文：愛(ài)發(fā)呆的小敏同學(xué)
圖片來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
一、 金融服務(wù)深度和廣度亟待提升，智能應用需求將呈爆發(fā)式增長(cháng)
央行副行長(cháng)范一飛曾提出，金融科技是彌合數字?zhù)櫆?、解決發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題的重要手段，要不斷提升服務(wù)深度、廣度和溫度，讓守正向善的科技創(chuàng )新成果更多更公平惠及全體人民。在國家大力發(fā)展智能金融、普惠金融的政策引導下，金融機構亟需借助以人工智能為代表的新興技術(shù)不斷拓展金融服務(wù)的半徑和輻射范圍，觸達長(cháng)尾客戶(hù)；同時(shí)在“以客戶(hù)為中心”的新經(jīng)營(yíng)觀(guān)念驅動(dòng)下，金融機構需要通過(guò)金融科技重塑客戶(hù)旅程、滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求。
提升金融服務(wù)廣度、深度已然是金融業(yè)發(fā)展趨勢，在政策引導、內生發(fā)展需求、技術(shù)創(chuàng )新的多方驅動(dòng)下，金融機構對智能應用的需求將呈爆發(fā)式增長(cháng)。
1.政策陸續出臺，智能、普惠是金融科技重點(diǎn)發(fā)展方向
近年來(lái)，國家宏觀(guān)政策、行業(yè)標準規范陸續出臺，推動(dòng)AI在金融領(lǐng)域的快速發(fā)展。
《新一代人工智能發(fā)展規劃》提出要發(fā)展智能金融，創(chuàng )新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)。《金融科技發(fā)展規劃（2022-2025年》將“智慧為民”作為金融科技發(fā)展的基本原則，明確提出要全面推進(jìn)人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域深化應用，實(shí)現金融服務(wù)全生命周期智能化。奠定了未來(lái)幾年銀行金融科技發(fā)展的方向。《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見(jiàn)》提出要推動(dòng)數據治理、營(yíng)銷(xiāo)、交易、服務(wù)、風(fēng)控、運維等智能化發(fā)展，豐富智能場(chǎng)景。
金融作為典型的強政策導向型行業(yè)，在政策驅動(dòng)下未來(lái)幾年金融機構對智能應用的部署需求將大大提高。
隨著(zhù)數字化給金融客戶(hù)的需求及行為模式帶來(lái)翻天覆地的變化，金融機構的經(jīng)營(yíng)理念已經(jīng)從“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶(hù)為中心”轉變，亟需將AI深度融合金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程、解決信息不對稱(chēng)，以低成本高效服務(wù)廣大客戶(hù)，同時(shí)將優(yōu)質(zhì)的服務(wù)固化下來(lái)，以可復制的智能服務(wù)滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求，提升客戶(hù)忠誠度。
自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程，高效服務(wù)海量客戶(hù)。金融機構可利用AI技術(shù)將部分可重復、有規律可循的人工操作流程自動(dòng)化，提升操作精準度和服務(wù)效率，以低人工成本高效服務(wù)廣大客戶(hù)。例如在信用卡審批場(chǎng)景，利用RPA技術(shù)進(jìn)行客戶(hù)信息收集、調查，并根據客戶(hù)資質(zhì)的設定參數做出下卡決定，大幅加快信用卡審批的速度。
