人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）是時下當之無愧的顯學，有一份讓絕大多數領域敢叫“日月換新天”的恢弘魄力。而金融這個高度數據化、流程化、規則化的行業，則為智能金融的落地生根提供了最肥沃土壤。
從信貸、支付到財富管理，AI算法與模型在金融各大細分應用場景中屢見不鮮，人臉、聲紋等生物識別技術也逐漸成為數字化金融服務的老面孔。今年疫情期間，不少金融公司發力“無接觸”式全流程智能金融服務，人工智能再次在全行業引起巨大重視，不斷推動傳統金融業務降本增效、深化變革。
未來，高度智能化金融服務將是金融業發展的必然趨勢，AI技術將為未來金融業發展提供無限可能，對金融業發展產生顛覆性作用。在此過程中，金融機構只有傾盡全力借力人工智能等金融科技技術，才能完成改革重任。同時，也是金融科技頭部企業深度參與金融變革、助力全社會提升金融服務廣度、深度的重要契機。
金融與AI天生相和
都說金融業是人工智能和雲計算等數據驅動技術的最好應用場景，逐步催生出了智能金融的概念。那問題是，金融為何是AI最好的場景？
根據市場研究，筆者總結了三點：
首先，行業特性決定。作為高度數據化的行業，金融業規則明晰、目標明確，自誕生起就重視數據的標準化和規範化，在多年發展中已經擁有了海量數據積累。而這些數據，就為大數據、雲計算、人工智能的應用提供了豐厚基礎。
其次，傳統金融業的痛點，也為AI的切入和普及提供契機。傳統金融業嚴重依賴物理網點和人力，導致人員管理成本高、運營成本高。此外，金融業務門檻相對於其他行業更高，也進一步導致了人力成本高的問題。
以信貸業務為例，傳統銀行催收、客服及電銷人員佔比超60%，人員素質參差不齊造成管理成本高、客戶體驗差異以及潛在的合規和風險問題。這些勞動密集型崗位，迫切需要技術來替代重複性高、繁瑣、耗時耗力的業務，解放人力、提升效率、壓縮成本、提高合規度。而節省出的人力，就可以從事更加個性化和創造性的任務，進一步推動業務發展。
麥肯錫公司的一份報告預測，2025年機器人流程自動化(RPA)能夠完全替代全球1.4億個工作崗位的工作。同時RPA會使企業成本降低近65%。德勤發佈的報告還證實了一項鮮為人知的AI功效：已實施 RPA 的組織中 93% 表示，它幫助提高了合規性（compliance）。
第三，提升金融服務覆蓋面、實現普惠金融的必然選擇。只有藉助互聯網、人工智能技術，延長金融服務的觸手，才能為過去人工難以觸達的地方和和人提供金融服務。這也是國家近幾年從戰略角度推動AI在金融領域發展的重要原因。
而在疫情持續的當下，全球經濟發展波雲詭譎，物理接觸受限、線下展業困難、催收難度加大等一系列現實難題，也倒逼各類金融機構快速應對和實施自救，客觀上為AI的普及提供沃土。
可以說，金融天然的數據屬性與智能化需求為人工智能的應用提供了基礎，加之當下政策、環境和資本的推動，金融智能化已成為不可逆轉的趨勢。
AI多方位助力金融變革
人工智能技術在金融領域的應用速度加快，已成為金融行業的核心支柱力量。以消費金融行業為例，智能金融機器人應用，已深入到在線智能客服、人臉識別等場景，以及前端產品營銷、客戶獲取、風險管控、以及客戶服務等核心流程。且實踐數據顯示，AI應用到上述業務中後，實現大幅降本增效。
AI客服：降本增效
智能語音機器人可以說是金融業最早的AI應用。通過採用語音識別、聲紋識別、自然語言處理等技術，金融機構可對業務的規範性進行實時智能檢查，根據預定義規則，自動檢測和匹配對話內容，提升業務績效和服務質量。
目前，智能語音機器人已延伸到客服、營銷、催收、回訪、問卷、質檢調查等各個金融業務環節，幫助金融機構在服務中主動出擊。
以業內最為棘手的催收業務為例，根據多家銀行智能語音催收機器人的數據統計，截止到2019年末，智能語音催收機器人的案件處理量在前期案總量中佔比達63%，較上年末增長107%。在今年疫情期間，智能語音機器人的案件處理量佔比更是達到了90%以上。
馬上金融智能語音實時質檢系統數據顯示，相比傳統的人工質檢模式，問題檢出率提升至少20倍，質檢成本減少95%。高效解決了呼叫中心遠程辦公條件下的客服規範化管理，確保高質效的服務水平，讓用戶在疫情期間也能感受到有溫度、又便捷的金融服務。其得助智能雲呼叫中心，將實時辦公效率提升200%，費用節省99%。
數禾科技的智能機器人系統中，基於大數據的精準用戶分層，在客服、催收、用戶經營的部分業務環節中，實現高效能低成本的規模化作業。
其中，在客服系統中，文本機器人的服務能力突出，已能夠承接80%的客服業務量，實現包括APP、微信站內客服渠道的全服務場景覆蓋，能夠解決85%以上的用戶問題，服務效率優勢明顯，同時服務品質也有保障，用戶滿意度超過80%。
以用戶申請註冊流程為例。過去人工去識別用戶所提交材料的真實性和準確性，往往基於個人經驗，準確度差且耗時耗力。數禾科技的智能金融機器人可標註出不完整、模糊、電子翻拍、強反光等各類不合規的身份證照片，實時發現並反饋給用戶，便於用戶及時補充合格照片，順利進行業務申請，既滿足了業務合規需求也優化了用戶使用體驗。目前，其中身份證缺邊檢測日調用量達9萬人次左右。自上線至今，累計服務超800萬人次。
