一九產(chǎn)業(yè)AI速寫：金融篇

原標(biāo)題：一九產(chǎn)業(yè)AI速寫：金融篇

2019年對(duì)于中國(guó)金融來說，是一個(gè)相當(dāng)不平靜的年份。從1月份由專項(xiàng)小組發(fā)布“175號(hào)文”，正式開啟了互聯(lián)網(wǎng)金融的清退行動(dòng)，到10月份黃奇帆放出消息稱中國(guó)央行或率先推出數(shù)字貨幣，再到12月份對(duì)金融類App信息隱私的嚴(yán)格審查。可以說2019年中國(guó)金融的主旋律就是“清退假科技，加碼真科技”，打著Fintech旗號(hào)的小貸企業(yè)倒了一批又一批，與此同時(shí)AI、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)卻在不斷進(jìn)入商業(yè)落地階段。

尤其對(duì)于AI來說，金融產(chǎn)業(yè)一貫是技術(shù)輸入的“優(yōu)等生”。金融產(chǎn)業(yè)憑借自己高度數(shù)字化、信息化的良好基礎(chǔ)，相比其他產(chǎn)業(yè)更容易打通技術(shù)入口。尤其金融產(chǎn)業(yè)的前臺(tái)環(huán)節(jié)，業(yè)務(wù)接待、產(chǎn)品銷售等流程，同樣也屬于勞動(dòng)力高度密集的產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用AI所帶來的降本增效效應(yīng)也會(huì)更加顯著。加上金融行業(yè)在技術(shù)方面的嘗試更加積極，大量金融機(jī)構(gòu)都擁有自己的技術(shù)研發(fā)部門，使得整個(gè)行業(yè)在接納AI賦能上擁有更好的基礎(chǔ)，不需要長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)教育。

如此一來，金融產(chǎn)業(yè)自然成為了AI產(chǎn)業(yè)化的重要陣地，在2019年同樣也是如此。

從核驗(yàn)開始，AI打通金融之渠

總的來說，2019年金融產(chǎn)業(yè)AI落地發(fā)展還是在良好的基礎(chǔ)上平穩(wěn)運(yùn)行。相信很多人也能直觀地感受到，即使作為單純的C端用戶，也能深刻地感知到技術(shù)變革所帶來的便利。

從金融的前臺(tái)業(yè)務(wù)來講，“核驗(yàn)”幾乎是一個(gè)必須的環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)包括了人、票據(jù)、證件等多種信息的確認(rèn)。無非用來應(yīng)對(duì)我們所熟知的“證明你是你本人”一類的問題，但往往就是這些問題，占據(jù)了金融產(chǎn)業(yè)的大量勞動(dòng)力。

從技術(shù)角度來看，解決這些問題并不復(fù)雜。通過人臉活體檢測(cè)、OCR識(shí)別、圖像識(shí)別模型等，就能滿足核驗(yàn)過程中的去人工化要求。這樣一來很多業(yè)務(wù)的辦理都可以遠(yuǎn)程執(zhí)行，只需在手機(jī)端拍照上傳即可。

但金融行業(yè)應(yīng)用AI完成核驗(yàn)問題的難點(diǎn)，并不在于單純的技術(shù)能力上。

首先從金融行業(yè)的特征來說，其對(duì)于數(shù)據(jù)安全和隱私問題的要求天然要比其他行業(yè)更高。像今年年末工信部嚴(yán)查App數(shù)據(jù)授權(quán)，下架了大量銀行、金融產(chǎn)品App，很多都是從數(shù)據(jù)安全角度考慮。另一方面，正如前文所說，金融行業(yè)的數(shù)字化、信息化基礎(chǔ)相對(duì)其他行業(yè)更加完善。尤其當(dāng)銀監(jiān)會(huì)在《中國(guó)金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中提出：截至“十三五”末期，銀行業(yè)面向互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的重要信息系統(tǒng)全部遷移至云計(jì)算架構(gòu)平臺(tái)，其他系統(tǒng)遷移比例不低于60%。在2016年到2017年間，金融行業(yè)中出現(xiàn)了普遍的上云風(fēng)潮。

當(dāng)金融行業(yè)已經(jīng)擁有了云化基礎(chǔ)，對(duì)于數(shù)據(jù)安全的要求又相對(duì)較高時(shí)，AI應(yīng)用的難點(diǎn)就從技術(shù)能力變成了部署方式。對(duì)于其他行業(yè)來說，可能直接對(duì)接API就能應(yīng)用上人臉識(shí)別、文字識(shí)別等模型，但對(duì)于金融行業(yè)來說這種部署模式可能還相對(duì)粗糙。

于是在2019年中，整個(gè)行業(yè)顯著趨勢(shì)主要有兩個(gè)，一個(gè)是技術(shù)服務(wù)者調(diào)整自己的云化方案，通過私有云、混合云等多種部署，滿足金融行業(yè)的特殊需求，與原有數(shù)字化基本盤形成流暢的對(duì)接。另一個(gè)是金融機(jī)構(gòu)選擇自己研發(fā)或采購(gòu)技術(shù)，對(duì)自身云平臺(tái)的能力進(jìn)行AI更新。

或許是金融行業(yè)對(duì)于AI技術(shù)的攻克變得更加高效，又或許是技術(shù)企業(yè)的服務(wù)意識(shí)不斷增強(qiáng)?？傊@兩種趨勢(shì)給金融行業(yè)應(yīng)用AI帶來了巨大的推助力，我們可以看到在“核驗(yàn)”這一環(huán)節(jié)中，大多數(shù)銀行、互金類產(chǎn)品都能實(shí)現(xiàn)依靠人臉識(shí)別、圖像識(shí)別的身份核驗(yàn)，完成遠(yuǎn)程網(wǎng)上開戶等工作，也因此減少了身份冒用、證件冒用等方面的風(fēng)險(xiǎn)。

