近年來，人工智能(néng)（AI）技術在銀行等金融領域的應用愈發(fā)廣泛，不僅德意志銀行近期已用人工智能(néng)處理某些領域的業務，在近日舉行的“智荟杯”2019全國(guó)高校金融科技創新大賽頒獎典禮暨全國(guó)高校·金融科技高峰論壇上，浦發(fā)銀行的數字員工“小浦”也正式“上崗”。專家指出，在部分領域，人工智能(néng)已可替代人工，但要實現進(jìn)一步發(fā)展，還(hái)需突破多重障礙。

　　AI技術“滲透”金融業

　　随著(zhe)AI技術的持續發(fā)展，似乎已經(jīng)對(duì)金融從業者的“飯碗”産生了威脅。例如，德意志銀行近日稱，到2022年將(jiāng)裁員約18000人，約占該行總人數的20%。“（員工人數）將(jiāng)持續下降，這(zhè)是毫無疑問的，我們的模式是要降低成(chéng)本，與此同時改善我們的控制環境和客戶體驗。”德意志銀行企業和投資銀行業務主管馬克·馬修斯表示，人工智能(néng)的使用“極大地提高了某些業務領域的生産效率”，目前已節約了“68萬個人工工作小時”，處理了500萬筆交易，在其投資銀行系統内執行了340萬張支票。

　　國(guó)内方面(miàn)，AI技術也逐漸從後(hòu)台走向(xiàng)前端。此前，中行、建行、交行等均在網點推出過(guò)不具備金融業務處理能(néng)力的智能(néng)機器人，近期，浦發(fā)銀行更推出了數字員工“小浦”，在金融服務層面(miàn)邁出了一大步。

　　據悉，“小浦”由浦發(fā)銀行與百度聯合研制，構建以人性化服務爲核心的數字化金融服務界面(miàn)HUI（Humanized User Interface）。據浦發(fā)銀行數字員工研發(fā)團隊負責人介紹，“小浦”采用電影工業級的人像建模技術，3D數字人像更逼真；通過(guò)學(xué)習，“小浦”能(néng)與人類進(jìn)行自然語言對(duì)話，并輔之表情和手勢。基于雲服務，可實現數字員工快速複制和彈性擴展，可支持與平闆電腦、手機、PC等設備的交互。浦發(fā)銀行還(hái)爲數字員工構建安全網絡、多因素鑒權、持續生物認證等，保障數字世界中的互動安全可靠。

　　“‘金融科技’已成(chéng)爲未來金融發(fā)展的制高點。浦發(fā)銀行將(jiāng)通過(guò)應用AI、物聯網、區塊鏈等前沿技術來推動客戶服務模式的創新和業務模式的重塑。”浦發(fā)銀行行長(cháng)潘衛東表示。

　　“近年來，AI技術在金融行業的應用領域越來越廣泛，主要可分爲内外兩(liǎng)個維度。”普華永道(dào)中國(guó)金融科技管理咨詢合夥人王建平對(duì)《上海金融報》記者表示，“對(duì)外，AI可在前端對(duì)客戶進(jìn)行服務，如精準營銷、精準推送、客戶洞見、渠道(dào)展業等。在該維度應用AI技術主要可解決兩(liǎng)個問題。一是精準度問題，如精準識别客戶需求、精準推薦個性化的産品和服務等。二是效率問題，如在客戶服務過(guò)程中，一些簡單的問答和處理均無需人工操作，智能(néng)機器人可自行完成(chéng)。”

　　“對(duì)内，AI的應用場景也非常多。以銀行爲例，包括貸款和信用卡的審批、放貸後(hòu)對(duì)客戶行爲的分析等，均可用到AI技術；原先很多客戶信息和數據需要手工錄入，而AI可自動識别信息并錄入。在該維度，AI技術的使用一方面(miàn)可強化防風險能(néng)力——人工識别不出的潛在風險，通過(guò)AI技術可以識别出；另一方面(miàn)可提升效率，并進(jìn)一步降低成(chéng)本。”王建平進(jìn)一步指出。

　　“從某種(zhǒng)程度上講，金融業屬于勞動密集型行業。随著(zhe)智能(néng)科技的發(fā)展，AI能(néng)夠處理越來越複雜的金融服務，有助于金融機構提高服務标準，降低服務成(chéng)本，突破諸多人工服務的瓶頸。目前來看，金融業對(duì)人工智能(néng)的應用普遍持開(kāi)放和歡迎的态度，我國(guó)正積極廣泛地開(kāi)展探索，并不同程度地進(jìn)行實踐應用。”中國(guó)人民大學(xué)國(guó)際貨币研究所研究員甄新偉對(duì)《上海金融報》記者表示，“就銀行而言，AI更适合承擔高頻度、标準化、遠程化的金融業務，在智能(néng)客服、智能(néng)賬戶服務、智能(néng)投資咨詢和量化交易等領域都(dōu)有非常廣的應用空間。”

