姜世戟

（湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 浙江湖州 3 1 3 0 0 0）

一、人工智能的應(yīng)用對銀行業(yè)的深遠影響

人工智能就是能在不同環(huán)境中獨立或交互地完成各種擬人任務(wù)的自動化設(shè)備。云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟推動了人工智能的進步，同時深度學(xué)習(xí)引起算法上的突破進一步助推了人工智能浪潮，使得復(fù)雜任務(wù)分類準確率得到大幅提升，從而推動了相關(guān)語音識別技術(shù)、VR技術(shù)、語言處理、機器學(xué)習(xí)以及機器人技術(shù)的迅猛發(fā)展。人工智將在不遠的將來促使各個產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大變革，其帶來的改變將遠超互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對各行業(yè)的影響。人工智能能夠大面積替換中低端的分析工作，并在時間維度上進行預(yù)測，從而優(yōu)化風(fēng)險定價模型，同時減少情緒化干擾，實現(xiàn)優(yōu)化博弈的策略目標。因此如果能在銀行業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人工智能的全維度應(yīng)用，就可以通過從海量金融及商務(wù)交易數(shù)據(jù)中提取相關(guān)有效信息，對信息進行加工分析后反饋給金融機構(gòu)作出決策，或者實時反饋用戶方進行選擇，從而減少交易雙方信息不對稱或者不確定性的現(xiàn)象，促進金融業(yè)智能化程度的提高。在當(dāng)前，我國銀行業(yè)由于智能化起點低且銀行業(yè)本質(zhì)上是一個數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，因此人工智能在我國銀行業(yè)的應(yīng)用空間非常廣闊。目前人工智能已開始在量化交易、智能投顧以及融資授信等方面得到推廣與應(yīng)用。人工智能對銀行業(yè)的影響主要體現(xiàn)在：

（一）銀行業(yè)服務(wù)模式將會更加主動

在互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)尚未得到大規(guī)模應(yīng)用時，銀行往往需要投入大量資源用于自身客戶維護和溝通，以便發(fā)現(xiàn)客戶需求，獲取業(yè)務(wù)價值。到了互聯(lián)網(wǎng)時代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的迅速發(fā)展，促使商業(yè)銀行大力推進信息系統(tǒng)建設(shè)，網(wǎng)銀、手機APP的出現(xiàn)降低了銀行服務(wù)客戶的成本。由于客戶端和網(wǎng)頁端都使用標準化的功能模板，因此需要客戶熟悉和學(xué)會這些功能，并在眾多菜單功能中搜索需要的金融服務(wù)，客戶和銀行的交流是單向的。這種情況下發(fā)現(xiàn)客戶需求的成本由銀行轉(zhuǎn)嫁給客戶，在方便銀行的同時，也使銀行相應(yīng)地喪失了創(chuàng)造更多業(yè)務(wù)價值的機會。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，機器能在相當(dāng)程度模擬人的功能，從而實現(xiàn)批量人性化以及個性化的金融服務(wù)，這將對深處服務(wù)行業(yè)價值鏈高端的銀行業(yè)帶來深遠影響。人工智能技術(shù)在服務(wù)前端可以用于客戶維護，在中臺支持授信和各類金融交易并進行分析決策，在后臺主要用于風(fēng)險防范與監(jiān)督，它將大幅改變銀行業(yè)現(xiàn)有格局，使得銀行服務(wù)更具個性化和智能化。因此人工智能將成為決定商業(yè)銀行維護客戶和發(fā)現(xiàn)客戶相關(guān)金融需求的最主要因素之一，并對銀行產(chǎn)品、服務(wù)方式、營銷渠道、風(fēng)險管理、信貸管理以及投資決策等帶來重大的影響。

（二）銀行大數(shù)據(jù)處理能力得到大幅提升

由于銀行業(yè)與整個社會存在緊密的交織網(wǎng)絡(luò)，銀行內(nèi)部積累了大量信息數(shù)據(jù)，涉及各類業(yè)務(wù)交易、客戶信息、產(chǎn)品分析、風(fēng)險管理、投資顧問等，這些數(shù)據(jù)級別都以海量計算，但這些數(shù)據(jù)往往通過非結(jié)構(gòu)化的形式進行保存（如客戶身份證相關(guān)掃描件信息），既占據(jù)過多的儲存資源，造成重復(fù)存儲產(chǎn)生的浪費，又無法轉(zhuǎn)化為可分析數(shù)據(jù)，使得銀行業(yè)大數(shù)據(jù)的處理比較棘手。運用人工智能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以對銀行業(yè)積累的足夠多的數(shù)據(jù)進行不斷學(xué)習(xí)，從而不斷完善甚至超過目前人類的回答能力。特別在風(fēng)險管理與金融交易這些比較復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理上，大規(guī)模應(yīng)用人工智能將大大減少人力成本并提升銀行風(fēng)控能力和業(yè)務(wù)處理水平。針對平臺的資產(chǎn)選擇、信息披露、風(fēng)險管理、貸后管理以及逾期催收等業(yè)務(wù)運營需求，通過大數(shù)據(jù)緊密結(jié)合人工智能，可以提供個性化智能化的解決方案，從而全面降低銀行授信風(fēng)險，進一步提高銀行產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量。人工智能是基于海量信息的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，同時人工智能與大數(shù)據(jù)是互相聯(lián)系的兩項技術(shù)，人工智能與大數(shù)據(jù)的合理運用將為商業(yè)銀行帶來可觀的業(yè)務(wù)增長，而且對于未來智慧金融來說，二者更是成為標配。

