招商銀行、To B智能投顧講述：金融機構的人工智慧實踐

（從左往右：薛昆、夏雷、王蓁、楊永智）

雷鋒網AI掘金志報道，2017年7月7日至9日，全球人工智慧與機器人峰會CCF-GAIR大會在深圳大中華喜來登酒店舉行。本次大會由CCF中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦，期間聚集了全球30多位頂級院士、近300家AI明星AI企業 ，參會人數規模高達3000人。

在8日下午的金融科技專場中，來自招商銀行、通聯數據以及財鯨智能投顧的嘉賓圍繞智能投顧的業務和技術實踐展開了激烈的圓桌討論。該環節由阿博茨科技CEO楊永智主持，招商銀行總行研發中心副總經理夏雷、通聯數據金融工程董事總經理薛昆、財鯨智能投顧聯合創始人王蓁參與，共同分析了「金融機構的AI化實踐」「智能投顧的銷售與投資效果平衡」等相關問題。

雷鋒網AI掘金志整理如下：

主持人楊永智：下一個問題我想拋給夏總，大家知道招商銀行的智能在傳統銀行裡面是做的最早的，想問一下，招行在實踐人工智慧或者新技術應用到智能領域裡面有什麼樣的經驗和教訓可以供大家參考或者學習的？

夏雷：這個問題有點大，其實我們在招行的策略非常明確，第一步是移動化、第二步是數據化、第三步是智能化。目前處於數據化和智能化的交界點。在哪個地方用到智能，基本上銀行的每個方面都可以用到智能，我們從前往後說。

比如說從新客服第一次進招商銀行，系統就有人工智慧技術參與，進行獲客。舉個例子，我們現在正在研究一個比較有趣的課題，客戶進大堂我們就進行引導——如果他是一個有錢的人，我們就引導他到人工的方式，如果沒有錢就引到自助設備上去。他第一次到來，既沒有數據，我們也不知道他的賬戶，怎麼知道有錢沒錢呢？這個以前是靠大堂助理來看，有點勢利眼。但是我們現在內部的研究項目是通過人工智慧來判斷，只要給它拍一張照片，我們內測能夠達到80%的準確度。只要一張照片過來，就可以給你分辨出來你大體上是一個有錢人還是沒錢人，再干後面的事情。（相由錢生？好看的是有錢還是沒錢呢？哈哈）

這是一個很生動的例子，客人從還沒有成為招商客戶開始，我們就已經開始用人工智慧。再後面比如說要在這兒開賬戶，你開賬戶的時候我要給你推薦產品、推薦協議，判斷你這個人到底適合什麼產品，後台是會有大量的智能推薦的系統。比如說判斷你這個人可能適合理財、可能適合貸款等等，甚至判斷出來你喜歡看某個資訊、某個新聞也有可能。

再後面剛才講的智能投顧等等，這個前面已經說過了。再往後是客服，以往客戶有疑問會打95555，但是我們90%以上的文字客戶都是機器人在完成，準確度高的我們會把語音切換過去，大幅度地智能化。

還有一個領域是前面羅平教授（中科院羅平演講全文：自動撰寫金融文檔如何實現，用 AI 解救「金融民工」 | CCF-GAIR 2017）也講到的，銀行的中後台是極大的智能化的空間。比如說我們大量的票據錄入，通過OCR一掃描以後，要識別出它裡面的文字，還要進行分類、格式化、變成結構化的數據等等，這個裡面有大量的人工智慧可以乾的事情。

再比如說我們的網點推薦，大家也可以想到招行的網點之間是可以調劑的，它要通過預測、通過一定的人工智慧，結合大量的數據、包括天氣進行預測。可能今天這個網點人少，多往哪個網點派一點，這裡面又有大量的人工智慧。

總結下來方方面面，銀行基本上每個方面都要走智能化的道路。經常有新聞說，銀行是最受人工智慧衝擊的行業之一，我想這是一個事實，大量的人工會以後會在銀行減少。

楊永智：謝謝夏總！接下來的問題給王蓁，你們主要是2B的模式，給很多金融機構提供服務。請你給大家分享一下，你們跟大型金融機構合作中有什麼樣的經驗和教訓給在座的創業者。

王蓁：我們大部分是智能投顧，但不僅限於智能投顧，我們還做搜索和其它業務。首先和機構合作的時候，為什麼是機構而不做個人？個人我們有過簡單的嘗試，國內做個人業務的流量太貴，不適合，流量已經被大頭瓜分完了，做機構可能是更適合中小公司的機會。這是第一。

