FinTech時代銀行業(yè)穩(wěn)步推進人工智能應用發(fā)展

羅麗媛 王彥博 陳曦

近日，中國人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》。在“穩(wěn)步應用人工智能”相關內(nèi)容中，明確將數(shù)據(jù)資源（Material of computing計算資料）、算法模型（Method of computing計算方法）和算力支持（Machine of computing計算機器）定義為人工智能的（3M）核心資產(chǎn)，并將人工智能技術與金融業(yè)務的深度融合確定為主要任務目標，具體應用領域包括資產(chǎn)管理、授信融資、客戶服務、精準營銷、身份識別、風險防控等相關業(yè)務流程和場景;在構建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)的同時，也要注重對人工智能應用的潛在風險研判和防范，強化人工智能金融應用的信息安全管理，并加強相關監(jiān)管科技發(fā)展;在充分考量運用人工智能開展金融業(yè)務存在的法律、倫理、社會等問題的基礎上，確保人工智能金融應用的安全可控性，穩(wěn)步推進人工智能在銀行業(yè)的應用發(fā)展。?

實際上，當前人工智能正在推動人類社會進入智能時代，成為引領新一代經(jīng)濟變革的重要技術驅(qū)動，深刻變革著人們的生產(chǎn)生活方式。人工智能技術推動金融智慧化變革，為銀行業(yè)帶來無限發(fā)展機遇的同時，也帶來了一定的風險挑戰(zhàn)。智能時代，應用人工智能技術實現(xiàn)智能化轉型已然成為銀行新的競爭點，如何穩(wěn)步推進人工智能技術更好的服務于銀行業(yè)已經(jīng)成為當下重要的研究課題。本文簡要回顧了人工智能發(fā)展歷程，并針對人工智能在銀行業(yè)的具體應用領域和業(yè)務場景提出CLIPS（Customer service智能客服、Loan financing & risk control智能信貸與風控、Investment advisor智能投顧、Payment business智能支付、Sales & marketing智能銷售與營銷）應用框架，最后對人工智能應用存在的潛在風險予以闡述，以期促進銀行業(yè)人工智能穩(wěn)步應用。

人工智能發(fā)展歷程

人工智能的誕生可以追溯到二十世紀四五十年代，在經(jīng)歷了兩次浪潮之后，第三次浪潮得益于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，人工智能得到了爆炸式發(fā)展。

1956年，達特茅斯夏季學術研討會上，“人工智能”正式誕生，掀起了人工智能研究浪潮，符號主義盛行，學者們在機器證明、自然語言處理等領域取得初步成果，同時還制造出了具有初步智能的機器人，如首個聊天機器人ELIZA，首個移動機器人Shakey;1974年，研究成果的局限性逐漸顯現(xiàn)，由于計算機運算能力的落后，人工智能發(fā)展停滯。1980年，卡內(nèi)基梅隆大學為DEC開發(fā)的XCON專家系統(tǒng)取得突破成功，誘發(fā)了人工智能第二次浪潮，多層神經(jīng)網(wǎng)絡、誤差反向傳播算法等相繼提出，聯(lián)結主義盛行，日本等國大力支持第五代計算機的研發(fā);隨著時間推移，專為人工智能設計使用的LISP機受到蘋果、IBM等公司產(chǎn)品的沖擊，同時專家系統(tǒng)的局限性逐漸顯現(xiàn)，人工智能發(fā)展再次停滯。2006年，深度學習的提出誘發(fā)了人工智能第三次浪潮，依托數(shù)字時代海量數(shù)據(jù)積累以及云計算技術的發(fā)展，機器學習、自然語言處理、模式識別、人機交互等技術取得突破性進展，人工智能得到了爆炸式發(fā)展，廣泛應用于人類社會，成為新的技術風口，埃森哲2019年調(diào)查顯示，未來三年，人工智能技術對企業(yè)的影響將遠超其他新興技術，世界各國致力于發(fā)展人工智能，推動人類社會進入智能時代。

