人工智能正重塑金融業(yè)態(tài)，業(yè)內(nèi)共識數(shù)據(jù)高效利用是關(guān)鍵

　　對于金融業(yè)而言，人工智能正滲入到每個角落。目前，人工智能與金融業(yè)務(wù)的融合，已催生出諸如智能支付、智能理賠、智能投顧、智能風(fēng)控等一系列新業(yè)務(wù)模式，然而，和互聯(lián)網(wǎng)公司、科技金融公司等相比，金融業(yè)的人工智能應(yīng)用仍存差距。

　　在此背景下，如何統(tǒng)籌優(yōu)化數(shù)據(jù)資源、算法模型、算力支持等人工智能核心資產(chǎn)，穩(wěn)妥推動人工智能技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合成了行業(yè)關(guān)注的焦點。在日前舉辦的“2020上海人工智能與長三角協(xié)同創(chuàng)新高峰論壇暨上海人工智能發(fā)展聯(lián)盟金融專題研討會”上，來自銀行、保險、券商、金融科技公司、高校等多家機構(gòu)的業(yè)內(nèi)人士就上述問題展開了討論，多位業(yè)內(nèi)人士表示，高效利用數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。

　　人工智能重塑金融業(yè)態(tài)

　　上海近年來加速打造人工智能應(yīng)用場景，金融則被視為人工智能落地的重要場景之一�！半S著金融業(yè)務(wù)與技術(shù)的深度融合，各種產(chǎn)品服務(wù)渠道、服務(wù)方式、風(fēng)險管理、投資決策，都在面臨一輪非常深刻的變革�！鄙虾Ｈ斯ぶ悄馨l(fā)展聯(lián)盟秘書長、上海市經(jīng)濟和信息化發(fā)展研究中心副主任陸森在會上表示。

　　可以看到，技術(shù)驅(qū)動之下，以銀行、保險、券商為代表的傳統(tǒng)金融機構(gòu)紛紛開展金融科技創(chuàng)新，信息化、數(shù)字化、智能化已普遍成為行業(yè)發(fā)展目標，諸如“人工智能”、“金融科技”等字眼頻頻出現(xiàn)在各機構(gòu)的年報中，還有機構(gòu)將每年科技投入的資金比例寫進了公司章程。

　　目前，人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用更多體現(xiàn)在智能客服、智能征信及反欺詐、智能投顧以及智能風(fēng)控等方面，由此也產(chǎn)生了一批金融科技公司。既有負責(zé)人工智能基礎(chǔ)平臺的平臺公司，也有提供標注服務(wù)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)和算法模型公司，同時也有解決方案廠商，共同構(gòu)成了人工智能應(yīng)用的良性合作生態(tài)�！敖鹑跈C構(gòu)和科技公司互相合作，各取所優(yōu)，各司其職，就像建造一幢大樓，有的負責(zé)打地基、有的負責(zé)鋪地板、有的負責(zé)壘墻等�！� 國泰君安證券首席信息官俞楓對此形象地描述。

　　基于銀行、保險和券商的相對獨立性，人工智能在金融體系內(nèi)分支領(lǐng)域的應(yīng)用不盡相同。具體來看，根據(jù)參會人員討論，在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用主要是用于降低成本和合規(guī)管理，比如實現(xiàn)網(wǎng)點的智能化升級，將高頻、復(fù)雜、耗時的業(yè)務(wù)遷徙到智能機具上辦理，并不斷升級電子銀行渠道，采用智能客服等手段，提升運營效率和客戶體驗；再如完善風(fēng)控體系，依托大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，對客戶風(fēng)險進行及時有效的識別、預(yù)警和防范，優(yōu)化客戶信用評估模型，準確把控客戶的潛在風(fēng)險。

　　在證券領(lǐng)域，通過人工智能技術(shù)可為客戶提供智能化、個性化服務(wù)平臺，帶來使用新體驗。俞楓稱，概括來講，主要有智能風(fēng)控、O2O服務(wù)、精準營運、智能投研、智能協(xié)作和智能運維六大方面的應(yīng)用。其中，在智能投研方面，有不少券商的研究管理平臺可以實現(xiàn)通過自動數(shù)據(jù)篩選、模板應(yīng)用和模型計算，完成部分研究報告的撰寫。

　　“不過現(xiàn)在還是處于弱人工智能時代，大家更多還是采用的是人機同行，也就是說機器可以幫助分析師收集材料、提煉觀點、基于知識圖譜梳理主體關(guān)系等，但最終決斷和觀點評判還要靠人來進行�！庇釛鲗τ浾哒f道，“同時還要注意的是，通過這種方式分析出來的策略可能存在極大的趨同性，而趨同性的后果是，策略可能就會失效�！�

