精品色婷婷亚洲综合看片_ 智能金融顛覆行業(yè)，中小金融機構未來(lái)何去何從？

文 | 吳昊

全球資本市場(chǎng)獨立研究者，看懂經(jīng)濟特約作者（ta已經(jīng)入駐看懂App小程序，關(guān)注他可來(lái)看看懂App小程序）

1956年，美國達特茅斯河邊，一群年輕的科學(xué)家在為期一個(gè)月的小型學(xué)術(shù)沙龍中，創(chuàng )造出日后影響我們生活方方面面的技術(shù)新名詞——人工智能。

60年后，各國高舉AI政策大旗，資本紛紛入場(chǎng)，于是人工智能隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崛起而廣泛普及，釋放出巨大的商業(yè)應用價(jià)值。從手機里的AI美顏相機，到陪你聊天的智能音箱，再到對著(zhù)鏡頭眨眨眼就能完成付款的智能支付系統，人工智能這些年走進(jìn)我們的生活，同時(shí)，也成為普羅大眾的日常談資。

AI的應用何止于衣食住行。過(guò)去三十年是中國金融業(yè)的大發(fā)展時(shí)期，銀行、證券公司、保險公司、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)等陸續出現，股票、基金、期貨等金融產(chǎn)品更是變得越來(lái)越普惠，個(gè)人的存款、貸款，企業(yè)的發(fā)債、上市，都離不開(kāi)金融機構與金融市場(chǎng)。但金融業(yè)始終有解決不完的痛點(diǎn)，效率、人力成本、信息不對稱(chēng)、風(fēng)險等等，而這一切都在悄然地被人工智能改善，并孕育出了新名詞——智能金融（AiFinance）。

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一、智能金融的誕生

智能金融是人工智能技術(shù)與金融業(yè)的有機結合，利用AI協(xié)助，解決金融業(yè)態(tài)中，長(cháng)期存在并無(wú)法用人力資本來(lái)解決的問(wèn)題。

《中國智能金融發(fā)展報告（2019）》指出，智能金融是指人工智能技術(shù)與金融業(yè)深度融合的新業(yè)態(tài)，是用機器替代和超越人類(lèi)部分經(jīng)營(yíng)管理經(jīng)驗與能力的金融模式變革。智能金融是金融科技發(fā)展的高級形態(tài)，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著(zhù)未來(lái)發(fā)展趨勢，并已成為金融業(yè)的核心競爭力。

原證監會(huì )主席肖剛高度認可智能金融，他說(shuō)智能金融根本性地顛覆了金融生產(chǎn)效率。

在了解智能金融的實(shí)例之前，筆者先為大家解析一下“什么是人工智能”。

人工智能是計算機科學(xué)的產(chǎn)物。從19世紀英國數學(xué)家巴貝奇發(fā)明的第一臺類(lèi)計算機的分析機器，到1946年出現的世界上第一臺電子數值積分計算機ENIAC，再到如今的PC與移動(dòng)終端（手機/PAD），計算機的出現成就了今天的AI，它是AI技術(shù)得以實(shí)現的載體。

上世紀50年代，科學(xué)家圖靈在英國《心靈》雜志上發(fā)表了一篇名為《計算機與智能》（Computing Machinery and Intelligence）的文章，引發(fā)了人類(lèi)對于計算機是否應該具備智能的思考，文中提到的“模仿游戲”被后人定義為“圖靈測試”（在不相見(jiàn)的情況下，人機對話(huà)，人無(wú)法辨別對話(huà)者為機器即為通過(guò)圖靈測試）。并啟發(fā)了后來(lái)的麥肯錫、明斯基等一眾年輕科學(xué)家，而正是這一眾年輕的學(xué)者，在1956年達特茅斯會(huì )議上首次提出了人工智能的概念。

(圖片說(shuō)明：圖靈在《計算機器與智能》一文中提出模仿游戲，最終還被翻拍為電影，獲得奧斯卡提名)

行至今日，人工智能已經(jīng)走過(guò)64年光陰，但AI技術(shù)依舊延續了最主要的兩種路徑，即為模仿人腦思考的聯(lián)結主義，和將人類(lèi)已掌握的知識用專(zhuān)家系統記錄下來(lái)的符號主義，日后兩者更是發(fā)展為以機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎的經(jīng)驗主義，和以知識圖譜、專(zhuān)家系統為代表的理性主義。

