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人工智能对金融行业生态影响报告

发布日期:
2018-12-03
浏览量:
71882

金融被认为是人工智能落地最快的行业之一,智能金融也已经列入国家规划。如今,无论是传统金融机构还是新金融机构,都在快速应用人工智能技术,包括信贷业务审核、风险防控等多个核心领域。未来,人工智能在金融业还有哪些应用?对我们的生活又将带来怎样的改变?


一、人工智能技术在金融行业的应用

1、人工智能技术在金融领域应用场景

从目前人工智能技术支持能力和市场实际应用情况来看,基于语音识别的技术最为可能优先在金融行业进行应用。市场和同业已经具有成熟的商业运营案例和业务框架,技术实现难度较低,可迅速实现商业价值。

金准数数据结合目前行业发展趋势、按照人工智能技术分类,综合分析了我国智能金融技术服务公司的服务和产品,梳理出涉及智能客服、智能投顾等应用场景如下。

(1)智能客服

利用语音识别与自然语言处理技术,打造智能的客服机器人,通过整合集团对外客户服务渠道(包括电话、网页在线、微信、短信及APP等),提供在线智能客服服务。

一是可以为座席提供辅助手段,帮助客服快速解决客户问题。客服机器人通过实时语音识别和语义理解,掌握客户需求,并自动获取客户特征和知识库等内容。还可通过个人网银、掌上银行、微信公众号等,推出个人金融助理等功能;

二是可以基于语音和语义技术,可对电话银行海量通话和各种用户单据数据进行识别和分析,挖掘分析其内在价值,为客户服务与客户营销等提供数据与决策支持。同时,这些数据还可以供智能客服系统进行自动学习,生成知识问答库,为后续客服机器人自动回复客户问题提供参考与依据。


(2)智能投顾

智能投顾,是目前最热门的智能金融应用场景之一。智能投顾最早在2008年左右兴起于美国,又称机器人投顾(Robo-Advisor),依据现代资产组合理论,结合个人投资者的风险偏好和理财目标,利用算法和友好的互联网界面,为客户提供财富管理和在线投资建议服务。

中国目前的智能投顾大部分还停留在交易执行环节,投顾服务主要为资产管理和投资顾问,投后服务涉及较少。根据美国金融监管局(FINRA)2016年3月提出的标准,理想智能投顾服务包括:客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、组合再选择、税负管理和组合分析。传统投顾和智能投顾都是基于以上七个步骤,只是实施的方式不同,而智能投顾本质上是技术代替人工实现投顾。

然而,智能投顾并不是一个新概念,因为算法基础早在20年前就已然扎根成型,而智能投顾近年来的发展主要得益于大数据和计算力提升。目前智能投顾与人工智能的关系更多处于概念阶段,智能投顾实现了策略的个性化、配置的合理化以及流程的自动化,有“智能”但离“人工智能”尚远。


(3)人脸识别与安全监控

计算机视觉与生物特征识别技术,让机器可以更准确的识别人的身份与行为,对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。

一是可以利用网点和ATM摄像头,增加人像识别功能,提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作,也可以帮助识别VIP客户;

二是可以利用网点柜台内部摄像头,增加对员工可疑行为识别监控,记录并标记疑似违规交易,并提醒后台监控人员进一步分析,起到警示作用;

三是可以在银行内部核心区域(如数据中心机房、金库等)增加人像识别摄像头,人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入,同时对于所有进出人员进行人像登记,防止陌生人尾随进出相关区域,实现智能识别,达到安全防范的目标。


(4)预测分析与智能投顾

机器学习与神经网络技术使机器能够通过数据的分析处理去自动构建、完善模型,提前判断事务变化趋势和规律,并提前做出相应的决策。

一是使用深度学习技术,学习海量金融交易数据,从金融数据中自动发现模式,如分析信用卡数据,识别欺诈交易,并提前预测交易变化趋势,提前做出相应对策;

二是基于机器学习技术构建金融知识图谱,基于大数据的风控需要对不同来源的数据进行整合,检测发现数据当中的不一致性,分析企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系,主动发现并识别风险;

三是借助机器学习,通过数据筛选、建模和预测对融资企业或个人信用打分;通过提取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据,判断企业或其产品在社会中的影响力和产品评价;并通过数据分析和模型预测投资的风险点。实现在放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控,从而及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预,以减少因坏账而带来的损失;

