AI大數據：布局落子下好棋
文 / 本刊記者?潘婧
古人好棋，樂持黑白二子行於方寸之間，進攻退守，方盤圓子，變化無窮。清代大國手施襄夏曾言：「蓋窮向背之由於無形，而決勝負之源於布局也」。在圍棋中，布局是一盤棋取勝的基礎。在圍棋之外，布局則是全局戰略成功的關鍵。隨著人工智慧發展浪潮的迅猛來襲，我國金融機構為推進自身創新發展，也需順時而動，棋先一著。
2017年8月4日央行副行長范一飛在2016年度銀行科技發展獎評審領導小組會議上表示，銀行業要將移動互聯網、大數據、人工智慧、物聯網、VR等先進技術合理布局到各種金融服務場景中，為傳統金融注入活力，發揮金融科技創新應用示範作用。目前各金融機構已在包括智能機器人、AI客服、生物識別、智能運營等多個場景中應用了AI大數據技術。未來一年，對AI大數據的布局和推廣將主要集中在三個領域：利用AI大數據技術幫助金融機構提供更加個性化的金融服務，提升客戶體驗，實現精準營銷。AI大數據可對各類金融交易和分析活動進行更為智能的決策指導，提供理財顧問服務，打造智能投顧。AI大數據可提高評估效果的精確性，使金融機構在風險與防欺詐場景下的識別、管控更為智能，提升風控與反欺詐水平。
布局一：精準營銷
對於商業銀行來講，如何實現對目標客戶群準確、高效的營銷活動至關重要。相對於網點客戶經理的門店營銷以及客服外呼等傳統的營銷方式，依託於AI大數據的精準營銷具有更大的使用價值與發展潛力。此類營銷可包含兩個方面，首先是在營銷過程中，可通過搜集客戶的社交、消費等行為數據，對該用戶進行包括金融資產、行為資產、社交資產在內的1080°客戶畫像和數學建模，以此定位目標用戶。此外，可結合流失模型對客戶的數據表現進行流失預測，以便開展及時的客戶營銷與維護工作。建立基於AI大數據的精準營銷，可使銀行客戶篩選和精準服務提升到全新的高度。
近年來中信銀行逐步打造了數字化支撐下的零售客戶經營管理體系，開展了覆蓋全客戶與多渠道協同的精準營銷。據介紹，該行的產品推薦決策引擎，已採用了人工智慧的方式來預測客戶的購物傾向，引擎可從動態的海量數據中識別客戶的偏好，進而向客戶進行產品精準推薦。談到對於下一步AI大數據技術的戰略規劃，中信銀行零售銀行部袁東寧博士表示：」2017年，中信銀行開展了AI技術應用的初步嘗試，取得了一些成果；2018年，我們將啟動更體系化、更全面的AI規劃、探索與應用，將AI技術嵌入銀行核心業務領域，進一步拓展數據應用的廣度與深度，釋放AI在客戶體驗、產品創新、風險管控、運營管理等領域的原力。」
布局二：智能投顧
普華永道中國金融業管理諮詢主管合伙人張立鈞表示，目前全球範圍內有超過200萬億美金可支配資產，中國現有可投資資產約20萬億美金。預計到2020年，中國的個人可支配投資總額可以達到40萬億美金。資產管理規模的不斷增長為智能投顧市場的發展注入了巨大潛力。智能投顧類產品的基本策略，是將對各種金融產品的歷史投資收益數據的統計分析，與用戶風險偏好相結合，來提供出富有針對性的資產配置建議。同時實時監測市場變化，進行智能風險預警。
自2016 年招商銀行研發的「摩羯智投」正式上線以來，國內各家金融機構便也逐步開始在智能投顧領域布局。2017年9月，廣發銀行、興業銀行先後推出了「廣發智投」「興業智投」。11月，中國工商銀行正式推出智能投顧產品「AI投」。而對各證券公司來說，利用AI大數據來洞悉用戶、挖掘需求也是他們一直在探索與實踐的方向。廣發證券、東吳證券等證券公司於2016年推出了「貝塔牛」「東吳秀財」等智能投顧產品。