二、我國銀行業(yè)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

目前我國人工智能相關(guān)的研究及應(yīng)用水平與歐美發(fā)達國家相比旗鼓相當(dāng)。人工智能技術(shù)已經(jīng)進入高速發(fā)展期，其中語音識別、圖像識別以及機器學(xué)習(xí)等細分領(lǐng)域產(chǎn)生了大量具有突破性的研究成果。由于商業(yè)銀行的客戶群龐大、儲備的數(shù)據(jù)量大且較為準確有效，這就為數(shù)據(jù)分析和建模打下了堅實可靠的基礎(chǔ)。通常銀行資金實力雄厚，可對高科技進行大量投入，同時商業(yè)銀行對風(fēng)險管理的要求更為精準，因此人工智能在銀行業(yè)有著天然的應(yīng)用優(yōu)勢，例如通過大數(shù)據(jù)構(gòu)建金融產(chǎn)品知識圖譜，通過社交網(wǎng)絡(luò)與核心數(shù)據(jù)的分析識別深度了解客戶。隨著國際互聯(lián)網(wǎng)巨頭嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融產(chǎn)品的方方面面，國內(nèi)銀行業(yè)也逐步推廣使用人工智能技術(shù)。目前，國內(nèi)大型銀行已在客服營銷、風(fēng)險控制、信貸管理等多個領(lǐng)域逐步應(yīng)用人工智能技術(shù)，預(yù)計還將在更多的領(lǐng)域，尤其是在提升客戶體驗、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理和風(fēng)險管理等領(lǐng)域進一步研究與應(yīng)用相關(guān)人工智能技術(shù)。作為金融科技發(fā)展的重要應(yīng)用及實踐者，商業(yè)銀行應(yīng)關(guān)注人工智能發(fā)展趨勢，促進人工智能技術(shù)在各方面的運用與驗證。目前我國人工智能在銀行業(yè)的運用主要集中在以下方面：

（一）提升客戶體驗

人工智能的合理運用能夠有效提升銀行服務(wù)的客戶體驗。在營業(yè)網(wǎng)點設(shè)置服務(wù)機器人，由服務(wù)機器人在網(wǎng)點中的指定區(qū)域自動巡航，實現(xiàn)迎賓分流，通過語音互動交流以及人臉識別技術(shù)，預(yù)先識別VIP客戶，從而及時為客戶提供個性化金融服務(wù)，同時也能及時判斷可疑人員、提示相關(guān)可疑行為動作，并通過前端采集銀行客戶數(shù)據(jù)，對客戶開展精準營銷活動；智能客服能按照客服人員與客戶的溝通情況，進行業(yè)務(wù)咨詢相關(guān)熱點問題梳理統(tǒng)計，通過機器進行自動學(xué)習(xí)，梳理生成知識題庫，并將其作為后續(xù)設(shè)備自動回復(fù)客戶的參考答案；智能客服還能夠?qū)崿F(xiàn)一定的監(jiān)督功能，例如通過分析客服人員的應(yīng)答話語和態(tài)度，對銀行服務(wù)進行監(jiān)督檢查，從而使銀行能夠有針對性地提高服務(wù)質(zhì)量；人工智能還能大大提升人機交互場景獲得的客戶體驗，通過人臉識別技術(shù)能在APP客戶端中進行實時身份認證、遠程開戶以及登陸授權(quán)等。

（二）開展量化分析和交易

銀行傳統(tǒng)的理財顧問需要根據(jù)投資者的要求，向投資者推薦符合其風(fēng)險偏好特征同時適應(yīng)某一特定階段市場預(yù)期的投資組合。這種傳統(tǒng)方式需大量昂貴的人工才能完成，由此無形中抬高了銀行理財服務(wù)的進入門檻，使得過去的銀行理財服務(wù)主要針對高凈值客戶。智能投顧以最少人工參與的方式實現(xiàn)投資組合管理，通過更強大的算法模型結(jié)合人工智能技術(shù)對銀行客戶進行財富畫像，為銀行的每一位客戶提供個性化的資產(chǎn)管理方案。目前國內(nèi)不少商業(yè)銀行已經(jīng)涉足智能投顧，通過機器與量化技術(shù)，為那些經(jīng)過問卷評估的銀行客戶提供個性化的資產(chǎn)組合投資計劃，旨在為客戶提供一個自動化的理財服務(wù)以實現(xiàn)投資回報最大化。不少智能投顧平臺能夠結(jié)合自然語言搜索，通過圖形化用戶界面以及云計算實時關(guān)聯(lián)金融市場，充分利用動態(tài)數(shù)據(jù)與實時交易信息及時反映市場趨勢，既能提供研究輔助，又能智能回答復(fù)雜理財投資問題，一方面縮短了交易時間，另一方面也降低了交易成本。