第二，和機構合作的時候，因為中小公司相對來講船小好調頭，大公司的決策流程比較複雜，整個業務推進會相對比較慎重。在這個時候，中小公司有自己的技術優勢的時候，他是可以給那些大的機構提供服務的。當然其中可能有一個理念會比較先進，大的機構不一定能夠立刻接受，需要反覆地對機構教育。

其中一個典型的例子，我不太同意薛總的看法，長期投資或者被動投資我認為在中國是無效的，這是美國市場的東西。其實我剛才已經簡單講了，我們可以看2007年4月份到2017年4月份，中國A股市場也投進去了，一分錢沒有拿到，10年投資，長期吧、被動投資吧，1分錢都沒有。

但是美國屢創新高，買入並持有的被動投資或者長期投資，只有放在美國市場才有效，放到歐洲也是沒有效的。更別說國內的，在國內因為水土的原因，國內的證券市場發展相對來講還是不是特別長，但是很迅速，變化很快。其實很多人是從教科書里讀出來的，教科書告訴我們，投資是一個好東西，但是在國內市場不一定。

我們要根據中國的國情和實際情況進行判斷到底是怎麼樣的，像類似於這種情況，我們和機構合作的時候，要說服他們做很多工作、告訴他們為什麼要這樣。我們可能有一些反直覺的結論，但是這些數據是真實告訴我們的東西，我們需要去教育他。

楊永智：謝謝！夏總有沒有不同的觀點？

夏雷：我非常同意王總的觀點，我們有沒有看到智能投顧公司的成立時間都是2008年？都是美國金融危機的時期。所以他搞被動投資問題不大，而且很容易取得客戶信任。如果你在中國做這個事情，恐怕和美國的環境完全是不同的。

另外我還補充一個，中國客戶的心態和美國也不太一樣，在美國基本上散戶操作，不像大部分的機構操作，中國的散戶操作比較多，而且賭博性比較重，追漲殺跌比較重。

你認為在一定的風險之後給他一定回報是可以的，但是客戶看不到這一點，他覺得收益率你給低了不好，但是你已經評估了他的風險，如果他自己真正操作比這個還要差很多。所以在客戶心態上，也是中國的一大問題，所以我們要把中國的智能投顧做好，在資產選擇上只能有中國的特色。比如說你投資ETF就不行，要選擇一些主動型的。

在客戶對於風險的認識上，我們要通過服務不斷地提醒客戶。在招行，客戶買了招行的理財產品，我們會不斷地跟進，以收益報告提醒客戶當前的情況——風險怎麼樣，當前要不要調倉等等。其實這個過程也是在引導客戶的風險預期，讓他知道在這個過程中不是沒有風險的，不是到最後越高就越好。

從這些角度來講，中國的投顧行業跟美國不同，但是恰恰給人工智慧提供了廣泛的空間。僅僅是被動投資，人工智慧能做多少呢？如果是主動的就做得多了，還有客戶的心態好也可以做得多。

主持人楊永智：我自己也研究過這個領域，剛才兩位分享的總結下來，像智能投顧的鼻祖現在管理的資金規模是幾十個億美金。和做財富管理的相比，這個錢是很少的。你說美國的第三方智能投顧公司非常成功，我覺得現在還談不上。有些第三方也做了智能投顧平台，一上來就是幾百億、幾千億的資金。所以做這些第三方的智能投顧公司，比傳統的金融機構去應用智能投顧技術，可以迅速吸納非常多的資金。

總結下來，這裡面2B的機會可能會更多一些，2C的機會最起碼我們現在還沒有看到。因為這裡有一個邏輯悖論，中國的屌絲只關注賺不賺錢，其它都不認，你這麼牛逼、這麼賺錢，你乾脆自己賺錢好了。從剛才幾位嘉賓的對話總結下來是這樣的。

現場互動

時間已經到了，我想接下來留一點時間給大家互動一下，給大家留一點時間提幾個問題。大家有什麼問題想跟台上的嘉賓探討嗎？

提問：我想請教夏總一個問題，因為我們大家都看到招行在Fintech這一塊跟進比較快，在去年的時候推出摩羯智投，不知道這個產品客戶的認可度怎麼樣？包括使用情況、投資規模。

夏雷：我簡單用一個數據說話，我們每個月的投資交易量購買額40多個億，不知道這個數據是否能夠說明問題。剛才主持人說幾十億美元，這個規模太小了，可以說中國這個市場也太大了。招行在這一塊也僅僅是做了一個起步，效果已經很明顯，所以我相信各位在座在這個領域裡面能做得更大。

