FinTech時代銀行業(yè)穩(wěn)步推進(jìn)人工智能應(yīng)用發(fā)展

羅麗媛 王彥博 陳曦

近日，中國人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》。在“穩(wěn)步應(yīng)用人工智能”相關(guān)內(nèi)容中，明確將數(shù)據(jù)資源（Material of computing計算資料）、算法模型（Method of computing計算方法）和算力支持（Machine of computing計算機(jī)器）定義為人工智能的（3M）核心資產(chǎn)，并將人工智能技術(shù)與金融業(yè)務(wù)的深度融合確定為主要任務(wù)目標(biāo)，具體應(yīng)用領(lǐng)域包括資產(chǎn)管理、授信融資、客戶服務(wù)、精準(zhǔn)營銷、身份識別、風(fēng)險防控等相關(guān)業(yè)務(wù)流程和場景;在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)的同時，也要注重對人工智能應(yīng)用的潛在風(fēng)險研判和防范，強(qiáng)化人工智能金融應(yīng)用的信息安全管理，并加強(qiáng)相關(guān)監(jiān)管科技發(fā)展;在充分考量運用人工智能開展金融業(yè)務(wù)存在的法律、倫理、社會等問題的基礎(chǔ)上，確保人工智能金融應(yīng)用的安全可控性，穩(wěn)步推進(jìn)人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展。?

實際上，當(dāng)前人工智能正在推動人類社會進(jìn)入智能時代，成為引領(lǐng)新一代經(jīng)濟(jì)變革的重要技術(shù)驅(qū)動，深刻變革著人們的生產(chǎn)生活方式。人工智能技術(shù)推動金融智慧化變革，為銀行業(yè)帶來無限發(fā)展機(jī)遇的同時，也帶來了一定的風(fēng)險挑戰(zhàn)。智能時代，應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型已然成為銀行新的競爭點，如何穩(wěn)步推進(jìn)人工智能技術(shù)更好的服務(wù)于銀行業(yè)已經(jīng)成為當(dāng)下重要的研究課題。本文簡要回顧了人工智能發(fā)展歷程，并針對人工智能在銀行業(yè)的具體應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)務(wù)場景提出CLIPS（Customer service智能客服、Loan financing & risk control智能信貸與風(fēng)控、Investment advisor智能投顧、Payment business智能支付、Sales & marketing智能銷售與營銷）應(yīng)用框架，最后對人工智能應(yīng)用存在的潛在風(fēng)險予以闡述，以期促進(jìn)銀行業(yè)人工智能穩(wěn)步應(yīng)用。

人工智能發(fā)展歷程

人工智能的誕生可以追溯到二十世紀(jì)四五十年代，在經(jīng)歷了兩次浪潮之后，第三次浪潮得益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人工智能得到了爆炸式發(fā)展。

1956年，達(dá)特茅斯夏季學(xué)術(shù)研討會上，“人工智能”正式誕生，掀起了人工智能研究浪潮，符號主義盛行，學(xué)者們在機(jī)器證明、自然語言處理等領(lǐng)域取得初步成果，同時還制造出了具有初步智能的機(jī)器人，如首個聊天機(jī)器人ELIZA，首個移動機(jī)器人Shakey;1974年，研究成果的局限性逐漸顯現(xiàn)，由于計算機(jī)運算能力的落后，人工智能發(fā)展停滯。1980年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)為DEC開發(fā)的XCON專家系統(tǒng)取得突破成功，誘發(fā)了人工智能第二次浪潮，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播算法等相繼提出，聯(lián)結(jié)主義盛行，日本等國大力支持第五代計算機(jī)的研發(fā);隨著時間推移，專為人工智能設(shè)計使用的LISP機(jī)受到蘋果、IBM等公司產(chǎn)品的沖擊，同時專家系統(tǒng)的局限性逐漸顯現(xiàn)，人工智能發(fā)展再次停滯。2006年，深度學(xué)習(xí)的提出誘發(fā)了人工智能第三次浪潮，依托數(shù)字時代海量數(shù)據(jù)積累以及云計算技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、模式識別、人機(jī)交互等技術(shù)取得突破性進(jìn)展，人工智能得到了爆炸式發(fā)展，廣泛應(yīng)用于人類社會，成為新的技術(shù)風(fēng)口，埃森哲2019年調(diào)查顯示，未來三年，人工智能技術(shù)對企業(yè)的影響將遠(yuǎn)超其他新興技術(shù)，世界各國致力于發(fā)展人工智能，推動人類社會進(jìn)入智能時代。