（三）加強金融風(fēng)險管理

對于商業(yè)銀行的海量交易數(shù)據(jù)，人工智能可以通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)從數(shù)據(jù)中自動識別相關(guān)欺詐交易，幫助銀行總結(jié)交易模式，實現(xiàn)事中成功攔截，阻斷欺詐交易，從而提高反欺詐反洗錢系統(tǒng)的有效性，降低誤報率，減少合規(guī)風(fēng)險；也可以利用社交平臺中的大量客戶數(shù)據(jù)，通過知識圖譜技術(shù)，即按照專家設(shè)計的規(guī)則以及不同種類的實體連接相結(jié)合的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提高金融風(fēng)險管理水平。國內(nèi)已有不少銀行通過和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的合作，收集網(wǎng)絡(luò)和社交平臺上的個人信息，通過知識圖譜技術(shù)以及大規(guī)模語義數(shù)據(jù)庫，推出了客戶信息盜竊自動報警系統(tǒng)。還有一些銀行基于微信及其他公開信息的動態(tài)風(fēng)險，專注于從數(shù)據(jù)爆炸的社交平臺中提取精簡又有價值的風(fēng)險情報并進一步挖掘關(guān)鍵信息，如市場熱點、與理財產(chǎn)品有關(guān)的非交易信息等，及時定期向客戶進行推送。

三、我國銀行對人工智能技術(shù)應(yīng)用的探索與實踐——以廣發(fā)銀行為例

多年來，我國銀行業(yè)一直高度關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，密切跟蹤金融技術(shù)變化趨勢，不斷研究并將其應(yīng)用于合適的業(yè)務(wù)場景，大膽推動人工智能技術(shù)試點運用。面對金融技術(shù)發(fā)展的智能化趨勢，我國商業(yè)銀行以人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用作為突破口，進一步加大了對區(qū)塊鏈、人臉識別、物聯(lián)網(wǎng)以及VR等技術(shù)的研究力度。在持續(xù)提升研發(fā)能力的同時，注重其在銀行業(yè)的實際應(yīng)用效能。其中廣發(fā)銀行在人工智能領(lǐng)域方面取得了一定進展并積累了不少成功的經(jīng)驗。

（一）重視對人工智能應(yīng)用的規(guī)劃

金融領(lǐng)域人工智能時代的來臨將極大改變銀行的整體面貌。銀行提供綜合金融服務(wù)的過程中，獲取的信息越豐富全面，越有利于銀行業(yè)務(wù)的開展。因此，銀行應(yīng)該構(gòu)建集中統(tǒng)一的智慧中樞系統(tǒng)，為業(yè)務(wù)人員開展各類金融業(yè)務(wù)提供智能化的方案或決策。從人工智能相關(guān)技術(shù)來說，打造銀行智慧大腦是應(yīng)對金融領(lǐng)域人工智能時代的最佳路徑?，F(xiàn)階段，限于金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)技術(shù)的成熟度并不一致，目前統(tǒng)一金融大腦的設(shè)想仍在研究摸索中，還未有成功先例。

廣發(fā)銀行規(guī)劃的智慧大腦，是以金融大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，進一步打造訓(xùn)練樣本集，以打造智能分析平臺為契機，豐富各類感知以及認知技術(shù)工具、算法模型和專家模型的研究儲備，結(jié)合接觸點、金融產(chǎn)品開發(fā)和內(nèi)部流程改造等的創(chuàng)新應(yīng)用，從而構(gòu)建統(tǒng)一、完整的金融智慧服務(wù)體系，推動精準營銷、風(fēng)險管理、產(chǎn)品設(shè)計以及智能決策等領(lǐng)域的創(chuàng)新。為構(gòu)造智慧大腦，廣發(fā)銀行大力加強數(shù)據(jù)的積累：第一，豐富基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。一方面以金融大數(shù)據(jù)平臺為核心，進一步豐富數(shù)據(jù)的外延以及獲取手段；另一方面通過將用戶、系統(tǒng)、社交數(shù)據(jù)及外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集納入平臺范圍，從而建立行內(nèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。第二，優(yōu)化人工智能技術(shù)。由于人工智能涉及的算法模型種類非常繁多，各種算法模型都有自身的優(yōu)勢領(lǐng)域，因此必須實現(xiàn)核心算法以及相關(guān)模型的積累和進化。同時機器深度學(xué)習(xí)等認知相關(guān)的智能技術(shù)需持續(xù)檢驗與優(yōu)化，必須與相關(guān)數(shù)據(jù)體系緊密結(jié)合，最終形成數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，才能不斷提升應(yīng)用效果。第三，重視專家模型和算法模型的積累。廣發(fā)銀行一直重視專家模型以及技術(shù)算法的不斷積累和培育，并進一步開發(fā)出符合廣發(fā)銀行實際需要的專家模型，從而使其人工智能產(chǎn)品真正具有廣發(fā)特征。第四，大力加強應(yīng)用創(chuàng)新。由于人工智能的發(fā)展將徹底顛覆傳統(tǒng)的銀行業(yè)務(wù)流程、與客戶的溝通方式、產(chǎn)品開發(fā)模式、業(yè)務(wù)運營決策等，為此廣發(fā)銀行進一步制定了人工智能發(fā)展規(guī)劃，及時與業(yè)務(wù)部門交流金融新技術(shù)、新思想，促進業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新，為增強智能時代的核心競爭力未雨綢繆。

