我們常說的金融科技,可以理解為用人工智能和數(shù)據(jù)找到新的做生意方式。而如今,人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用也早已遍地開花,使用最多的三種技術(shù)分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理。
人工智能的第一步是解釋事件,之后逐漸形成決策的流程自動化,最終將全部交給人工智能來做決策。金融行業(yè)一直在追逐人工智能,其可以通過自動化取代繁瑣重復(fù)的人工工作、提升客戶體驗(yàn)、降低成本。
人工智能不要用ROI來衡量
對于人工智能的態(tài)度,中國銀行相對國外銀行要更積極。Gartner高級研究總監(jiān)呂俊寬(CK Lu)總結(jié)了制約外國銀行投入人工智能的三點(diǎn)原因,第一、現(xiàn)有數(shù)據(jù)、現(xiàn)有制度已經(jīng)可以幫助銀行應(yīng)付業(yè)務(wù)上的需求;第二、沒有明顯的金融科技競爭企業(yè),所以沒有通過人工智能轉(zhuǎn)型的強(qiáng)烈需求;第三、外國監(jiān)管機(jī)構(gòu)重視“可解釋性”。而人工智能更像是一個(gè)“黑盒子”,人們只能得到結(jié)果,并不了解得到結(jié)果的過程。
目前人工智能投資還處于早期階段,金融機(jī)構(gòu)在人工智能的使用上也存在一定挑戰(zhàn),主要包括:第一、商業(yè)價(jià)值,人工智能不能和ROI(投資回報(bào)率)強(qiáng)關(guān)聯(lián);第二、數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)存儲分散,管理較難;第三、人才,人工智能人才缺失,需要懂業(yè)務(wù)和懂人工智能的人合作打造AI應(yīng)用;第四、工具,單個(gè)應(yīng)用解決單一問題,部署更多的AI應(yīng)用花費(fèi)的時(shí)間和成本都是巨大的;第五、規(guī)模,大規(guī)模的應(yīng)用準(zhǔn)確率大幅下降;第六、ROI,各部門各自投資造成資源浪費(fèi)。
“CIO很難從ROI的角度向老板證明,投資人工智能是有回報(bào)的?!眳慰挶硎?,在人工智能的投資中很多企業(yè)都會陷入ROI的迷思,這會讓企業(yè)找不到人工智能的投資方向。呂俊寬舉例說,Gartner看到,很少有企業(yè)通過部署客服機(jī)器人達(dá)到其ROI目標(biāo),客服機(jī)器人可以使客戶溝通數(shù)量增長15%-30%,但不代表可以立即裁掉15%-30%的員工。
所以在評估人工智能是否成功時(shí),呂俊寬建議企業(yè)首先要看通過人工智能幫助企業(yè)提高了多少效率,其次是人工智能對客戶體驗(yàn)帶來了多少提升,而不要刻意使用ROI衡量。
人工智能將逐漸規(guī)?;?/strong>
目前金融機(jī)構(gòu)在市場、銷售、產(chǎn)品、交易、風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)開始人工智能的應(yīng)用,而未來人工智能也將對整個(gè)金融機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)、人員帶來根本性改變。
反欺詐和風(fēng)險(xiǎn)管理是銀行業(yè)人工智能應(yīng)用較多的領(lǐng)域,因?yàn)槠墼p可以稱得上是一門生意,銀行利用人來補(bǔ)“洞”的速度,遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上欺詐的變化速度,所以使用人工智能制定規(guī)則定義欺詐行為,可以節(jié)省人力,并且有效防止欺詐。中國金融機(jī)構(gòu)在反欺詐和風(fēng)險(xiǎn)管理外,還做了很多創(chuàng)新和嘗試,主要聚焦在效率之后的客戶體驗(yàn)提升上,像獲取客戶、客戶留存等。
“對于銀行人工智能規(guī)?;涞氐膯栴},可能還沒有很快能夠奏效的解決方法?!眳慰捳J(rèn)為,要實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署就需要解決人才和基礎(chǔ)設(shè)施兩大問題。
Gartner建議人工智能在落地上要根據(jù)機(jī)構(gòu)規(guī)模而定。小型銀行業(yè)務(wù)場景相對簡單,沒有足夠的資金進(jìn)行人工智能投資,所以要以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向,同時(shí)與大銀行已有服務(wù)做匹配;中型銀行業(yè)務(wù)場景相對復(fù)雜,人工智能可能會成為其進(jìn)入“第一梯隊(duì)”的機(jī)會;大型銀行面對傳統(tǒng)銀行和互利網(wǎng)金融的雙重競爭壓力,需要改變文化和公司治理,才能從項(xiàng)目到產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。
從全球看來,人工智能部署在公有云和本地?cái)?shù)據(jù)中的比例分別是40%和35%。在中國,由于監(jiān)管要求,大部分人工智能都部署在數(shù)據(jù)中心內(nèi)。呂俊寬表示,雖然目前監(jiān)管要求在本地部署,但是金融機(jī)構(gòu)一定要考慮到未來人工智能應(yīng)用上云的可能。
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