人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）是时下当之无愧的显学，有一份让绝大多数领域敢叫“日月换新天”的恢弘魄力。而金融这个高度数据化、流程化、规则化的行业，则为智能金融的落地生根提供了最肥沃土壤。
从信贷、支付到财富管理，AI算法与模型在金融各大细分应用场景中屡见不鲜，人脸、声纹等生物识别技术也逐渐成为数字化金融服务的老面孔。今年疫情期间，不少金融公司发力“无接触”式全流程智能金融服务，人工智能再次在全行业引起巨大重视，不断推动传统金融业务降本增效、深化变革。
未来，高度智能化金融服务将是金融业发展的必然趋势，AI技术将为未来金融业发展提供无限可能，对金融业发展产生颠覆性作用。在此过程中，金融机构只有倾尽全力借力人工智能等金融科技技术，才能完成改革重任。同时，也是金融科技头部企业深度参与金融变革、助力全社会提升金融服务广度、深度的重要契机。
金融与AI天生相和
都说金融业是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景，逐步催生出了智能金融的概念。那问题是，金融为何是AI最好的场景？
根据市场研究，笔者总结了三点：
首先，行业特性决定。作为高度数据化的行业，金融业规则明晰、目标明确，自诞生起就重视数据的标准化和规范化，在多年发展中已经拥有了海量数据积累。而这些数据，就为大数据、云计算、人工智能的应用提供了丰厚基础。
其次，传统金融业的痛点，也为AI的切入和普及提供契机。传统金融业严重依赖物理网点和人力，导致人员管理成本高、运营成本高。此外，金融业务门槛相对于其他行业更高，也进一步导致了人力成本高的问题。
以信贷业务为例，传统银行催收、客服及电销人员占比超60%，人员素质参差不齐造成管理成本高、客户体验差异以及潜在的合规和风险问题。这些劳动密集型岗位，迫切需要技术来替代重复性高、繁琐、耗时耗力的业务，解放人力、提升效率、压缩成本、提高合规度。而节省出的人力，就可以从事更加个性化和创造性的任务，进一步推动业务发展。
麦肯锡公司的一份报告预测，2025年机器人流程自动化(RPA)能够完全替代全球1.4亿个工作岗位的工作。同时RPA会使企业成本降低近65%。德勤发布的报告还证实了一项鲜为人知的AI功效：已实施 RPA 的组织中 93% 表示，它帮助提高了合规性（compliance）。
第三，提升金融服务覆盖面、实现普惠金融的必然选择。只有借助互联网、人工智能技术，延长金融服务的触手，才能为过去人工难以触达的地方和和人提供金融服务。这也是国家近几年从战略角度推动AI在金融领域发展的重要原因。
而在疫情持续的当下，全球经济发展波云诡谲，物理接触受限、线下展业困难、催收难度加大等一系列现实难题，也倒逼各类金融机构快速应对和实施自救，客观上为AI的普及提供沃土。
可以说，金融天然的数据属性与智能化需求为人工智能的应用提供了基础，加之当下政策、环境和资本的推动，金融智能化已成为不可逆转的趋势。
AI多方位助力金融变革
人工智能技术在金融领域的应用速度加快，已成为金融行业的核心支柱力量。以消费金融行业为例，智能金融机器人应用，已深入到在线智能客服、人脸识别等场景，以及前端产品营销、客户获取、风险管控、以及客户服务等核心流程。且实践数据显示，AI应用到上述业务中后，实现大幅降本增效。
AI客服：降本增效
智能语音机器人可以说是金融业最早的AI应用。通过采用语音识别、声纹识别、自然语言处理等技术，金融机构可对业务的规范性进行实时智能检查，根据预定义规则，自动检测和匹配对话内容，提升业务绩效和服务质量。
目前，智能语音机器人已延伸到客服、营销、催收、回访、问卷、质检调查等各个金融业务环节，帮助金融机构在服务中主动出击。
以业内最为棘手的催收业务为例，根据多家银行智能语音催收机器人的数据统计，截止到2019年末，智能语音催收机器人的案件处理量在前期案总量中占比达63%，较上年末增长107%。在今年疫情期间，智能语音机器人的案件处理量占比更是达到了90%以上。
马上金融智能语音实时质检系统数据显示，相比传统的人工质检模式，问题检出率提升至少20倍，质检成本减少95%。高效解决了呼叫中心远程办公条件下的客服规范化管理，确保高质效的服务水平，让用户在疫情期间也能感受到有温度、又便捷的金融服务。其得助智能云呼叫中心，将实时办公效率提升200%，费用节省99%。
数禾科技的智能机器人系统中，基于大数据的精准用户分层，在客服、催收、用户经营的部分业务环节中，实现高效能低成本的规模化作业。
其中，在客服系统中，文本机器人的服务能力突出，已能够承接80%的客服业务量，实现包括APP、微信站内客服渠道的全服务场景覆盖，能够解决85%以上的用户问题，服务效率优势明显，同时服务品质也有保障，用户满意度超过80%。
以用户申请注册流程为例。过去人工去识别用户所提交材料的真实性和准确性，往往基于个人经验，准确度差且耗时耗力。数禾科技的智能金融机器人可标注出不完整、模糊、电子翻拍、强反光等各类不合规的身份证照片，实时发现并反馈给用户，便于用户及时补充合格照片，顺利进行业务申请，既满足了业务合规需求也优化了用户使用体验。目前，其中身份证缺边检测日调用量达9万人次左右。自上线至今，累计服务超800万人次。
