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AI滲透金融業(yè) 人工是否可以放心離席?

2018-02-05 13:51:22   作者:   來(lái)源:人民日?qǐng)?bào)   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,支付寶客服平臺(tái)小螞答完成5輪問(wèn)答所需時(shí)間大概為1秒鐘,比人工客服的效率高30至60倍,每天可以處理200萬(wàn)—300萬(wàn)的用戶咨詢。
AI滲透金融業(yè) 人工是否可以放心離席?
  越來(lái)越“聽(tīng)話”的智能客服,比你更懂你的智能投顧
  劉罡在深圳一家互聯(lián)網(wǎng)公司工作,最近他在手機(jī)上辦理了微眾銀行開(kāi)戶,體驗(yàn)全然一新。
  劉罡先通過(guò)手機(jī)上的微眾銀行APP掃描了身份證,之后屏幕上顯示出一段阿拉伯?dāng)?shù)字,需要他跟讀。在讀數(shù)的時(shí)候,系統(tǒng)開(kāi)始識(shí)別人像是否和身份證上的是同一個(gè)人,確認(rèn)表情是否自然。如果系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出來(lái)沒(méi)有問(wèn)題,劉罡很快就能通過(guò)開(kāi)戶審核,辦理這家銀行新的賬戶,整個(gè)過(guò)程不超過(guò)3分鐘。
  “人臉識(shí)別就和去柜臺(tái)辦業(yè)務(wù)時(shí)核對(duì)身份一樣。只不過(guò)在柜臺(tái)辦理時(shí),是銀行工作人員來(lái)核實(shí),現(xiàn)在機(jī)器就能遠(yuǎn)程核實(shí),方便快捷。”劉罡說(shuō)。
  人臉識(shí)別技術(shù),是人工智能在金融領(lǐng)域的一種運(yùn)用。“在遠(yuǎn)程客戶認(rèn)證方面,我們基于公安部公民身份信息庫(kù)和身份聯(lián)網(wǎng)核查系統(tǒng),結(jié)合騰訊優(yōu)圖的人臉識(shí)別及活體檢測(cè)技術(shù),建成了一套準(zhǔn)確度較高的遠(yuǎn)程身份識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別并采取多因子核身手段,保障用戶資金安全,整體差錯(cuò)率被控制在接近百萬(wàn)分之一。”微眾銀行行長(zhǎng)李南青說(shuō)。
  機(jī)器不僅能識(shí)人,也能待客、答疑。用支付寶、逛京東,人們發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的平臺(tái)開(kāi)始用機(jī)器人代替人工客服,回答客戶提問(wèn),或是接收語(yǔ)音指令。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,支付寶客服平臺(tái)小螞答完成5輪問(wèn)答所需時(shí)間大概為1秒鐘,比人工客服的效率高30至60倍,每天可以處理200萬(wàn)—300萬(wàn)的用戶咨詢。2017年,小螞答客戶滿意率比人工客服還高出了3個(gè)百分點(diǎn)。
  人工智能技術(shù)還讓信貸過(guò)程變得越來(lái)越“聰明”。幾年前,馬金瑜回青海創(chuàng)業(yè),經(jīng)營(yíng)高原蜂蜜和藏族手工藝品等特產(chǎn),還在網(wǎng)上開(kāi)了一家微店。開(kāi)店之初,她與當(dāng)?shù)啬撩褡錾舛际乾F(xiàn)金結(jié)賬,每次進(jìn)貨基本上都把所有的現(xiàn)金“抽干”。小生意艱難維持的時(shí)候,微店支付業(yè)務(wù)的工作人員告訴她,可以直接在微店APP申請(qǐng)小微貸款。
  “人工智能在信貸中的應(yīng)用核心是機(jī)器學(xué)習(xí)模型,這貫穿于信貸全程。貸款前,智能信貸不需要繁瑣的觸客、初審和錄入,貸款人只要簡(jiǎn)單填寫(xiě)十幾個(gè)信息,系統(tǒng)就能在線迅速搜集、加工、分析數(shù)據(jù),發(fā)放貸款前后只要15分鐘。授信后,智能信貸流程并未結(jié)束,會(huì)時(shí)刻監(jiān)測(cè)微店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),跟蹤學(xué)習(xí)用戶和企業(yè)行為模式變化,預(yù)測(cè)客戶貸中風(fēng)險(xiǎn),據(jù)此調(diào)整客戶授信額度。比如,店里銷售商品種類突然變了,機(jī)器學(xué)習(xí)模型能捕捉到這一信息,調(diào)整客戶的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。”為微店小貸業(yè)務(wù)提供技術(shù)支持的品鈦?zhàn)x秒科學(xué)決策副總裁任然說(shuō)。