自1956年至今，AI經(jīng)歷了三起兩落，每次高潮持續7-12年，低谷則長(cháng)達17年，而每一次高潮都分別由理性主義、經(jīng)驗主義主導。2006年，人工智能開(kāi)始從低谷爬升，那一年多倫多大學(xué)教授Jeff Hinton等知名學(xué)者們創(chuàng )造出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（深度學(xué)習）。2012年，海量數據的使用與計算機芯片算力的優(yōu)化，讓AI掀起主升浪。

2016——2017年，柯潔和李世石作為中韓圍棋界的高手，分別輸給Google的AlphaGo，這樣的歷史性瞬間將人工智能推向了第三次浪潮之巔，之后AI技術(shù)的應用從棋盤(pán)上走入我們的商業(yè)社會(huì )。

當下，人工智能的直接代表與體現是80年代崛起的機器學(xué)習。所謂機器學(xué)習就是通過(guò)海量數據結合計算機的統計學(xué)科中的模型、策略、算法，通過(guò)越發(fā)強大的計算能力（根據摩爾定律：當價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個(gè)月便會(huì )增加一倍，性能也將提升一倍），讓計算機具備在給出規則（監督學(xué)習）、不給出規則（無(wú)監督學(xué)習）以及給出部分規則（半監督學(xué)習）的情況下，自動(dòng)地產(chǎn)出結果的能力。

而在機器學(xué)習的基礎上，技術(shù)人員又通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的編制，行成深度學(xué)習技術(shù)，而通過(guò)借鑒經(jīng)濟學(xué)博弈論，強化學(xué)習（通過(guò)對機器決策結果的懲罰與獎勵優(yōu)化、更新模型參數）更是讓AlphaGo Zero在圍棋對戰中，甚至不費吹灰之力就戰勝了前版的AlphaGo。

在落地端，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）在圖像識別領(lǐng)域發(fā)力，機器的文字的處理（NLP/NLG自然語(yǔ)言處理/生成）技術(shù)在過(guò)去5年極大地進(jìn)步，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（RNN）打通了語(yǔ)音處理能力的仁通二脈。另外，更多的AI技術(shù)，如支持向量機器、長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )、生成式對抗網(wǎng)絡(luò )等等都開(kāi)始廣泛應用到商業(yè)社會(huì )的技術(shù)細節中。

（圖片說(shuō)明：用生成式對抗網(wǎng)絡(luò )GAN模型生成的梵高作品）

當代表人類(lèi)眼力的計算機視覺(jué)、代表聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)能力的自然語(yǔ)言處理/生成、語(yǔ)音處理技術(shù)有了長(cháng)足進(jìn)步之時(shí)，商業(yè)的落地就自然而然地成行了。

回到金融領(lǐng)域，當以上這些AI技術(shù)服務(wù)到金融業(yè)中的文字、圖像乃至于音頻信息的處理環(huán)節中，以及自動(dòng)化時(shí)，原本需要重人力資本所完成的大量復雜工作，機器就能易如反掌地操作，讓金融實(shí)操的效率大大提升。

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二、AI的金融業(yè)賦能術(shù)

筆者認為，智能金融早已體現在銀行、證券、保險等金融機構的方方面面。

以手機銀行的出現為例，用戶(hù)通過(guò)一個(gè)手機客戶(hù)端就實(shí)現網(wǎng)上支付、移動(dòng)支付、投資理財等工作。而在智能金融的助力下，這些功能變得更高效、更安全。

相比傳統的二維碼支付，基于計算機視覺(jué)技術(shù)的人臉識別支付不需要用戶(hù)拿出手機掃碼；資產(chǎn)管理端，你的資產(chǎn)交給機器打理，機器人智能投顧服務(wù)會(huì )根據你的資產(chǎn)規模、風(fēng)險偏好、投資目標等，篩選出最合適你的投資組合，同時(shí)，AI還能幫你做好風(fēng)險控制與管理，并幫助你維護好自己的信用；另外，當你不知道如何使用手機銀行時(shí)，智能的客服系統，讓你通過(guò)機器引導，更快的上手APP的新功能。