AI风控：覆盖全生命周期
与传统金融行业关注贷后管理不同，金融科技时代，各大机构已将风险控制环节覆盖到全生命周期。
首先是获客阶段。金融产品属于典型的高价值低频次产品，用户决策路径长，互联网平台的投放更多是大海捞针、纷繁复杂，想要锁定优质的目标客户、并且过滤掉不良客户难上加难。而前端获客的好坏与否，直接影响到机构的资产质量和风险表现。
以微众银行的AI营销解决方案为例，利用自研的长链路优化模型，克服了金融广告长链路转化的核心痛点 “精准用户定向难”和“数据安全“的挑战。利用风险前置转化模型，在精准获客的基础上，提前过滤不良用户。截至目前，AI营销解决方案已用于微众银行微业贷产品，帮助微业贷精准找到数十万家小微企业，留资成本下降96%，新增核额数亿元。
数禾科技将风控前置到获客流程，提前排除掉严重多头、不良客户。根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息形成完善的标签体系，划分出不同属性的用户群，对用户的身份识别、风险评估、信用定价等作出精准反应，这不仅提高获客效率，也改善了用户体验。
例如，数禾科技自主研发的智能市场获客RTA模型，基于数据标签体系结合风控规则搭建起市场获客模型，以精确到每个设备的方式进行广告投放，精细选择曝光人群，获取潜在目标用户。未来会以更合规的方式连接更多第三方，更多数据标签，进行更精细化的市场获客。
除了风控前置，数禾科技也通过AI技术将风控全流程覆盖，从用户获取、信用评估、贷后管理、信贷配给上层层把关。在贷前进行反欺诈和违约风险的识别，对符合标准的用户秒批贷款，提升用户体验；贷中跟踪用户资金使用情况和还款意愿，降低风险;贷后对按时还款的优质客户通过智能运营为其推荐更多适合的便利服务及优惠政策，增加用户粘性，对逾期未还款客户采用相应的提醒策略降低坏账风险。通过涵盖贷前贷中贷后的全流程多维度风险防控，做到实时更新数据，及时推送风险状态，将风险防控落实在每个环节。
该智能风控的优势还在于，算法和模型将定期根据风险表现进行迭代优化调整，通过追溯用户行为和用户量来不断调整风控策略。不断自我学习和更新的风控系统可实现对用户的差异化管理及服务，提升用户体验。
360金融方面，就依托活体监测、异常行为监测、复杂网络的反欺诈、AI因子库等核心技术，将智能风控扩展至客户全生命周期，将风控前置进获客阶段，实现了从获客到贷前、贷中、贷后环节的全流程把控，进一步提升了效率和安全性。此外，还通过精准量化风险，使得公司收入、成本、业务规模等多元目标之间实现平衡和优化。
未来：智能金融潮流难挡
从全行业来看，金融行业变革迫在眉睫，但也面临着巨大的机遇和挑战。数禾科技认为，金融科技行业已进入乌卡时代（VUCA）。
所谓的VUCA时代，指一个充满易变性（Volatility）、不确定性（Uncertainty）、复杂性（Complexity）以及模糊性（Ambiguity）的时代。具体来说，易变性（Volatility）：技术发展飞快，宏观大环境极速变化，特别是此次疫情的极端情况加剧行业变化；不确定性（Uncertainty）：政策、经营范围、发展路径等不确定；复杂性（Complexity）：助贷、联合放贷等业务复杂，合作中分工及职责关系错综复杂；模糊性（Ambiguity）：目标客户多为白户，群体画像模糊；信息采集、营销、催收等细分枝节，行业标准模糊。
可以看出，在乌卡时代，金融业务面临的情况和环境变化太快，机构在战略上面临无从制定，或刚制定后无法执行或者没有必要再执行的状态。而客户和客户需求变化快，业务产品更加复杂，管理要求和模糊性要求有灵活的流程来适应和匹配。
而AI，因不受任何环境和变化的影响，一旦掌握便成为渡过乌卡时代的利器。金融机构要想成功实现数字化变革，关键就在与获取人工智能、大数据、云计算等技术来探索新模式，并与金融科技公司的长期磨合中吸收养分，走上适合自身业务特色的变革之路，全面提升金融服务的效率和覆盖面。
放眼国内，智能金融的进步空间依然很大。证监会原主席、中国金融四十人论坛资深研究员肖钢在发布《2019中国智能金融发展报告》时就表示，整体上看，智能金融目前在我国仍处于“浅应用”的起步发展阶段。更多是在针对客户的营销、身份识别等场景上应用，并没有渗透到金融机构的核心业务。
招商银行研究院发布的《人工智能行业报告：挖掘安防、金融、教育、交通、医疗五大领域优质标的》指出，近年来金融行业正在运用AI技术不断向智慧金融转型，预期未来AI技术在金融科技领域的渗透率将能达到40%以上。
对于金融机构和数禾科技等金融科技公司来说，不断提升AI等技术水平，也是在万变之中不变的丛林法则。AI成熟和应用将加厚他们的竞争壁垒，使其在差异化竞争胜出，不败于竞争之林。
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