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重塑金融生态 人工智能步入“快车道”

2019-01-14

  刚刚过去的2018年,人工智能很“热”。   “金融+人工智能”领域的融资热度不减,人工智能与金融场景的融合也呈多元发展之势,……

  刚刚过去的2018年,人工智能很“热”。
  “金融+人工智能”领域的融资热度不减,人工智能与金融场景的融合也呈多元发展之势,风控、客服、投顾、营销等领域的应用快速落地。业内人士认为,伴随人工智能在金融行业应用的日渐成熟,2019年,AI金融将会进一步趋热,迈入发展的“快车道”,并进一步重塑金融生态,驱动金融业迈入智能金融发展阶段。
  人工智能应用加速落地
        随着计算能力、算法和大数据的发展,人工智能在近些年来已获得了突飞猛进的发展。德勤发布的《中国人工智能产业白皮书》显示,我国已成为人工智能发展最迅速的国家之一,2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。
  不可否认的是,AI已经影响到各行各业,由于金融具有高度数据化的特点,人工智能在金融领域的应用更为广泛。2018年,人工智能在金融领域的应用进一步加速落地。人工智能技术的突破加上其他技术手段的系统推进,风控、客服、投顾、投资研究、支付、营销、理赔等诸多具体的金融应用场景中已融合了AI技术,驱动智能化金融加速发展。而在众多的应用场景中,智能投顾、金融预测与反欺诈、智能融资授信等领域已获得了长足发展,被业界普遍看好。
  如在智能风控领域,人工智能技术已得到较为普遍的应用,尤其在信贷、反欺诈、异常交易检测方面发挥出作用。相关研究指出,2020年,金融科技规模将达到245亿元,其中智能风控为75.9亿元,占比达到31%。
  第四范式创始人兼首席执行官戴文渊认为,人工智能技术主要改变的是企业的中层策略制定,通过机器学习等人工智能技术,可以使企业中层策略的制定与执行更加有效率,在金融领域的反欺诈和反洗钱当中得到有效应用。
  蚂蚁金服集团研究院执行院长李振华进一步解释,具体到应用方面,智能风控可以实现自动的换挡策略,AI可以根据黑色产业链的活跃程度来推荐相对应的风险对抗方案,如果活跃程度很大,对应提供的对抗方案就会更强一些。此外,在反洗钱和审理交易领域,则可以通过AI分析和大数据关系拓展,来分析识别犯罪团伙、欺诈、非法集资的异常交易,从而降低交易风险和反洗钱风险。
  重构金融服务模式
        可以看到,以人工智能为代表的新技术正在催生一个崭新的智能化新时代,也逐步成为金融科技主要的推动力量,驱动金融科技由电子化阶段、移动互联网阶段向智能金融阶段发展。
  度小满金融副总裁张旭阳认为,人工智能本质上是认知和交互,是人用系统去获取知识、创造商业价值的过程。金融本质是对数据的处理,在人工智能时代,客户与企业共同创造价值,商业模式也从单一的产品或服务,变成了“数据+产品+服务+内容”的模式。而对于产品或服务卖出后的售后服务或数据的跟踪,本身就是企业经营活动更为重要的一环,因此,人工智能的发展必然会带动智能金融不断进化与迭代。
  “在新的金融科技的影响下,整体金融服务的模式在重构,智能金融服务的新标准将是随人、随需、随时、随地。”张旭阳表示。
  一方面,金融风险定价将更为实时和主动,此外,在海量信息的帮助下,金融服务提供商可以更为深度地理解用户,精细产品模型,从而实现产品服务的个性化。更重要的是,人工智能降低了金融服务的获客、运营以及风险管理成本,扩展了服务边界,有助于推动金融包容性发展,使得数字普惠金融获得更大的发展助力。
  因此,随着人工智能技术的发展,金融服务模式将不断升级,未来,不仅是金融科技平台要提升自身发展能力,传统金融机构也要不断强化自身金融科技能力,更多与金融本质密切相关的金融行业或领域,如财富管理、资产管理、保险业等,也都将会被金融科技所改变,从产品、服务到经营模式,创新升级都在持续上演。
  平衡技术创新与风险的关系
        《中国金融科技与数字普惠金融发展报告(2018)》中提到,金融科技和数字普惠金融未来的发展趋势之一,在未来,人工智能和大数据的赋能属性将进一步强化。诚然,人工智能推动金融大力向智能化的方向发展,并为数字普惠金融进一步开辟道路。但仍需注意的是,“人工智能+金融”仍属于金融科技的范畴,而金融科技要发展,就需要平衡好创新与风险的关系。
  李振华认为,科技本身也会给金融带来一定的不确定性,改变了金融交易的特征和形式,为了防范可能出现的新型风险,不仅需要在制度层面去化解防范风险,也需要运用新的技术创新来平衡创新与风险的关系。
  为了平衡创新与风险之间的关系,业内人士表示,需要把整体的金融科技分为两大类技术类别。其一是普适性的通用性金融技术,即可以为各个金融环节提供底层架构的中性技术;其二是跟金融业务密切结合,有可能有同质性、周期性、会扩大金融风险波动率的技术。
  张旭阳表示,对于通用技术而言,无论是监管部门还是从业机构,可以在各层次鼓励其发展,如智能客服、智能获客、生物识别、机器学习等,而对于某些可能带来加剧金融本身波动性的技术而言,建议引入监管沙盒规范经营,提升准入门槛,通过前置性的标准来防范潜在的金融风险,从而使技术可以更好地服务金融企业。(本报记者 陈彦蓉)
  (来源:《金融时报》)

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