  金融正變得更場(chǎng)景化、高頻化和個(gè)性化
  易觀咨詢此前發(fā)布的《人工智能理財(cái)市場(chǎng)專題分析》報(bào)告預(yù)測(cè),到2020年,中國(guó)人工智能理財(cái)規(guī)模將達(dá)到5.22萬(wàn)億元。
  而在我國(guó),人工智能技術(shù)已經(jīng)初步滲入到金融科技的各個(gè)領(lǐng)域,從智能客服到反欺詐,從商家營(yíng)銷到貸款模型,從財(cái)經(jīng)資訊推送到智能投顧,從車險(xiǎn)圖像定損到保險(xiǎn)對(duì)話機(jī)器人等。不但互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)力人工智能,銀行業(yè)也利用人工智能改造傳統(tǒng)的信貸流程和理財(cái)模式。
  家家人工智能的時(shí)代,什么樣的技術(shù)運(yùn)用才算得上是真正的“智能”?業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,一般的系統(tǒng)只能根據(jù)設(shè)計(jì)者確定好的程序去運(yùn)轉(zhuǎn),是一個(gè)相對(duì)靜態(tài)的模型。而人工智能是一類像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和決策的系統(tǒng)。利用基于大數(shù)據(jù)的深入學(xué)習(xí),機(jī)器能合理感知、規(guī)劃、推理和自我優(yōu)化,進(jìn)行理性決策。
  以智能客服為例,用戶的不斷使用、機(jī)器的自我學(xué)習(xí),讓客服變得越來(lái)越“聰明”。據(jù)螞蟻金服相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,智能客服眼下已是各大服務(wù)平臺(tái)的標(biāo)配,沒(méi)有引入人工智能技術(shù)的客服更接近于一個(gè)搜索引擎,將用戶輸入的關(guān)鍵詞與數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)答案匹配。對(duì)于口語(yǔ)化的提問(wèn),這樣的智能客服往往很難給出“聰明”的回答。真正的人工智能客服能自我學(xué)習(xí),在不同的語(yǔ)境中學(xué)習(xí)調(diào)整提升,問(wèn)題回答得越多,越精準(zhǔn),尤其對(duì)于口語(yǔ)化、表述不夠完整的提問(wèn),能夠主動(dòng)理解。
  人工智能似乎成為金融的“新大陸”,借助人工智能技術(shù)、通過(guò)挖掘海量信息,大幅提高了金融服務(wù)效率、降低服務(wù)成本,從而降低金融服務(wù)門檻,這些變化正是金融未來(lái)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。
  國(guó)際人工智能協(xié)會(huì)主席、微眾銀行獨(dú)立董事楊強(qiáng)說(shuō),人工智能的引入使得銀行服務(wù)發(fā)生本質(zhì)的變化,更場(chǎng)景化、高頻化和個(gè)性化。簡(jiǎn)單的模型一個(gè)人可以一天寫(xiě)幾條規(guī)則,一個(gè)團(tuán)隊(duì)一年最多可以寫(xiě)上萬(wàn)條規(guī)則,但是人工智能的模型可以寫(xiě)出上億條規(guī)則,這些規(guī)則使得模型能夠適配于各種不同的細(xì)分場(chǎng)景。同時(shí),人工智能讓金融服務(wù)從人為主導(dǎo)的服務(wù)變?yōu)樽詣?dòng)的服務(wù),拓展了金融服務(wù)的能力。比如,過(guò)去銀行一天可以接待成百上千人,但是像純線上銀行,卻可以應(yīng)付上千萬(wàn)人的需求。金融服務(wù)也從通用化的服務(wù),演化到千人千面的服務(wù)。未來(lái)人工智能不僅會(huì)改變金融,還將使得金融變得更加的場(chǎng)景化,高頻交易。
