人工智能深度赋能金融 科技风口呼唤领军人才(2)

2017年8月，支付宝提出“新客服”理念，并借助AI等手段，将被动式、等待式的传统服务模式转变为主动挖掘用户潜在需求，给用户提供更为普惠的服务。两年间，随着人工智能技术、大数据等技术发展，新客服进一升级为完整的行业解决方案。在服务好海量支付宝用户的同时，还可以把新客服的系统技术能力输出给行业，提高整个行业的效能，减少呼叫中心的运维成本。

蚂蚁金服方面数据显示，相较于2016年，2018年整体业务量增长了120%，但人力仅增长11%，满意度达到80%，大大提升服务效能。通过数据分析和人工智能手段，可以更加准确地扫描客户全程行为，同时预判、识别客户服务需求点，使得呼叫中心资源的调配使用更加精确。

浪潮之巅的“生产力”

在这些神奇且令人惊叹的技术背后，是AI正在潜移默化地改变着金融行业的业态。

氪信CEO朱明杰在在接受《国际金融报》记者采访时表示，有幸站在信息化浪潮和中国崛起的时代风口，AI变成金融科技的“生产力”。

值得一提的是，在两天的人工智能大会采访过程中，记者发现，AI时代中，拥有了AI“锤子”之后，金融成为大家心目中相当适合的“钉子”。

创新工场创始人及首席执行官李开复在接受《国际金融报》记者采访时表示，AI技术在金融领域的应用存在非常大的机会。当然，金融涉及个人和公司的财产，所以还需要非常谨慎，也需要符合法律法规。理论上，未来的金融，可以用更少的人和更多的AI帮我们获得更有效率的回报。这不仅在银行领域，乃至投资、保险领域，我们都可以看到效率和回报的提升、成本的下降。

DATAVISOR中国区总经理吴中在接受《国际金融报》记者采访时也谈及，AI技术在很多地方都有应用，在AI最火热的时候，大家都在畅想它能够真正落地的场景。金融并不像机器人、识别等领域，能够让大众拥有一种非常外化的印象。但在金融领域中，AI却能够落地并且产生实际的效果。

目前，AI技术在金融领域的应用，想象的翅膀已为外界所塑造，但事实上，除了金融领域，自动驾驶、医疗、语音识别、图像识别等领域也是AI的重要赛道。那么，为什么偏偏金融会成为更加令人瞩目的“幸运儿”呢？

具体来说，朱明杰分析到，能够让AI成功应用的行业有一些共通点：

首先是信息化基础和数据量充沛；其次是应用场景和用户体量足够大，核心业务数据驱动；再次是付费意愿。因此，最先得到成功应用的是互联网行业。今天的金融行业也具备了这些条件，数据是金融的核心价值，通过人工智能、大数据、云计算等信息技术与金融业务深度融合的金融科技，成为推动金融转型升级的新引擎。

不过，吴中也坦言，结合DATAVISOR的领域——智能风控反欺诈来看，其实也存在着不少难点。“在数据积累方面有很多的前期工作需要做，金融机构重视数据采集的结构化，电子化是基础。和其他领域有所不同，AI在智能风控领域的应用，拥有较强的攻防演变。坏人恶意欺诈的标签其实积累的比较少，而且需要不停的变化，因为攻击者一旦被拦截，会变化手法。

“在反欺诈的领域里，怎么在没有标签数据或者很少的标签数据情况下，解决一个比较大的问题，值得思考。其实很多AI的落地，使用大的数据样本，去解决一个小问题或者一个单点问题。但在金融领域，特别是反欺诈领域，是要用小的训练数据去解决很大的问题。”吴中说。

而在财富管理行业，“我们不仅要知道客户现在需要什么、能买什么，更要预测用户以后需要什么、适合什么。” 陆金所CTO毛进亮总结道，“AI技术正在从各个层面重塑财富管理行业。它不仅能解决传统人力理财顾问普遍面临的供需失衡、利益导向、成本高、门槛高、服务水平参差不齐的痛点，还可以通过大数据、机器学习等技术为投资者进行‘精准画像’，让机构更加了解客户需求、资产状况、风险偏好等方面，真正实现千人千面的个性化服务。从监管层面来说，AI技术与其他技术的配合，也能让财富管理服务流程更加公开透明，并且拥有完整的服务记录，为有效监管提供支持。”

事实上，除了金融行业，金融科技的玩家们也在探索其他能够用上AI这把“锤子”的场景。吴中谈及，“我们现在除了金融方面，也在对互联网领域进行有益的探索。结合无监督技术，我们会变得更加开放，并且变成一个平台化的产品。可以赋能更多不同的银行和其他金融机构，让他们在信息化的过程中，以较小的成本去接入比较好机器学习和无监督的技术，不用重新造轮子。 ”

同时，“我们也看到，比如保险业中的车险、寿险和社保，还有航旅等场景，都还拥有很多机会。”吴中说。

垂青AI创新人才