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专栏| 杨望、魏志恒、王诗卉:探索“金融+人工智能”新发展

文丨杨望
中国人民大学金融科技研究所高级研究员
魏志恒¹
中国人民大学金融科技研究所助理研究员
王诗卉²
北京大学国家发展研究院博士后
AI作为“新基建”的重要组成,正不断加速与实体经济融合。金融作为信息密集型行业,成为拥抱AI的“第一梯队”。
在政策引导、技术驱动、行业实践的共同作用下,人工智能等技术在金融行业的应用取得了显著成效。
政策背景:
政策引导金融与AI融合发展
近年来,从国际到国内,从整体到行业,政策层面不断出台战略规划,积极推动人工智能与金融的融合,深化AI的金融应用。
国际方面,目前已有约60个国家和地区制定了人工智能政策。我国于2015年首次在国家层面政策中提及“人工智能”,并于2017年正式发布《新一代人工智能发展规划》,将人工智能正式上升为国家战略,并明确了我国发展人工智能的“三步走”阶段。
在人工智能成为国家战略重点的背景下,金融领域也出台了一系列政策措施,推动金融与AI的深度融合。
在顶层设计上,2017年,中国人民银行成立金融科技(Fin Tech)委员会,并发布《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》,首次在金融业的五年发展规划中提及“人工智能”。在2021年12月中国人民银行印发的《金融科技发展规划(2022—2025年)》以及2022年1月银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中,对下一阶段人工智能技术与金融业务的结合提出了创新方向。
从政策趋势上看,金融AI发展前景广阔。随着全社会数字化的推进,金融机构与供应链、产业链上下游数据的贯通,以及跨界合作的加深,人工智能将为金融机构的业务提供更多方面、更好效果的助力,赋能金融机构降本增效、提升服务体验。
创新进展:
AI赋能金融场景创新
在金融业加速布局AI的背景下,催生出了智能营销、智能识别、智能理财、智能风控、智能客服等多种提升金融价值的金融场景。
智能营销是利用机器学习、深度学习相关算法构建模型,通过汇集客户在消费、社交、交易等方面的大数据,深度分析客户的真实需求和偏好,并进一步形成更具针对性、个性化的营销解决方案。
智能识别是利用计算机视觉等技术,实现对图片、文字、人脸等的多模态快速识别和信息提取,可以很好地对单据、用户等信息的正确性、真实性真实性等进行快速、准确处理,极大的提升业务效率。
金融业作为信息密集型行业,需要处理大量的图片、结构化和非结构化文字,面临着较高的识别需求。
智能理财是以大数据、机器学习等技术为基础,结合投资者特定的需求及风险承受程度,为投资者提供理性的投资组合建议。
一方面,智能理财平台将AI服务贯穿售前、售中、售后,实现一体化服务体系。
另一方面,引入多种财务模型和相关假设进行个性化产品配置,包括资本资产定价模型(CAPM)、投资组合理论、机器学习等技术等,对客户投资者的行为数据进行分析,并提供针对性的建议。
智能风控是数字化风控的高级阶段,是在知识图谱、机器人流程自动化(RPA)等人工智能技术加持下,实现更精准、更高效率的风控。
以反欺诈模型为例,一笔交易从客户端发起,在通过交易分发网关进行分发以后,会经历银行方的总账系统并将信息写入数据库,而反欺诈系统则会在行方核心系统批准金额转出前,对该笔交易进行欺诈风险评估,从而保证交易安全。
智能客服是在大规模知识处理基础上,借助自然语言处理、语音识别、图像视频识别等技术,实现智能的人机交互。智能客服可以替代部分人工客服,缓解金融机构的人工客服成本压力。
在疫情的冲击下,线上非接触式金融服务兴起,智能客服迎来了历史新机遇。
发展趋势:
金融AI创新前景广阔
从技术方面来看,以语音识别技术、视觉技术、全真互联技术等为代表的技术不断发展,金融机构业务发展也迎来了与新型技术深度融合的契机,催生更多新业态,驱动行业创新发展。
一是AI建设向平台化、体系化、系统化靠拢。
随着数字化转型发展,金融机构逐渐重视建设新一代科技基础设施,结合AI构建“金融大脑”,为业务打造坚实技术基座,业务中台、数据中台、技术中
台建设也正在有序推进当中。
二是语言、语义、语音相关技术不断进步,应用场景将不断多样化,金融机构将在更多业务场景为客户提供7*24小时业务咨询与办理,市场规模也将随之增大。
三是图像、视觉相关技术将继续演进,卫星遥感与图像识别的应用进入更多机构,计算机视觉技术在金融业务身份认证环节的作用将越来越普遍。
例如,腾讯金融云可帮助金融机构结合业务场景,提供多因子、差异化的金融级身份认证方案,差错率降低至百万分之一。
四是AI+RPA将成为金融服务进化的主流方向。
目前,AI+RPA已是RPA产品进化的主流方向,从基于规则的自动化操作阶段,到基于OCR、NLP以及语音识别等能力,让RPA机器人具备识别与抽取各种业务文本与数据的能力,大大拓展RPA的应用场景。
五是低代码/零代码技术将普及。
低代码/零代码平台提供了全新的金融技术人员工作流程,即非专业开发者经过简单的 IT 基础培训就能快速上岗,既能充分调动和利用企业现有的各方面人力资源,也能大幅降低对昂贵专业开发者的资源依赖,促进金融领域各项目的快速落实,一定程度上解决了技术开发人才瓶颈的问题。
六是全真互联技术推进数实融合。
互联网将为客户实现全面真实的应用场景和互动体验,创造出线上线下一体化,虚拟现实交互的全方位、多模态体验,实现实体产业与数字技术的深入融合。
在金融领域,运用高质量、低延时的体验,实现客户经理的线上投资讲解、基
金销售等工作,将银行、证券、保险的业务流程搬至线上。
从场景方面来看,在技术的深度不断延伸的基础上,场景覆盖的广度也不断向外拓展,在营销运营、监管合规、产品设计与定价、客户服务、风险控制方面的应用场景将不断丰富,实现全流程的数智化。
从安全保障方面来看,对金融机构来说,保持数据融通可信,守住不发生金融风险的底线,仍然是第一要务。零信任架构、隐私计算技术的持续升级,将夯实金融机构在数据融通领域可信的基础。
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