我們常說的金融科技，可以理解為用人工智能和數(shù)據(jù)找到新的做生意方式。而如今，人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用也早已遍地開花，使用最多的三種技術(shù)分別是機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理。

人工智能的第一步是解釋事件，之后逐漸形成決策的流程自動化，最終將全部交給人工智能來做決策。金融行業(yè)一直在追逐人工智能，其可以通過自動化取代繁瑣重復(fù)的人工工作、提升客戶體驗、降低成本。

人工智能不要用ROI來衡量

對于人工智能的態(tài)度，中國銀行相對國外銀行要更積極。Gartner高級研究總監(jiān)呂俊寬(CK Lu)總結(jié)了制約外國銀行投入人工智能的三點原因，第一、現(xiàn)有數(shù)據(jù)、現(xiàn)有制度已經(jīng)可以幫助銀行應(yīng)付業(yè)務(wù)上的需求;第二、沒有明顯的金融科技競爭企業(yè)，所以沒有通過人工智能轉(zhuǎn)型的強烈需求;第三、外國監(jiān)管機構(gòu)重視“可解釋性”。而人工智能更像是一個“黑盒子”，人們只能得到結(jié)果，并不了解得到結(jié)果的過程。

目前人工智能投資還處于早期階段，金融機構(gòu)在人工智能的使用上也存在一定挑戰(zhàn)，主要包括：第一、商業(yè)價值，人工智能不能和ROI(投資回報率)強關(guān)聯(lián);第二、數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲分散，管理較難;第三、人才，人工智能人才缺失，需要懂業(yè)務(wù)和懂人工智能的人合作打造AI應(yīng)用;第四、工具，單個應(yīng)用解決單一問題，部署更多的AI應(yīng)用花費的時間和成本都是巨大的;第五、規(guī)模，大規(guī)模的應(yīng)用準(zhǔn)確率大幅下降;第六、ROI，各部門各自投資造成資源浪費。

“CIO很難從ROI的角度向老板證明，投資人工智能是有回報的?！眳慰挶硎?，在人工智能的投資中很多企業(yè)都會陷入ROI的迷思，這會讓企業(yè)找不到人工智能的投資方向。呂俊寬舉例說，Gartner看到，很少有企業(yè)通過部署客服機器人達到其ROI目標(biāo)，客服機器人可以使客戶溝通數(shù)量增長15%-30%，但不代表可以立即裁掉15%-30%的員工。

所以在評估人工智能是否成功時，呂俊寬建議企業(yè)首先要看通過人工智能幫助企業(yè)提高了多少效率，其次是人工智能對客戶體驗帶來了多少提升，而不要刻意使用ROI衡量。

人工智能將逐漸規(guī)模化

目前金融機構(gòu)在市場、銷售、產(chǎn)品、交易、風(fēng)險管理等多個領(lǐng)域已經(jīng)開始人工智能的應(yīng)用，而未來人工智能也將對整個金融機構(gòu)結(jié)構(gòu)、人員帶來根本性改變。

反欺詐和風(fēng)險管理是銀行業(yè)人工智能應(yīng)用較多的領(lǐng)域，因為欺詐可以稱得上是一門生意，銀行利用人來補“洞”的速度，遠遠比不上欺詐的變化速度，所以使用人工智能制定規(guī)則定義欺詐行為，可以節(jié)省人力，并且有效防止欺詐。中國金融機構(gòu)在反欺詐和風(fēng)險管理外，還做了很多創(chuàng)新和嘗試，主要聚焦在效率之后的客戶體驗提升上，像獲取客戶、客戶留存等。

“對于銀行人工智能規(guī)?；涞氐膯栴}，可能還沒有很快能夠奏效的解決方法。”呂俊寬認(rèn)為，要實現(xiàn)規(guī)模化部署就需要解決人才和基礎(chǔ)設(shè)施兩大問題。

Gartner建議人工智能在落地上要根據(jù)機構(gòu)規(guī)模而定。小型銀行業(yè)務(wù)場景相對簡單，沒有足夠的資金進行人工智能投資，所以要以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，同時與大銀行已有服務(wù)做匹配;中型銀行業(yè)務(wù)場景相對復(fù)雜，人工智能可能會成為其進入“第一梯隊”的機會;大型銀行面對傳統(tǒng)銀行和互利網(wǎng)金融的雙重競爭壓力，需要改變文化和公司治理，才能從項目到產(chǎn)品實現(xiàn)創(chuàng)新。

從全球看來，人工智能部署在公有云和本地數(shù)據(jù)中的比例分別是40%和35%。在中國，由于監(jiān)管要求，大部分人工智能都部署在數(shù)據(jù)中心內(nèi)。呂俊寬表示，雖然目前監(jiān)管要求在本地部署，但是金融機構(gòu)一定要考慮到未來人工智能應(yīng)用上云的可能。