AI風控：覆蓋全生命週期
與傳統金融行業關注貸後管理不同，金融科技時代，各大機構已將風險控制環節覆蓋到全生命週期。
首先是獲客階段。金融產品屬於典型的高價值低頻次產品，用戶決策路徑長，互聯網平臺的投放更多是大海撈針、紛繁複雜，想要鎖定優質的目標客戶、並且過濾掉不良客戶難上加難。而前端獲客的好壞與否，直接影響到機構的資產質量和風險表現。
以微眾銀行的AI營銷解決方案為例，利用自研的長鏈路優化模型，克服了金融廣告長鏈路轉化的核心痛點 “精準用戶定向難”和“數據安全“的挑戰。利用風險前置轉化模型，在精準獲客的基礎上，提前過濾不良用戶。截至目前，AI營銷解決方案已用於微眾銀行微業貸產品，幫助微業貸精準找到數十萬家小微企業，留資成本下降96%，新增核額數億元。
數禾科技將風控前置到獲客流程，提前排除掉嚴重多頭、不良客戶。根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息形成完善的標籤體系，劃分出不同屬性的用戶群，對用戶的身份識別、風險評估、信用定價等作出精準反應，這不僅提高獲客效率，也改善了用戶體驗。
例如，數禾科技自主研發的智能市場獲客RTA模型，基於數據標籤體系結合風控規則搭建起市場獲客模型，以精確到每個設備的方式進行廣告投放，精細選擇曝光人群，獲取潛在目標用戶。未來會以更合規的方式連接更多第三方，更多數據標籤，進行更精細化的市場獲客。
除了風控前置，數禾科技也通過AI技術將風控全流程覆蓋，從用戶獲取、信用評估、貸後管理、信貸配給上層層把關。在貸前進行反欺詐和違約風險的識別，對符合標準的用戶秒批貸款，提升用戶體驗；貸中跟蹤用戶資金使用情況和還款意願，降低風險;貸後對按時還款的優質客戶通過智能運營為其推薦更多適合的便利服務及優惠政策，增加用戶粘性，對逾期未還款客戶採用相應的提醒策略降低壞賬風險。通過涵蓋貸前貸中貸後的全流程多維度風險防控，做到實時更新數據，及時推送風險狀態，將風險防控落實在每個環節。
該智能風控的優勢還在於，算法和模型將定期根據風險表現進行迭代優化調整，通過追溯用戶行為和用戶量來不斷調整風控策略。不斷自我學習和更新的風控系統可實現對用戶的差異化管理及服務，提升用戶體驗。
360金融方面，就依託活體監測、異常行為監測、複雜網絡的反欺詐、AI因子庫等核心技術，將智能風控擴展至客戶全生命週期，將風控前置進獲客階段，實現了從獲客到貸前、貸中、貸後環節的全流程把控，進一步提升了效率和安全性。此外，還通過精準量化風險，使得公司收入、成本、業務規模等多元目標之間實現平衡和優化。
未來：智能金融潮流難擋
從全行業來看，金融行業變革迫在眉睫，但也面臨著巨大的機遇和挑戰。數禾科技認為，金融科技行業已進入烏卡時代（VUCA）。
所謂的VUCA時代，指一個充滿易變性（Volatility）、不確定性（Uncertainty）、複雜性（Complexity）以及模糊性（Ambiguity）的時代。具體來說，易變性（Volatility）：技術發展飛快，宏觀大環境極速變化，特別是此次疫情的極端情況加劇行業變化；不確定性（Uncertainty）：政策、經營範圍、發展路徑等不確定；複雜性（Complexity）：助貸、聯合放貸等業務複雜，合作中分工及職責關係錯綜複雜；模糊性（Ambiguity）：目標客戶多為白戶，群體畫像模糊；信息採集、營銷、催收等細分枝節，行業標準模糊。
可以看出，在烏卡時代，金融業務面臨的情況和環境變化太快，機構在戰略上面臨無從制定，或剛制定後無法執行或者沒有必要再執行的狀態。而客戶和客戶需求變化快，業務產品更加複雜，管理要求和模糊性要求有靈活的流程來適應和匹配。
而AI，因不受任何環境和變化的影響，一旦掌握便成為渡過烏卡時代的利器。金融機構要想成功實現數字化變革，關鍵就在與獲取人工智能、大數據、雲計算等技術來探索新模式，並與金融科技公司的長期磨合中吸收養分，走上適合自身業務特色的變革之路，全面提升金融服務的效率和覆蓋面。
放眼國內，智能金融的進步空間依然很大。證監會原主席、中國金融四十人論壇資深研究員肖鋼在發佈《2019中國智能金融發展報告》時就表示，整體上看，智能金融目前在我國仍處於“淺應用”的起步發展階段。更多是在針對客戶的營銷、身份識別等場景上應用，並沒有滲透到金融機構的核心業務。
招商銀行研究院發佈的《人工智能行業報告：挖掘安防、金融、教育、交通、醫療五大領域優質標的》指出，近年來金融行業正在運用AI技術不斷向智慧金融轉型，預期未來AI技術在金融科技領域的滲透率將能達到40%以上。
對於金融機構和數禾科技等金融科技公司來說，不斷提升AI等技術水平，也是在萬變之中不變的叢林法則。AI成熟和應用將加厚他們的競爭壁壘，使其在差異化競爭勝出，不敗於競爭之林。
閱讀更多 金融觀察團V 的文章