（二）推進人工智能與銀行業(yè)務(wù)的融合

人工智能在銀行業(yè)中的應(yīng)用可以是全方位的。首先，它能夠使人和系統(tǒng)間的交互溝通更加深入和充分，從而為銀行提供更為精確的個人和企業(yè)客戶畫像；其次，人工智能可以融合銀行產(chǎn)品和服務(wù)，為客戶提供更專業(yè)的服務(wù)和體驗感受；再者，在運營管理上，銀行借助人工智能可以改善預(yù)測并提高業(yè)務(wù)運營效率。

廣發(fā)銀行采取應(yīng)用與規(guī)劃并重的實施策略，積極跟進人工智能技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用適用商業(yè)化的人工智能技術(shù)并結(jié)合業(yè)務(wù)場景，解決自身存在的業(yè)務(wù)痛點，著手在四個方面不斷深化應(yīng)用人工智能，從而形成突破點：一是開發(fā)智能客服。通過應(yīng)用語音識別以及語義分析技術(shù)，對銀行客戶來話進行針對性的模糊識別或者語義解析，從而智能化判斷相關(guān)需求并提供快速直達的銀行服務(wù)。這種互動自助服務(wù)體驗，既能夠幫助銀行開展客戶行為關(guān)聯(lián)性分析并參照結(jié)果有效推薦，也能夠按照各渠道的客戶行為或者賬戶行為，分析出存在的潛在風(fēng)險并及時進行處理。二是應(yīng)用智能投顧。廣發(fā)銀行利用已搭建成型的資產(chǎn)管理投研應(yīng)用平臺，提供市場數(shù)據(jù)和相關(guān)研究報告的分析管理服務(wù)，同時實現(xiàn)內(nèi)部投研工作的在線處理。未來機器學(xué)習(xí)和算法模型的引入，將使其投資決策支持系統(tǒng)更為優(yōu)化，通過提供智能化分析以及多元化的投資建議，達到分析結(jié)果驅(qū)動銀行產(chǎn)品創(chuàng)新的目的。三是開展智能營銷。結(jié)合客戶畫像以及地理位置、時間等相關(guān)因素，對客戶和產(chǎn)品進行自動匹配，形成最適合客戶的產(chǎn)品推薦，實現(xiàn)智能化的精準營銷，并參照客戶響應(yīng)情況，進一步更新客戶畫像，從而提高營銷活動的成功率。四是打造智能分析平臺。近期廣發(fā)銀行正在打造主要面向算法工程師、金融數(shù)據(jù)分析師以及業(yè)務(wù)分析人員的相關(guān)智能分析平臺，為用戶提供金融數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建以及模型發(fā)布應(yīng)用等相關(guān)功能，從而降低算法模型應(yīng)用的成本和門檻。廣發(fā)銀行將進一步完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的積累和相應(yīng)技術(shù)平臺的搭建，持續(xù)完善核心算法及其計算模型，向?qū)崿F(xiàn)廣發(fā)智慧大腦的目標不斷演進，從而構(gòu)建銀行科技的核心競爭力和核心資產(chǎn)。

四、人工智能技術(shù)在我國銀行業(yè)的應(yīng)用難點

一般來說，人工智能技術(shù)主要由認知、預(yù)測、決策技術(shù)及集成解決方案組成，其中數(shù)據(jù)、算法模型、計算能力三個要素尤為關(guān)鍵，也是我國商業(yè)銀行推廣人工智能應(yīng)用面臨的主要挑戰(zhàn)。

（一）數(shù)據(jù)和算法模型高端人才比較短缺

人才對銀行人工智能的發(fā)展應(yīng)用尤為重要。高端研發(fā)人員能夠推動人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，并加快人工智能在現(xiàn)實場景中的應(yīng)用。目前我國銀行的相關(guān)人才儲備絕大多數(shù)為軟件開發(fā)人員，他們掌握的專業(yè)知識和技能側(cè)重于數(shù)據(jù)管理，而數(shù)據(jù)挖掘與分析人員分散在多個業(yè)務(wù)條線。由于數(shù)據(jù)綜合分析以及算法模型方面缺少高端人才，使得銀行難以對龐大的內(nèi)部數(shù)據(jù)進行合理的特征化和有效的分析，限制了人工智能在我國銀行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用。此外，高校和研究機構(gòu)也存在巨大的人才缺口，特別是基礎(chǔ)算法領(lǐng)域的尖端人才極其匱乏。

（二）大數(shù)據(jù)資源準備時間長、應(yīng)用成本高

龐大的數(shù)據(jù)是完善人工智能系統(tǒng)、加速應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵要素之一。目前我國銀行人工智能應(yīng)用尚處于初期，有限的小樣本學(xué)習(xí)使得過度擬合情況較為嚴重。充分的大數(shù)據(jù)資源是提升分析精度和準度的前提，也成為我國銀行人工智能應(yīng)用深入發(fā)展的主要制約因素之一。因為大數(shù)據(jù)的收集、處理以及管理等耗費的時間長、應(yīng)用成本高，同時一些銀行對人工智能技術(shù)了解不夠，導(dǎo)致了部分銀行對人工智能應(yīng)用前景信心不足，這是當(dāng)前我國銀行人工智能應(yīng)用及金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)普遍面臨發(fā)展困境的主要原因所在。

