人工智能:金融科技發展的新動力

隨着AlphaGo再次於今年5月的烏鎮圍棋峯會獲勝後,人工智能(Artificial Intelligence,簡稱“AI”)在全球範圍內又一次被引爆,各行各業開始出現人工智能應用的身影,部分行業領頭企業紛紛啓動人工智能戰略,目的是利用人工智能改造產品及服務,在特定領域內模仿人類專家思維解決創新服務過程中智能化水平不足的問題。從近期國內各大商業銀行先後與“BATJ”(四大互聯網公司)簽署的戰略合作協議來看,均瞄準了金融科技應用領域,尤其是通過人工智能提升金融服務的智能化水平。

所謂人工智能,可以理解爲像人類一樣“思考”與“行動”的“機器”。人工智能的主要工作機理基於“人的思維活動可以用機械方式模擬替代”的假設,其最關鍵的要素是深度學習,這是機器學習的一個分支,旨在建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,專注於讓計算機學習如何像人類一樣“思考”。深度學習的價值在AlphaGo戰勝全球頂尖的圍棋選手的案例已經得到很大程度上的驗證,目前已經廣泛應用到安防、語音、醫學、生物、金融、經濟預測等領域中。可以說,深度學習極大推動了人工智能水平的提升,推動了人工智能的商業化浪潮並逐漸對人類社會產生深遠影響。
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  當然,對人工智能應用的研究、討論與應用遠沒有結束,業界對人工智能的看法仍然存在兩大派別:強人工智能認爲機器可以獲得類人的自我意識與知覺,其智能水平通過不斷學習可高於人類;弱人工智能則認爲人工智能只是對人類勞動的接管與替代,機器不可能真正擁有智能,也不會有自主意識。就目前的研究應用現狀,當前主流的人工智能技術依然是人類在解決實際問題的工具與手段,主要集中在人類技能學習。

人工智能呼嘯而來,金融服務行業也在積極探索通過人工智能提升金融服務的智能化水平並將其作爲未來發展的全新動力。在應用層面,已經有不少成功模式及案例,如通過“人工智能+金融服務”提升數據的挖掘與分析能力、市場的行情分析與預測能力、客戶的需求分析及服務能力、風險的管理與控制能力等。

面對複雜的經濟市場環境及繁多金融產品與工具,普通消費者很難作出好的投資理財選擇。人工智能的出現正在逐步改善這種狀況,與投資理財有機融合催生出了全新的在線財富管理模式“智能投顧”,這是泛資產管理時代極具特色的投資管理服務模式,以計算機算法爲基礎,根據現代資產組合理論(MPT)向客戶提供自動化、智能化的投資組合管理服務。智能投顧本質上是一種投資顧問服務,但與傳統的理財銷售服務相比,其更能爲投資者構建多元化的投資組合及自動化的資產配置。

智能投顧起源於美國,目前在歐美等國外成熟市場已初具規模,且很可能在未來的3-5年內逐漸成爲主流。歐美智能投顧服務有着共同的特徵,一是充分利用互聯網技術,使投資理財服務變得更便捷;二是以自動化、智能化的算法爲投資者提供服務,降低公司獲客成本、減少投資者支出與風險、提升投資者體驗等;三是理財方案清晰易懂,進一步提高投資組合分析與資產配置建議的透明度;四是准入門檻較低,重點面向長尾客戶,更加註重個性化與定製化。

反觀我國,投資理財市場規模達百萬億元,但理財顧問覆蓋率卻非常低,智能投顧領域更是處於非常早期的探索階段,潛力巨大。但由於投資理財是一個以風險換收益的過程,智能投顧是資產配置的數量化模型應用,這是一個非常專業的金融服務領域,因此在創新發展過程中,需要重點關注並解決以下幾個問題:一是要持續加大在人工智能方面的投入,重點推動在金融服務中的應用與實踐;二是要加強投資組合及資產量化分析隊伍的培養;三是要高度重視業務開展的風控與合規性,不能突破監管或法規的限制,導致市場亂象、損害消費者的權益並引發系統風險。只有這樣,才能向我國的普通投資者提供靠譜、實惠且可信任的智能投顧服務。
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  除智能投顧的應用外,由於人工智能具有較強的語言識別及合成能力,在提升人機交互效率的同時,催生了一種新的客戶服務模式:智能客服機器人,即通過人工智能與客戶服務結合,爲客戶提供更加便捷、準確、高質量的在線語音交互服務或智能化的廳堂引導服務等。

從整體發展來看,智能客服機器人大致經歷了四個階段。最早的智能客服機器人是“問答機器人”,主要應用在電話客服中,主要基於單個關鍵詞的精確匹配,在使用場景方面受到很多的限制。第二代的智能客服機器人具有一定的模糊查詢能力,支持多個關鍵詞匹配,但由於匹配規則比較固化,應用場景較爲簡單。第三代智能客服機器人不僅能處理關鍵詞,還能處理句子,通過自然語言處理技術流程,進一步理解並回答用戶的問題,但這個階段的智能客服機器人的判斷能力仍然有限、語句的匹配精度也有待進一步提高。爲了彌補這一缺陷,第四代智能客服機器人應用了最新的“深度學習”與“模式識別”等模型及技術,進一步打破人工配置規則,使其可處理客戶更加口語化以及更加複雜化的問題。
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  目前,隨着智能客服機器人技術的不斷髮展和成熟,國內外均非常熱門,一些大型互聯網企業先後基於此技術推出了“智能聊天機器人”。而金融服務機構主要基於在客戶服務下的特定領域或特定語境,採用智能客服機器人技術推出更加精準定製、更加有針對性的應用服務模式。具體來看,主要通過兩種方式對外提供標準化的客戶服務內容,一是在現有IVR的基礎上引進智能客服機器人,擴展對外的客戶服務渠道,併爲客戶提供更加便捷的在線語音客服交互服務;二是在營業網點將智能機器人作爲虛擬的大堂經理,承接一部分客戶接待與引導以及各類業務介紹工作,併爲客戶提供基礎金融服務,提升客戶服務體驗。

當然,目前人工智能在金融科技中的應用,除了智能投顧、智能客服外,很多金融服務機構正在嘗試將其應用到信貸審批、風險管控以及智能交易等領域,爲金融行業的服務創新帶來了新的想象力。相信將來隨着人工智能的逐步成熟與普及,勢必會爲我國的金融科技發展提供全新的動力,並更加有效地推動普惠金融的健康發展。

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