南方周末記者 徐庭芳 南方周末實習生 楊瀅瑋
國際咨詢公司麥肯錫的最新報告預計,機器將在未來2到3年取代30%的銀行員工。會計師事務所畢馬威的結論更是令人驚異——到2030年傳統(tǒng)銀行的多數(shù)部門或將消失,類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。
南方周末記者 徐庭芳
發(fā)自上海
南方周末實習生 楊瀅瑋
“我還能做什么?”這是邢軍最近常問自己的問題。他出身三線城市、大專畢業(yè),現(xiàn)在是一名銀行信用卡審核員。
以往,邢軍會選擇在銀行網(wǎng)點擺攤,客戶辦卡、審核“一條龍”,省時省力,還能獲得一筆辦卡傭金提成。信用卡審核的工作屬于銀行風控體系中的一環(huán),卻占用著銀行大量的人力成本。
不過,他所在的銀行這兩年為絕大部分網(wǎng)點都裝了智能審核系統(tǒng),客戶從銀行進門到開戶,在一位工作人員的引導下,整個過程不到十分鐘就能完成,其中最重要的風控環(huán)節(jié)——身份識別環(huán)節(jié)也由人臉識別技術實現(xiàn)。
人臉識別是被最早運用到金融領域的人工智能技術之一。通過對臉部生物信息的分析,系統(tǒng)能快速確定攝像鏡頭前是否為生物活體,并完成個人身份信息的認證,而這一過程,通常只需要幾秒鐘。
有了網(wǎng)點的智能審核系統(tǒng),邢軍感覺到工作量明顯下降,自己不用再為每一位信用卡客戶單獨進行身份審核,只需偶爾撿下人工智能的“漏單”,為那些沒有前往網(wǎng)點的用戶進行上門身份核實服務。為了提高效率,銀行還為每位外勤人員安裝了面部識別App軟件,方便審核員能夠隨時隨地完成認證工作
如今,除去刷臉驗證身份,“刷臉支付”“刷臉取款”等新型人工智能技術被越來越多地運用到銀行服務中,客戶方便了,對邢軍而言卻不是好兆頭?!肮ぷ鬏p松了,但是辦卡收入沒了,未來怎么樣不好說?!?/p>
邢軍并不理解什么叫人工智能技術,但他明顯感受到來自機器的“敵意”。
國際咨詢公司麥肯錫的最新報告預計,機器將在未來二到三年取代30%的銀行員工。會計師事務所畢馬威的結論更是令人驚異——到2030年傳統(tǒng)銀行的多數(shù)部門或將消失,類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。
這或許并非危言聳聽。
根據(jù)中國銀監(jiān)會發(fā)布的《中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會2015年報》,截至2015年底,我國銀行業(yè)金融機構共有法人機構4262家,從業(yè)人員380萬人。而對比看各家銀行的具體數(shù)字,大多銀行連續(xù)三年減員裁員,截至2016年末,工商銀行當年共減少柜員14090人,農業(yè)銀行減少10843人,建設銀行減少30007人,并且這一趨勢正在常態(tài)化。
相應地則是銀行離柜率的迅速上升,離柜率也通常被視作銀行互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務替代線下柜臺的比率。銀行業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示,2016年銀行業(yè)金融機構離柜交易金額達到了1522.54萬億元,行業(yè)平均離柜率達84.31%。
在國內銀行業(yè)整體轉型互聯(lián)網(wǎng)的大環(huán)境下,從企業(yè)盈利角度,銀行引入智能系統(tǒng)能夠大幅減少人力成本。
報告根據(jù)對8家利用人工智能改進現(xiàn)金股票業(yè)務的銀行研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化處理運用最多的前臺部門,每個員工帶來的收入翻了八倍,中后臺部門每個員工處理的任務量翻了四倍。
報告預計,諸如中臺部門的質控與合規(guī)業(yè)務,以及從前臺接收潛在客戶信息生成交易合同的資本市場業(yè)務,至少可以減少四分之一的人力。而后臺部門的IT、財務和人事業(yè)務對于文件和數(shù)據(jù)的處理,也不再需要人力手工錄入和掃描,可能導致裁撤三分之一的崗位。
事實上,采用機器學習、自然語言處理、認知技術、自動化流程、智能工作流工具已成為全球投行業(yè)的大趨勢。
向上侵蝕
人工智能對金融業(yè)從業(yè)者的沖擊正向更高的維度蔓延。
一家大型財險公司的精算師陳立感覺自己的施展空間越來越小了。他負責保險公司的風險分析并量化其財務影響,也是金融行業(yè)公認的“鉆石領”。
精算的歷史最早能追溯到古羅馬時期,長期以來,精算師的專業(yè)技能和判斷,只有人腦才能執(zhí)行。通過將人口學、統(tǒng)計學、經濟學的原理實施到保險行業(yè)的風險和財務管理層面,精算師幾乎壟斷了保險業(yè)風險管理頂端的位置。但是精算師的工作性質過去幾十年里正在發(fā)生變化,帶來這一變化的是計算機。
“過去計算保險公司的準備金金額,需要大量手工計算,先讓底層人員算出初步的因子,然后還需精算師在此基礎再進行大量的人工計算,工作量很大,對精算師的計算要求也很高?!标惲⑾蚰戏街苣┯浾呓榻B。
