人工智能被視為第四次工業(yè)革命，而金融是人工智能應(yīng)用落地最快的領(lǐng)域。未來，人工智能會給金融業(yè)帶來怎樣的改變?

　　人工智能在中國金融行業(yè)已經(jīng)不是一個概念，在銀行、證券、保險領(lǐng)域已經(jīng)開始全面落地。人工智能對金融行業(yè)的顛覆即將按下加速鍵。金融行業(yè)部分崗位的失業(yè)或許并不像想象中那么遙遠(yuǎn)，而是近在眼前。

　　“不低于50%以上的工作崗位在AI的時代可能需要重新定義和升級。如果不在AI的時代中進(jìn)步，很可能在AI時代下被淘汰?！碧旌牖鹬悄芡顿Y部總經(jīng)理助理劉碩凌在當(dāng)天的發(fā)言中預(yù)測。

　　機器人客服上崗

　　人工智能正在改變金融業(yè)接待客戶的方式。

　　IBM全球企業(yè)咨詢服務(wù)部認(rèn)知與分析服務(wù)總監(jiān)賴開文介紹，目前，IBM已經(jīng)在銀行做了三類機器人：銀行網(wǎng)點迎賓機器人、服務(wù)機器人、咨詢機器人。

　　迎賓機器人，可以回答銀行客戶剛到銀行網(wǎng)點時的一些問題，包括理財?shù)耐扑]、銀行的簡單信用卡開卡等等問題都可以回答。

　　服務(wù)機器人，現(xiàn)在在手機銀行、在網(wǎng)上銀行都可以辦業(yè)務(wù)，但是這種辦業(yè)務(wù)更多的是給用戶一些下拉框，讓他選一些產(chǎn)品、期限等，服務(wù)機器人辦理的業(yè)務(wù)過程中不再是下拉框，而是像人一樣對話，當(dāng)用戶有疑問時，可以會很溫暖地回答用戶的問題。

　　咨詢機器人，通過身份驗證可以知道用戶是誰，根據(jù)客戶需要，推薦千人千面的個性化的服務(wù)。

　　目前這幾個機器人都有實際落地。IBM已經(jīng)在臺灣的某家銀行做了信用卡的推薦，做了房貸的申請，以及外匯兌換的幾個業(yè)務(wù)。在推出的一個月當(dāng)中，這家銀行的業(yè)務(wù)量增加了4倍。IBM還在國內(nèi)的某家股份制有限銀行做了網(wǎng)點機器人，IBM很可能馬上就會跟某一家國內(nèi)非常有名的排前幾位的股份制銀行，給他們的智能投顧產(chǎn)品，由原來的幾個下拉選項的選擇變成一個智能的交互，使得他們和客戶之間實現(xiàn)“有溫度的對話”。

　　這一點，在眾安保險也已經(jīng)落地。

　　眾安科技實驗室總監(jiān)紀(jì)其進(jìn)介紹，眾安科技在售前環(huán)節(jié)跟售后環(huán)節(jié)做了客服機器人。他介紹，在售前的咨詢，客戶會問你產(chǎn)品是干什么的，眾安科技是通過機器人來回答的，目前這個機器人已經(jīng)在眾安保險系統(tǒng)里在運行。此外，眾安科技也在通過用戶畫像、通過產(chǎn)品的知識做精準(zhǔn)的營銷和推薦。