當前，我國人工智能應用走在世界前列，智能機器人、智能交通、智能金融、智能物流、智能醫(yī)療、智能教育、智能工業(yè)、智能農(nóng)業(yè)等快速發(fā)展。2019年，埃森哲對中國企業(yè)調(diào)查顯示， 53%的被訪企業(yè)表示人工智能技術已經(jīng)至少應用于一項業(yè)務中， 遠高于全球平均水平。人工智能的應用極大的促進了經(jīng)濟發(fā)展， 解放了人類勞動，提高了人民生活品質(zhì)。

人工智能推動銀行業(yè)發(fā)展

當前，人工智能推動人類各行各業(yè)智能化變革，銀行業(yè)是重要的變革領域，在人工智能的推動下進入4.0時代。依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能新興技術發(fā)展，智能客服（C）、智能信貸與風控（L）、智能投顧（I）、智能支付（P）、智能銷售與營銷（S）廣泛應用于銀行前中后端，各家銀行相繼推出人工智能平臺，服務于銀行智能業(yè)務布局，致力于打造開放式智能生態(tài)，如：工商銀行“工銀智慧大腦”，中信銀行“中信大腦”等，助力銀行技術開發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新，構建智能生態(tài)圈，為客戶提供更加主動化、個性化、智慧化的金融服務，為銀行降低交易成本、提高服務效率、防范經(jīng)營風險、拓寬客戶市場，推動銀行智能轉型，推進實現(xiàn)銀行、客戶和社會經(jīng)濟發(fā)展的多方共贏。

智能客服

智能客服主要是指銀行采用自然語言處理、文本挖掘、語音合成、知識圖譜等人工智能技術來替代人工客服，與客戶溝通交流，解答業(yè)務問題，協(xié)助客戶完成金融服務。中國銀行業(yè)協(xié)會調(diào)查顯示，2018年智能技術在銀行業(yè)客服中心的使用率已經(jīng)達到了69%。智能客服的使用降低了銀行的人工成本，可以為用戶提供全天候的高效率服務，提升用戶服務體驗;同時智能客服應用于銀行前端，可用以識別發(fā)現(xiàn)客戶的高頻問題，了解客戶體驗狀況，收集交易數(shù)據(jù)、評價信息，助力銀行海量數(shù)據(jù)整合匯集，全方位及時掌控客戶需求。

智能客服已廣泛應用于銀行業(yè)，零壹財經(jīng)調(diào)查顯示，我國五大國有銀行、12家股份制銀行已經(jīng)全部應用智能客服，2019年部分中小銀行以及城商行也開始應用智能客服。2015年，交通銀行首次推出智能客服機器人“嬌嬌”，至2018年初，累計為客戶提供超過30萬人次的服務。2019年7月，浦發(fā)銀行與百度智能云聯(lián)合推出國內(nèi)首位虛擬員工“小浦”，依托數(shù)字人像AI驅(qū)動引擎， 自然語言處理、生物識別等人工智能技術，塑造出良好的外型和聲音，同時還能敏銳察覺出客戶的情緒，精準把握客戶需求，通過與客戶的交互，可以不斷“學習”，提高自身服務能力。

智能客服的應用主要依賴于海量數(shù)據(jù)積累，因此對于一些過于復雜的問題，或是面對老年客戶以及對多元化銀行服務要求較高的高凈值客戶時，仍然需要依靠人工客服來解決，未來人工智能將推動銀行客服朝著更加智能化、個性化、人性化的方向發(fā)展。

智能信貸與風控

依托“信貸工廠”核心理念，智能信貸支持銀行信貸業(yè)務的線上全流程秒審、秒批、秒貸以及實時風險告警、預警、催清收。實際上，有效的風險管控是銀行穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展的關鍵因素，近年來銀行紛紛探索智能風控，基于海量數(shù)據(jù)積淀，引入數(shù)據(jù)挖掘與機器學習技術，建立貫穿業(yè)務全流程、覆蓋關鍵控制節(jié)點的體系化風險管理模型，提升內(nèi)部風險管理水平。農(nóng)業(yè)銀行建立了“五位一體”的信用風險統(tǒng)一監(jiān)控體系，實現(xiàn)從完全人力風控到人機結合智能風控的轉變，提升了風險預警的及時性和風險識別的準確性。中國銀行在海量數(shù)據(jù)積淀的基礎上，構建了“大數(shù)據(jù)平臺”、“人工智能平臺”、“分布式架構云平臺”，實現(xiàn)貫穿貸前、貸中、貸后的全流程智能風控。