當(dāng)前，我國人工智能應(yīng)用走在世界前列，智能機(jī)器人、智能交通、智能金融、智能物流、智能醫(yī)療、智能教育、智能工業(yè)、智能農(nóng)業(yè)等快速發(fā)展。2019年，埃森哲對中國企業(yè)調(diào)查顯示， 53%的被訪企業(yè)表示人工智能技術(shù)已經(jīng)至少應(yīng)用于一項業(yè)務(wù)中， 遠(yuǎn)高于全球平均水平。人工智能的應(yīng)用極大的促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 解放了人類勞動，提高了人民生活品質(zhì)。

人工智能推動銀行業(yè)發(fā)展

當(dāng)前，人工智能推動人類各行各業(yè)智能化變革，銀行業(yè)是重要的變革領(lǐng)域，在人工智能的推動下進(jìn)入4.0時代。依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能新興技術(shù)發(fā)展，智能客服（C）、智能信貸與風(fēng)控（L）、智能投顧（I）、智能支付（P）、智能銷售與營銷（S）廣泛應(yīng)用于銀行前中后端，各家銀行相繼推出人工智能平臺，服務(wù)于銀行智能業(yè)務(wù)布局，致力于打造開放式智能生態(tài)，如：工商銀行“工銀智慧大腦”，中信銀行“中信大腦”等，助力銀行技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，構(gòu)建智能生態(tài)圈，為客戶提供更加主動化、個性化、智慧化的金融服務(wù)，為銀行降低交易成本、提高服務(wù)效率、防范經(jīng)營風(fēng)險、拓寬客戶市場，推動銀行智能轉(zhuǎn)型，推進(jìn)實現(xiàn)銀行、客戶和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多方共贏。

智能客服

智能客服主要是指銀行采用自然語言處理、文本挖掘、語音合成、知識圖譜等人工智能技術(shù)來替代人工客服，與客戶溝通交流，解答業(yè)務(wù)問題，協(xié)助客戶完成金融服務(wù)。中國銀行業(yè)協(xié)會調(diào)查顯示，2018年智能技術(shù)在銀行業(yè)客服中心的使用率已經(jīng)達(dá)到了69%。智能客服的使用降低了銀行的人工成本，可以為用戶提供全天候的高效率服務(wù)，提升用戶服務(wù)體驗;同時智能客服應(yīng)用于銀行前端，可用以識別發(fā)現(xiàn)客戶的高頻問題，了解客戶體驗狀況，收集交易數(shù)據(jù)、評價信息，助力銀行海量數(shù)據(jù)整合匯集，全方位及時掌控客戶需求。

智能客服已廣泛應(yīng)用于銀行業(yè)，零壹財經(jīng)調(diào)查顯示，我國五大國有銀行、12家股份制銀行已經(jīng)全部應(yīng)用智能客服，2019年部分中小銀行以及城商行也開始應(yīng)用智能客服。2015年，交通銀行首次推出智能客服機(jī)器人“嬌嬌”，至2018年初，累計為客戶提供超過30萬人次的服務(wù)。2019年7月，浦發(fā)銀行與百度智能云聯(lián)合推出國內(nèi)首位虛擬員工“小浦”，依托數(shù)字人像AI驅(qū)動引擎， 自然語言處理、生物識別等人工智能技術(shù)，塑造出良好的外型和聲音，同時還能敏銳察覺出客戶的情緒，精準(zhǔn)把握客戶需求，通過與客戶的交互，可以不斷“學(xué)習(xí)”，提高自身服務(wù)能力。