　　全流程改造開啟

　　改變的不僅僅是客服。在金融行業(yè)的核心環(huán)節(jié)，改變幾乎在全流程上發(fā)生。

　　人工智能將帶來整個金融投研體系的變革，在投研的信息搜集、分析、決策的全環(huán)節(jié)可能都帶來改變。

　　天弘基金已經(jīng)有非常成功的實踐案例。劉碩凌介紹，在天弘基金，人工智能已經(jīng)可以代替高級信用分析師的工作。

　　金融行業(yè)有信用分析師讀新聞、公司相關(guān)信息，這些信息讀完之后要進(jìn)行分析和加工。天弘基金的“鷹眼”系統(tǒng)的專利是公募基金第一塊國家信用裝置，是信用評估方法的裝置。劉碩凌介紹了鷹眼評估算法的出爐過程：當(dāng)時找信用分析師一塊讀新聞，讀了10萬條新聞，拿其中八萬條新聞放到鷹眼算法里。先做分詞再分類，分正面、中立、負(fù)面，拿剩下兩萬條讓AI評價一下，剩下2萬條自己知道答案，8萬條當(dāng)時在時花了很多時間、很多資源，樣本收集整理花了三個多月的時間，剩下兩萬條新聞AI看5分鐘就看完了?，F(xiàn)在這個算法的準(zhǔn)確率提升到96.7%的水平，絕大多數(shù)的新聞現(xiàn)在在外面新聞不用自己在網(wǎng)上看，基本看鷹眼看完之后的二次信息。

　　在保險行業(yè)，這樣的變革同樣在發(fā)生。

　　眾安科技實驗室總監(jiān)紀(jì)其進(jìn)介紹，保險行業(yè)的核心流程有：

　　產(chǎn)品設(shè)計——售前——承?！侗！鲭U——理賠——售后。

　　在每一個環(huán)節(jié)上，眾安科技都在嘗試改變。

　　售前環(huán)節(jié)跟售后環(huán)節(jié)做了客服機器人。

　　在承保這個環(huán)節(jié)，眾安科技正在嘗試用人工智能改變“定價”。比如車險，眾安科技提出UPI車險，即基于使用的車險。以前車險是根據(jù)車的類型、品牌、價格、使用年限給一個定價。但是這樣的定價方法并不準(zhǔn)確，有的車一年難得開幾次，基于車的本身使用情況來定價是更為精準(zhǔn)的。

　　理賠涉及到反欺詐，這里要能夠識別真正出險了還是惡意騙保，通過人工智能進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以幫助識別信息真?zhèn)巍?/p>

　　核損環(huán)節(jié)，可以基于人工智能來判斷損失到底是多大。眾安有一個碎屏險，手機屏幕很容易壞，買手機時擔(dān)心手機送到保險公司的話，屏已經(jīng)壞了。眾安科技通過圖像識別判斷手機屏幕是不是運輸過程中損壞了，如果損壞可以賠償，而且現(xiàn)在是把后端鏈拉長了，可以直接幫用戶修。

　　在證券行業(yè)，這樣的進(jìn)程稍慢。香港金融數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司(FDT)創(chuàng)始人兼CEO聶凡淇在中國證券市場做了調(diào)查，發(fā)現(xiàn)中國有100多家券商，但有人工智能自主研發(fā)團隊的不到5家，其中做得最好的是華泰證券。

　　7月1日，中國證監(jiān)會發(fā)布的《證券期貨投資者適當(dāng)性管理辦法》正式開始實施。聶凡淇認(rèn)為，這將帶來很好的市場機會，他的團隊研發(fā)的技術(shù)可以幫助證券機構(gòu)識別客戶風(fēng)險偏好，匹配合適的資產(chǎn)。做到這一點，F(xiàn)DT用的方法是通過對用戶證券選擇操作行為和收益之間的分析，來判斷客戶的風(fēng)險偏好以及是否適合做投資。目前，F(xiàn)DT正在進(jìn)行的研究是，通過對基金經(jīng)理證券選擇操作行為和收益之間的分析，來從根源上判斷資產(chǎn)的質(zhì)量，從而進(jìn)一步降低風(fēng)險。