但現(xiàn)在通過模型,大部分的初步精算工作都已由計算機完成,那些初級精算師正在被電腦所取代?!斑^去前后需要幾個月時間完成的精算評估工作?,F(xiàn)在一個周末就能做完?!标惲⒈硎?。
這背后折射出的正是“人VS機”在計算能力上的較量。以目前全球運算速度最快的計算機神威·太湖之光”為例,其峰值計算速度達每秒12.54億億次,其一分鐘的計算能力相當于全球72億人同時用計算器不間斷計算32年。人類完敗無疑。
近年來爆發(fā)式發(fā)展的人工智能又給了精算師們重重一擊,這一次是更為赤裸裸的對抗,陳立發(fā)覺,之前科技的發(fā)展局限于重復性、體力密集型工作的淘汰。但這一次人工智能的大爆炸讓腦力密集型甚至需要專業(yè)判斷的工作也逐漸開始受到威脅。
改變或許已經開始了。
2017年1月,日本壽險巨頭富國生命保險(Fukoku Mutual Life Insurance)計劃裁減近30%的保險理賠評估部門員工,并將引入IBM旗下Watson AI人工智能系統(tǒng),以提高操作效率。
螞蟻金服旗下保險平臺也于近日發(fā)布了一款名為“定損寶”的產品,通過深度學習和圖像識別檢測,定損寶就可以取代傳統(tǒng)的車險定損員,在幾秒鐘之內就能給出準確的理賠結果。
不過,有趣的是,機器現(xiàn)在還斗不過別有用心的人。一位保險業(yè)資深人士介紹,他所在的集團已經采用了機器定損,但發(fā)現(xiàn)很多時候難以識別故意騙保的情況,還是需要人來操作。
在車險保費制定中,則已經引入了UBI(Usage-Based Insurance)技術,試圖通過數(shù)據(jù)的搜集、分析,為保險公司提供產品定價。保險定價是精算師的核心工作之一,需要相當?shù)闹饔^決策力,但這一工作也正在被人工智能取代。
陳立有些悲觀,精算師職業(yè)會消失嗎?他覺得會。隨著保險業(yè)的演變、大數(shù)據(jù)和人工智能的進步,長期來看,精算師的職業(yè)優(yōu)勢會變得越來越不明顯。
更大的蛋糕
在投資領域,人工智能也正在發(fā)揮著越來越大的作用。
智能投顧又被稱作機器人投資顧問(Robo-Advisor),指大數(shù)據(jù)和量化模型,為客戶提供基于大類資產配置方案和財富管理服務。
和傳統(tǒng)的財富管理投資不同,智能投顧會根據(jù)資產組合自行搭建數(shù)據(jù)模型,結合投資者風險偏好、財務狀況與理財目標,通過后臺算法為用戶提供資產配置建議。
李濤現(xiàn)任恒生電子人工智能及金融工程領域專家,計算機專業(yè)出身的他在智能交易算法、智能策略、量化對沖和金融衍生品業(yè)務等方面有豐富經驗。
據(jù)他介紹,智能投顧早于2005年就誕生于美國,行業(yè)規(guī)模始終不大,難與傳統(tǒng)的共同基金、對沖基金等相比較。但智能投顧抓住了一小部分美國人的痛點,即低凈值客戶對大類資產配置的需求。
“像是巴菲特的股票,一股二十多萬美金,個人投資很難進行購買,智能投顧實際上就是幫中小投資者完成了集資。滿足了一部分個人的投資需求?!彼f。
但他向南方周末記者坦言,智能投顧走紅中國,除去Fintech在金融領域持續(xù)發(fā)酵的因素外,監(jiān)管趨嚴才是更大的原因。
2015年監(jiān)管層對P2P監(jiān)管趨嚴,P2P公司被勒令禁止開展理財推薦的業(yè)務。“當時有一批P2P開始轉型稱作智能投顧,其實也是某種程度上規(guī)避監(jiān)管風險。和真正的智能投顧有較大區(qū)別?!崩顫硎?。
伴隨AI概念走紅,越來越多的機構才搭上了智能投顧的“便車”。但現(xiàn)實情況是,受限于市場和政策原因,國內智能投顧平臺尚不能完全復制海外智能投顧的模式,雖然不少機構為了主動布局市場,試圖對海外智能投顧模式進行復制或改造。
據(jù)南方周末記者觀察,目前除了有部分平臺采取全球資產配置的嘗試以外,多數(shù)投顧平臺實際上仍在銷售金融產品。
但這可能是傳統(tǒng)金融機構在個人理財領域趕超互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的最好機會。
以國內第一家、招行旗下的摩羯智投為例,據(jù)招行最新中報,摩羯智投上半年6次月度投資的申購規(guī)模累計達到45億元,上半年平均回報位于非貨幣基金的前1/3。
早在2017年3月份公布的2016年年報里,招行行長田惠宇就表示要推進以“網(wǎng)絡化、數(shù)據(jù)化、智能化”為目標的金融科技戰(zhàn)略。繼2017年與英國央行、波士頓聯(lián)儲等機構組織加入“超級賬本”后,招行還成為全國首家推出智能投顧系統(tǒng)的銀行。
招行在中報里直接明確定位“金融科技銀行”,表現(xiàn)出向互聯(lián)網(wǎng)轉型的決心。
業(yè)內人士也向南方周末記者指出,對現(xiàn)階段的金融公司而言,所面臨的數(shù)據(jù)結構化需求遠遠高于開發(fā)AI的需求。原本沉淀于后臺的數(shù)據(jù)依舊“塵封”,大量的歷史數(shù)據(jù)甚至尚未電子化。
“如果只是純粹地替代人進行底層的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作,就不是人工智能。只有通過當前數(shù)據(jù)不斷訓練,以后市場成熟后,模型也會更加完善?!崩顫硎?。
(應受訪者要求,邢軍、陳立為化名)