智能客服的應(yīng)用主要依賴于海量數(shù)據(jù)積累，因此對于一些過于復(fù)雜的問題，或是面對老年客戶以及對多元化銀行服務(wù)要求較高的高凈值客戶時，仍然需要依靠人工客服來解決，未來人工智能將推動銀行客服朝著更加智能化、個性化、人性化的方向發(fā)展。

智能信貸與風(fēng)控

依托“信貸工廠”核心理念，智能信貸支持銀行信貸業(yè)務(wù)的線上全流程秒審、秒批、秒貸以及實時風(fēng)險告警、預(yù)警、催清收。實際上，有效的風(fēng)險管控是銀行穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，近年來銀行紛紛探索智能風(fēng)控，基于海量數(shù)據(jù)積淀，引入數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立貫穿業(yè)務(wù)全流程、覆蓋關(guān)鍵控制節(jié)點的體系化風(fēng)險管理模型，提升內(nèi)部風(fēng)險管理水平。農(nóng)業(yè)銀行建立了“五位一體”的信用風(fēng)險統(tǒng)一監(jiān)控體系，實現(xiàn)從完全人力風(fēng)控到人機(jī)結(jié)合智能風(fēng)控的轉(zhuǎn)變，提升了風(fēng)險預(yù)警的及時性和風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性。中國銀行在海量數(shù)據(jù)積淀的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了“大數(shù)據(jù)平臺”、“人工智能平臺”、“分布式架構(gòu)云平臺”，實現(xiàn)貫穿貸前、貸中、貸后的全流程智能風(fēng)控。

智能風(fēng)控以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，準(zhǔn)確識別客戶風(fēng)險，提升銀行風(fēng)控效率，是銀行業(yè)實現(xiàn)普惠性的關(guān)鍵。在前端采用目標(biāo)客戶敏感度模型、客戶準(zhǔn)入反欺詐模型，精準(zhǔn)匹配客戶需求、嚴(yán)控客戶準(zhǔn)入。中端采用客戶評分、授信額模型以及貸款定價模型，確定客戶授信額度和貸款價格;同時采用違約預(yù)測模型實現(xiàn)對高違約概率客戶的提前防控。后端采用資金交易特征預(yù)警模型、貸款催清收模型，及時預(yù)警還款風(fēng)險、實現(xiàn)差別催清收;同時采用損失預(yù)測模型，以違約客戶行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合多種運算規(guī)則測算未來損失率，在此基礎(chǔ)上采用資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓定價模型，對客戶分層定價。與此同時，銀行基于續(xù)授信模型，對客戶做出調(diào)整授信額度的判斷;基于售后維護(hù)與提升模型，提升客戶粘性;基于流失預(yù)警模型預(yù)測客戶流失概率，及時采取挽留措施以降低客戶流失率。

智能信貸與風(fēng)控的準(zhǔn)確度依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量，目前銀行業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題阻礙了相關(guān)技術(shù)應(yīng)用在銀行業(yè)的廣泛有效應(yīng)用。未來，隨著銀行業(yè)不斷深化數(shù)據(jù)治理、促進(jìn)數(shù)據(jù)開放共享，智能信貸與風(fēng)控在銀行業(yè)將取得更加深入的應(yīng)用發(fā)展。

智能投顧

智能投顧主要是指銀行依托智能算法模型，分析客戶數(shù)據(jù)，提供與客戶風(fēng)險偏好相匹配的定制化資產(chǎn)配置策略，并且隨著市場風(fēng)險收益和用戶偏好的變化實時調(diào)整策略，滿足客戶財富增長需求，使得理財不再是高凈值客戶的特殊權(quán)益，個人也能低成本、便捷地享有專有理財服務(wù)。

