淺談人工智能在金融領域的應用

李馨

摘 要 依托互聯網金融的興起，計算機視覺、自然語音處理、機器人、語音識別等人工智能技術在金融行業中被用于信用評估、客戶服務、市場研究、預測分析、保險報價、貸款催收、企業財務和費用報告等眾多崗位。

關鍵詞 人工智能 互聯網金融 大數據

一、人工智能的發展概況

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI）是一門研發用于模擬、延伸和擴展人的智能的人類智能的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。人工智能早在1956年就已被提及。隨著近幾十年來計算方法的革新、硬件水平的提高和云計算大數據的共同驅動，人工智能得到了各行業的廣泛關注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go戰勝李世石，隨后Alpha Go升級版Master持續挑戰人類頂尖圍棋高手，保持了60場不敗的紀錄，使得人工智能名噪一時。

根據艾媒咨詢發布的《2017中國人工智能產業報告》顯示，2016年中國人工智能產業規模以43.3%的增長率達到100.6億元，預計2017年將達到152.1億元，并于2019年增至344.3億元。

二、人工智能在金融領域的變革情況

一直以來，金融行業差別化的服務都是基于“人”的服務。然而，近年來，機器人的出現在一定程度上模擬了人的功能，批量而且更個性化的服務正嘗試取代人的位置。依托互聯網金融的興起，計算機視覺、自然語音處理、機器人、語音識別等人工智能技術在金融行業中得到了廣泛的應用。在“第二屆中國金融科技大會”中，百度高級副總裁朱光指出金融是人工智能最好的落地場景，因為它的核心就在于數據和數據處理。

（一）人工智能在銀行服務領域中的應用

第一，征信助手。從傳統金融到“互聯網+金融”，無論是傳統的信貸審批還是互聯網產品，如P2P、現金貸等征信的搜集，風險防控一直是銀行類金融機構的重要課題。在過去，對貸款人貸前識別、貸中監控、貸后反饋，一般會單純地依靠大量的信貸工作人員的實地考察，這就極大地增加了信用風險評估的片面性和失誤性。目前，借助人工智能和大數據搜集和認證客戶信息。通過多渠道、多維度地獲取客戶信息數據，實現智能化征信和審批，可極大地加快銀行信貸速度和限制增量風險，減少信息不對稱。傳統銀行信貸風控模型中，變量覆蓋只有20～30個，而基于用戶數據累計和人工智能技術建立的智能化風險控制體系模型可超過萬級單位。澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）、美國證券交易委員會等多家機構已將AI引入風險管理。

第二，客戶服務。在銀行客戶服務中，用戶的咨詢問題具有重復性特征。人工智能利用深度學習系統，通過前端客戶數據搜集，如用戶信息、行為動態等方面進行捕捉，而后結合客戶性別、年齡、愛好等進行多維度、標準化營銷。首先，各大銀行通過推出可互動的高科技機器人代替大堂經理，提升客戶體驗，降低成本。例如，交通銀行的“嬌嬌”、民生銀行的“ONE”、農業銀行的“智慧小達人”。其次，近年來建設銀行、中國銀行等多家銀行先后建立“智慧銀行”，顛覆了傳統的銀行模式。客戶將在智能機器人的引導下辦理各項業務，增強銀行的科技感和服務的體驗感。

（二）人工智能在投資顧問中的應用

相比傳統的投資顧問，智能顧問通過機器學習與神經網絡技術，能夠通過數據分析處理、構建和完善模型，利用采集的經濟數據提供更加快速、可信、客觀、可靠的投資方案。同時，人工智能還可以通過搜集資料，進行數據分析，自動撰寫各類報告。比如，招股說明書、行業研究報告、盡調報告和投資意向書等。投資顧問先行者Ken-sho能夠在兩分鐘內基于歷史數據判斷歷年來美聯儲加息前，標準普爾和道瓊斯指數的趨勢，判斷利好行業和潛力公司，而過去依靠人類分析師幾天幾夜都是很難達到的。花旗銀行數據顯示2012—2015年年底，智能顧問管理資產規模從0發展到290億美元，未來將高達5萬億美元。北京資配易投資顧問公司人工智能系統（SIAI）可根據市場信號判斷買賣時機和倉位規模。除此之外，國內外還有京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問。2016年下半年，全球最大的資產管理公司——萊德基金（Black Rock）花費1.5億～2億美元收購理財初創公司“未來顧問”（Future Advisor）、德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保險行業的應用

近年來，隨著大數據、云計算、人工智能等新技術的發展和應用，保險業進入了一個更高效、更快捷的時代。首先，一直以來在傳統保險行業中，如何存儲大量的紙質或者影像的保單、證照、票據等數據是保險公司的一大難題。據統計，一個100人的數據錄入團隊一年的人力成本在200萬元～600萬元。然而，人工智能通過參與大數據和深度算法，數據構造后，存儲空間可節約90%。其次，如何對存儲數據進行傳輸、搜索和剖析的問題也日益突出。而人工智能通過數據積累和算法迭代，就可以為保險公司的產品定價提供精確數據。同時，通過機器識別參與保險理賠，可降低風險。目前，國內外多家保險公司已經開始布局人工智能。例如，泰康人壽保險智能機器人“TKer”、平安人壽“智能機器人”、合眾人壽人工智能“小Ai”、太平洋保險智能運維機器人、弘康人壽引入“人臉識別技術”、日本富國生命保險人工智能平臺“Watson Explorer”、臺灣國泰人壽的“Pepper”等。

（四）人工智能在互聯網金融領域的應用

互聯網金融作為傳統金融的補充，通過依托互聯網技術和工具提供資金融通和支付結算等業務行為。目前，我國互聯網金融發展經歷了兩個階段。最初階段，互聯網金融僅僅只是為傳統金融業務提供網絡化服務，即把保險、理財、基金、信托等金融產品搬到網絡進行營銷。現在，互聯網金融則覆蓋第三方支付、P2P網絡借貸、大數據金融、眾籌和第三方金融服務平臺等多種模式。首先，人工智能提高了互聯網金融的效率。通過自動問答機器人實現智能客服，在過去兩年的“雙十一”期間，螞蟻金服95%的客服均由智能機器人通過語音識別完成了遠程客戶服務、業務咨詢和辦理。其次，隨著《關于促進互聯網健康發展的指導意見》《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》和《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》等一系列政策的出臺，不難發現，互聯網金融在理財顧問、征信助手、智能風控和防范金融系統風險等方面被逐步規范化和法制化。例如，長期以來，由于缺乏有效的管理，信息安全、風險控制、資金調節等問題日益突出。根據《2016年全國P2P網貸行業快報》，僅2016年12月，“跑路”的平臺就有69家。人工智能的出現可有效地進行監管，規避風險。根據阿里巴巴螞蟻金服的數據顯示，網上銀行在花唄和微貸業務中，將虛假信貸交易降低了10倍。利用OCR系統，支付寶證件審批由1天降低到1秒。百度利用大數據和人工智能實現教育信貸秒批。

除了上述提到的人工智能被用于金融行業中進行信用評估、客戶服務、市場研究、預測分析、保險報價外，人工智能還被應用于貸款催收、企業財務和費用報告等方面。

（作者單位為四川財經職業學院）

參考文獻

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