常毅

現(xiàn)階段，人工智能越來越受到社會大眾的廣泛關(guān)注，它屬于計算機科學的重要分支。目前，計算機視覺識別、機器學習以及語音識別等智能技術(shù)的出現(xiàn)，提升了人們?nèi)粘Ｉ畹谋憬莩潭?，而且也有助于行業(yè)變革。在互聯(lián)網(wǎng)金融管理平臺以及科技公司等日益興起的背景下，人工智能技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了銀行服務(wù)以及投資理財?shù)冉鹑陬I(lǐng)域，包括智能客服以及智能投資顧問等，所發(fā)揮的作用越來越突出。

一、人工智能技術(shù)的基本概述

人工智能技術(shù)起源于上世紀40年代。最早可以追溯到1949年，是赫布基于神經(jīng)心理提出了一種學習方法，該方法被稱之為赫布學習理論。之后在1950年，阿蘭？圖靈創(chuàng)造了圖靈測試機來判斷計算機是否擁有了智能，該測試于2014年6月，被一臺叫做尤金？古斯特曼的聊天機器人通過，被認為是人工智能發(fā)展的一個里程碑事件。此外，在1952年，IBM的科學家亞瑟？塞繆爾開發(fā)了一個跳棋程序，使機器像人類一樣可以持續(xù)學習。

不過人工智能受限于計算性能，也經(jīng)歷過一段低潮期和停滯期，直到摩爾定律的生效，計算機性能相較于過去有了大幅提升，使得超大規(guī)模的參數(shù)計算成為可能。于是基于反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法又掀起了一股新熱潮。

二、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著人工智能在國際銀行業(yè)的廣泛使用，中國銀行業(yè)也逐步接觸人工智能領(lǐng)域，眾多專家開始探索如何將人工智能運用于金融領(lǐng)域中。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融公司拔得頭籌，搶占了人工智能運用的先機。很多銀行也逐步在網(wǎng)點推出智能化機器，將一些小型、客戶到行率不高的網(wǎng)點轉(zhuǎn)變?yōu)檩p型化、智能化網(wǎng)點，引入“超級柜臺”代替?zhèn)鹘y(tǒng)柜面服務(wù)。

（一）智能客服。2015年底銀行業(yè)推出了智慧型人工智能服務(wù)機器人，主要表現(xiàn)在借助語音識別以及自動問答等技術(shù)，構(gòu)建自動問答機器人，積極開展遠程客戶服務(wù)，實施業(yè)務(wù)咨詢以及辦理工作，起到減輕工作人員工作壓力以及降低運營成本等作用。與此同時，銀行網(wǎng)點可以運用交互型機器人完成大堂經(jīng)理工作，強化客戶語音交流以及業(yè)務(wù)咨詢管理，提升銀行服務(wù)工作的科技感，從根本上提升客戶體驗。

（二）金融大數(shù)據(jù)處理。金融行業(yè)所積累的大數(shù)據(jù)在世界各個行業(yè)中名列前茅。截至目前，國內(nèi)金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)量突破 100TB 大關(guān)，并保持加速增長的態(tài)勢。面對如此龐大的數(shù)據(jù)量，人工智能與銀行貸款、證券、保險等多種基于大數(shù)據(jù)開展的金融業(yè)務(wù)深度融合，開辟了大數(shù)據(jù)金融的新方向?；诖髷?shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，企業(yè)得以制定更加理性的戰(zhàn)略、做出更富前瞻性的決策、更合理地分配生產(chǎn)資源，從而獲取更高的利潤。

（三）風險的管理與控制。人工智能主要在三個方面對風險的管理和控制起到一定作用：數(shù)據(jù)的收集與分析、風險預(yù)測模型以及風險定級。在過去，傳統(tǒng)形式下的貸款業(yè)務(wù)短則2-3天進行審批，長則7-10天審批，甚者更長，然而當人工智能利用于貸款審批系統(tǒng)中，貸款的審批或許只需要幾秒鐘即可完成，大大減少了因等待時間過長而流失客戶的風險。此外，利用傳統(tǒng)風控模型做的風險分析或許要數(shù)月，但是運用人工智能便可自動、高效完成。例如銀行的反洗錢核查項目，可以將文本的分析、圖像的識別等多項人工智能技術(shù)綜合于一體，即可實現(xiàn)將每單反洗錢手工審查業(yè)務(wù)耗時兩小時降為每單兩分鐘，不僅提升了審查效率，還提高了審查質(zhì)量，同時降低了重復(fù)審查率，降低了銀行的人工成本，提高了銀行員工的工作效率。