四是运用人工智能技术,采用多层神经网络,智能投顾系统可以实时采集各种经济数据指标,不断进行学习,实现大批量的不同个体定制化投顾方案,把财富管理这个服务门槛降到一个普通的家庭人群来使用。


(5)智慧机器人

运用机器人技术,一是可以在机房、服务器等核心区域投放24小时巡检机器人,及时发现处理潜在风险,替代或辅助人工进行监控;二是可以在网点投放智慧机器人,可对客户进行迎宾分流,进行语音互动交流,根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答,减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据,可开展精准营销工作。此外,增强银行服务的科技创新感和服务新体验,为银行服务的转型升级注入全新的因素。


2、智能金融

“智能金融”指人工智能技术与金融服务和产品的动态融合,通过利用人工智能技术,创新金融产品和服务模式、改善客户体验、提高服务效率等。其参与者不仅包括为金融机构提供人工智能技术服务的公司,也包括传统金融机构、新兴金融业态以及金融业不可或缺的监管机构等。这些参与者共同组成智能金融生态系统。

智能金融本质上是人工智能技术驱动的金融创新。从金融角度来讲,智能金融的发展依附金融产业链,涉及从资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的金融资金流动全流程;从科技角度来讲,智能金融发展是,基于人工智能技术的智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付等智能解决方案,对银行、证券、保险等金融业态的创新。

截止2017年8月底,我国主要的智能金融技术服务公司有164家,集中分布在北京、上海、广州、浙江等较发达的省份。其中北京公司数量最多,拥有80家。截止到2017年8月31日,共有125家公司获得融资,总融资额已超过250亿人民币。据数据显示,智能金融公司投融资集中度比较高,最活跃的资本机构为IDG资本,且位于社会网的中心;商汤科技为明星公司,投资关系数量最多;同盾科技、智齿客服、量化派等几家公司投资关系数量也较多,是社会网中的重要连接点。


二、人工智能为金融行业生态带来的影响

云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能技术的进步与发展。深度学习在算法上的突破则掀起了人工智能浪潮,使得复杂任务的分类准确率大幅提升,从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快速发展。人工智能在某些领域将彻底改变人类目前的生产模式,取代更多人、更多重复性的工作,劳动密集型的工作将完全由机器人来完成,人力将投向更具价值的事情。

金准数据整理出,对于金融领域来讲,人工智能主要的几点影响:

1、服务模式更加个性化、智能化

在传统技术模式下,受人力资源和数据处理能力的影响,金融行业往往只能对少数高净值客户提供定制化服务,而对绝大多数客户仅提供标准化服务。而人工智能的飞速发展,使得机器能够更逼真地模拟人的功能,使批量实现对客户的人性化和个性化服务成为可能,这对于处在服务价值链高端的金融将带来深刻影响,将对目前银行沟通客户、发现客户金融需求的模式发生重大改变。

金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等都将迎来新的变革。在前端,人工智能技术可以用于服务客户;在中台,人工智能技术可以支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策;在后台,人工智能技术可以用于风险防控和监督。总而言之,人工智能技术将大幅改变金融现有格局,使金融服务(银行、保险、理财、借贷、投资等方面)更加地个性化与智能化。


2、高效赋能金融业

金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高,这为人工智能与金融的结合提供了有利条件,两者极易迸发出火花。

一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批,而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。不仅如此,一些金融行业的目标非常明确、痛点比较强,便于发挥机器学习、模型与变量提取、再应用于高效判断的人工智能核心价值。

比如,过去需要人工分析客户的消费习惯、历史账单,去筛选哪些用户是分期付款的潜在用户或较容易接受信用卡分期建议。现在,基于在历史数据中隐含的有效规则,人工智能可以更快、更准确地筛选出目标客户。因此,数据化程度较高、更容易建立判断规则、场景较为单一的金融业务,更容易与人工智能结合,例如客户信用分析、反欺诈、客户营销、智能投顾操作等。


3、可降低交易成本

借助人工智能,金融业取得了多项突破,其中最为引人关注的,是在交易成本上的成果。目前,人工智能可以替代一部分人工,降低人力成本;延长交易时间,提升交易效率,进而降低交易成本。

传统金融机构主要依靠线下门店人工审核客户风险,成本随业务量线性增长。大多数互联网金融企业虽然引入了规则引擎、风控模型,但传统技术手段往往只能对客户的某几个特征进行判别,很多信息仍然需要人工分析、判断,成本难以降低。