　　在保險領(lǐng)域，語音識別、計算機視覺、自然語言理解、知識圖譜等AI技術(shù)，已經(jīng)在為行業(yè)提供全方位賦能，實現(xiàn)更佳的客戶體驗與更高的運營效率。例如圍繞客戶在保險需求側(cè)的關(guān)鍵旅程，基于AI技術(shù)的智能保險顧問、智能理賠、智能客服等應(yīng)用已經(jīng)能實現(xiàn)全渠道全天候的客戶服務(wù)體驗；而在保險供給側(cè)的產(chǎn)品設(shè)計和業(yè)務(wù)運營方面，利用AI技術(shù)實現(xiàn)個性化產(chǎn)品定價、智能核保、智能核賠、智能反欺詐等應(yīng)用，在提高運營能力的同時，進一步提升了風(fēng)控能力。

　　太平洋保險(601601)集團創(chuàng)新孵化中心總經(jīng)理林礪提及，盡管AI在保險行業(yè)已經(jīng)全面落地應(yīng)用，但仍面臨兩大挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)安全和個人隱私保護問題，即要在合規(guī)合法的前提下實現(xiàn)千人千面，提升客戶體驗；二是AI在精準度和有效性方面有待提升，例如提升醫(yī)療單證識別的識別率等。

　　高效利用數(shù)據(jù)是關(guān)鍵

　　在不少業(yè)內(nèi)人士看來，人工智能賦能金融過程中，數(shù)據(jù)扮演著重要角色，同時，隨著金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，機構(gòu)本身對于大數(shù)據(jù)的需求也越來也明顯。對于機構(gòu)來說，能否充分利用自己的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，將成為其在這場轉(zhuǎn)型升級比賽中脫穎而出的關(guān)鍵。

　　以往，金融機構(gòu)是把數(shù)據(jù)看作客戶辦理業(yè)務(wù)時產(chǎn)生的附加品，如今，金融機構(gòu)要從數(shù)據(jù)中挖掘需求、將應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)之上。顯然，數(shù)據(jù)已成為核心資產(chǎn)，掌控數(shù)據(jù)后才能得到深入洞察市場的機會，從而做出快速精準的應(yīng)對策略。

　　業(yè)內(nèi)的共識在于金融機構(gòu)對數(shù)據(jù)的理解和客戶體驗的理解正在慢慢完善，與之對應(yīng)，關(guān)于數(shù)據(jù)隱私的保護環(huán)境、法律環(huán)境以及技術(shù)環(huán)境也正在摸索之中。浦發(fā)銀行(600000,股吧)總行信息科技部副總經(jīng)理萬化稱，“要往前發(fā)展的話，治理和管控要同步跟進，否則一旦脫節(jié)，將會影響行業(yè)發(fā)展和業(yè)務(wù)拓展�！�

　　這就要求機構(gòu)在獲取和使用數(shù)據(jù)過程中，注意數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，掌握好兩者之間的邊界。目前各方對數(shù)據(jù)的治理和安全越來越重視，比如近日中央網(wǎng)信辦等四部門制定發(fā)布了《App違法違規(guī)收集使用個人信息行為認定方法》，對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的個人信息收集使用進行了規(guī)范。林礪表示，“未來金融機構(gòu)面臨的一大挑戰(zhàn)就是，在合規(guī)合法和洞見客戶兩者之間不斷找尋平衡關(guān)系�！�

　　為了更好使用數(shù)據(jù)，浦發(fā)銀行創(chuàng)新實驗室人工智能專家李鋒認為，機構(gòu)需從三方面發(fā)力。一是盡可能將數(shù)據(jù)實時化，只有實現(xiàn)實時化，才能讓服務(wù)真正到達觸點；二是打通數(shù)據(jù)鏈條，即將后臺繁多的系統(tǒng)化零為整，為用戶提供一致化服務(wù)；三是數(shù)據(jù)共享，特別是共享企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)和風(fēng)險狀況，如此一來，可為供應(yīng)鏈金融做更深層次的賦能。他還提及，要將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)綜合融合分析。

　　而在數(shù)據(jù)打通中，面臨的一個難題在于，銀行本身擁有的數(shù)據(jù)雖多，但無法與現(xiàn)有銀行的數(shù)據(jù)實現(xiàn)互聯(lián)互通�！拔覀冋�在通過合法、合規(guī)的數(shù)段獲得一些公共數(shù)據(jù)、政府數(shù)據(jù)，為銀行客戶提供更好的服務(wù)，但如何結(jié)合新數(shù)據(jù)與原有數(shù)據(jù)進行分析，將是我們未來重點關(guān)注的。” 微軟儀電人工智能創(chuàng)新院李方稱。

　　除了高效利用數(shù)據(jù)外，還有觀點提及，要真正打通創(chuàng)新AI場景和業(yè)務(wù)之間的聯(lián)系，即把AI價值變現(xiàn)，將其真正落地、賦能到每一個業(yè)務(wù)部門最關(guān)鍵的部分中，同時提升賦能的準確度和有效性。