三、人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用中的風險

人工智能技術(shù)的發(fā)展為我們帶來了很多便利，但不可否認，人工智能技術(shù)在帶來變革的同時，也帶來了一些風險因素。正確認知這些隱患和不足，才能更好地揚長避短，讓科技服務(wù)生活。

（一）人工智能技術(shù)的誤判風險

人工智能基于系統(tǒng)設(shè)置的評價標準，運用深度學習做出的判斷并不能保證結(jié)果的完全科學與準確。比如其中的一個算法交易程序存在問題，或者一個數(shù)據(jù)輸入的細微抖動，都可能出現(xiàn)算法失效或失真的情況，便可能帶來巨大的錯誤認知，對個人投資理財帶來交易損失。大而言之，甚至會造成系統(tǒng)金融風險。另外，基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的分析結(jié)果，依賴于海量的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)支撐不夠，其結(jié)果的準確性就值得商榷。因此，需要采取切實措施應(yīng)對這種不確定性。其一，加大技術(shù)研發(fā)，不斷優(yōu)化人工智能技術(shù)。其二，加強人為管理和風險評估，讓系統(tǒng)風險降到最低。

（二）人工智能技術(shù)的安全風險

人工智能技術(shù)的進步，也伴隨著黑客攻擊的智能化，網(wǎng)絡(luò)安全風險成為金融領(lǐng)域繞不開的問題。網(wǎng)絡(luò)攻擊軟件可以模擬互聯(lián)網(wǎng)金融中的用戶行為，從而掩蓋自己的真實身份，隱藏于金融數(shù)據(jù)庫或系統(tǒng)中，并被系統(tǒng)認定為合法用戶。如果安全防護措施不得力，黑客的入侵和攻擊會帶來嚴重的后果。金融監(jiān)管部門和金融企業(yè)主體應(yīng)該共同確保金融風險安全，加強監(jiān)管，強化風控體系，打造安全高效的金融平臺。

（三）人工智能技術(shù)帶來的隱私泄露風險

人工智能技術(shù)的應(yīng)用是建立在大數(shù)據(jù)發(fā)展的基礎(chǔ)之上，海量數(shù)據(jù)對人工智能技術(shù)的運用有著舉足輕重的作用。但大數(shù)據(jù)時代，客戶的隱私數(shù)據(jù)和個人信息保護面臨挑戰(zhàn)，客戶的選擇權(quán)和知情權(quán)需要得到重視。近期不斷發(fā)生的隱私泄露事件已為我們敲起了警鐘。

四、人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展前景分析

（一）核心區(qū)域安全監(jiān)控

隨著國民整體知識水平的提高，一些不法分子的作案方式也層出不窮，普通的安保人員在未來可能無法應(yīng)對花樣的違法行為。因此，在銀行網(wǎng)點、ATM 機等核心區(qū)域可利用人工智能的人像識別功能，針對可疑行為和特征，如：臉上有面罩、行為鬼鬼祟祟等，提前識別可疑人員，并進行報警等。同時可進行核心區(qū)域的員工人像登記，人員進出采用人臉識別技術(shù)，防止陌生人尾隨進入核心區(qū)域，達到安全防范的目標。

（二）金融企業(yè)服務(wù)人性化

在銀行、機房等人員較多的企業(yè)機構(gòu)，可投放24小時服務(wù)類型智能機器人，增添語音識別及對話功能，可為客戶答疑解惑，安撫客戶心情，進行迎賓分流，采集客戶信息，維護企業(yè)正常秩序，使金融企業(yè)的服務(wù)更加人性化。

（三） 輔助完成金融業(yè)務(wù)

未來可采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實時采集重要的經(jīng)濟數(shù)據(jù)指標，讓智能系統(tǒng)不斷學習理解，并將其運用于金融業(yè)務(wù)方面。如作為金融智能投資顧問，使其針對客戶的具體特征，開展個性化的服務(wù)，既使客戶與企業(yè)雙方的利益達到最大化，同時又進一步貫徹了銀行長期服務(wù)客戶的理念與目標。