　　聶凡淇認(rèn)為，人工智能在證券行業(yè)的應(yīng)用將加快“去散戶化”的進(jìn)程。他回憶，巴菲特談到中國金融投資者教育不足，投資會有變化。美國花了70年完成投資者教育，這是一個漫長的市場，他相信市場長期引導(dǎo)人們做正確投資。通過市場去散戶化的代價太大，2015年的慘痛教訓(xùn)，2008年的慘痛教訓(xùn)就是前車之鑒。他坦言，在三年前做FDT，就是看好中國一定要去散戶化的。

　　而在京東，京東集團副總裁、AI與大數(shù)據(jù)部負(fù)責(zé)人翁志介紹，身份認(rèn)證、用戶畫像、對話機器人、風(fēng)險控制方面對人工智能的應(yīng)用都已經(jīng)開始落地。京東手中擁有大量的數(shù)據(jù)，在與金融機構(gòu)的合作中正躍躍欲試。

　　降低金融風(fēng)險

　　金融業(yè)的核心是風(fēng)險控制。在這個核心環(huán)節(jié)，人工智能正在大顯身手。

　　IBM全球企業(yè)咨詢服務(wù)部認(rèn)知與分析服務(wù)總監(jiān)賴開文介紹，IBM在四大行的某一家銀行里做了一個基于“圖計算”的品牌。通過圖計算幫銀行來進(jìn)行風(fēng)險的識別和傳導(dǎo)的預(yù)測。

　　具體來說，IBM做了八種關(guān)系的關(guān)系圈搜索，包括股權(quán)關(guān)系、擔(dān)保關(guān)系、投資人之間的關(guān)系、資金圈的關(guān)系等等。在這八種關(guān)系當(dāng)中，IBM去檢索相應(yīng)的關(guān)系圈。賴開文介紹，IBM的System G目前已經(jīng)非常強大，原來做這樣的一個關(guān)系識別要一個月的時間，現(xiàn)在做到了只要分鐘級就可實現(xiàn)。原來這個關(guān)系圈做到6個就做不下去了，現(xiàn)在能夠做到無限的，20個、30個，甚至上百個關(guān)系圈搭建。

　　利用關(guān)系圈的搭建，IBM做的是風(fēng)險傳導(dǎo)的預(yù)測。在這個關(guān)系圈里頭當(dāng)有一個點出現(xiàn)違約的時候，它剩下的關(guān)系圈的其他的點什么時候會違約?它違約的概率有多大?就像一個蘋果筐里頭有一個蘋果爛了，其他的蘋果什么時候會爛掉?就可以預(yù)測了。這個預(yù)測的準(zhǔn)確率在40的預(yù)測做到58.2%，基于這樣的驗證，IBM即將對銀行進(jìn)行這樣的產(chǎn)品推廣?，F(xiàn)在很多銀行都很關(guān)注，對風(fēng)險傳導(dǎo)的預(yù)測能夠大大減少銀行損失。

　　人工智能在反欺詐方面也有很重要的應(yīng)用。

　　同盾科技創(chuàng)始人兼董事長蔣韜介紹，同盾科技監(jiān)測的欺詐團伙將近100萬個。同盾科技有一個“圖數(shù)據(jù)庫”，這個庫里差不多有超過500億的數(shù)據(jù)節(jié)點。同盾科技通過這些基于圖的分析，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點之間的關(guān)系毫秒級的發(fā)現(xiàn)。比如隨便給同盾兩個手機號，只要毫秒級的時間，同盾科技就可以給出它們的關(guān)聯(lián)度有多少。

　　信用分?jǐn)?shù)的評估主要是兩個維度：還款能力和還款意愿。還款能力和還款意愿在傳統(tǒng)的風(fēng)控角度都有相應(yīng)的維度和數(shù)據(jù)做評估，但是同盾其實發(fā)現(xiàn)了還有一些創(chuàng)新的數(shù)據(jù)角度確實可以分析這個人的情況，包括納稅情況、信用情況，包括他的搬家次數(shù)、借貸時間等等，都是跟信用有關(guān)系的，包括網(wǎng)絡(luò)點擊等等。同盾整個的變量庫里衍生出差不多6萬個變量庫，中間會有30-50個變量會跟這個人的信用強相關(guān)，同盾科技通過機器學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)的方式提取出來，對個人信用打分。