　　應用瓶頸待突破

　　近年來，中國(guó)在人工智能(néng)領域的發(fā)展迅速，相關企業快速湧現。根據中國(guó)信息通信研究院的數據，中國(guó)人工智能(néng)企業從2012年的300家迅速增長(cháng)至2017年末的1000家左右。截至2018年6月，美國(guó)和中國(guó)的人工智能(néng)企業分别達2028、1011家，領跑全球，排名第三的英國(guó)僅392家。

　　“從全球看，中國(guó)的AI應用水平處于領先地位，這(zhè)主要得益于幾方面(miàn)因素。在技術層面(miàn)，大量AI相關的科技公司湧現，對(duì)AI技術進(jìn)行了大量研發(fā)投入。無論是科技公司還(hái)是一些大型金融機構，都(dōu)在對(duì)AI底層技術，如深度學(xué)習技術、神經(jīng)網絡技術等進(jìn)行深入研發(fā)。”王建平表示，“在場景和數據方面(miàn)，中國(guó)也有著(zhe)非常大的優勢。AI的發(fā)展需要依靠大量的數據作爲支撐，沒(méi)有豐富的數據積累，AI就無法實現深度學(xué)習。我國(guó)互聯網用戶體量很大，沉澱的數據也頗具規模，這(zhè)就是數據優勢。”

　　“此外，這(zhè)也得益于我國(guó)政府對(duì)AI産業的支持，包括對(duì)應用場景的構建、對(duì)基礎技術的研發(fā)、對(duì)人才建設的鼓勵等。同時，我國(guó)在公共性大數據開(kāi)放方面(miàn)做得不錯，部分公共行業和市場數據的開(kāi)放程度較高。”王建平進(jìn)一步指出。

　　招商銀行研究院指出，2017年以來，人工智能(néng)連續三年進(jìn)入政府工作報告，2019年的政府工作報告更首次提出“智能(néng)+”的概念，充分體現我國(guó)從頂層設計的角度，將(jiāng)人工智能(néng)視爲國(guó)家戰略中重要的基礎設施，推動其與産業融合，加速經(jīng)濟結構升級。

　　同時，數量多、持續性強、充分涵蓋中央和地方，也是我國(guó)人工智能(néng)政策的突出特點。根據科瑞唯安公司和清華大學(xué)公共管理學(xué)院的聯合研究，我國(guó)中央政府層面(miàn)的人工智能(néng)政策逐年增加，省級政府的相關政策則在2015年達到峰值，這(zhè)些政策相互呼應，從資金、稅收、項目等多個層面(miàn)持續支持人工智能(néng)行業的發(fā)展。

　　不過(guò)，王建平也指出，AI技術的進(jìn)一步落實可能(néng)面(miàn)臨三方面(miàn)障礙。“首先，AI技術的門檻和成(chéng)本較高。AI的建模、分析等過(guò)程均具有個性化，而個性化不可避免地會(huì)提升成(chéng)本。很多企業即使想使用AI技術，但可能(néng)出于投入産出比的考量而放棄。因此，未來或可考慮在公共領域提供一些公共算法或公共模塊。同時，國(guó)家和一些大型企業可在基礎設施層面(miàn)進(jìn)行一些投入，以降低AI應用門檻。”

　　“其次，AI技術在應用過(guò)程中容易出現‘信息繭房’。”王建平解釋稱，“‘信息繭房’其實是一種(zhǒng)數據歧視。例如，當你浏覽某些購物網站後(hòu)，網頁會(huì)向(xiàng)你推薦一些類似的産品。這(zhè)種(zhǒng)推薦基于一定的數據，但當掉入某個繭房或某個框架後(hòu)，網頁向(xiàng)你推薦的東西或提供的建議等將(jiāng)被(bèi)局限在小範圍，且很難再跳出。要解決這(zhè)個問題，需要在AI算法和數據方面(miàn)進(jìn)行優化和調整。”

　　“此外，AI建模的算法特性、機器學(xué)習的内含邏輯不爲人知，導緻AI的決策過(guò)程不透明。尤其是在金融行業，這(zhè)種(zhǒng)不透明性會(huì)導緻信任缺乏，進(jìn)而影響AI的應用，阻礙其發(fā)展。因此，如何使得AI決策透明化，是下一步需要解決的問題。”

　　甄新偉認爲，AI技術要進(jìn)一步突破瓶頸，需要解決人機交互服務的靈活性和安全性、智能(néng)機器人處理與人工處理流程的銜接、智能(néng)機器人金融服務與技術監管、金融信息安全等方面(miàn)的問題。