全球聚焦：人工智能的應(yīng)用有哪些（人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景）

2023-02-15 15:15:11來源：互聯(lián)網(wǎng)

據(jù)「AI 應(yīng)用前沿」長期的行業(yè)觀察，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和作用如下：

智能信貸

(資料圖片)

信貸是銀行業(yè)的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景。其中，審批效率有限是傳統(tǒng)金融信貸服務(wù)中長期存在的痛點(diǎn)。隨著大眾金融消費(fèi)觀念的逐步變化，小額高頻的信貸服務(wù)需求正逐步成為一大趨勢(shì)。而隨著人工智能技術(shù)與金融科技的發(fā)展，信貸服務(wù)也逐漸向著高效的運(yùn)作模式轉(zhuǎn)變。如移大數(shù)據(jù)征信、基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型、通過拍照、視頻、移動(dòng)終端數(shù)據(jù)同步等手段核實(shí)客戶信息等智能技術(shù)的應(yīng)用都在提升信貸服務(wù)的效率和效果。

智能反洗錢

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展與技術(shù)的迭代更新，洗錢犯罪同樣“與時(shí)俱進(jìn)”，隨著新技術(shù)與場(chǎng)景變的更加隱蔽，且成本與風(fēng)險(xiǎn)日益降低。犯罪網(wǎng)絡(luò)化、專業(yè)化、國際化的趨勢(shì)愈發(fā)明顯，而洗錢犯罪的模式也愈發(fā)復(fù)雜。在此趨勢(shì)下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型、專家系統(tǒng)等人工智能技術(shù)對(duì)反洗錢工作帶來了新的進(jìn)展，尤其在“知曉客戶（Know Your Customer)”方面能夠避免重復(fù)勞動(dòng)，加速審核流程，并加強(qiáng)交易監(jiān)控的工作效率。

自動(dòng)化理賠

保險(xiǎn)服務(wù)的理賠流程效率緩慢是行業(yè)中長期存在的痛點(diǎn)，概因理賠所牽扯到的文件審閱和審核步驟繁多，效率低下。人工智能在保險(xiǎn)賠付中的各項(xiàng)場(chǎng)景已存在大量應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等技術(shù)能夠在理賠過程中加速身份認(rèn)證、定損等工作。而自然語言處理技術(shù)能夠自動(dòng)化掃描并讀取文件內(nèi)容，大幅提高理賠，審查等工作中的數(shù)據(jù)審核效率。

保險(xiǎn)定制化

由于傳統(tǒng)保險(xiǎn)模式存在信息不對(duì)稱的現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)，在用戶需求難以滿足的同時(shí)制約了保險(xiǎn)公司的盈利水平。基于人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的多維度利用，保險(xiǎn)公司能夠結(jié)合人的生活習(xí)慣、年齡、健康記錄，投保經(jīng)歷等信息挖掘投保人的偏好和需求，并設(shè)計(jì)具有針對(duì)性的產(chǎn)品與保險(xiǎn)方案，從而提供個(gè)性化的服務(wù)。

保險(xiǎn)反欺詐

保險(xiǎn)理賠案件中往往涉及大量信息，如查看信息、保單信息、出現(xiàn)信息等等。傳統(tǒng)保險(xiǎn)賠付流程對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)依賴較高，容易被慣性思維所誤導(dǎo)，無法做到對(duì)案件中所有信息進(jìn)行有效分析。機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計(jì)算等人工智能技術(shù)能夠?qū)ΜF(xiàn)場(chǎng)照片、證件信息、車輛信息、票據(jù)等不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)組合關(guān)系分析，從而形成欺詐判斷模型。這樣學(xué)習(xí)形成的模型不但可以對(duì)已知詐騙手段進(jìn)行識(shí)別，還能夠在一定程度上預(yù)測(cè)新型的詐騙手段。

智能投顧

隨著人工智能應(yīng)用和金融科技在此領(lǐng)域中逐漸展露頭角，“智能投顧”的概念也在行業(yè)中愈發(fā)流行。在此基礎(chǔ)上，國內(nèi)外金融界對(duì)于人工智能在財(cái)富管理的應(yīng)用上存在著不同的偏好。以美國為代表的境外市場(chǎng)目前傾向于利用人工智能技術(shù)來識(shí)別財(cái)富投資的機(jī)會(huì)。其典型應(yīng)用便是通過分析如網(wǎng)站數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、地理定位，甚至衛(wèi)星定位等另類數(shù)據(jù)來輔助分析投資方向，發(fā)掘哪家股票值得投資。而國內(nèi)的發(fā)展路徑則更傾向于利用人工智能來優(yōu)化客戶的用戶畫像，從客戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的主觀承受意愿及客觀風(fēng)險(xiǎn)承受能力等信息進(jìn)行綜合、動(dòng)態(tài)的評(píng)估，以定制客制化的投資組合。

此外，基于人工智能技術(shù)所開發(fā)的自動(dòng)交易功能也為投資管理提供了極大的助力。由于自動(dòng)交易對(duì)投資策略的執(zhí)行效率和成本控制工作都能帶來顯著提高，甚至在一定程度上提高投資組合的收益。在此趨勢(shì)下，越來越多的交易員已經(jīng)被機(jī)器所取代。