2016年以來，智能投顧廣泛應(yīng)用于銀行業(yè)，埃森哲預(yù)計到2022年，中國超過1億的客戶將享受到智能投顧服務(wù)，智能投顧管理的資產(chǎn)總額將超過6600億美元。2016年12月，招商銀行率先推出“摩羯智投”，依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法，整合銀行內(nèi)部資產(chǎn)管理經(jīng)驗，根據(jù)客戶風(fēng)險偏好，為用戶提供定制化資產(chǎn)組合配置方案，實時追蹤市場變化，調(diào)整方案，實現(xiàn)客戶風(fēng)險收益的最優(yōu)化，工商銀行“AI投”，中信銀行“信智投”，中國銀行“中銀慧投”等相繼推出。

智能投顧在提高金融普惠性的同時也存在一定的風(fēng)險，對于廣大客戶來說，相比于獲得高理財回報，保證資金的安全則更加重要。2018年，我國發(fā)布《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》，規(guī)范智能投顧的開展，規(guī)定開展智能投顧業(yè)務(wù)必須取得投資顧問資質(zhì)，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)提高算法透明度，向監(jiān)管部門報備資產(chǎn)配置方案的背后邏輯和人工智能模型的主要參數(shù)。

智能投顧無法完全替代理財顧問，當(dāng)面對高凈值客戶時，一對一的專業(yè)服務(wù)價值更高。未來，智能投顧將致力于為客戶提供更加精確、透明、個性化的資產(chǎn)配置方案，真正實現(xiàn)“千人千面”。

智能支付

智能無感支付主要是指銀行采用圖像識別、身份識別、生物認(rèn)證等新興技術(shù)，將一切具有唯一性、可以感知的東西作為支付媒介，為客戶提供智能、無感的支付服務(wù)，提升客戶支付的便捷性和安全性，同時銀行通過布局智能無感支付場景，構(gòu)建智能生態(tài)圈，嵌入金融服務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。

當(dāng)前，各家銀行以車牌、生物信息特征作為支付介質(zhì)，相繼推出智慧停車、智慧加油、智慧超市等服務(wù)。2018年，農(nóng)行推出智能無感支付超市，同年推出智慧無感加油服務(wù)，加快布局智能支付場景，搶占市場;2019年，銀聯(lián)在深圳推出冠德石油智慧加油站，致力于打造集智慧停車、智慧加油、汽車金融為一體的智慧支付生態(tài);2019年5月，交通運輸部發(fā)布《關(guān)于大力推動高速公路ETC發(fā)展應(yīng)用工作的通知》，加快推行ETC技術(shù)應(yīng)用，降低高速收費人力成本，銀行爭相搶占ETC市場。布局智能無感支付場景成為各家銀行搶占客戶、提高客戶粘性的競爭點，未來智能無感支付的支付場景、支付介質(zhì)將朝著更加多元化的方向發(fā)展。

智能無感支付在客戶身份識別方面省去了密碼驗證環(huán)節(jié)，使用支付介質(zhì)無感支付，在大規(guī)模提升支付速度的同時也帶來了一定的風(fēng)險，對于客戶來說，隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)、資產(chǎn)安全等易受到威脅。生物認(rèn)證技術(shù)屬于國家重大安全管理范疇，須在政府的強(qiáng)監(jiān)控下經(jīng)過多次驗證完善，才能大規(guī)模投入應(yīng)用，銀行廣泛應(yīng)用智能無感支付必須嚴(yán)格遵守監(jiān)管規(guī)定，維護(hù)客戶合法權(quán)益。

智能銷售與營銷

智能銷售與營銷可以簡單理解為基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的客戶關(guān)系管理、維護(hù)與提升，包括客戶識別、客戶獲取、客戶維護(hù)、客戶挽留等業(yè)務(wù)管理行為。民生銀行“面向公司業(yè)務(wù)營銷支持的大數(shù)據(jù)挖掘研究與應(yīng)用”項目獲2016年度銀行科技發(fā)展二等獎，將銀行公司業(yè)務(wù)智能銷售與營銷劃分為潛客識別、批量獲客、精準(zhǔn)銷售、流失預(yù)測四個階段。

