机构“跑马圈地” 人工智能金融圈“套路深”
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还在纠结人工客服还是AI（人工智能）客服？人工智能对于金融领域的渗透可不是仅此而已，从客户服务到风险控制，再到资产配置，人工智能正以普通老百姓难以想象的速度和“套路”渗透金融领域。
分析人士认为，金融行业利润率高，数据相对有结构，且定义比较垂直、明确，可能成为人工智能发展最先颠覆的领域。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出，到2030年中国人工智能产业竞争力将达到国际领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
最近两年内，金融机构加速在人工智能等金融科技领域的“跑马圈地”，相信最终目的绝不仅仅只是为了提升效率，在激烈的同业竞争中杀出重围或许才是各家心中的愿景。
被替代的不仅是银行柜员
人工智能真的会成为金融机构“超车”的法宝吗？实际上，在这个问题之前，不少银行高管被问到最多的问题是，“人工智能来了，有多少银行柜员会下岗？”
中国证券报记者在采访中发现，多数银行高管对这个问题讳莫如深，但对于人工智能产品的应用却毫不含糊。AI客服早已不是新鲜物件，银行网点咨询机器人、风控智能算法等都在逐渐普及。
IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文透露，目前，IBM已经在银行做了三类机器人：银行网点迎宾机器人、服务机器人、咨询机器人。他说：“机器人能帮员工解决一些重复繁琐的日常工作，有助于提升银行人力资源效率，解放更多相关岗位员工从事其他业务创新、让其把专注力集中在对不确定性因素的把握和判断上。”
银行业内人士对中国证券报记者表示，随着人工智能技术的更新迭代，银行业已开始将人工智能从金融业前端引入后端，之前相对棘手的信息安全、风控反欺诈、资产管理等方面已经开始试水人工智能。
在广发银行副行长王兵看来，随着人工智能时代的来临，银行作为一个整体机构，围绕以客户为中心提供综合金融服务，信息越丰富越全面，产生的效果越为明显。从这点出发，银行应该具备集中统一的智慧中枢，为从业人员开展各类业务提供智能化的指导或决策。因此，综合人工智能各项技术，打造银行金融大脑将是应对人工智能时代到来的最佳方法。
上海交通大学教授、欧洲科学院院士徐雷认为，人工智能在金融领域主要有智能投顾、智能客服、安防监控，以及金融监管等四个主要应用方向。他表示：“现在美国的很多公司在金融方面已经开始有了一些动作，包括花旗银行、高盛集团等，在自动交易、理财、风险管理以及智能客服上都有应用。此外，纳斯达克也在利用人工智能进行金融管理，监测违规动作等。”
不难预计，随着人工智能在金融银行领域的加速渗透，未来被替代的绝不仅仅只是银行柜员。
新金融机构先发优势明显
对于人工智能等金融科技的应用，国内几家互联网巨头无疑具有先发优势。以阿里系的蚂蚁金服为例，其运用大数据技术打造了全方位的运营和产品体系：一是打造了蚂蚁智能客服，大规模替代了人工，提升了响应速度和准确度；二是打造蚂蚁安全大脑，通过风险分析网络和决策中枢，对交易风险进行控制；三是打造基于大数据和机器学习的蚂蚁微贷产品，解决小微企业和个人快速授信的问题。
中国证券报记者发现，人工智能被一些期望“弯道超车”的新型金融机构寄予厚望。
“我们现在的技术能做到让客户分不清楚是人工客服还是AI客服。这中间的切换很流畅，且几乎没有瑕疵，在提升服务效率的同时大大节省了运营成本。另外，我们自己研发的模型和算法在反欺诈方面的应用也领先于同行和传统金融机构。”小雨点网贷CEO林坚诺颇为自信地表示。