異常交易識(shí)別

傳統(tǒng)的交易驗(yàn)證過程中需要中臺(tái)的控制人員對(duì)比交易價(jià)格與市場(chǎng)基準(zhǔn)價(jià)格，從而決定該筆交易是否存在異常。然而，由于市場(chǎng)流動(dòng)性、交易時(shí)間、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等因素的影響使得交易驗(yàn)證工作更加復(fù)雜化，且難以高效實(shí)施。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中大量異常記判斷的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得識(shí)別異常交易行為的能力，最終輔助控制人員以大幅提高交易驗(yàn)證的效率。

智能客服

客服場(chǎng)景存在于銀行、信貸、保險(xiǎn)等多個(gè)金融服務(wù)領(lǐng)域。考慮用戶致電客服中心所詢問的問題存在重復(fù)性、客服人員的服務(wù)效率存在客觀極限，通過聊天機(jī)器人取代人類客服進(jìn)行用戶引導(dǎo)和基本問題解答是現(xiàn)金金融行業(yè)十分流行的趨勢(shì)。基于自然語言處理技術(shù)和語音識(shí)別等技術(shù)，聊天機(jī)器人能夠全年24 小時(shí)無間斷為理論上所有客戶提供服務(wù)，極大程度上環(huán)節(jié)客服中心的效率及成本壓力。

互聯(lián)網(wǎng)支付

傳統(tǒng)的金融支付服務(wù)主要借助銀行中間業(yè)務(wù)來為客戶辦理收款、付款其他相關(guān)委托事項(xiàng)。而在近幾年互聯(lián)網(wǎng)的急速發(fā)展下，像支付寶、財(cái)付通等由第三方機(jī)構(gòu)提供的支付業(yè)務(wù)開始在市場(chǎng)上急速流行，并很快成為金融支付服務(wù)中的重要成分。在此趨勢(shì)下，傳統(tǒng)銀行和電商以及電信運(yùn)營商等機(jī)構(gòu)正在紛紛投入互聯(lián)網(wǎng)支付的熱潮，與第三方支付企業(yè)共同形成了當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)支付的業(yè)態(tài)格局。其中，智能語音支付、人臉支付等基于人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)開始逐漸展露頭角。

流程自動(dòng)化平臺(tái)

隨著金融行業(yè)的數(shù)字化趨勢(shì)，流程自動(dòng)化平臺(tái)能夠移除大量重復(fù)的、可復(fù)制的、及擁有規(guī)律性的任務(wù)以幫助運(yùn)功提升效率。

由于該技術(shù)在整合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、核對(duì)驗(yàn)證信息、業(yè)績監(jiān)控管理等任務(wù)領(lǐng)域的實(shí)用性，使其在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、財(cái)務(wù)分析、信息審核等金融行業(yè)常見的業(yè)務(wù)流程中得以應(yīng)用。

典型的案例比如：1、工商銀行開發(fā)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提升業(yè)務(wù)處理效率

具備四大特征，即：一站式建模能力、高性能運(yùn)算和模型自學(xué)習(xí)能力、分布式框架及異構(gòu)資源調(diào)度能力，以及靈活可拓展及可復(fù)用的服務(wù)能力。

其中，一站式建模能力主要通過平臺(tái)提供的全流程IDE 為業(yè)務(wù)人員、應(yīng)用開發(fā)人員提供自動(dòng)、靈活、可控的模型構(gòu)建工作站，降低AI 在全行業(yè)的使用門檻。模型自學(xué)習(xí)能力則集成了開源機(jī)器學(xué)習(xí)/ 深度學(xué)習(xí)框架，以支持業(yè)務(wù)人員自動(dòng)觸發(fā)模型自學(xué)更新，持續(xù)優(yōu)化AI 模型并提升應(yīng)用效果。分布式框架和異構(gòu)資源調(diào)度能提供高性能、可伸縮的實(shí)時(shí)預(yù)估框架，支持智能服務(wù)的灰度發(fā)布、服務(wù)能力隨交易量自動(dòng)伸縮等。

最后，該AI平臺(tái)可拓展及可復(fù)用的服務(wù)能力能夠支持多算法的模型訓(xùn)練和評(píng)估，提供二次開發(fā)工具包，并支持計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等應(yīng)用的可復(fù)用服務(wù)，多面支持風(fēng)險(xiǎn)管理、智能客服等領(lǐng)域的AI 應(yīng)用。

2、荷蘭國際集團(tuán)借助智能交易決策輔助工具，提供交易最優(yōu)報(bào)價(jià)

荷蘭國際集團(tuán)針對(duì)債券交易場(chǎng)景部署了智能交易決策輔助工具，Katana。Katana 會(huì)針對(duì)每筆交易的相關(guān)信息并對(duì)比歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將結(jié)果可視化，以直觀圖表形式呈現(xiàn)給交易員。與現(xiàn)在流行的“自動(dòng)化交易”不同，Katana 的作用主要用于輔助人類員工，加速?zèng)Q策制定的效率與效果，而非以徹底自動(dòng)化的形式取代人類交易員。伴隨Katana 的分析能力，荷蘭國際集團(tuán)的交易員能夠節(jié)省大部分消耗在信息篩選和分析工作上的時(shí)間，以更高效的方式使用它們的專業(yè)知識(shí)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)來在每次交易行為中為客戶提供最優(yōu)的報(bào)價(jià)。

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