­　　文／溫泉

­　　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(huì)給金融業(yè)帶來怎樣的改變？

­　　7月15日，網(wǎng)易未來科技峰會(huì)“AI+金融”專場在北京舉行。這是年中首場對(duì)人工智能與金融結(jié)合的集中探討。

­　　包括京東集團(tuán)、IBM、天弘基金、眾安科技等在內(nèi)的重量級(jí)嘉賓在內(nèi)的十四家金融和科技機(jī)構(gòu)出席了此次探討。

­　　人工智能在中國金融行業(yè)已經(jīng)不是一個(gè)概念，在銀行、證券、保險(xiǎn)領(lǐng)域已經(jīng)開始全面落地。人工智能對(duì)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(shí)代可能需要重新定義和升級(jí)。如果不在AI的時(shí)代中進(jìn)步，很可能在AI時(shí)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(jī)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(jī)器人：銀行網(wǎng)點(diǎn)迎賓機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、咨詢機(jī)器人。

­　　迎賓機(jī)器人，可以回答銀行客戶剛到銀行網(wǎng)點(diǎn)時(shí)的一些問題，包括理財(cái)?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(jī)器人，現(xiàn)在在手機(jī)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(jī)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(duì)話，當(dāng)用戶有疑問時(shí)，可以會(huì)很溫暖地回答用戶的問題。

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

­　　目前這幾個(gè)機(jī)器人都有實(shí)際落地。IBM已經(jīng)在臺(tái)灣的某家銀行做了信用卡的推薦，做了房貸的申請(qǐng)，以及外匯兌換的幾個(gè)業(yè)務(wù)。在推出的一個(gè)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(diǎn)機(jī)器人，IBM很可能馬上就會(huì)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(gè)下拉選項(xiàng)的選擇變成一個(gè)智能的交互，使得他們和客戶之間實(shí)現(xiàn)“有溫度的對(duì)話”。

­　　這一點(diǎn)，在眾安保險(xiǎn)也已經(jīng)落地。

­　　眾安科技實(shí)驗(yàn)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(jī)器人。他介紹，在售前的咨詢，客戶會(huì)問你產(chǎn)品是干什么的，眾安科技是通過機(jī)器人來回答的，目前這個(gè)機(jī)器人已經(jīng)在眾安保險(xiǎn)系統(tǒng)里在運(yùn)行。此外，眾安科技也在通過用戶畫像、通過產(chǎn)品的知識(shí)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(gè)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(shí)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(jí)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(píng)估方法的裝置。劉碩凌介紹了鷹眼評(píng)估算法的出爐過程：當(dāng)時(shí)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(píng)價(jià)一下，剩下2萬條自己知道答案，8萬條當(dāng)時(shí)在時(shí)花了很多時(shí)間、很多資源，樣本收集整理花了三個(gè)多月的時(shí)間，剩下兩萬條新聞AI看5分鐘就看完了?，F(xiàn)在這個(gè)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(xiǎn)行業(yè)，這樣的變革同樣在發(fā)生。

­　　眾安科技實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)紀(jì)其進(jìn)介紹，保險(xiǎn)行業(yè)的核心流程有：

­　　產(chǎn)品設(shè)計(jì)——售前——承保——投?！鲭U(xiǎn)——理賠——售后。

­　　在每一個(gè)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(jī)器人。

­　　在承保這個(gè)環(huán)節(jié)，眾安科技正在嘗試用人工智能改變“定價(jià)”。比如車險(xiǎn)，眾安科技提出UPI車險(xiǎn)，即基于使用的車險(xiǎn)。以前車險(xiǎn)是根據(jù)車的類型、品牌、價(jià)格、使用年限給一個(gè)定價(jià)。但是這樣的定價(jià)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(jià)是更為精準(zhǔn)的。

­　　理賠涉及到反欺詐，這里要能夠識(shí)別真正出險(xiǎn)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(shí)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(gè)碎屏險(xiǎn)，手機(jī)屏幕很容易壞，買手機(jī)時(shí)擔(dān)心手機(jī)送到保險(xiǎn)公司的話，屏已經(jīng)壞了。眾安科技通過圖像識(shí)別判斷手機(jī)屏幕是不是運(yùn)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(tuán)隊(duì)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(huì)發(fā)布的《證券期貨投資者適當(dāng)性管理辦法》正式開始實(shí)施。聶凡淇認(rèn)為，這將帶來很好的市場機(jī)會(huì)，他的團(tuán)隊(duì)研發(fā)的技術(shù)可以幫助證券機(jī)構(gòu)識(shí)別客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好，匹配合適的資產(chǎn)。做到這一點(diǎn)，F(xiàn)DT用的方法是通過對(duì)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(xiǎn)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(duì)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(xiǎn)。