  人工智能技術(shù)發(fā)展越成熟,機(jī)器還能突破人的思維,發(fā)現(xiàn)一些按照人類傳統(tǒng)思維難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。任然舉例說(shuō),公司曾為一家電商合作伙伴平臺(tái)打造了“預(yù)支付”功能,為信用良好的用戶提供先消費(fèi)、后付款服務(wù)。但在這個(gè)工程中卻發(fā)現(xiàn)有一批用戶在進(jìn)行了一系列復(fù)雜流程后,卻在最后的支付階段停止了操作。工程師們最初猜測(cè),可能是用戶對(duì)額度不滿意,或者認(rèn)為申請(qǐng)流程復(fù)雜等等。但在人工智能的幫助下才發(fā)現(xiàn),原來(lái)這一批用戶之所以不支付,竟然是因?yàn)樗麄兌际褂媚呈謾C(jī)的某個(gè)瀏覽器的某個(gè)版本下的某分辨率,導(dǎo)致支付按鈕無(wú)法顯示。“人工智能最終幫助我們挽回了一批不應(yīng)該損失的用戶。”任然說(shuō)。
  機(jī)器并不完美,人工不能缺席
  人工智能脫離不了金融的實(shí)際場(chǎng)景,這需要在支付、信貸和信用體系等各個(gè)領(lǐng)域打通線上線下。楊強(qiáng)說(shuō),現(xiàn)在沒(méi)有實(shí)現(xiàn)的主要原因在于數(shù)據(jù)沒(méi)有連通,以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用還不到位。
  大數(shù)據(jù)是人工智能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),人工智能對(duì)于精確數(shù)據(jù)的需求會(huì)越來(lái)越強(qiáng)烈,驅(qū)動(dòng)著開(kāi)放平臺(tái)的建立。《人工智能理財(cái)市場(chǎng)專題分析》指出,各個(gè)巨頭將打破單一的生態(tài)循環(huán),將更多的渠道和產(chǎn)品納入自己的開(kāi)發(fā)平臺(tái)之上,以便獲取更多的數(shù)據(jù),多維度地理解用戶需求,做出相應(yīng)的匹配,從而完成對(duì)數(shù)據(jù)的整合和加工。預(yù)測(cè)未來(lái)5年機(jī)構(gòu)之間會(huì)加速滲透,雙方協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)集中在算法、流量、創(chuàng)新技術(shù)開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)教育。
  行業(yè)合作已經(jīng)開(kāi)始,互聯(lián)網(wǎng)巨頭正打開(kāi)合作、共享的平臺(tái)。據(jù)統(tǒng)計(jì),京東金融已為400家銀行、55家保險(xiǎn)公司、100家基金公司提供了大數(shù)據(jù)、風(fēng)控、營(yíng)銷等科技能力輸出。目前,京東金融的金融服務(wù)人群已經(jīng)涵蓋1.5億用戶,合作伙伴已經(jīng)達(dá)到50萬(wàn)家。螞蟻金服成熟的人工智能技術(shù)也向行業(yè)陸續(xù)開(kāi)放,螞蟻智能理財(cái)顧問(wèn)向金融機(jī)構(gòu)開(kāi)放一個(gè)月后,日均交易額比一個(gè)月前增長(zhǎng)了243%,日均客單的漲幅也達(dá)到了190%。螞蟻圖像定損能力開(kāi)放給保險(xiǎn)公司后,人工智能幾秒鐘就能對(duì)事故車做出準(zhǔn)確定損結(jié)果,有望每年為行業(yè)節(jié)約案件處理成本20億元。
  不過(guò)機(jī)器并不完美,人工不能缺席。任然介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè),相對(duì)穩(wěn)定,但市場(chǎng)和數(shù)據(jù)總是變化的,在實(shí)際運(yùn)行中難免出現(xiàn)舊數(shù)據(jù)源不穩(wěn)定、新增數(shù)據(jù)源和客群變化等極端情況。在這種不穩(wěn)定的情況下,放任人工智能模型自行迭代,可能會(huì)導(dǎo)致模型準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性不足的問(wèn)題。這時(shí)候需要一些人工參與,替換數(shù)據(jù)或者調(diào)整數(shù)據(jù)在模型中的權(quán)重。
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