（圖片說(shuō)明：招行的智能投顧與螞蟻財富的智能理財助手）

手機銀行還會(huì )根據用戶(hù)的特點(diǎn)，定向、精準推送信息、金融產(chǎn)品及服務(wù)，幫你配對最近的線(xiàn)下網(wǎng)點(diǎn)。而對于銀行而言，財富管理需要的投資顧問(wèn)、柜臺服務(wù)、大堂經(jīng)理的引導服務(wù)等都被機器程序取代，大大節約了人力，并讓機器更隨時(shí)隨地與直接服務(wù)到用戶(hù)。

在線(xiàn)下銀行營(yíng)業(yè)部，我們看見(jiàn)了機器人大堂經(jīng)理，通過(guò)語(yǔ)音與用戶(hù)互動(dòng)，引導辦理業(yè)務(wù)；而銀行業(yè)務(wù)人員通過(guò)人工智能技術(shù)精準的獲取對公業(yè)務(wù)的用戶(hù)資料，更加精確地服務(wù)好用戶(hù)的投融資需求。

（圖片說(shuō)明：交通銀行某分行的機器人大堂經(jīng)理）

這些AI賦能術(shù)都提高了銀行服務(wù)的效率與質(zhì)量，實(shí)現“開(kāi)放銀行”從坐商到行商的概念，向未來(lái)銀行4.0的智能銀行邁進(jìn)。

AI在金融領(lǐng)域的應用還有很多案例。比如利用時(shí)空大數據識別中國光伏發(fā)電廠(chǎng)的項目，這能為國家、企業(yè)在可再生能源發(fā)展提供參考。長(cháng)期以來(lái)，中國光伏電站具體分布與規模并無(wú)精確數據參考，因此，長(cháng)期研究時(shí)空大數據的吳海山博士（現微眾銀行人工智能部門(mén)副總經(jīng)理）帶領(lǐng)團隊提出了一種新型的深度學(xué)習框架 SolarNet，通過(guò)對大規模高分辨率衛星圖像數據進(jìn)行分析，成功識別和測繪了中國超過(guò) 500 個(gè)光伏發(fā)電廠(chǎng)的分布地圖，總面積超2000平方公里，通過(guò)對這些數據進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。

多維度量化后的數據也能監測到中國光伏產(chǎn)業(yè)長(cháng)期的發(fā)展變化的細節，為這個(gè)政府補貼成長(cháng)的產(chǎn)業(yè)提供政策制定的新參考，并指導企業(yè)科學(xué)選址，提升投資回報。吳海山團隊通過(guò) AI 加衛星圖像數據分析的中國光伏發(fā)電廠(chǎng)分布的項目，對于國家政策制定、投資者以及光伏發(fā)電公司來(lái)說(shuō)都是有巨大參考意義的。

（可見(jiàn)數據交互頁(yè)面：https://ms.webank.com/moonshot-demo/solarnet-beta.html）

在證券、保險、資管等領(lǐng)域，AI在賦能于高頻程序化交易，知識圖譜輔助產(chǎn)品研發(fā)、精算、量化與人工智能交易策略等細分領(lǐng)域。同時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)與知識圖譜技術(shù)也在幫助金融業(yè)的文職人員（投行業(yè)務(wù)的承做、法務(wù)、財務(wù)等）審核與查驗相關(guān)的財務(wù)和法務(wù)文書(shū)，大大提升了效能。

而在風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)中，AI的魔力也同樣強大。

筆者以360金融的數據科學(xué)團隊為例，解釋互聯(lián)網(wǎng)信貸的技術(shù)風(fēng)控。

互聯(lián)網(wǎng)信貸大體分為貸前、貸中和貸后三個(gè)階段，每個(gè)階段都需要大數據與人工智能技術(shù)的參與。

貸前主要涉及用技術(shù)的方式判斷是否給借貸者授信，其中又分為反欺詐和信用風(fēng)險判斷兩大塊。反欺詐需要辨別出以騙款為目的黑色產(chǎn)業(yè)，在這方面，360金融的數據科學(xué)團隊通過(guò)構建關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，以知識圖譜等形式找出風(fēng)險點(diǎn)。

