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人工智能驅動金融服務新變革
金融科技風潮漸盛，人工智能（AI）方興未艾。 根據高盛集團2016年年底發布的報告顯示，在金融行業內，保守估計到2025年，機器學習和人工智能可以創造每年大約340億美元至430億美元的價值。 智能機器人會比你自己更懂你？在以用戶為中心的移動互聯網時代，近兩三年來，人工智能技術在我國也取得了快速發展，正在催生我國金融行業服務新的變革。 優勢整合：AI技術嫁接金融資源 當下，以智能投顧為代表的AI技術正在與金融行業深度融合。大量資本開始逐鹿，科技公司、金融企業等紛紛緊跟金融科技發展的潮流，在人工智能領域加緊布局。 如何用AI來助推金融服務？有AI領域的專業人士對記者表示，AI可以通過豐富的產品特征與復雜的算法進行產品與用戶之間的匹配。將AI應用到金融產品服務領域，本質上是通過AI算法，對金融產品進行深度的分析研究，對全市場的信息進行深度研究加工，進而幫助金融機構和用戶做投資策略上的優化和配置。 日前，螞蟻金服宣布正式上線“財富號”，全面向基金公司、銀行等各類金融機構開放，與此同時，首度宣布將向金融機構開放最新的AI技術，致力于助推金融理財更快進入智能時代。 據了解，“財富號”旨在開放螞蟻金服的專業金融鏈接能力，通過用戶連接、用戶畫像、精準營銷等一系列算法工具，幫助金融機構建立直連用戶的自運營平臺。而AI技術的同步開放，也將為傳統金融機構精準對接用戶需求創造便利。截至6月15日，螞蟻財富平臺共接入了14家金融機構，包括天弘、博時、國泰、建信、南方、興全、民生加銀等7家基金公司和浦發、中信、興業、華夏、民生、平安、光大等7家銀行機構，為金融機構直接觸達用戶提供了又一種通道。 對于金融機構來說，應用AI技術的意義在于將傳統金融機構的產品研發優勢和科技企業的數據優勢相整合，使得金融機構不再是拼渠道、拼價格，而是感知每個人的具體需求，推出千人千面、個性化的智能服務。 “可以把更合適的產品賣給最需要的客戶，最準確地匹配客戶的需求。”國泰基金總經理周向勇坦言，基金公司接入科技公司開放的AI技術，有助于打造一個完整的金融生態鏈。 而某銀行機構信用卡中心負責人也表示，AI技術需要較強的大數據處理能力、計算能力，傳統金融機構在數據處理能力方面與互聯網企業相比還有一定差距。將科技企業的AI技術嫁接給金融機構，給予銀行機構風險反欺詐、風險定價、營銷機會捕捉等能力，讓其可更專注于做好金融產品，服務大眾，從而實現生態共贏。 用戶為中心：釋放金融科技普惠紅利 如上所述，科技公司的技術能力加上金融機構專業的金融能力，可以實現能量的聚合。這種聚合給金融服務帶來更直接的變革是，讓更多小微企業和消費者享受到平等、定制化、智能、簡單的普惠金融服務。 行業內普遍認為，移動互聯網時代，客戶的要求實際上是非常高的。博時基金總裁江向陽表示，新技術的應用將一改金融行業過去“以資產為中心”的模式，真正推動實現“以用戶為中心”。 因此，借助于AI技術挖掘海量信息，將會使金融更智能。“推動服務80%的大眾消費者，也不再將是一句口號，而成為金融服務的起點。”螞蟻金服財富事業群總裁樊治銘表示。 事實上，在財富管理領域，歐美等發達國家的金融市場發展更為成熟，更專注于使用大類資產、多樣資產類別來實現更好的風險回報。而在我國，市場散戶比例遠高于美國市場，可配置的大類資產相對較少，AI的發展方向也與歐美有所差別。 總體上，我國的財富管理不再是金字塔頂端人士的專屬市場，中產階級、白領、有閑置資金的大學生也都可以加入到理財大軍當中。目前來看，國內的財富管理市場潛力巨大。根據瑞信研究院發布的《2016年全球財富報告》顯示,中國家庭財富全球排名第三,僅次于美國和日本。人民可支配收入的增長，必然帶來理財需求的增長。 在此背景下，我國AI技術的運用，更應關注客戶的理解，提升客戶在理財方面的認知能力，建立更健康的投資理念等投資者教育方面的工作，這也將進一步推動金融更加普惠，為更多的大眾投資者提供更好的投資服務。 合理運用數據：提升金融服務精準度 雖然智能投顧風口正盛，但目前仍是AI技術發展的初級階段。AI技術運用本質上是對大數據技術的一種處理和分析，縱然大數據技術的加持，在一定程度上可以提升金融反欺詐的能力，但當前我國金融科技的大數據保護也面臨著挑戰。 有專家表示，開放式的網絡環境、分布式的系統部署，使大數據的應用邊界也變得模糊，信息集中泄露的風險仍然客觀存在。比如，移動互聯網下的金融交易環境帶來了用戶信息泄露及被盜取的潛在威脅。 工信部發布的《大數據產業發展規劃（2016－2020年）》中也明確指出，要提升大數據安全保障能力。加強大數據安全技術產品研發、提升大數據對網絡信息安全的支撐能力。 因此，合理合規運用數據，對于提升金融服務精準度，維護用戶信息安全尤為重要。依托于大數據的AI技術，它的開放和共享，更需要建立在保護用戶數據隱私的基礎上。 螞蟻金服AI負責人余鵬表示，金融機構獲得的用戶畫像，是一個個標準的用戶標簽，用戶的數據采集和使用，需要在用戶知情、授權的基礎上進行。作為以技術輸出為核心的科技企業，在向金融機構輸出數據能力前，也會經過加密、脫敏及一系列數據管理的專業團隊人工審核，并做好數據信息安全方面的第三方審計。
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