金融AI 2019：寫出加分題

我們之所以要強(qiáng)調(diào)2019年中金融行業(yè)突破了AI部署的難題，是因?yàn)檫@一舉動(dòng)如同打通水渠，帶來的絕不僅僅是幾個(gè)識(shí)別算法，而是讓大量技術(shù)有了源源不斷流入良田的可能性。

于是我們可以看到，除了核驗(yàn)這一最通用和普遍的場(chǎng)景之外。金融行業(yè)在2019年還進(jìn)行了更多的嘗試，這些嘗試并不同于以往“摩根大通利用AI管理基金”這樣偏于噱頭和實(shí)驗(yàn)性的行為，而是更接近于提升實(shí)際效益和開拓新的商業(yè)場(chǎng)景。

其中最典型的有智能客服。客服部門作為各行各業(yè)中普遍化的勞動(dòng)密集部分，作為被AI“針對(duì)”的首要目標(biāo)也是自然。但在金融行業(yè)不同的是，智能客服不僅僅被作用普通產(chǎn)品推銷、售后咨詢等流程，還大量的被應(yīng)用在催收這一環(huán)節(jié)里。

如果以智能客服坐席與普通員工人數(shù)對(duì)比計(jì)算“含AI量”，我們很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)催收公司的“含AI量”是金融企業(yè)中最高的。原因就是催收工作高度依賴電話聯(lián)系，通過智能客服與用戶對(duì)話，再利用大數(shù)據(jù)分析用戶語音并進(jìn)行分類，輔助員工進(jìn)行決策，針對(duì)不同類型用戶提出不同的策略。不僅提升效率，也讓整個(gè)工作流程有更高的穩(wěn)定性和可控性?？梢哉f是徹底改變了催收工作的運(yùn)行模式。

又比如在這個(gè)監(jiān)管唱重頭戲的年份，AI輔助金融監(jiān)管也開始了種種嘗試，出現(xiàn)了Regtech——監(jiān)管科技這一名詞。

在監(jiān)管科技中，多種類的AI技術(shù)被綜合應(yīng)用。像是澳大利亞證券及投資委員會(huì)(ASIC)和新加坡貨幣當(dāng)局正在應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析可被用于交易軌跡的異常識(shí)別。上交所則應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)投資者的信息進(jìn)行搜集建模，以識(shí)別出違法違規(guī)用戶。東京證券交易所也利用的日立的“日立AI技術(shù)”來識(shí)別市場(chǎng)操縱等不法行為。

總之監(jiān)管科技的應(yīng)用，讓AI不僅僅用作提升單一企業(yè)的效益，更參與防范金融的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。尤其尤其可以讓監(jiān)管滯后這個(gè)一直扼住金融行業(yè)咽喉的情況得以緩解。

最后還有場(chǎng)景的創(chuàng)新。

有趣的是，2019年很多技術(shù)企業(yè)對(duì)于金融行業(yè)的改造已經(jīng)不滿足于虛擬的數(shù)字層面，而開始著手接觸現(xiàn)實(shí)空間。騰訊、京東等企業(yè)都推出了類似于“金融無人艙”的概念，將人臉識(shí)別、語音交互等技術(shù)通過麥克風(fēng)陣列、智能攝像頭等方式部署在端側(cè)。

通過端側(cè)部署，可以通過統(tǒng)一的硬件配置，讓技術(shù)模型不再需要面對(duì)因移動(dòng)端設(shè)備多樣化而提升魯棒性的麻煩。像是因?yàn)椴煌O(shè)備前置攝像頭配置不同，用戶所處環(huán)境也會(huì)影響光線。因此人臉核驗(yàn)、證件核驗(yàn)的識(shí)別算法都要提升魯棒性。但整體化的硬件配置，就不再需要擔(dān)心這些問題。

同時(shí)類似“無人艙”概念的出現(xiàn)，繞過銀行App這一入口，把AI的接觸點(diǎn)直接搬到了線下，讓很多不習(xí)慣使用App的用戶，在線下也能與AI能力相遇，不僅減輕了人工負(fù)擔(dān)，也讓業(yè)務(wù)管理更加統(tǒng)一化。

以上種種只是示例，實(shí)際在2019年中，金融AI不論從普及還是創(chuàng)新都是非常密集的。在IDC出具的《中國(guó)AI落地白皮書》中也提到，金融產(chǎn)業(yè)對(duì)于AI的應(yīng)用最為積極，不論項(xiàng)目落地?cái)?shù)量還是成熟度也相對(duì)更高。這位優(yōu)等生做完基礎(chǔ)題又做加分題，總之給出了一份很是優(yōu)秀的答卷。

結(jié)束語

看到金融產(chǎn)業(yè)AI化在2019年所獲得的成績(jī)，我們似乎也看到了一條在其他產(chǎn)業(yè)中也有可能出現(xiàn)的發(fā)展路徑，AI對(duì)于產(chǎn)業(yè)的作用，就是這樣從一幀幀畫面的圖像識(shí)別，再到對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的徹底改造，甚至在更高層的監(jiān)管、發(fā)展問題上做出貢獻(xiàn)。

雖然這一年中，我們?nèi)匀荒芸吹紸I在金融產(chǎn)業(yè)中鬧出了不少“笑話”，像是很多銀行的智能電話客服依然傻fufu的聽不懂人話，或者是總有些小貸企業(yè)披著AI區(qū)塊鏈量子計(jì)算的皮賣P2P產(chǎn)品，但磕磕絆絆中，我們?nèi)栽谧呦蛳Ｍ?/p>

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