­　　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(huì)有變化。美國花了70年完成投資者教育，這是一個(gè)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(jià)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(tuán)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(duì)話機(jī)器人、風(fēng)險(xiǎn)控制方面對(duì)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(jī)構(gòu)的合作中正躍躍欲試。

­　　降低金融風(fēng)險(xiǎn)

­　　金融業(yè)的核心是風(fēng)險(xiǎn)控制。在這個(gè)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(gè)基于“圖計(jì)算”的品牌。通過圖計(jì)算幫銀行來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)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(qiáng)大，原來做這樣的一個(gè)關(guān)系識(shí)別要一個(gè)月的時(shí)間，現(xiàn)在做到了只要分鐘級(jí)就可實(shí)現(xiàn)。原來這個(gè)關(guān)系圈做到6個(gè)就做不下去了，現(xiàn)在能夠做到無限的，20個(gè)、30個(gè)，甚至上百個(gè)關(guān)系圈搭建。

­　　利用關(guān)系圈的搭建，IBM做的是風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的預(yù)測。在這個(gè)關(guān)系圈里頭當(dāng)有一個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)違約的時(shí)候，它剩下的關(guān)系圈的其他的點(diǎn)什么時(shí)候會(huì)違約？它違約的概率有多大？就像一個(gè)蘋果筐里頭有一個(gè)蘋果爛了，其他的蘋果什么時(shí)候會(huì)爛掉？就可以預(yù)測了。這個(gè)預(yù)測的準(zhǔn)確率在40的預(yù)測做到58.2%，基于這樣的驗(yàn)證，IBM即將對(duì)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(duì)風(fēng)險(xiǎn)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(tuán)伙將近100萬個(gè)。同盾科技有一個(gè)“圖數(shù)據(jù)庫”，這個(gè)庫里差不多有超過500億的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。同盾科技通過這些基于圖的分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系毫秒級(jí)的發(fā)現(xiàn)。比如隨便給同盾兩個(gè)手機(jī)號(hào)，只要毫秒級(jí)的時(shí)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(píng)估主要是兩個(gè)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(píng)估，但是同盾其實(shí)發(fā)現(xiàn)了還有一些創(chuàng)新的數(shù)據(jù)角度確實(shí)可以分析這個(gè)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(shí)間等等，都是跟信用有關(guān)系的，包括網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊等等。同盾整個(gè)的變量庫里衍生出差不多6萬個(gè)變量庫，中間會(huì)有30-50個(gè)變量會(huì)跟這個(gè)人的信用強(qiáng)相關(guān)，同盾科技通過機(jī)器學(xué)習(xí)，包括深度學(xué)習(xí)的方式提取出來，對(duì)個(gè)人信用打分。

­　　同盾科技有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)，客戶包括信用卡中心、消費(fèi)金融、小貸公司、現(xiàn)金貸、汽車金融，他們會(huì)利用這些信息評(píng)估個(gè)人的欺詐風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。未來同盾科技會(huì)把底層能力繼續(xù)開放，包括機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、自動(dòng)化的訓(xùn)練平臺(tái)、計(jì)算平臺(tái)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(jì)算更多強(qiáng)調(diào)的是“輔助”決策的階段。

­　　“輔助”決策的意思是，IBM會(huì)給用戶決策的建議，這些建議里有一個(gè)“置信度”，即這個(gè)計(jì)算機(jī)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(gè)決策建議后面會(huì)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(xiàng)目是，幫日本的一家保險(xiǎn)公司做智能理賠。壽險(xiǎn)公司的理賠非常復(fù)雜，因?yàn)椴》N很多，每個(gè)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(shí)，在判斷是否應(yīng)該理賠時(shí)，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(xiǎn)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(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。

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

­　　他透露，IBM正在談中國的保險(xiǎn)公司，TOP6的保險(xiǎn)公司要把這樣的一個(gè)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(xiǎn)公司做完智能理賠的項(xiàng)目之后，該公司理賠的平均時(shí)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(tuán)隊(duì)包括固定收益團(tuán)隊(duì)都不大，在業(yè)內(nèi)只能說是一個(gè)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?yàn)橛凶詣?dòng)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(dòng)就是一種資源浪費(fèi)，他們可以去做更復(fù)雜的工作。

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