（三）數(shù)據(jù)供應(yīng)市場發(fā)展滯后

人工智能需要更加完整的不同維度的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。一是銀行客戶的基本信息，如社會信用、社交網(wǎng)絡(luò)等；二是客戶的消費偏好信息，如銀行服務(wù)偏好、理財偏好等；三是客戶的相關(guān)行為信息，包括銀行服務(wù)范圍內(nèi)的行為數(shù)據(jù)以及外部行為數(shù)據(jù)；四是銀行對客戶的分析數(shù)據(jù)，包括客戶風(fēng)險度以及價值度等。即便是那些已有海量數(shù)據(jù)儲備的互聯(lián)網(wǎng)公司與銀行，仍需得到多種外部數(shù)據(jù)。我國擁有潛在的龐大數(shù)據(jù)，但目前數(shù)據(jù)供應(yīng)市場規(guī)則不統(tǒng)一，可能會成為信息整合的障礙。目前我國政府層面的公共數(shù)據(jù)對外開放比較有限，在缺乏市場標準統(tǒng)一、跨平臺融合分享的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)條件下，銀行人工智能開發(fā)應(yīng)用經(jīng)常因數(shù)據(jù)缺乏而放棄。

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（四）人工智能應(yīng)用風(fēng)險難以有效防范

人工智能的終端產(chǎn)品包括多類技術(shù)和部件，而且深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)過程存在一定程度的不可預(yù)見性，可能引起賬戶差錯甚至引發(fā)金融市場波動。由于難以精準定位問題產(chǎn)生的具體環(huán)節(jié)和部位，因此難以判斷風(fēng)險的發(fā)生究竟是人為操作不當(dāng)引起還是由于人工智能的缺陷導(dǎo)致。此外，由于現(xiàn)實中存在各種各樣的歧視和偏見，而當(dāng)機器學(xué)習(xí)其中帶有偏見的相關(guān)數(shù)據(jù)后，人工智能將不可避免地在決策過程中繼承這些偏見，從而產(chǎn)生無意識的歧視。潛在的不可預(yù)見性以及可能產(chǎn)生的聲譽風(fēng)險，阻礙了相關(guān)人工智能產(chǎn)品在商業(yè)銀行的進一步應(yīng)用和推廣。

（五）人工智能專用設(shè)備成本較高

通常銀行有比較充裕的數(shù)據(jù)資源儲備和相關(guān)使用經(jīng)驗，云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及大幅度降低了銀行計算資源成本，因此計算能力并非當(dāng)前主要障礙。但隨著應(yīng)用場景的推廣及普及，深度學(xué)習(xí)更加復(fù)雜的算法需更高的數(shù)據(jù)運算速度，這是發(fā)展銀行人工智能技術(shù)的關(guān)鍵。由于滿足大規(guī)模高速并行運算要求的GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、FPGA（Field-Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程陳列）等相關(guān)專用設(shè)備以及模式識別和數(shù)據(jù)采集所需的各類電子傳感器的耗能水平和價格成本均較高，這就決定了人工智能相關(guān)技術(shù)解決方案在我國銀行業(yè)短期內(nèi)仍難以大規(guī)模應(yīng)用和商業(yè)化。

五、美國銀行業(yè)人工智能應(yīng)用的經(jīng)驗借鑒

美國銀行業(yè)已在多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域試點并成功推廣人工智能技術(shù)的應(yīng)用，并已從中受益，人工智能的推廣與應(yīng)用對美國銀行業(yè)的經(jīng)營管理產(chǎn)生了廣泛和深遠的影響，其經(jīng)驗值得借鑒。

（一）摩根大通：推進人工智能應(yīng)用實現(xiàn)資產(chǎn)管理和小微金融業(yè)務(wù)智能化

摩根大通在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面投入較大，目前已開發(fā)出一款名為X-Connect的程序，通過檢索email幫助業(yè)務(wù)人員找到與潛在客戶具有密切關(guān)系的同事，從而促進業(yè)務(wù)機會。摩根大通還推出智能合同平臺自動分析法律文件，旨在摘取合同中的重要數(shù)據(jù)信息和條款。早在2015年，摩根大通就已開發(fā)出一款采用機器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的預(yù)測性推薦信息系統(tǒng)——新機遇引擎，用于辨別應(yīng)該發(fā)行或出售證券的客戶。2016年，摩根大通專門設(shè)立人工智能技術(shù)中心，主要研究大數(shù)據(jù)、投顧機器人以及云基礎(chǔ)設(shè)施，借此發(fā)現(xiàn)新的收入來源，從而降低費用和風(fēng)險。摩根大通已投入95億美元與相關(guān)金融技術(shù)企業(yè)進行合作，研發(fā)人工智能技術(shù)，提升當(dāng)前數(shù)字以及移動金融服務(wù)質(zhì)量，將于不久的未來向機構(gòu)客戶提供相關(guān)云支持技術(shù)，使得企業(yè)客戶能夠自助獲取財報、研報或者金融產(chǎn)品這些常規(guī)信息和服務(wù)，從而解放銷售和客服部門的人力資源，并在未來的資產(chǎn)管理和小微金融業(yè)務(wù)中構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)智能化交易的平臺。

