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AI+ 金融:智能数据重构金融行业 | 特别关注
2018-06-11 15:06
来源:中国战略新兴产业
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  本文首发于2018年4月18日

  《中国战略新兴产业》

施鹏丽

  随着人工智能(AI)的飞速发展,我们进入到智能数据时代。而在金融领域,人工智能正逐渐深入到风控、保险、征信、贷款、资产配置、信息分析等多个领域。人工智能解构了金融业的商业逻辑。在征信数据透明化的情境下,投资者把握了更多的主动权,可以决定把钱借给谁,不借给谁,甚至以何种方式借。此外,在人工智能的冲击下,金融中介的身份不得不从撮合交易转变成金融服务提供商,谁能获得客户最大的满意,谁便能掌握更多的征信数据,用以巩固行业领先的地位。可以说,金融行业诞生以来的多种缺陷,被人工智能轻松化解。

  从国外到国内:人工智能的应用

  从全球范围来看,人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截至 2017 年 6 月,全球人工智能企业总数达到 2542 家,其中美国拥有 1078 家,占据 42%;中国排名第二,拥有 592 家,占据23%。目前,人工智能技术在金融领域的应用主要包括:信用评估/直接贷款、助理/个人金融、量化和资产管理、保险、市场研究/情绪分析、贷款催收、企业财务和费用报告、通用/预测分析以及监管,合规和欺诈识别领域等。

  在美国,无感知支付、行为数据收集、量化投资、基础设施简化是金融科技的发展重点。如美国一家基于手机行为数据发放小额贷款的公司 Branch,会通过手机收集登录应用的频率、手机充电的频率、在优惠时间打电话次数、一天步行距离、短信长度、通话时长和如何进入联系人列表的信息,并利用这些信息评估用户的信用等级。Branch 向用户提供的贷款均值为 30 美元,可以让出租车司机支付加油费,或者让水果零售商备货。根据借款人的信誉评级,Branch 对每笔通常期限为 3 周至 6 个月的贷款收取 6%-12% 的利息。

  在中国,人工智能行业基础条件已经具备,随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长,人工智能技术有望不断提升,机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇,预计到 2022 年,我国人工智能产业规模将达到 680 亿元。中国人工智能的快速发展,同样影响着中国金融业的发展。伴随着基于大数据的机器学习算法的发展以及语音识别、人脸识别、自然语言处理技术的日趋成熟,金融云、大数据风控、生物特征识别技术成为当下中国发展重点。

  一些金融机构也开始引入人工智能,2016 年我国银行业金融机构离柜交易金额超过 1500 万亿元,平均离柜率达到 84.3%。京东金融可以通过 App 采集到用户在整个使用中超过 120 个指标,通过收集用户的行为去判断此人是否为风险用户,实现用户的身份判定。这项技术已经大量应用于京东金融的反欺诈和防盗刷的场景之中。苏宁金融则基于 300 多台专用高性能服务器的风控阵列搭建了智能风控 CSI,该系统集成了包含苏宁生态圈亿级用户数据,月均扫描交易笔数 1388.87 万笔,可对每秒 3000 笔交易进行快速风判,每笔交易 100ms 内完成风判和处置决策。

  中国的优势在哪里?

  目前,无论是从规模、创新,还是在政府的重视程度上,中国“人工智能+金融”都拥有得天独厚的优势。

  首先是海量用户与数据。14 亿人口、7.24 亿手机网民,每天会产生海量的数据,对于人工智能行业来说,中国 AI 资源丰富。人工智能的发展离不开场景,而最丰富的场景在中国。

  其次是强劲的金融需求。对比美国,中国消费金融市场的渗透率比美国低、增长速度快且潜力巨大。预计未来国内消费信贷市场的复合增长率将达到28%,信用卡市场增长率达到 17%,中小微企业信贷增长率达到 11%。另一方面,金融服务线上渗透率的提升也会进一步驱动市场的增长。线上信贷用户的数量目前仅占到中国总人口的 13%,远低于美国目前 31% 的水平。预计到 2020 年,中国线上借贷市场的复合增长率将达到 60%,市场规模超过 40 万亿元。

  此外,开放包容的政策环境,也让中国金融 AI 发展插上了翅膀。从 2015 年开始,中国出台了多个支持人工智能的政策。2017 年 3 月,“人工智能”一词首次写入全国人大的政府工作报告。2017 年 7 月 20 日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,也将 AI 上升到国家战略高度,为中国的 AI 描绘了美丽前景—到 2030 年,实现中国 AI 理论、技术和应用总体达到世界领先水平。