在潛客識別階段，銀行需要明確哪些客戶對銀行有吸引力，這些有吸引力的客戶對于銀行未來收益將具有一定的貢獻(xiàn)。進(jìn)一步而言，可以通過銀行客戶之間的交易往來數(shù)據(jù)來分析判斷出銀行的潛在客戶，并形成一份潛客名單。對銀行公司業(yè)務(wù)而言，主要通過交易鏈分析發(fā)現(xiàn)在客戶交易網(wǎng)絡(luò)中具有影響力的“核心客戶”，形成名單并計劃組織分支機(jī)構(gòu)一線人員與潛在客戶展開接觸。

在批量獲客階段，實際上并非所有的潛客名單在列客戶都應(yīng)該納入銀行的客戶開發(fā)計劃，銀行需要進(jìn)一步識別出哪些客戶能夠被自身所吸引以及自身哪些產(chǎn)品或營銷方案能夠更好的吸引潛在目標(biāo)群體，并為此制定相應(yīng)的客戶開發(fā)、產(chǎn)品研發(fā)、渠道包裝以及銷售方案等策略。

在精準(zhǔn)銷售階段，主要針對銀行現(xiàn)有存量客戶群體，根據(jù)客戶價值的不同而匹配不同的產(chǎn)品與服務(wù)方式，持續(xù)優(yōu)化營銷活動、渠道組合及促銷方案，加大客戶產(chǎn)品捆綁力度，基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、協(xié)同過濾等技術(shù)方法實現(xiàn)有效的客戶交叉銷售和向上銷售，使客戶未來終身價值得到提升。

在流失預(yù)測階段，主要針對客戶的潛在流失開展行為預(yù)測，對具有流失傾向的客戶以機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行有效識別并加以挽回，以減少銀行客戶資產(chǎn)的流失。

重視人工智能在銀行業(yè)應(yīng)用的潛在風(fēng)險

當(dāng)前，人工智能應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，在看到人工智能巨大潛力的同時，也應(yīng)該重視人工智能存在的弱點，而這些弱點可能對金融安全產(chǎn)生潛在風(fēng)險。

一是局限性。目前的人工智能還無法超出場景或語境來理解行為，例如在圍棋等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)不會暴露出這一弱點，而一旦場景發(fā)生變化，人工智能可能就立刻無法“思考”。

二是不可預(yù)測性。人們無法預(yù)測人工智能會做出何種決策，這會帶來不確定的風(fēng)險，因為人工智能可能會做出不符合設(shè)計者初衷的決策。近期，波士頓動力的機(jī)器人攻擊人類的視頻被頻繁轉(zhuǎn)發(fā)，雖然可能是網(wǎng)友惡搞，但某種程度上也體現(xiàn)了人們對人工智能不可預(yù)測性的擔(dān)憂。

三是不可解釋性。人工智能可以幫助人類做出好的決策，但決策理由目前仍是一個“黑盒”。然而在金融領(lǐng)域，尤其在風(fēng)險管理方面，智能決策的可解釋性是十分重要的。

四是隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)問題。由于采集方式、集中存儲等原因，人臉、虹膜、聲紋等用戶隱私信息泄露風(fēng)險較大。首先，信息采集行為隱蔽且高效 — 生物特征普遍暴露在公共場所，攻擊者可以通過非接觸方式，批量采集生物特征信息。其次，信息存儲高度集中 — 生物特征信息普遍通過大數(shù)據(jù)平臺集中存儲，一旦生物特征庫被攻擊，容易導(dǎo)致大規(guī)模隱私泄露，例如2019年2月某AI公司對其人臉識別數(shù)據(jù)庫未設(shè)密碼保護(hù)，直接暴露在互聯(lián)網(wǎng)上，導(dǎo)致超過250萬用戶的信息（包括身份證號碼、地址、出生日期、識別其身份的位置等隱私數(shù)據(jù)）泄露，嚴(yán)重威脅用戶隱私安全。

