我國智能金融發展的實現路徑

王瀟

隨著人工智能在金融領域的應用，許多機構均想在智能金融領域分得一杯羹，這對傳統商業銀行產生了強烈沖擊。因此，商業銀行必須在此環境下利用自身優勢，尋求智能化轉型，才能煥發新的生機與活力。

一、智能金融的發展現狀

1、智能金融市場規模不斷擴大

隨著人工智能、大數據技術的不斷突破，人工智能迅速成為全球競爭的熱點。截至2017年6月，全球人工智能企業總數2542家，其中美國占比42%，中國占23%。在銀行、保險、證券、新型支付以及消費金融等領域，人工智能均滲透其中。Kensho推出號稱“可以取代投行分析師”的智能機器人;美國基金公司Rebellion Research于2007推出全球首個人工智能基金;國際科技巨頭英特爾、微軟等都在布局人工智能產業鏈。2017年，我國人工智能市場規模超過200億元，據估計2018年增速將高達58.300，整體規模將達339億元。

2、智能金融應用場景不斷擴大

2017年7月，國務院關于印發《新一代人工智能發展規劃的通知》，確定了我國人工智能的發展戰略，明確提出“三步走”發展計劃和發展愿景。2018年，政府工作報告特別指出要加強新一代人工智能的研發應用。目前，我國主要以BAT為首布局人工智能，涉及互聯網金融、保險、智能投顧等領域。各項人工智能技術在金融領域的突破都標志著未來智能化、數字化必然是我國金融業發展的趨勢。

二、智能金融存在的問題

1、數據風險不容忽視

人工智能的發展很大程度上依賴于大數據，因此，智能金融必須要邁過大數據的“坎”，才有可能發展得更好。與人做決策具有主觀性不同，機器是根據輸人的數據做判斷和操作，并且數據的輸人量與決策精確度成正比。中國人民銀行征信數據庫收錄的8億自然人中僅有37.5%的人具有征信記錄，數據量還遠遠不夠。而且數據的準確性關乎決策的正確性。互聯網巨頭百度、阿里巴巴、騰訊、京東目前擁有的數據量位于第一梯隊，他們擁有用戶多維度的數據，包括征信、出行、消費、支付等，對他們來說更容易刻畫一個更準確的用戶畫像。而對于第二梯隊度的銀行等金融機構來說，其積累的數據僅是多年來傳統的金融消費數據，而且這些數據還不完善，數據準確性和來源可靠性都有待考察，因此更難做出準確的決策。

2、隱私性堪憂

大數據時代數據的應用不僅涉及商業道德、法律倫理，而且涉及數據販賣以及用戶隱私等問題。例如“刷臉支付、刷臉取款”的人臉識別技術出現確實能給客戶帶來更好的體驗，但金融機構如何采集生物特征信息，如何保護個人隱私還需要法律規范和約束，還要解決法律、技術等多方面的問題。

3、監管面臨巨大挑戰

作為新興技術的人工智能也給我國的金融監管帶來了巨大的挑戰。首先，責任劃分問題。在現有的監管體系中，被監管對象都是自然人或者法人，而智能金融發展出的“智能代理”、多參與主體等的責任還沒有明確劃分。其次，人工智能信息披露標準的確定問題。目前，我國還沒有關于人工智能的信息披露標準，如何解決過度披露和披露不足之間的矛盾是其難點。信息披露不足無法保證用戶的知情權，而披露過度容易被黑客抓住把柄。因此，如何保護智能系統的核心信息機密，防止不法分子的非法運用給金融機構人工智能企業造成損失，也是建立信息披露標準需要考慮的。

4、專業人才匾乏

從國內外銀行業的實踐經驗來看，專業人才匾乏一直是商業銀行pfR待解決的問題。現有人才在專業領域特別是新興產業領域涉人不夠深人，不能適應新業務的要求。在銀行智能化轉型中迫切需要綜合性人才，其知識涵蓋領域包括互聯網金融、人工智能、金融產品營銷創新、監管體系等。

三、智能金融的實現路徑

1、充分利用金融科技

傳統銀行在向智能化轉型過程中，技術的支持是最基礎的。首先，銀行應在運營模式上智能化，在銀行運營的前臺、中臺、后臺充分利用金融科技。前臺識別客戶形象;中臺通過知識圖譜、機器學習等技術全面分析，為前臺客戶匹配合適的金融服務解決方案;后臺通過統一的基礎設施平臺，實現運維管理一體化，滿足定制化、個性化、可擴展的金融需求。其次，做好大數據儲備，以大數據全面應用作為技術支撐。利用大數據技術提高甄別能力，服務好實體經濟，彌補服務短板。總之，商業銀行應充分運用金融科技并整合垂直細分領域的金融科技服務，實現在“智能金融價值網”的可持續發展。

2、打造特色化銀行

互聯網帶來的長尾效應會將客戶需求細分，對金融企業產品與服務的要求和創新度的要求也會越來越高。商業銀行在智能化轉型中創新適應用戶需求的金融產品與服務必然成為重要一環。除此之外，同業競爭日益激烈，注重差異化競爭也成為銀行轉型的重要舉措，要打造能給客戶留下深刻印象的特色銀行，如銀行可以在滿足智能化要求的同時，改變網點的外在形象，包括裝修風格、結構、理念等，凸顯文化、休閑理念。

3、積極推進戰略轉型

由于各銀行在組織規模、技術資源、企業文化等自身票賦上存在差異，所以商業銀行在智能化轉型中要充分根據自身條件審時度勢，制定適合的發展戰略。大型商業銀行在人才、資金、技術、客戶規模上有優勢，因此適宜發展以“我”為中心的金融科技生態平臺戰略;而中小型銀行由于在客戶規模、人才儲備、技術資源等方面不如大型商業銀行，適合“小而精”的差異化戰略，中小型銀行要充分利用金融科技、大數據技術做好客戶群體細分工作找準需求，提供精準服務，與金融科技企業合作，在某領域專注發展，服務好互聯網的長尾客戶。

4、培養復合型人才

在人工智能的沖擊下，掌握政策、金融、互聯網和人工智能知識的創造型的復合人才極受歡迎。因此，在商業銀行智能化轉型中要加強對既懂業務知識又懂技術的復合型人才的引進與培養。一方面，不定期邀請行業專家舉辦知識講座，不斷提高銀行員工的業務水平;另一方面，通過與高校、外部企業合作，建立智能金融創新綜合實驗室，開展業務試驗，為銀行實現智能化戰略提供人才儲備基礎。

5、擁抱互聯網企業

互聯網企業掌握的用戶購物、消費等大數據能更精確地刻畫用戶形象，而銀行目前掌握的數據則較為單一。因此，銀行在智能化轉型中應基于自身資源充分擁抱互聯網企業，各取所長，合作定制更適合用戶的金融產品和服務。如中國農業銀行與百度合作共建智能銀行，中國銀行與騰訊建立金融科技聯合實驗室等，都說明積極與互聯網企業合作已成為銀行智能化轉型的必要路徑。