  就零售金融产业链和价值链来看,美国在信息处理、征信、风险评估、资金供给、供求、产品等方面都较为完善,而中国基础设施不够完善,金融机构不够成熟,老百姓也缺乏金融知识,这恰恰给金融科技公司提供了创新的空间,给中国金融提供了弯道超车的机会。

  近年来,中国人工智能的理论、技术、应用逐渐向世界领先靠拢。在深度学习、语音识别、视觉识别等研究领域,中国正超过美国走向领先地位;在网络购物、移动支付、共享经济等应用领域,已经走在了世界前列。日本央行发布的报告显示,在实体店使用手机支付的人所占比例方面,日美德为 2%-6%,而在中国,高达 98% 的人表示“3 个月内使用过手机支付”。这为中国发展大数据金融奠定了技术支持。

  值得关注的是,人工智能和金融科技项目投资热度持续高涨。2012-2016 年,我国人工智能投资额和投资次数不断上升,2016 年,我国的人工智能投资金额 16.6 亿美元,投资次数 285 次。据有关统计,截至 2017 年 8 月 31 日,国内智能金融公司中 125 家获得融资,累积融资额已经超过 250 亿元。中国政府也释放出强烈的信号,承诺在 2018 年之前投资 150 亿美元,来推动人工智能领域的发展。

  AI+ 金融:下一个应用场景

  金融业是人工智能最好的一个应用行业,尤其是身份认证、风险控制、洞察运营或个性化运营。目前,人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在身份识别、量化交易、投资顾问、客服服务、风险管理等方面。

  客户身份识别—通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。技术的进步使生物识别技术可广泛应用于银行柜台联网核查、VTM 机自助开卡、远程开户、支付结算、反欺诈管理等业务领域中,可提高银行柜台人员约 30% 的工作效率,缩短客户约 40% 的平均等待时间。互联网银行已将人脸识别技术视为通过互联网拓展客户的决定性手段;传统金融机构也开始重视人脸识别技术的应用。

  智能量化交易—通过对财务数据、交易数据和市场数据进行建模,分析显著特征,利用回归分析等算法制定交易策略。传统的量化交易方法严格遵循基本假设条件,模型是静态的,不适应瞬息万变的市场。人工智能量化交易能够使用机器学习技术进行回测,自动优化模型,自动调整投资策略,在规避市场波动下的非理性选择、防范非系统性风险和获取确定性收益方面更具比较优势,因此在证券投资领域得到快速发展。

  智能投顾—根据投资者的风险偏好、财务状况与理财目标,运用智能算法及投资组合理论,为用户提供智能化的投资管理服务。智能投顾主要服务于长尾客户,它的应用价值在于可代替或部分替代昂贵的财务顾问人工服务,将投资顾问服务标准化、批量化,降低服务成本,降低财富管理的费率和投资门槛,实现普惠金融。

  智能客服—以语音识别、自然语言理解、知识图谱为技术基础,通过电话、网络、App、短信、微信等渠道与客户进行语音或文本上的互动交流,理解客户需求,语音回复客户提出的业务咨询,并能根据客户语音导航至指定业务模块。智能客服为广大长尾客户提供了更为便捷和个性化的服务,在降低人工服务压力和运营成本的同时进一步增强了用户体验。

  征信反欺诈—将知识图谱、深度学习等技术应用于征信反欺诈领域,其模式是将不同来源的结构化和非结构化大数据整合在一起,分析诸如企业上下游、合作对手、竞争对手、母子公司、投资等关系数据,使用知识图谱等技术可大规模监测其中存在的不一致性,发现可能存在的欺诈疑点。

  信贷决策—在信用风险管理方面,利用“大数据+人工智能技术”建立的信用评估模型,关联知识图谱可以建立精准的用户画像,支持信贷审批人员在履约能力和履约意愿等方面对用户进行综合评定,提高风险管控能力。

  目前虽然人工智能已在身份识别、智能客服、量化分析等金融领域取得了一定进展,但除人脸识别技术成熟度较高,具备大范围推广使用条件之外,其他应用还比较单一、行业大规模应用尚需时日。金融的不确定性、跨机构的数据孤岛、数据的非结构化、投资者的投资意识,以及配套的法规和监管,都是智能金融发展中不可逾越的问题,但同时每个时期又会有其相应的机遇存在。著名物理学家、黑洞物理先驱霍金曾说,人工智能爆发式增长的可能性可以“智取人类金融市场,变得比人类研究人员更有创造性”。我们有理由相信,未来人工智能在引领金融行业实现创新性变革的进程中将会拥有更惊艳的表现。

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