小雨点网贷CTO王凯宁告诉中国证券报记者，人工智能在互联网小贷方面的应用将使得传统线下贷款业务从销售到风控、审贷、放贷、催收的工作人员大量减少。传统模式下业务量的增长与工作人员的增长是接近线性的关系，在互联网、大数据与人工智能的结合下，业务量的增长与工作人员的增长是接近指数的关系。所以，在金融领域，互联网、大数据与人工智能的结合是“指数型技术”。
借用人工智能原理，乐信自主研发了一套“鹰眼”智能风控引擎。通过一系列规则和算法，“鹰眼”可以秒级完成对订单的自动化审核，还可以狙击有组织的欺诈行为。“鹰眼”引擎目前拥有6000多个风控模型数据变量，日处理订单量达到30万笔，可以对分期乐商城98%的订单作出自动审核处理，最快3秒钟反馈结果。
值得注意的是，除了基础的风控、征信等后台业务，新型金融机构早早试水，把人工智能推向了理财投资、资产配置这类前端业务。易观咨询发布了中国首份《人工智能理财市场专题分析》预计，到2020年，中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。
宜信财富推出其智能投顾产品一年来，投资产品月增长率达到33.6%，续投率52.2%，资金续投增长268%。宜信财富创始人唐宁表示：“智能投顾服务的对象主要是中产阶层、大众富裕阶层。这类群体难以在金融机构获得更专业的人工服务，而智能投顾则是用大数据、机器算法这样的方式，把金融与科技结合起来，创新解决这类人群的资产配置需求。”
在蚂蚁财富平台上，机器人安娜号称财富社区“一号女神”，每天回答网友1000多个理财、经济等问题，满意率高达93%。蚂蚁财富人工智能负责人余鹏告诉记者，安娜“学习”了金融知识、经济报告、货币政策、社会事件等，通过算法推演出变化趋势和概率，然后形成建议反馈给理财用户。
中国能否再次“走在前头”
部分业内人士乐观地表示，继互联网“宝宝”、P2P之后，这一次，中国在人工智能的金融应用方面又将走在前头。
但现实或许不尽如人意。前不久，“某国有大行信用卡将所有乐视员工信用卡额度清零”的新闻被炒得沸沸扬扬。随后，该行解释称主要是因为该行新上线了“新一代”核心系统。在风险防控系统智能化转型后，因为识别到乐视公司的风险可能会影响员工收入，进而影响信用卡还款能力后，系统便作出了此调整。
风波虽过，却引人深思：在目前的金融市场环境下，对于人工智能应用采取“大干快上”是否可取？
小雨点网贷CRO陈绍林认为，要将人工智能有效地应用于风控，需要具备几个关键条件：专业的人才团队，海量、多维度的客户数据，以技术、数据为核心的企业架构。而这几个条件，是大多数互联网金融公司、中小银行所不具备的。
不少专业人士认为，基于深度学习的人工智能将会创造更多价值是发展趋势，它能为人类服务甚至取代某些工作，但用户不应过度依赖人工智能，仍要掌握安全主动权，做好保护措施，通过技术、服务和管理相互配合的方式，形成共同遵循的安全规范，营造保障人工智能健康发展的可信环境。
王兵称，在可预见的将来，随着人工智能的发展，将有越来越多的自主交易发生。这些交易处理的算法和模型很大程度依赖海量数据的收集和分析，同时以很高的速度和巨大的数量级在运行，如何对数据信息辨别、筛选和拟合，进而不断完善算法模型并使得人工智能保持可控则显得异常重要。因为一旦算法或模型出现错误或漏洞，很可能给客户造成不可挽回的损失，甚至会对整个金融市场的稳定带来巨大冲击，建议同业及监管机构针对人工智能特点，研究完善金融市场交易规则。
毕马威中国银行业主管合伙人王立鹏表示，对于商业银行来说，应用新科技需要一个过程，但不会特别快。在此过程中，也可能面临风险，这就需要多方努力，比如西方国家强调监管沙盒模式，在可控模式下最大程度鼓励创新。