國泰君安證券股份有限公司IT執行委員會副總裁、信息技術部總經理俞楓表示：「證券公司可以通過人機同行大幅降低專業門檻、提升運作效能，激發行業發展潛力，並衍生出更多的智能應用」。日前，國泰君安也推出自己的全場景伴隨式的智能化線上服務「君弘靈犀」，它依靠人工智慧技術對每個用戶的上千個標籤進行管理分析，構建出針對每個用戶專屬獨有的智能分析系統，該系統定位於為所有用戶提供輔助投資理財專業化服務，可根據用戶偏好打造每個用戶獨有的投資策略。對於智能投顧的布局，保險業這邊也在進行不斷地嘗試，2017年9月中國太平洋保險在探索大數據和人工智慧應用方面進行了首次試水，推出了首款智能保險顧問「阿爾法保險」。據了解，「阿爾法保險」基於中國太保1.1億保險客戶數據積累，通過基本信息、家庭結構、收入支出、資產負債、社保福利、生活習慣6組問題，利用大數據演算法，可構建個性化的家庭保險保障組合規劃，並助力國民保險消費者教育。在銀行、證券、保險等機構先期發力之後，基金公司也緊跟浪潮發展，國內基金業前十大基金公司之一——招商基金於2018年年初正式宣布進軍智能投顧領域，推出「量子智投」。可基於大盤擇時、股債轉換、行業動量三個策略，以達到契合市場走勢、匹配合適產品、分散風險的目的。
對於智能投顧未來的發展趨勢，有業內人士表示，目前各金融機構對於AI大數據技術在智能投顧領域的應用仍還處於發展初期階段，主流的智能投顧產品依然需要依賴問卷調查的方式來判斷用戶的風險偏好和投資喜好，此種形式其實很難切實了解客戶資產、風險偏好等的真實情況。如何豐富數據獲取渠道，以更為精準地了解客戶的風險偏好與投資習慣，將是各金融機構下一步亟需思考與解決的問題。
布局三：風控與反欺詐
人工智慧與大數據的融合，也為金融風控與反欺詐帶來了革命性的變革。各金融機構可通過對用戶的海量數據收集與分析，對用戶進行信用評級，客觀地反映用戶風險水平，提升信用風險管理水平。
浦發銀行基於人工智慧及大數據技術打造的7×24小時的智能化企業級反欺詐系統，能夠從多維度對用戶的異常交易行為進行科學診斷和處理，涵蓋線上線下交易，嵌入各類金融應用場景，實現對高風險交易的實時攔截。在智能風控方面，利用AI大數據技術，浦發銀行不再局限於傳統數據層面的黑名單和規則，而是形成了一套數字化模型，將用戶當筆交易行為與海量歷史數據融合適配，通過對用戶交易行為特徵的精細刻畫，來甄別每筆交易的風險，並通過機器自學習技術，不斷自我優化迭代出完善模型，從而持續提升對線上線下交易的風險識別率。
同樣，中國工商銀行也形成了企業級反欺詐和人工智慧技術應用相結合的做法，其企業級反欺詐平台通過平台基礎數據和信息建設，提高風險管控效率，取得了良好的反欺詐成效。在智能風控方面，中國工商銀行通過大數據的萃取，準確識別客戶行為特徵和風險偏好，建立客戶信用評分及預警模型，構建智能化、實時化的信用風險防控體系。中國工商銀行風險管理部處長陳平認為，對於下一步的探索與實踐，商業銀行企業級反欺詐可從幾方面積極探索引入新興技術。一是加大深度學習模型的應用，從而能夠在更大數據範圍上，高效地完成高緯度特徵計算和模型訓練，以提高模型開發訓練的效率，提升風控模型效力，更為及時地跟蹤欺詐風險形勢。二是在線上支付、貸款申請等業務辦理環節，利用聲紋識別、人臉識別等生物技術輔助驗證客戶身份，防範賬戶被盜和團伙欺詐。三是應用社交網路分析技術，從不同角度挖掘客戶關聯關係，繪製客戶關係網路，從客戶關係網路中發現異常關係群體，提高團伙欺詐識別能力。
內外兼修 共謀技術變革大棋局
作為新時代下最具潛質的技術風向標，各金融機構都對AI大數據下一步發展抱有熱切期望，並通過建立科技創新實驗室、攜手有實力的科技企業等方式不斷加大對人工智慧技術的投入與研究。
