yuǎn)程身份識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別并采取多因子核身手段，保障用戶資金安全，整體差錯(cuò)率被控制在接近百萬(wàn)分之一。”微眾銀行行長(zhǎng)李南青說。

機(jī)器不僅能識(shí)人，也能待客、答疑。用支付寶、逛京東，人們發(fā)現(xiàn)越來越多的平臺(tái)開始用機(jī)器人代替人工客服，回答客戶提問，或是接收語(yǔ)音指令。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，支付寶客服平臺(tái)小螞答完成5輪問答所需時(shí)間大概為1秒鐘，比人工客服的效率高30至60倍，每天可以處理200萬(wàn)—300萬(wàn)的用戶咨詢。2017年，小螞答客戶滿意率比人工客服還高出了3個(gè)百分點(diǎn)。

人工智能技術(shù)還讓信貸過程變得越來越“聰明”。幾年前，馬金瑜回青海創(chuàng)業(yè)，經(jīng)營(yíng)高原蜂蜜和藏族手工藝品等特產(chǎn)，還在網(wǎng)上開了一家微店。開店之初，她與當(dāng)?shù)啬撩褡錾舛际乾F(xiàn)金結(jié)賬，每次進(jìn)貨基本上都把所有的現(xiàn)金“抽干”。小生意艱難維持的時(shí)候，微店支付業(yè)務(wù)的工作人員告訴她，可以直接在微店APP申請(qǐng)小微貸款。

“人工智能在信貸中的應(yīng)用核心是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這貫穿于信貸全程。貸款前，智能信貸不需要繁瑣的觸客、初審和錄入，貸款人只要簡(jiǎn)單填寫十幾個(gè)信息，系統(tǒng)就能在線迅速搜集、加工、分析數(shù)據(jù)，發(fā)放貸款前后只要15分鐘。授信后，智能信貸流程并未結(jié)束，會(huì)時(shí)刻監(jiān)測(cè)微店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，跟蹤學(xué)習(xí)用戶和企業(yè)行為模式變化，預(yù)測(cè)客戶貸中風(fēng)險(xiǎn)，據(jù)此調(diào)整客戶授信額度。比如，店里銷售商品種類突然變了，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能捕捉到這一信息，調(diào)整客戶的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)?！睘槲⒌晷≠J業(yè)務(wù)提供技術(shù)支持的品鈦?zhàn)x秒科學(xué)決策副總裁任然說。

金融正變得更場(chǎng)景化、高頻化和個(gè)性化

易觀咨詢此前發(fā)布的《人工智能理財(cái)市場(chǎng)專題分析》報(bào)告預(yù)測(cè)，到2020年，中國(guó)人工智能理財(cái)規(guī)模將達(dá)到5.22萬(wàn)億元。

而在我國(guó)，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步滲入到金融科技的各個(gè)領(lǐng)域，從智能客服到反欺詐，從商家營(yíng)銷到貸款模型，從財(cái)經(jīng)資訊推送到智能投顧，從車險(xiǎn)圖像定損到保險(xiǎn)對(duì)話機(jī)器人等。不但互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)力人工智能，銀行業(yè)也利用人工智能改造傳統(tǒng)的信貸流程和理財(cái)模式。

家家人工智能的時(shí)代，什么樣的技術(shù)運(yùn)用才算得上是真正的“智能”？業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，一般的系統(tǒng)只能根據(jù)設(shè)計(jì)者確定好的程序去運(yùn)轉(zhuǎn)，是一個(gè)相對(duì)靜態(tài)的模型。而人工智能是一類像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和決策的系統(tǒng)。利用基于大數(shù)據(jù)的深入學(xué)習(xí)，機(jī)器能合理感知、規(guī)劃、推理和自我優(yōu)化，進(jìn)行理性決策。

以智能客服為例，用戶的不斷使用、機(jī)器的自我學(xué)習(xí)，讓客服變得越來越“聰明”。據(jù)螞蟻金服相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，智能客服眼下已是各大服務(wù)平臺(tái)的標(biāo)配，沒有引入人工智能技術(shù)的客服更接近于一個(gè)搜索引擎，將用戶輸入的關(guān)鍵詞與數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)答案匹配。對(duì)于口語(yǔ)化的提問，這樣的智能客服往往很難給出“聰明”的回答。真正的人工智能客服能自我學(xué)習(xí)，在不同的語(yǔ)境中學(xué)習(xí)調(diào)整提升，問題回答得越多，越精準(zhǔn)，尤其對(duì)于口語(yǔ)化、表述不夠完整的提問，能夠主動(dòng)理解。

人工智能似乎成為金融的“新大陸”，借助人工智能技術(shù)、通過挖掘海量信息，大幅提高了金融服務(wù)效率、降低服務(wù)成本，從而降低金融服務(wù)門檻，這些變化正是金融未來發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。