解決信息不對稱(chēng)，覆蓋長(cháng)尾客戶(hù)。金融機構可利用AI將大數據、算法、計算能力高度融合，很大程度上解決數據孤島、大數據分析效率問(wèn)題，高效開(kāi)展業(yè)務(wù)和拓寬客戶(hù)群體。以智慧信貸為例，利用智能化模型融合多維度信息，解決中小企業(yè)融資過(guò)程中的信用判斷問(wèn)題，有效打通銀企資金融通的痛點(diǎn)堵點(diǎn)，形成規模效應，覆蓋廣大中小企業(yè)和C端客戶(hù)。
固化優(yōu)質(zhì)服務(wù)，滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求。金融機構可利用AI強大的算法以及大量的儲存數據，從大量的復雜數據中總結和發(fā)現經(jīng)驗，并固化下來(lái)形成可復制、智能化的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。如智能投顧、智能推薦、智能客服等，為客戶(hù)提供個(gè)性化的投資方案和產(chǎn)品推薦，實(shí)現“千人千面”。
當前，AI技術(shù)持續創(chuàng )新發(fā)展，為越來(lái)越多的金融場(chǎng)景落地提供技術(shù)支撐。機器學(xué)習、計算機視覺(jué)、生物特征識別、智能語(yǔ)言、知識圖譜、自然語(yǔ)言處理、RPA等技術(shù)已在金融領(lǐng)域廣泛應用，覆蓋智能營(yíng)銷(xiāo)、智能身份識別、智能客服、智能投顧、智能投研、智能理賠、智能風(fēng)控、智能合規、智能運營(yíng)九大金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
人工智能技術(shù)優(yōu)先級矩陣（資料來(lái)源：Gartner）
在十四五期間，復合式AI、計算機視覺(jué)、智能決策、深度學(xué)習、邊緣AI、生成式AI、以人為本的AI、智能應用、機器學(xué)習等技術(shù)將趨于成熟，并對企業(yè)的商業(yè)運作模式產(chǎn)生重大影響，帶來(lái)巨大的潛在收益。未來(lái)隨著(zhù)這些技術(shù)不斷成熟，以及新技術(shù)持續創(chuàng )新，將進(jìn)一步推動(dòng)AI與金融融合發(fā)展，豐富落地場(chǎng)景。
二、智能應用開(kāi)發(fā)面臨三大挑戰，規?；涞爻呻y題
盡管市場(chǎng)上對智能應用有著(zhù)海量需求，但Gartner數據顯示，只有53%的AI項目能夠順利從原型轉化為生產(chǎn)。其原因在于智能應用在開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨開(kāi)發(fā)周期長(cháng)、建模門(mén)檻高、人才缺口大三大挑戰，導致智能應用規?；涞爻呻y題。
在傳統的“煙囪式”開(kāi)發(fā)架構下，原有的軟硬件資源、已經(jīng)開(kāi)發(fā)的模型難以復用到相似的場(chǎng)景中，重復開(kāi)發(fā)造成計算資源、模型管理資源和運維管理資源的浪費，同時(shí)應用開(kāi)發(fā)迭代緩慢，從試點(diǎn)到投產(chǎn)平均用時(shí)長(cháng)達9個(gè)月，難以及時(shí)響應客戶(hù)快速變化的需求，業(yè)務(wù)敏捷響應度低。
AI模型從開(kāi)發(fā)到部署應用，是一個(gè)技術(shù)門(mén)檻高、流程復雜的過(guò)程。AI模型的全生命周期包括問(wèn)題定義、數據接入、數據處理、特征工程、模型訓練、模型評估及發(fā)布、模型管理等環(huán)節，其中特征工程、模型選擇、模型評估等環(huán)節高度依賴(lài)AI專(zhuān)家和數據科學(xué)家的經(jīng)驗和算法能力。灼識咨詢(xún)數據顯示，企業(yè)平均需要投入高達5億元用于內部開(kāi)發(fā)企業(yè)級AI應用（含持續維護、硬件采購及AI人才工資），使自行搭建AI模型的成本高企，阻礙了AI應用的落地。