智能風控以數(shù)據(jù)為基礎，準確識別客戶風險，提升銀行風控效率，是銀行業(yè)實現(xiàn)普惠性的關鍵。在前端采用目標客戶敏感度模型、客戶準入反欺詐模型，精準匹配客戶需求、嚴控客戶準入。中端采用客戶評分、授信額模型以及貸款定價模型，確定客戶授信額度和貸款價格;同時采用違約預測模型實現(xiàn)對高違約概率客戶的提前防控。后端采用資金交易特征預警模型、貸款催清收模型，及時預警還款風險、實現(xiàn)差別催清收;同時采用損失預測模型，以違約客戶行為數(shù)據(jù)為基礎，結合多種運算規(guī)則測算未來損失率，在此基礎上采用資產(chǎn)轉讓定價模型，對客戶分層定價。與此同時，銀行基于續(xù)授信模型，對客戶做出調(diào)整授信額度的判斷;基于售后維護與提升模型，提升客戶粘性;基于流失預警模型預測客戶流失概率，及時采取挽留措施以降低客戶流失率。

智能信貸與風控的準確度依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量，目前銀行業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題阻礙了相關技術應用在銀行業(yè)的廣泛有效應用。未來，隨著銀行業(yè)不斷深化數(shù)據(jù)治理、促進數(shù)據(jù)開放共享，智能信貸與風控在銀行業(yè)將取得更加深入的應用發(fā)展。

智能投顧

智能投顧主要是指銀行依托智能算法模型，分析客戶數(shù)據(jù)，提供與客戶風險偏好相匹配的定制化資產(chǎn)配置策略，并且隨著市場風險收益和用戶偏好的變化實時調(diào)整策略，滿足客戶財富增長需求，使得理財不再是高凈值客戶的特殊權益，個人也能低成本、便捷地享有專有理財服務。

2016年以來，智能投顧廣泛應用于銀行業(yè)，埃森哲預計到2022年，中國超過1億的客戶將享受到智能投顧服務，智能投顧管理的資產(chǎn)總額將超過6600億美元。2016年12月，招商銀行率先推出“摩羯智投”，依托機器學習算法，整合銀行內(nèi)部資產(chǎn)管理經(jīng)驗，根據(jù)客戶風險偏好，為用戶提供定制化資產(chǎn)組合配置方案，實時追蹤市場變化，調(diào)整方案，實現(xiàn)客戶風險收益的最優(yōu)化，工商銀行“AI投”，中信銀行“信智投”，中國銀行“中銀慧投”等相繼推出。

智能投顧在提高金融普惠性的同時也存在一定的風險，對于廣大客戶來說，相比于獲得高理財回報，保證資金的安全則更加重要。2018年，我國發(fā)布《關于規(guī)范金融機構資產(chǎn)管理業(yè)務的指導意見》，規(guī)范智能投顧的開展，規(guī)定開展智能投顧業(yè)務必須取得投資顧問資質(zhì)，金融機構應提高算法透明度，向監(jiān)管部門報備資產(chǎn)配置方案的背后邏輯和人工智能模型的主要參數(shù)。

智能投顧無法完全替代理財顧問，當面對高凈值客戶時，一對一的專業(yè)服務價值更高。未來，智能投顧將致力于為客戶提供更加精確、透明、個性化的資產(chǎn)配置方案，真正實現(xiàn)“千人千面”。

智能支付

智能無感支付主要是指銀行采用圖像識別、身份識別、生物認證等新興技術，將一切具有唯一性、可以感知的東西作為支付媒介，為客戶提供智能、無感的支付服務，提升客戶支付的便捷性和安全性，同時銀行通過布局智能無感支付場景，構建智能生態(tài)圈，嵌入金融服務，實現(xiàn)業(yè)務增長。