國(guó)際人工智能協(xié)會(huì)主席、微眾銀行獨(dú)立董事楊強(qiáng)說，人工智能的引入使得銀行服務(wù)發(fā)生本質(zhì)的變化，更場(chǎng)景化、高頻化和個(gè)性化。簡(jiǎn)單的模型一個(gè)人可以一天寫幾條規(guī)則，一個(gè)團(tuán)隊(duì)一年最多可以寫上萬(wàn)條規(guī)則，但是人工智能的模型可以寫出上億條規(guī)則，這些規(guī)則使得模型能夠適配于各種不同的細(xì)分場(chǎng)景。同時(shí)，人工智能讓金融服務(wù)從人為主導(dǎo)的服務(wù)變?yōu)樽詣?dòng)的服務(wù)，拓展了金融服務(wù)的能力。比如，過去銀行一天可以接待成百上千人，但是像純線上銀行，卻可以應(yīng)付上千萬(wàn)人的需求。金融服務(wù)也從通用化的服務(wù)，演化到千人千面的服務(wù)。未來人工智能不僅會(huì)改變金融，還將使得金融變得更加的場(chǎng)景化，高頻交易。

人工智能技術(shù)發(fā)展越成熟，機(jī)器還能突破人的思維，發(fā)現(xiàn)一些按照人類傳統(tǒng)思維難以發(fā)現(xiàn)的問題。任然舉例說，公司曾為一家電商合作伙伴平臺(tái)打造了“預(yù)支付”功能，為信用良好的用戶提供先消費(fèi)、后付款服務(wù)。但在這個(gè)工程中卻發(fā)現(xiàn)有一批用戶在進(jìn)行了一系列復(fù)雜流程后，卻在最后的支付階段停止了操作。工程師們最初猜測(cè)，可能是用戶對(duì)額度不滿意，或者認(rèn)為申請(qǐng)流程復(fù)雜等等。但在人工智能的幫助下才發(fā)現(xiàn)，原來這一批用戶之所以不支付，竟然是因?yàn)樗麄兌际褂媚呈謾C(jī)的某個(gè)瀏覽器的某個(gè)版本下的某分辨率，導(dǎo)致支付按鈕無(wú)法顯示。“人工智能最終幫助我們挽回了一批不應(yīng)該損失的用戶?！比稳徽f。

機(jī)器并不完美，人工不能缺席

人工智能脫離不了金融的實(shí)際場(chǎng)景，這需要在支付、信貸和信用體系等各個(gè)領(lǐng)域打通線上線下。楊強(qiáng)說，現(xiàn)在沒有實(shí)現(xiàn)的主要原因在于數(shù)據(jù)沒有連通，以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用還不到位。

大數(shù)據(jù)是人工智能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，人工智能對(duì)于精確數(shù)據(jù)的需求會(huì)越來越強(qiáng)烈，驅(qū)動(dòng)著開放平臺(tái)的建立?！度斯ぶ悄芾碡?cái)市場(chǎng)專題分析》指出，各個(gè)巨頭將打破單一的生態(tài)循環(huán)，將更多的渠道和產(chǎn)品納入自己的開發(fā)平臺(tái)之上，以便獲取更多的數(shù)據(jù)，多維度地理解用戶需求，做出相應(yīng)的匹配，從而完成對(duì)數(shù)據(jù)的整合和加工。預(yù)測(cè)未來5年機(jī)構(gòu)之間會(huì)加速滲透，雙方協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)集中在算法、流量、創(chuàng)新技術(shù)開發(fā)與市場(chǎng)教育。

行業(yè)合作已經(jīng)開始，互聯(lián)網(wǎng)巨頭正打開合作、共享的平臺(tái)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，京東金融已為400家銀行、55家保險(xiǎn)公司、100家基金公司提供了大數(shù)據(jù)、風(fēng)控、營(yíng)銷等科技能力輸出。目前，京東金融的金融服務(wù)人群已經(jīng)涵蓋1.5億用戶，合作伙伴已經(jīng)達(dá)到50萬(wàn)家。螞蟻金服成熟的人工智能技術(shù)也向行業(yè)陸續(xù)開放，螞蟻智能理財(cái)顧問向金融機(jī)構(gòu)開放一個(gè)月后，日均交易額比一個(gè)月前增長(zhǎng)了243%，日均客單的漲幅也達(dá)到了190%。螞蟻圖像定損能力開放給保險(xiǎn)公司后，人工智能幾秒鐘就能對(duì)事故車做出準(zhǔn)確定損結(jié)果，有望每年為行業(yè)節(jié)約案件處理成本20億元。

不過機(jī)器并不完美，人工不能缺席。任然介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)，相對(duì)穩(wěn)定，但市場(chǎng)和數(shù)據(jù)總是變化的，在實(shí)際運(yùn)行中難免出現(xiàn)舊數(shù)據(jù)源不穩(wěn)定、新增數(shù)據(jù)源和客群變化等極端情況。在這種不穩(wěn)定的情況下，放任人工智能模型自行迭代，可能會(huì)導(dǎo)致模型準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性不足的問題。這時(shí)候需要一些人工參與，替換數(shù)據(jù)或者調(diào)整數(shù)據(jù)在模型中的權(quán)重。