（二）富國銀行：研發(fā)智能投顧和智能客服技術(shù)提升金融服務(wù)便利性

為了充分利用金融技術(shù)驅(qū)動銀行轉(zhuǎn)型升級，富國銀行已經(jīng)成立了一家研究人工智能前沿技術(shù)的子公司，大力開發(fā)人工智能技術(shù)和應(yīng)用推廣，力求通過在線功能為客戶提供更個性化的金融服務(wù)，提升客戶服務(wù)體驗。富國銀行推出一款基于Facebook Messenger移動平臺的聊天機器人，借助人工智能技術(shù)，在聊天機器人中設(shè)置虛擬助手，為客戶提供個人賬戶信息以及重置密碼等服務(wù)。富國銀行還計劃在近期推出名為Intuitive Investor的智能投顧服務(wù)平臺，目標服務(wù)該行2000年后出生的存量客戶群。該平臺通過提供介于類似Well Trade在線交易模式與全服務(wù)模式之間的一種智能投顧服務(wù)，使得銀行客戶既可享受到人工智能技術(shù)帶來的便利性，也能獲得富國銀行強大和全面的線下人工專業(yè)理財顧問服務(wù)，力圖將智能投顧平臺與內(nèi)部復(fù)雜的IT系統(tǒng)實現(xiàn)融合對接。

（三）美國銀行：結(jié)合理財業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能技術(shù)提升用戶體驗

美國銀行的智能理財虛擬助手Erica通過實時分析與認知消息，為超過4500多萬用戶提供個人理財指導(dǎo)。這款手機App旨在成為其客戶可信任的理財咨詢師。Erica不僅可以與客戶通過語音和文字進行交流互動，還能分析檢測客戶消費習(xí)慣，如果發(fā)現(xiàn)客戶消費過度，就會向客戶提前發(fā)出警告，提醒客戶并提供改善客戶信用評級或省錢的理財建議。同時Erica可24小時在線為客戶處理交易轉(zhuǎn)賬，并在客戶遇到操作問題時提供咨詢和幫助。

（四）花旗銀行：引入大數(shù)據(jù)分析加強反欺詐能力

通過花旗風(fēng)投子公司投資收購，花旗銀行積極構(gòu)建全球性科技金融公司網(wǎng)絡(luò)，并在全球建立六個創(chuàng)新實驗室。此外在創(chuàng)業(yè)投資組合中，尤其關(guān)注電子商務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?；ㄆ煦y行通過花旗風(fēng)投對全球知名的數(shù)據(jù)科學(xué)企業(yè)Feedzai進行戰(zhàn)略投資，引入大數(shù)據(jù)分析，以持續(xù)快速對各種渠道海量數(shù)據(jù)的評估分析，及時確定欺詐或可疑行為，然后迅速提醒客戶。從而提高了查找、防范商業(yè)欺詐的能力和效率，其中包括在線和理財業(yè)務(wù)。這項服務(wù)還可幫助第三方支付提供商以及零售商監(jiān)控和保護與自身業(yè)務(wù)相關(guān)的金融消費行為。

（五）紐約梅隆銀行：應(yīng)用人工智能提升業(yè)務(wù)處理效率

（六）美國銀行業(yè)人工智能應(yīng)用評述

從上述五家美國大型銀行人工智能應(yīng)用狀況可以看出，銀行規(guī)模越大，其人工智能應(yīng)用往往更為強健。獲取機器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域人才十分困難，諸如Facebook、谷歌等以創(chuàng)新聞名的IT業(yè)界巨頭，由于人均利潤比其他企業(yè)高很多，能給頂尖科技人才更好的薪資待遇，但在銀行業(yè)即便如摩根大通這樣的大型商業(yè)銀行，在未來十年的高端人才爭奪戰(zhàn)中也很難和高科技巨頭抗衡。此外，聊天機器人或者對話界面正成為人工智能應(yīng)用的趨勢，大銀行對于人工智能的應(yīng)用會更關(guān)注商業(yè)智能以及網(wǎng)絡(luò)安全。不久的未來聊天機器人將成為對消費者影響最大的技術(shù)創(chuàng)新。大型銀行制定人工智能應(yīng)用戰(zhàn)略的目的更多地是為增強現(xiàn)實，而非替代人工服務(wù)，未來最有可能是替代戰(zhàn)略與增強戰(zhàn)略的結(jié)合。