而随着大数据风控能力的提升和普及,金融机构可以搜集更多维度、更加垂直精细的大数据,从而构建立体完整的用户画像。通过人工智能手段,能够将掌握的各种维度数据进行整合、筛选、计算,从而挖掘出有效的特征。充分利用人工智能技术和大数据,搭建具有全流程360度自动判别的风控体系,可以极大减少人工成本。

更重要的是,用人工智能审核用户和订单,不仅能够提高效率,也能提高审核的准确率。一方面,机器可以处理海量数据,不受感情影响,也不会感到疲劳,能够降低人为造成的审核失误;另一方面,机器能发现审核专家可能都无法发现的高危情况。举例来说,当一个正常用户下单时,其浏览页面时长、下单间隔等会呈现出不规则特点;而如果一个用户下单时出现“离群特征”(比如规律性下单),这部分用户就属于“高危用户”。这种“离群特征”凭借审核员肉眼往往很难发现,只有通过机器学习,经过大量的计算分析才能做到。


4、促进金融机构推陈出新

金融机构通过购买智能金融技术服务公司产品或与科技公司合作等方式来利用智能金融推陈出新。

银行业是受智能金融冲击最大的金融机构之一。银行业作为信息化程度非常高的行业,对IT系统的依赖度非常高。现在,大部分银行基于IaaS平台(基础设施即服务)、PaaS平台(平台及服务)以及数据平台开展包括渠道、开放、存贷款业务、风控、运营等各项活动。

目前,智能金融主要应用于银行业的渠道、开放、风控以及运营四个大方面。除此之外,银行业务端智能金融也开始渗透。例如,应用于客户平台的生物识别技术(刷脸认证)、应用于存款业务的智能投顾等。

现在,银行业应用智能金融双管齐下:一方面,银行自身发力,2013年开始,纷纷成立网络金融部,开展新业务;另一方面,与互金巨头合作,提升技术水平。

三、发展前景

1、未来发展

金准数据认为,智能金融未来发展将围绕智能化、场景化和个性化展开。

智能化为基础,可分为三个层次:第一层次为Robot,即可以实现简单的数据收集整理工作(助理分析师);第二层次为Smart,即可以实现数据的简单分析(初级分析师);第三层次为Intelligent,即可以实现数据的决策支持和深度洞察(高级分析师)。

场景化,指智能金融将驱动金融业态不再局限于“金融”标签,而是转变为一种深入各场景的生活标签,摆脱以往“高冷”的形象,变得更贴近生活。

个性化,是相对标准化而言的,虽然智能金融或许不能实现完全的因人而异,但智能金融驱动的金融服务和产品的创新,将为人们提供更多元化的选择,这就是一种相对的个性化。

此外,为确保每一位用户的账户安全、保护所有客户资金的安全,风险防控很可能成为未来金融业应用人工智能的一个核心落脚点。

为确保每一位用户的账户安全,京东金融建立了包括设备识别、人机识别、生物识别3大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系,用于判断当前登录是否产生风险、判断当前用户行为偏好等。京东金融自主研发了整体的人机识别体系,它从6个维度对一次实际登录行为进行不同维度的判定。比如在手机端,通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人;在PC端,则通过评估鼠标的轨迹是否规整,来判断是否真正遇到恶意攻击。

可见,借助人工智能,金融行业的发展日新月异。但作为一个新兴学科,人工智能的应用领域有限,在金融领域的应用也处于起步阶段。不过,一项技术都有一个从起步到推广,再到成熟、普及的过程,随着技术的成熟,应用成本可能也会逐步降低。相信人工智能未来在金融领域会有更广泛的应用。


2、迎接挑战

智能金融也存在很多挑战,例如,大众对智能金融的认知有偏差,存在信任危机。

目前,人工智能还处于“弱人工智能”阶段,智能金融出现时间也比较短。虽然我们常听到类似“摩根大通使用全球第一款机器人执行金融交易”或者某科技公司与金融机构开展合作等新闻,但这并不是智能金融技术公司的常态。大部分智能金融还处于概念阶段,距离其真正落地还有很多问题待解决。媒体等对于智能金融过于夸大事实,使得大众的期望值比较高。

然而,大众在与智能金融应用实际基础过程中,智能金融的实际情况并不能满足大众过高的预期,可能会导致不当的失望,造成信任危机。

除此之外,智能金融还面临通信、系统、架构安全性风险加大、监管机构鼓励创新与风险控制不平衡、市场竞争家具、数据不能有效应用等挑战。