光大銀行信息科技部李璠總經理表示，光大銀行推進自身人工智慧的策略是依託科技創新機制，推進聯合創新，以先進的業務應用場景為重點，力求在重點領域實現創新突破。積極引入市場上成熟的技術，將更多的資源投入到AI技術與銀行業務場景的結合上，推出符合銀行發展需要的智能應用。據悉，該行針對數字化轉型時代建成的科技創新實驗室現已先後培育出智能語音、智能反欺詐、智能反洗錢等多個AI應用項目，並初步形成了智能營銷、智能風控等領域的技術布局。在智能風控方面，光大銀行已先後推出「濾鏡」、「信用卡智能進件審批」、「智能反洗錢」、「電子渠道智能反欺詐模型」等多個項目，電子渠道智能反欺詐模型項目通過綜合聚類和孤立森林演算法搭建無監督識別模型，同時利用疑似欺詐樣本實現了模型規則化應用。接下來光大銀行還將進一步規劃制定全渠道反欺詐解決方案。對於下一步AI大數據在行內的應用發展，光大銀行信息科技部李璠總經理表示，未來，光大銀行將以先進的業務應用場景為重點，將更多資源投入到人工智慧技術與銀行業務的場景結合上，推出符合銀行發展需要的智能應用，實現業務智能化轉型，提升全行整體服務水平和核心競爭力。
針對人工智慧的發展熱潮，中國工商銀行也於2016年建立大數據與人工智慧實驗室，以加大對人工智慧技術的探索與研究，深化該項技術在各業務領域的應用與創新。對於接下來針對人工智慧技術的應用建設，該行信息科技部副總經理楊雷表示，中國工商銀行將充分依託大數據及人工智慧創新實驗室，逐步實現對於業界主要技術及平台的自主掌控。同時，加強與業界領先企業、科研院校的交流合作，並在充分吸收業界先進經驗的基礎上，研究建立並持續完善聚焦於機器學習等人工智慧技術的基礎平台，並通過平台來做好相關知識的固化和沉澱，以提升在人工智慧方面生產力的持久度，不斷促進工商銀行客戶服務提升和經營管理轉型。
除了建立科技創新實驗室以外，攜手實力強勁的科技企業開展聯合創新合作也不失為一種新的選擇與嘗試。2018年1月10日，興業銀行與微軟達成戰略合作，並表示雙方將以人工智慧、雲計算等技術為基礎，全面推動興業銀行業務的數字化轉型。對於下一步的戰略發展，興業銀行副行長孫雄鵬表示，面對數字化轉型帶來的全新機遇，興業銀行希望能與有實力的技術企業實現全面、深入的戰略合作，共同探索推進人工智慧、雲計算、大數據等新興技術與銀行金融業務的融合發展，推動興業銀行實現自身業務智能化升級、創新。
縱觀各家金融機構的種種舉措與規劃，我們不難推測，新一年AI大數據技術的熱度將會持續升溫，「精準營銷」「智能投顧」「風控與反欺詐」三大方面的場景應用則必將會成為兵家必爭的布局之地。同時，AI大數據在促進各家金融機構服務與管理能力提升、催生新興產品與服務模式的同時，也給業務創新與技術應用等方面帶來了新的競爭與挑戰。對於未來AI大數據在金融業應用的趨勢展望，中國建設銀行數據管理部副總經理劉賢榮表示：「目前各金融機構對該項技術的應用雖還處在起步階段，但為了加快搶佔這一領先的技術高地，2018年各大銀行、證券、保險等金融機構均將在AI大數據的應用實踐領域進行史無前例的資源投入，以期通過前期的積極布局，為下一步實現技術突破、場景延伸打好基礎。」
隨著各場景下應用產品的推出、落地，各金融機構對AI大數據技術的應用已由最初的破冰探索進入了全面布局的新階段，相信在可期的未來，大家定能依託對AI大數據的精心布局，實現穩健落子，下好技術變革帶動業務創新發展的大棋局！
《金融電子化》新媒體部
主任 / 鄺源 編輯 / 潘婧
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