企業(yè)的傳統信息化中臺普遍缺乏智能應用研發(fā)與部署的支撐能力，導致現有的AI應用研發(fā)模式主要還是依賴(lài)人力，而AI人才匱乏及高昂的人力成本，進(jìn)一步阻礙了智能應用的落地。據工信部人才交流中心的數據，我國AI人才供需比嚴重失衡，AI各技術(shù)方向崗位人才供需比低于0.4，預計有效人才缺口達30萬(wàn)。56.5%的算法研究崗和46.1%的應用開(kāi)發(fā)崗的單月薪酬達35k以上，人力成本高昂。
三、企業(yè)級AI中臺破解AI規?；y題，助力金融機構實(shí)現智能應用規?；涞?/span>
智能應用落地難，本質(zhì)在于A(yíng)I工程化能力不足。AI項目失敗率高且開(kāi)發(fā)周期長(cháng)，要使AI成為企業(yè)生產(chǎn)力，就需要通過(guò)AI工程化（DataOps、ModelOps和DevOps等）實(shí)踐來(lái)簡(jiǎn)化智能應用開(kāi)發(fā)生命周期，面向數據、算法、模型等要素形成完備易用的工具體系、標準化的研發(fā)運營(yíng)和管理體系，實(shí)現模型算法的可復用、可解釋、可重建，確保AI應用的高效研發(fā)和運作。
具體到金融行業(yè)，工程化平臺管理是推動(dòng)AI技術(shù)場(chǎng)景在金融行業(yè)快速落地的手段，是金融人工智能發(fā)展的重點(diǎn)方向。
AI中臺是企業(yè)AI能力的生產(chǎn)和集中化管理平臺，作為企業(yè)的智能中樞，能夠沉淀AI資產(chǎn)和能力，實(shí)現數據、算法、模型等要素的復用和流程化管理，同時(shí)自動(dòng)化建模流程，解決企業(yè)在智能應用開(kāi)發(fā)過(guò)程中的數據管控、人員協(xié)同、敏捷交付、產(chǎn)品測試、運營(yíng)迭代等問(wèn)題，支撐智能應用快速研發(fā)和高效部署，真正破解AI規?；y題。
AI 中臺是模塊化、標準化的平臺工具，可整合、沉淀、共享、復用AI模型、樣本、算法、能力等核心資產(chǎn)，克服傳統“煙囪式”業(yè)務(wù)架構導致的資源重復建設、數據流通壁壘等瓶頸，依托高效生產(chǎn)、靈活組織、便捷獲取的全鏈條服務(wù)能力，提供覆蓋研發(fā)部署運維等全生命周期一站式解決方案，助力金融機構敏捷開(kāi)發(fā)智能應用。
據愛(ài)分析數據，AI中臺通過(guò)沉淀標準化模型，使新場(chǎng)景能夠復用已有的模型經(jīng)驗解決80%的業(yè)務(wù)需求，并將新場(chǎng)景AI應用的開(kāi)發(fā)效率提升30%以上。以某國有銀行為例，在搭建機器學(xué)習平臺后，項目研發(fā)落地速度加快了一倍，新場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)部署僅需要一個(gè)月。
利用機器學(xué)習和深度學(xué)習技術(shù)，AI中臺可幫助金融機構將模型構建與訓練的研發(fā)過(guò)程自動(dòng)化（如圖），擺脫以往AI生產(chǎn)需要諸多經(jīng)驗、難以快速落地的約束，讓不懂算法的數據工程師也能夠基于中臺通過(guò)托拉拽建模方式建立AI模型，大幅降低建模門(mén)檻、節約人力成本；同時(shí)有利于金融機構將精力聚焦在應用場(chǎng)景的探索上，加速AI技術(shù)與金融行業(yè)融合的廣度和深度，提升AI應用的價(jià)值。
AI中臺實(shí)現AI建模流程自動(dòng)化
AI中臺架構圖
四、銀行積極打造企業(yè)級AI中臺，合作共建模式備受青睞
據麥肯錫估計，AI 技術(shù)每年可為全球銀行業(yè)創(chuàng )造高達1萬(wàn)億美元的增量?jì)r(jià)值。目前越來(lái)越多的銀行業(yè)領(lǐng)軍者開(kāi)始把智能、智慧作為金融科技發(fā)展的重要方向，并通過(guò)打造全行級AI中臺以系統性方法部署智能應用。
從工商銀行的ECOS工程（S代表智慧智能）、農業(yè)銀行的iABC戰略（i代表智能化），到郵儲銀行的SPEED信息化戰略（S代表智慧）、交通銀行的POWER發(fā)展愿景（W代表智能），智慧、智能已然是金融科技戰略的高頻詞匯，也是銀行金融科技發(fā)展的重要方向。