五是機(jī)器學(xué)習(xí)漏洞被利用。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證未經(jīng)授權(quán)的用戶信息不能被獲取，例如診斷疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須保證攻擊者無法反向分析模型，把用來訓(xùn)練模型的病人數(shù)據(jù)恢復(fù)并獲取。另外，如果攻擊者可以破壞機(jī)器學(xué)習(xí)模型的完整性，那么模型的預(yù)測結(jié)果就可能會偏離預(yù)期，例如垃圾郵件會偽裝成正常郵件，逃過垃圾郵件識別器的過濾。此外，模型可用性也可以成為攻擊目標(biāo)，例如攻擊者把一個非常難以識別的物體放在車輛經(jīng)過的路邊，有可能迫使一輛自動駕駛汽車進(jìn)入安全保護(hù)模式而停止工作;攻擊者也可以將“SQL注入語句”放置在車牌前，當(dāng)AI系統(tǒng)識別車牌號并轉(zhuǎn)成文本插入數(shù)據(jù)庫時，導(dǎo)致SQL注入攻擊。

結(jié)語

本文明確了人工智能技術(shù)應(yīng)用的3M核心資產(chǎn)（算料、算法、算力），并針對人工智能在銀行業(yè)的具體應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)務(wù)場景提出了CLIPS應(yīng)用框架;本文同時指出人工智能技術(shù)應(yīng)用在為銀行業(yè)發(fā)展帶來新的增長點的同時，其自身所存在的弱點也可能帶來風(fēng)險威脅。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷完善有關(guān)人工智能在銀行業(yè)應(yīng)用的相關(guān)法律法規(guī)，明確問責(zé)機(jī)制，提高智能決策的透明度，保護(hù)用戶隱私與數(shù)據(jù)安全。同時，隨著人工智能的發(fā)展，人與物的界限將逐漸模糊，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需構(gòu)建人工智能倫理道德規(guī)范，應(yīng)用監(jiān)管科技手段嚴(yán)格防控人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用風(fēng)險，為人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展創(chuàng)造良好監(jiān)管環(huán)境。而銀行業(yè)自身在推動智能客服、智能信貸與風(fēng)控、智能投顧、智能支付、智能銷售與營銷等廣泛應(yīng)用過程中，應(yīng)主動防范風(fēng)險，適當(dāng)披露智能決策背后的機(jī)制，主動贏得客戶的信任。

當(dāng)前，人們不斷探索發(fā)展低延時、廣連接的5G網(wǎng)絡(luò)以及擁有巨大計算潛能的量子信息計算技術(shù)，為人工智能未來發(fā)展探索構(gòu)建高效的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施以及大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算基礎(chǔ)。未來，5G網(wǎng)絡(luò)、量子信息計算技術(shù)與人工智能技術(shù)交叉融合，將迸發(fā)出超乎想象的發(fā)展?jié)摿ΑＨ缃瘢藗冋D實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)從解決簡單的凸優(yōu)化問題逐漸到解決非凸優(yōu)化問題，從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，從深度學(xué)習(xí)到遷移學(xué)習(xí)再到強(qiáng)化學(xué)習(xí)，推進(jìn)自動機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展，以及發(fā)展更加“智能”的腦機(jī)接口、人機(jī)交互。面對人工智能技術(shù)發(fā)展的無限可能性，銀行業(yè)應(yīng)積極穩(wěn)步推進(jìn)人工智能的應(yīng)用發(fā)展。

（本文僅代表個人學(xué)術(shù)觀點，不代表供職單位意見）

（作者單位：北京工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融科技研究中心，網(wǎng)聯(lián)清算有限公司）