提問：幾位嘉賓你們好，我是一個創業者，我做的事情是做股票的智能投顧，做一些2B和2C兩方面的智能投顧服務。雖然是做股票的，但是我們也特別關心大類資產配置和財富管理領域。其實我們有遇到這樣的問題——現在大部分的理財類的智能投顧或者資產配置客戶只是一個外殼，銷售的成分更重於技術的含量，比如有了一個包裝以後，不管是什麼樣的理財產品也好、還是基金也好，會有原來更有利於他的銷售。

剛才王總和夏總都談到這個問題，夏總的觀點更多是強調銷售，王總更多是強調產品有多好，可能是一個買方和賣方的差別。我想問的問題是，兩位怎麼看這個問題？比如說對於一個金融機構可能需要這樣的服務，對於賣方來講他不可能給買方強調這個東西包裝得多好，他更多的是從他的能力來講，但是他的能力又是很難評估的，我怎麼論證這個事情？

夏雷：你談到金融機構，我首先談一下我的看法。我們本來沒有對摩羯智投提出多少銷售的目標，我們引用人工智慧做投顧，並不是在摩羯智投才有的。在這之前，我們在網點線下就已經把這樣的演算法放到大堂經理的系統裡面，其中一個重要的目的就是防止他的過分銷售傾向。在我們看來，給客戶增加價值才是我們追求的目標，而不是去銷售。

當然這個是從銀行角度我們自己有這樣的條件，因為我們經營的範圍很大，不至於說需要從理財產品銷售上賺取不應該我們賺的利潤。所以對於我們來講，爭取客戶價值才是最重要的，要防範的反而是各級的網點銷售人員因為績效和考評原因導致的銷售，這樣的人工智慧對於我們來講反而是過分銷售。

王蓁：我來簡單補充一點，剛才你提到銷售這個事情，其實主持人提到美國智能投顧是第三方規模還是沒有起來或者起來沒有那麼快，反而美國的傳統金融機構，比如說先鋒基金收購了FutureAdvisor之後，立刻到了幾百上千億美元的規模。為什麼？因為他本身就有流量。

這個問題再拓展一步，像剛才夏總說的，招商銀行每天賣幾十億的摩羯，其實說實話他不賣摩羯，他賣蠍子、賣螃蟹一天也是這麼多，沒問題的，這個和人工智慧沒有什麼關係。因為他的渠道真的很強，品牌背書在這兒，但是要是讓我們去賣肯定不行。

其實我們一直堅信的事情是什麼呢？做智能投顧其實屬於投資的一種，只不過它是希望能夠幫助大家做得更好，幫助90%以上的人在90%以上的時間戰勝他們自己，這是我們的最低限度。用人話來講，我們想做到兩個目的：

第一點，最基礎的就是幫客戶賺到錢，無論你怎麼樣，你賺不到錢，你再人工智慧都沒用。因為中美市場的差異其實是很多人工智慧的機會，他的機會是很多的，這是底線，不能突破。所以說，在這一點底線上，其實我們的策略來講，我們叫「五頻」，有高頻、中頻、低頻，我們不是以銷售為目的，不對客戶直接進行這方面的收費。我們服務機構的時候是按照我們真實的表現業績。舉個例子，我們超過了比如說年化百分之多少的時候或者超過大盤百分之多少的時候，我們才能夠有這樣的一個收入，我們是以真實是否賺錢來獲得收入的，這是我們的第一點。

第二點，在賺錢的基礎上或者在幫用戶賺到錢的基礎上，我們才考慮是不是能夠節省成本，提高效率。這兩點合起來，其實才能夠保證我們整個這套系統，第一保證我們和客戶的利益是一致的，第二保證了我們的人工智慧真的是用到未來發展方向有效的方向上，這兩點是缺一不可的。

楊永智：今天智能投顧的專場到此為止，我們接下來是區塊鏈專場，請各位嘉賓就座。

編輯：溫曉樺

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人工智慧商業化落地進度遠不及AI技術的革新，究其原因，AI技術供應商（乙方）不明確自己的技術可服務於誰，傳統機構（甲方）不懂如何有效利用人工智慧與大數據提升效率。

於是雷鋒網先行，通過采編對甲、乙方參考價值巨大的人工智慧商業合作項目與案例，面向企業CDO與CIO，從而服務「AI技術輸出者」和「AI技術消費者」：助力AI公司尋找最有價值的潛在傳統客戶與商業化落地路徑，幫助傳統企業選擇與開發適合自己的AI產品和技術方案，消除AI公司與傳統企業之間的信息不對稱，推動人工智慧的商業化浪潮。

工作地點深圳、北京可選，簡歷投遞至 wangyafeng@leiphone.com。

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