當前，各家銀行以車牌、生物信息特征作為支付介質(zhì)，相繼推出智慧停車、智慧加油、智慧超市等服務。2018年，農(nóng)行推出智能無感支付超市，同年推出智慧無感加油服務，加快布局智能支付場景，搶占市場;2019年，銀聯(lián)在深圳推出冠德石油智慧加油站，致力于打造集智慧停車、智慧加油、汽車金融為一體的智慧支付生態(tài);2019年5月，交通運輸部發(fā)布《關于大力推動高速公路ETC發(fā)展應用工作的通知》，加快推行ETC技術應用，降低高速收費人力成本，銀行爭相搶占ETC市場。布局智能無感支付場景成為各家銀行搶占客戶、提高客戶粘性的競爭點，未來智能無感支付的支付場景、支付介質(zhì)將朝著更加多元化的方向發(fā)展。

智能無感支付在客戶身份識別方面省去了密碼驗證環(huán)節(jié)，使用支付介質(zhì)無感支付，在大規(guī)模提升支付速度的同時也帶來了一定的風險，對于客戶來說，隱私與數(shù)據(jù)保護、資產(chǎn)安全等易受到威脅。生物認證技術屬于國家重大安全管理范疇，須在政府的強監(jiān)控下經(jīng)過多次驗證完善，才能大規(guī)模投入應用，銀行廣泛應用智能無感支付必須嚴格遵守監(jiān)管規(guī)定，維護客戶合法權益。

智能銷售與營銷

智能銷售與營銷可以簡單理解為基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術應用的客戶關系管理、維護與提升，包括客戶識別、客戶獲取、客戶維護、客戶挽留等業(yè)務管理行為。民生銀行“面向公司業(yè)務營銷支持的大數(shù)據(jù)挖掘研究與應用”項目獲2016年度銀行科技發(fā)展二等獎，將銀行公司業(yè)務智能銷售與營銷劃分為潛客識別、批量獲客、精準銷售、流失預測四個階段。

在潛客識別階段，銀行需要明確哪些客戶對銀行有吸引力，這些有吸引力的客戶對于銀行未來收益將具有一定的貢獻。進一步而言，可以通過銀行客戶之間的交易往來數(shù)據(jù)來分析判斷出銀行的潛在客戶，并形成一份潛客名單。對銀行公司業(yè)務而言，主要通過交易鏈分析發(fā)現(xiàn)在客戶交易網(wǎng)絡中具有影響力的“核心客戶”，形成名單并計劃組織分支機構一線人員與潛在客戶展開接觸。

在批量獲客階段，實際上并非所有的潛客名單在列客戶都應該納入銀行的客戶開發(fā)計劃，銀行需要進一步識別出哪些客戶能夠被自身所吸引以及自身哪些產(chǎn)品或營銷方案能夠更好的吸引潛在目標群體，并為此制定相應的客戶開發(fā)、產(chǎn)品研發(fā)、渠道包裝以及銷售方案等策略。

在精準銷售階段，主要針對銀行現(xiàn)有存量客戶群體，根據(jù)客戶價值的不同而匹配不同的產(chǎn)品與服務方式，持續(xù)優(yōu)化營銷活動、渠道組合及促銷方案，加大客戶產(chǎn)品捆綁力度，基于有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、關聯(lián)規(guī)則挖掘、協(xié)同過濾等技術方法實現(xiàn)有效的客戶交叉銷售和向上銷售，使客戶未來終身價值得到提升。

在流失預測階段，主要針對客戶的潛在流失開展行為預測，對具有流失傾向的客戶以機器學習相關技術進行有效識別并加以挽回，以減少銀行客戶資產(chǎn)的流失。

重視人工智能在銀行業(yè)應用的潛在風險

當前，人工智能應用范圍不斷擴大，在看到人工智能巨大潛力的同時，也應該重視人工智能存在的弱點，而這些弱點可能對金融安全產(chǎn)生潛在風險。

一是局限性。目前的人工智能還無法超出場景或語境來理解行為，例如在圍棋等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)不會暴露出這一弱點，而一旦場景發(fā)生變化，人工智能可能就立刻無法“思考”。

二是不可預測性。人們無法預測人工智能會做出何種決策，這會帶來不確定的風險，因為人工智能可能會做出不符合設計者初衷的決策。近期，波士頓動力的機器人攻擊人類的視頻被頻繁轉發(fā)，雖然可能是網(wǎng)友惡搞，但某種程度上也體現(xiàn)了人們對人工智能不可預測性的擔憂。