六、推進我國銀行人工智能應(yīng)用的發(fā)展策略

當(dāng)前國內(nèi)商業(yè)銀行對人工智能的研發(fā)及應(yīng)用主要集中在智能客服、語音識別、客戶認證識別、量化交易、反欺詐、智能投顧以及網(wǎng)點智慧機器人等領(lǐng)域，取得了一定的效果。短期內(nèi)仍以銀行服務(wù)智能化為主，雖然距離人工智能產(chǎn)品大規(guī)模商業(yè)化尚有一段距離，但其中的發(fā)展?jié)摿O大。我國銀行應(yīng)借鑒美國銀行業(yè)的相關(guān)經(jīng)驗，緊跟人工智能應(yīng)用趨勢，進一步整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，研究人工智能相關(guān)核心技術(shù)，探索拓展新的人工智能應(yīng)用場景。具體來講，應(yīng)從完善人工智能應(yīng)用戰(zhàn)略相關(guān)頂層設(shè)計、建立金融數(shù)據(jù)生態(tài)圈、完善數(shù)據(jù)標準等方面促進人工智能應(yīng)用在我國銀行業(yè)的發(fā)展與普及。

（一）完善應(yīng)用規(guī)劃頂層設(shè)計，先行先試逐步優(yōu)化

銀行應(yīng)著手人工智能應(yīng)用的頂層設(shè)計及相關(guān)專項規(guī)劃，突出科技創(chuàng)新與大數(shù)據(jù)的重要性，大力加強人工智能相關(guān)基礎(chǔ)理論研究以及核心技術(shù)攻關(guān)。重視人工智能尖端人才的培養(yǎng)與引進，繼續(xù)深化和科研機構(gòu)的合作。同時本著謹慎的原則，在人工智能應(yīng)用上實行先行先試的策略，積極鼓勵人工智能迅速應(yīng)用于相關(guān)業(yè)務(wù)的同時，對其面臨的潛在金融風(fēng)險進行預(yù)判，并在內(nèi)部或局部試用中得到逐步完善優(yōu)化，等到風(fēng)險可控后再大范圍推廣，從而實現(xiàn)新技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢最大化以及負面因素最小化。

（二）整合現(xiàn)有儲存內(nèi)部數(shù)據(jù)，規(guī)范管理合理使用

銀行作為信息密集型服務(wù)企業(yè)，其儲存數(shù)據(jù)在整體價值、客戶平均數(shù)據(jù)量、績效穩(wěn)定性、交易密度等方面大大領(lǐng)先于其他行業(yè)企業(yè)。目前我國多數(shù)商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)管理已從過去的聯(lián)機在線數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展到以Hadoop為主流框架的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高速并行的數(shù)據(jù)處理平臺，通過對信息、流程及渠道的優(yōu)化整合，從而構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準以及信息模型。同時內(nèi)容管理也已兼容銀行內(nèi)外部海量的格式化甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)同源統(tǒng)一創(chuàng)造了基本條件。不過要使數(shù)據(jù)具有分析和智能學(xué)習(xí)價值，銀行還需進一步加大對數(shù)據(jù)的合理規(guī)劃、清洗以及標簽，從而為人工智能提供多渠道獲取信息以及深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使其在銀行將來的應(yīng)用中產(chǎn)生更大的使用價值。

（三）落實數(shù)據(jù)采集標準規(guī)范，完善數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

有關(guān)行業(yè)協(xié)會及政府機構(gòu)應(yīng)建立并落實數(shù)據(jù)采集規(guī)范，在安全可控的條件下向私營企業(yè)開放公共數(shù)據(jù)，同時鼓勵跨國數(shù)據(jù)交流，以便構(gòu)建比較完善的數(shù)據(jù)生態(tài)圈。此外，數(shù)據(jù)標準的建立是促進廣泛數(shù)據(jù)分享以及實現(xiàn)系統(tǒng)間交互融合和操作的重要前提，這將進一步提升人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用價值。對于特定行業(yè)數(shù)據(jù)如上市公司財報等，相關(guān)監(jiān)管部門或行業(yè)協(xié)會可制定標準格式便于數(shù)據(jù)共享，也可制定數(shù)據(jù)脫敏的標準或者規(guī)范，確保人工智能應(yīng)用方在收集、使用相關(guān)數(shù)據(jù)的過程中采取合理的管理措施和技術(shù)方法，防止未經(jīng)授權(quán)的客戶數(shù)據(jù)檢索、泄露、損毀或者篡改，確?？蛻粜畔踩?。在完善的數(shù)據(jù)生態(tài)圈下，商業(yè)銀行可以通過大量采用機器學(xué)習(xí)，導(dǎo)入海量金融交易信息及應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從而在金融數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型，如信用卡部門分析信用卡數(shù)據(jù)以辨別欺詐交易，進而提前制定相應(yīng)對策。

（四）關(guān)注智能技術(shù)發(fā)展趨勢，大力研發(fā)核心技術(shù)