比如說(shuō)抱團欺詐，技術(shù)團隊就通過(guò)GPS的一個(gè)精度范圍內對借貸者與群體進(jìn)行分析，如果一個(gè)借款申請，出現在同一個(gè)地理位置，并且連接在同一個(gè)Wifi或者4G信號基站，就很有可能被判定為抱團欺詐風(fēng)險；另外，技術(shù)人員還參考手機聯(lián)系人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，如果同一批申請人存在相同的聯(lián)系人關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，可能也存在欺詐風(fēng)險。技術(shù)團隊還會(huì )維護黑中介電話(huà)號碼庫，通過(guò)關(guān)系網(wǎng)絡(luò )，鎖定與黑中介關(guān)聯(lián)上的人，并認作潛在的欺詐風(fēng)險。

在貸前的信用評分中，歷史數據作為有監督機器學(xué)習的測試數據集，將借貸人群區分為好人與壞人。之后，通過(guò)規則條件、用戶(hù)分層，用分類(lèi)器將用戶(hù)做信用分的區分，以拒絕低信用分的用戶(hù)，提供高額度給優(yōu)質(zhì)信用分用戶(hù)。貸中環(huán)節則需要動(dòng)態(tài)通過(guò)數據來(lái)調整用戶(hù)的貸款額度與利率，通過(guò)數據為互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)運營(yíng)提供策略。

最后的貸后，技術(shù)團隊通過(guò)機器學(xué)習輔助收款的過(guò)程，并通過(guò)機器學(xué)習模型判斷用戶(hù)還款能力，并將用戶(hù)分類(lèi)，比如容易收款的用戶(hù)、不容易收款的用戶(hù)，他們就會(huì )通過(guò)不同的運營(yíng)方式進(jìn)行催收。

在營(yíng)銷(xiāo)和運營(yíng)中，大型金融機構正在建立自己的數據中臺大腦。以平安集團為例，2013年就完成了數據平臺的建設，早期大數據平臺主要的應用還是做結構化數據的BI分析，之后逐漸建立起了完善的人工智能團隊及技術(shù)能力，并打造了集團智能化應用的核心引擎“平安腦”。用平安集團首席科學(xué)家肖京的話(huà)說(shuō)，人工智能技術(shù)賦能金融的益處是三提兩降：提效果、提效率、提用戶(hù)體驗、降風(fēng)險、降成本。

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三、中小微的AI未來(lái)

資本的退潮，宏觀(guān)經(jīng)濟形式的越發(fā)嚴峻，AI寒冬論的觀(guān)點(diǎn)越發(fā)引起人們的關(guān)注。

雖然在過(guò)去十多年，人工智能的理論沒(méi)有發(fā)生質(zhì)變與超越，但隨著(zhù)計算機算力（AI芯片，但也受到摩爾定律失效影響）以及大數據的加持，AI專(zhuān)家們開(kāi)始用工程的思維做優(yōu)化，讓AI在金融領(lǐng)域越發(fā)落地。雖然有人說(shuō)，AI的冬天來(lái)了，但AI賦能金融行業(yè)的路還很長(cháng)。要知道，截至目前，大量金融機構（尤其是中小金融機構）甚至還遠沒(méi)有完成智能金融的第一步——數字化（將數據結構化）。

回到宏觀(guān)大環(huán)境上，我們可以看到我國經(jīng)濟增速的下滑，以及金融周期頂部越來(lái)越近，所以，粗狂式的經(jīng)營(yíng)必將結束，未來(lái)AI技術(shù)賦能的意義必將是更深遠的。筆者認為，傳統大型金融機構通過(guò)AI技術(shù)人員的招聘與引入以及外部AI技術(shù)團隊的合作，已經(jīng)開(kāi)啟了智能金融之路。而相對資產(chǎn)價(jià)值較弱的金融機構，包括中小城商行、農商行，以及中小證券、期貨等公司，也必將經(jīng)歷一次智能金融的大浪淘沙。

目前，大量專(zhuān)門(mén)服務(wù)于金融、法律與醫療等高標準化行業(yè)的AI技術(shù)團隊獲得融資，開(kāi)始專(zhuān)注服務(wù)于金融機構的部分業(yè)務(wù)，同時(shí)，大型金融機構培育的技術(shù)團隊，因為多年的金融業(yè)數字化轉型的技術(shù)與經(jīng)驗積累，也開(kāi)始降維地服務(wù)中小微金融機構。這都為中小機構提供了戰略契機。盡管如此，疊加中國金融開(kāi)放的大背景，中小金融機構的智能金融之路依舊任重道遠。

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