　　同盾科技有一個風(fēng)險管理平臺，客戶包括信用卡中心、消費金融、小貸公司、現(xiàn)金貸、汽車金融，他們會利用這些信息評估個人的欺詐風(fēng)險和信用風(fēng)險。未來同盾科技會把底層能力繼續(xù)開放，包括機器學(xué)習(xí)平臺、自動化的訓(xùn)練平臺、計算平臺等。

　　人工智能進(jìn)入“輔助”決策階段

　　人工智能最重要的能力或者最關(guān)鍵的能力就是幫助人們做決策。目前在金融業(yè)，這方面的應(yīng)用還不成熟，但是已經(jīng)有嘗試開始落地。

　　賴開文介紹，IBM認(rèn)為現(xiàn)階段人工智能或者認(rèn)知計算更多強調(diào)的是“輔助”決策的階段。

　　“輔助”決策的意思是，IBM會給用戶決策的建議，這些建議里有一個“置信度”，即這個計算機系統(tǒng)、認(rèn)知系統(tǒng)認(rèn)為他的置信度有多少，即判斷它再多大程度上是靠譜的。并且“可追溯”，意思是，每個決策建議后面會給出證據(jù)，人可以據(jù)此作出判斷，覺得合理就采納，如果不合理，就做出自己的判斷。

　　在這方面，IBM的落地項目是，幫日本的一家保險公司做智能理賠。壽險公司的理賠非常復(fù)雜，因為病種很多，每個病都很復(fù)雜，要分清什么情況賠、什么情況不賠，是很專業(yè)的事情。同時，在判斷是否應(yīng)該理賠時，要核查非常多的文檔、檢查的資料、醫(yī)生的處方等等。一般復(fù)雜大病需要10年以上的員工才能做。這樣人力成本的投入是非常高的。IBM通過沃森系統(tǒng)幫壽險做智能的理賠，做兩件事情：

　　第一，從非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)(從醫(yī)院拿過來的醫(yī)生開的處方單、診療報告)當(dāng)中，把關(guān)鍵特征信息抽取出來，包括了疾病名稱、手術(shù)名稱、診療結(jié)論，不需要通過人去錄入。這是通過自然語言的理解、機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。

　　第二，把抽取出來的特征與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而做出理賠決策。

　　他透露，IBM正在談中國的保險公司，TOP6的保險公司要把這樣的一個認(rèn)知理賠的方案從日本移植到中國本地。

　　失業(yè)潮不遠(yuǎn)了

　　與人工智能大顯身手相伴隨的，金融行業(yè)的失業(yè)轉(zhuǎn)崗潮已經(jīng)是看得見的事情。

　　賴開文透露，IBM給上述日本的保險公司做完智能理賠的項目之后，該公司理賠的平均時間減少了40%，人員的投入減少了30%，原來有30%的人員轉(zhuǎn)崗去做別的事情了。每年減少支出1.5億日元。

　　人員比同行精簡，在天弘基金也有非常明顯的表現(xiàn)。

　　劉碩凌透露，天弘基金的AI與金融結(jié)合的嘗試開始于2015年。很多人問，天弘基金管理15000億到底有多少人，信用分析團隊包括固定收益團隊都不大，在業(yè)內(nèi)只能說是一個中游水平的體量。之所以能夠用這么少人管理這么多的資產(chǎn)，主要因為有自動化的技術(shù)。

　　但是，這樣的“轉(zhuǎn)崗”可能并非壞事。劉碩凌提到，比如天弘基金招進(jìn)去的一些畢業(yè)生都出自于清華北大等高校，這些畢業(yè)生去做簡單重復(fù)勞動就是一種資源浪費，他們可以去做更復(fù)雜的工作。