三是不可解釋性。人工智能可以幫助人類做出好的決策，但決策理由目前仍是一個“黑盒”。然而在金融領域，尤其在風險管理方面，智能決策的可解釋性是十分重要的。

四是隱私與數(shù)據(jù)保護問題。由于采集方式、集中存儲等原因，人臉、虹膜、聲紋等用戶隱私信息泄露風險較大。首先，信息采集行為隱蔽且高效 — 生物特征普遍暴露在公共場所，攻擊者可以通過非接觸方式，批量采集生物特征信息。其次，信息存儲高度集中 — 生物特征信息普遍通過大數(shù)據(jù)平臺集中存儲，一旦生物特征庫被攻擊，容易導致大規(guī)模隱私泄露，例如2019年2月某AI公司對其人臉識別數(shù)據(jù)庫未設密碼保護，直接暴露在互聯(lián)網(wǎng)上，導致超過250萬用戶的信息（包括身份證號碼、地址、出生日期、識別其身份的位置等隱私數(shù)據(jù)）泄露，嚴重威脅用戶隱私安全。

五是機器學習漏洞被利用。機器學習系統(tǒng)必須保證未經(jīng)授權的用戶信息不能被獲取，例如診斷疾病的機器學習模型必須保證攻擊者無法反向分析模型，把用來訓練模型的病人數(shù)據(jù)恢復并獲取。另外，如果攻擊者可以破壞機器學習模型的完整性，那么模型的預測結果就可能會偏離預期，例如垃圾郵件會偽裝成正常郵件，逃過垃圾郵件識別器的過濾。此外，模型可用性也可以成為攻擊目標，例如攻擊者把一個非常難以識別的物體放在車輛經(jīng)過的路邊，有可能迫使一輛自動駕駛汽車進入安全保護模式而停止工作;攻擊者也可以將“SQL注入語句”放置在車牌前，當AI系統(tǒng)識別車牌號并轉成文本插入數(shù)據(jù)庫時，導致SQL注入攻擊。

結語

本文明確了人工智能技術應用的3M核心資產(chǎn)（算料、算法、算力），并針對人工智能在銀行業(yè)的具體應用領域和業(yè)務場景提出了CLIPS應用框架;本文同時指出人工智能技術應用在為銀行業(yè)發(fā)展帶來新的增長點的同時，其自身所存在的弱點也可能帶來風險威脅。監(jiān)管機構應不斷完善有關人工智能在銀行業(yè)應用的相關法律法規(guī)，明確問責機制，提高智能決策的透明度，保護用戶隱私與數(shù)據(jù)安全。同時，隨著人工智能的發(fā)展，人與物的界限將逐漸模糊，監(jiān)管機構需構建人工智能倫理道德規(guī)范，應用監(jiān)管科技手段嚴格防控人工智能在銀行業(yè)的應用風險，為人工智能技術的創(chuàng)新和發(fā)展創(chuàng)造良好監(jiān)管環(huán)境。而銀行業(yè)自身在推動智能客服、智能信貸與風控、智能投顧、智能支付、智能銷售與營銷等廣泛應用過程中，應主動防范風險，適當披露智能決策背后的機制，主動贏得客戶的信任。

當前，人們不斷探索發(fā)展低延時、廣連接的5G網(wǎng)絡以及擁有巨大計算潛能的量子信息計算技術，為人工智能未來發(fā)展探索構建高效的網(wǎng)絡基礎設施以及大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算基礎。未來，5G網(wǎng)絡、量子信息計算技術與人工智能技術交叉融合，將迸發(fā)出超乎想象的發(fā)展?jié)摿?。如今，人們正力圖實現(xiàn)機器學習從解決簡單的凸優(yōu)化問題逐漸到解決非凸優(yōu)化問題，從監(jiān)督學習到無監(jiān)督學習，從深度學習到遷移學習再到強化學習，推進自動機器學習發(fā)展，以及發(fā)展更加“智能”的腦機接口、人機交互。面對人工智能技術發(fā)展的無限可能性，銀行業(yè)應積極穩(wěn)步推進人工智能的應用發(fā)展。

（本文僅代表個人學術觀點，不代表供職單位意見）

（作者單位：北京工商大學經(jīng)濟學院，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學金融科技研究中心，網(wǎng)聯(lián)清算有限公司）