目前，六大國有行及部分全國股份行紛紛打造并推廣AI中臺/平臺（如表），支撐智能應用的快速孵化，或將帶來(lái)一輪建設潮。
如工行的工銀圖靈平臺集算力、數據、開(kāi)發(fā)、智能算法、智能服務(wù)、智能應用于一體，推動(dòng)500余個(gè)場(chǎng)景的智能化建設。建行的人工智能平臺累計支撐617個(gè)應用場(chǎng)景，并已升級至云原生架構。中行的中銀大腦廣泛應用于智能運營(yíng)、智能營(yíng)銷(xiāo)、智能投資、智能風(fēng)控等業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
此外還有郵儲銀行的郵儲大腦，農行的金融大腦（雅典娜AI平臺），交行、民生、平安的AI中臺等，遍地開(kāi)花。
金融機構AI中臺建設情況
數字化時(shí)代的金融競爭是平臺與生態(tài)之間的競爭，銀行要快速落地以及全面提升新技術(shù)平臺的能力需要突破一系列技術(shù)與標準障礙，目前極少有銀行能夠獨立構建應對數字化的AI能力和生態(tài)，借助外力成為必然。
各類(lèi)廠(chǎng)商積極進(jìn)軍AI中臺領(lǐng)域，意在搶占市場(chǎng)高地。其中AI垂直廠(chǎng)商（第四范式）、互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)（百度智能云）在金融領(lǐng)域競爭優(yōu)勢明顯，AI技術(shù)領(lǐng)先、服務(wù)優(yōu)質(zhì)、自主可控是其解決方案的共同優(yōu)勢。
目前，AI垂直廠(chǎng)商、互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)、銀行科技子公司、銀行主流IT廠(chǎng)商積極布局AI中臺解決方案市場(chǎng)。
AI垂直廠(chǎng)商：以第四范式為代表。第四范式于2016年7月發(fā)布AI領(lǐng)域首個(gè)面向應用者的開(kāi)發(fā)平臺——先知?！跋戎笔侨鞒?、低門(mén)檻AI應用開(kāi)發(fā)與上線(xiàn)平臺，通過(guò)建模功能強大、標準化、模塊化的全棧AI開(kāi)發(fā)與上線(xiàn)能力，幫助客戶(hù)快速實(shí)現AI應用規?；涞?。
互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)：包括百度智能云、阿里云、華為云、騰訊云等。百度智能云的AI中臺是企業(yè)級AI基礎設施，可實(shí)現AI資產(chǎn)的共建共享、敏捷的智能應用開(kāi)發(fā)；阿里云機器學(xué)習平臺PAI、騰訊云Ti平臺、華為ModelArts則屬于開(kāi)放式AI平臺，面向開(kāi)發(fā)者和企業(yè)提供一站式AI應用開(kāi)發(fā)服務(wù)，廣泛應用于金融、工業(yè)、教育、制造等行業(yè)場(chǎng)景。
銀行系科技子公司：興業(yè)數金推出了針對金融行業(yè)的可視化AI開(kāi)發(fā)平臺；金融壹賬通2019年5月發(fā)布Gamma O平臺，為金融行業(yè)提供集數據一體化平臺、技術(shù)中臺、AI中臺為基座,業(yè)務(wù)中臺框架和規范為支撐的開(kāi)放平臺體系。
銀行主流IT廠(chǎng)商：目前還處于起步階段，但近年來(lái)呈加速態(tài)勢。神州信息2021年8月發(fā)布企業(yè)級金融A(yíng)I中臺解決方案——金融超腦Sm@rtFSB，并通過(guò)研發(fā)投入持續打磨，宇信科技斥資5.79億打造基于人工智能技術(shù)的智能分析及應用平臺項目，潤和軟件的IoT&AI 人工智能能力平臺正處于在研階段，目前研發(fā)進(jìn)度已達50%。
四類(lèi)廠(chǎng)商推出的AI中臺/平臺解決方案
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