銀行相關(guān)主管部門應(yīng)盡快確定人工智能技術(shù)的定責(zé)標準及其檢測方法，通過廣泛宣傳取得社會認可，從而為人工智能在銀行體系內(nèi)的應(yīng)用和推廣消除障礙。深度學(xué)習(xí)具備一定程度的主動學(xué)習(xí)能力，其研發(fā)者控制程度較低，主觀惡意和過錯較為罕見，應(yīng)像傳統(tǒng)金融產(chǎn)品一樣設(shè)定合理的免責(zé)空間。此外考慮到人工智能算法模型完全由開發(fā)者編寫，因此開發(fā)者對相應(yīng)風(fēng)險有絕對控制力，因而可預(yù)見模型執(zhí)行中的潛在風(fēng)險，應(yīng)為此承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。銀行應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)平臺的相關(guān)研究成果，同時結(jié)合人工智能在VR技術(shù)、語音識別、語義處理以及機器學(xué)習(xí)等方面的關(guān)鍵技術(shù)，緊抓數(shù)據(jù)跨界融合和挖掘分析進行應(yīng)用探索，從而升級和優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺的相關(guān)功能與模型。重點在銀行客戶畫像、金融需求挖掘、精準營銷以及智能投顧等領(lǐng)域進行深入研究，為客戶提供個性化、智能化的金融產(chǎn)品和服務(wù)，從而綜合提升銀行的創(chuàng)新能力與營銷渠道開發(fā)能力。

（五）整合銀行內(nèi)外數(shù)據(jù)來源，支撐人工智能發(fā)展

我國銀行業(yè)已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù)，涉及客戶基本信息、金融產(chǎn)品交易、市場趨勢分析、風(fēng)險管理及投資顧問等。這些信息數(shù)量巨大、形態(tài)多樣，占據(jù)了銀行寶貴的儲存資源，可是又難以有效轉(zhuǎn)化為可分析數(shù)據(jù)。雖然使用大數(shù)據(jù)技術(shù)后情況有所改善，但仍存在數(shù)據(jù)難以有效處理以及利用的難題。海量數(shù)據(jù)是提升人工智能系統(tǒng)、吸引技術(shù)人才、加速創(chuàng)新的關(guān)鍵，一些銀行為此構(gòu)建數(shù)據(jù)整合平臺，使銀行內(nèi)外數(shù)據(jù)來源得到有效互補，從而建立全行統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標準、管理高效、技術(shù)強大的金融大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。通過將銀行服務(wù)與社交平臺、電商、移動網(wǎng)絡(luò)等交互融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、整理、分析以及應(yīng)用，全面整合各種來源的有價值數(shù)據(jù)，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建更加系統(tǒng)化精細化的客戶數(shù)據(jù)分析與算法應(yīng)用平臺。

（六）深入研發(fā)人工智能技術(shù)，積極拓展應(yīng)用領(lǐng)域

從國內(nèi)外實踐經(jīng)濟來看，目前人工智能在以下五個商業(yè)銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營領(lǐng)域中的應(yīng)用大有可為：一是客服領(lǐng)域。作為傳統(tǒng)客服的前置過濾，智能客服能極大降低人工客服的工作壓力，通過結(jié)合語音、語義識別等技術(shù)提升銀行客服中心的服務(wù)和精準營銷水平。二是生物識別領(lǐng)域。通過建立全行標準統(tǒng)一的生物識別客戶身份認證平臺，進一步提升工作效率，有效挖掘不同渠道潛在的客戶數(shù)據(jù)。三是網(wǎng)點機器人領(lǐng)域。具有人工智能的網(wǎng)點機器人實現(xiàn)了智能機器人在銀行網(wǎng)點服務(wù)領(lǐng)域的全面替代。四是智能投顧領(lǐng)域。通過結(jié)合私人銀行業(yè)務(wù)長期的資產(chǎn)管理經(jīng)驗和智能化的財富管理系統(tǒng)，為客戶提供更具個性化和精細化的投資顧問服務(wù)。五是風(fēng)險管理領(lǐng)域。深入挖掘外部數(shù)據(jù)對銀行客戶進行關(guān)聯(lián)畫像，利用機器學(xué)習(xí)分析歷史數(shù)據(jù)，計算出更精準的風(fēng)險管理模型，作出更實時專業(yè)的判斷，從而使風(fēng)險識別、防范以及決策更加可靠。

（七）打造金融科技人才隊伍，不斷投入注重長效

區(qū)別于傳統(tǒng)的銀行專業(yè)人才，金融科技人才具有知識結(jié)構(gòu)綜合、交叉等特征，尖端金融科技人才很難僅僅通過傳統(tǒng)的教育或者培訓(xùn)方式獲得。因此在政府大力投入建設(shè)金融人才的基礎(chǔ)上，商業(yè)銀行內(nèi)部也要加強金融科技人才的培養(yǎng)和儲備，著力培養(yǎng)造就尖端金融科技人才，大力引進急需緊缺人才，統(tǒng)籌安排金融科技人才建設(shè)規(guī)劃。一方面可以從已有員工中發(fā)現(xiàn)并發(fā)展有潛力的金融科技人才；另一方面需創(chuàng)新并拓展招聘的形式以及渠道，鼓勵員工內(nèi)部推薦，著手建立金融科技人才相關(guān)的信息庫儲備體系，注重從基礎(chǔ)培養(yǎng)，通過不斷的投入獲取長遠利益。同時，對已有的管理標準可進行某種程度的軟化和協(xié)調(diào)，從而為金融科技人才創(chuàng)造更寬松的發(fā)展環(huán)境。以適應(yīng)銀行業(yè)知識和科技技能聯(lián)系緊密為特點、以提升金融科技人才專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新能力為目標，培養(yǎng)一支素質(zhì)出眾、門類齊全、梯隊合理的金融科技人才隊伍。

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