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人工智能在金融行业的5大应用场景

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发表于 2018-2-12 18:15:05  | 显示全部楼层 | 阅读模式
人工智能在金融行业的5大应用场景

原创 2018-01-26 AI商业报道 AI商业报道

引言
2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要大力发展“智能金融”,创新智能金融产品和服务,发展金融新业态,鼓励金融行业应用智能客服等先进技术的发展。

智能金融,本质上是人工智能技术驱动的金融创新,从科技角度讲,智能金融的发展,是基于人工智能技术的智能客服、智能风控、智能营销、智能投研、智能投顾等场景的解决方案,使人工智能技术能够服务于几乎整个金融业务流程,这也是AI能够快速在金融业发展的原因之一。

智能客服

埃森哲(Accenture)的《全球消费者消费渠道与市场调研》显示,在金融行业,有七成的消费者愿意选择AI客服为他们的消费决策提供建议。

智能客服的核心技术主要由语音识别、自然语言处理、语音合成组成,部分还涉及到计算机视觉。但中文的语义理解由于汉语自身的复杂性(诸如分词、歧义、缺乏形态变化、结构松散等),技术难度较大,也是能否实现高质量人机交互的关键。对此,目前比较新锐的做法是以传统的NLP技术打底,加上语言学结构,结合新的机器学习、深度学习、以及金融知识图谱的方法,融合地去把整个语义理解抽象化后做降维。


例如蚂蚁金服的LSTM+DSSM(Long Short-Term Memory + DeepStructured Semantic Model)算法,能够对用户语义和意图进行很好的理解。用户问题回答得越多,越精准,尤其对于口语化、表述不够完整的提问,机器能够主动理解。

小i机器人也是国内领先的智能客服技术服务商,已为招行、建行、移动、华泰等多家金融和通信机构提供服务。例如为招行及其信用卡中心提供智能客服、智能微应用解决方案,智能微信服务平台上95%的信用卡业务为小i机器人自动回复处理,问题解决率达98%。

▲小i机器人服务于招行信用卡业务

按投资者不同需求,人工智能投资可分为智能投顾和智能投研。

智能投顾即智能投资顾问,指根据投资者不同的理财需求,具有人工智能的计算机程序系统通过算法和产品搭建数据模型,从而完成传统上由人工提供的理财顾问服务;智能投研,指利用大数据和机器学习,将数据、信息、决策进行智能整合,并实现数据之间的智能化关联,从而提高投资者工作效率和投资能力。

智能投顾

智能投资顾问兴起于美国,又称机器人投顾(Robo-Advisor)。与传统投顾相比,智能投顾具有低门槛、低费用、投资广、透明度高、操作简单、个性化定制等优势。投资者对于智能投顾的需求主要体现在“情绪管理”和“投资建议”。一方面,投资者在投资过程中容易产生贪婪或恐慌的情绪波动;另一方面,投资者金融市场信息了解相对较少,信息不对称。

由斯坦福博士李纪为成立的香侬科技就是一家为投资者提供投资数据的智能创投公司,主要解决信息获取不对称问题,点击可查看原文。

▲国内主要智能投顾初创公司 排名不分先后

目前,国内如招商银行、工商银行、兴业银行等多家银行都在智能投顾领域进行实践并积累了初步经验,也有多家银行展示了对此的浓厚兴趣,譬如中信银行今日宣布推出了“信智投”智能投顾产品。

智能投顾本质上是技术代替人工实现投顾,虽然近几年国内大量智能投顾公司涌现,但与美国的Wealthfront、Betterment等公司相比,我国的智能投顾公司大部分还处于初创阶段;智能投顾与人工智能的关系也更多处于概念阶段,智能投顾实现了策略的个性化、配置的合理化以及流程的自动化,有智能但距离代替人工智能的投顾尚远,人机结合将是未来投顾发展趋势。

▲国内外重点智能投顾公司对比

智能投研

金融业对数据具有极强的依赖性,工作人员每天一半的时间都用来收集和处理数据。因此,如何节省这一半数据整理的时间,是金融业对人工智能提出的需求。智能投研是基于知识图谱和机器学习等技术,搜集并整理信息,形成文档,供分析师、投资者等使用。

智能投研平台的基本理念是数据驱动研究,国外创业公司起步较早。

▲国外智能投研公司及其研究方向

国内虽然起步较晚,但发展很快,创业公司、基金公司、数据服务商纷纷参与。萝卜投研、文因互联、因果树和阿尔妮塔是其中的创业公司中的领先者,主要为股权投资和上市公司提供服务。基金公司也积极部署,如嘉实基金2016年成立了人工智能投资研究中心;华夏基金和微软亚洲研究院战略合作等。

人工智能技术为各行业带来的最大优势是降本增效。在智能投研上,人工智能为投研工作者节省了50%的数据整理时间,在智能医疗领域,智能读片为影像科医生节约了80%的时间,且效率提升了120倍,点击查看原文。

智能风控

伴随着互联网金融的出现,金融业务面临的风险挑战越来越大,对智能风控提出了需求。智能风控主要是依托高维度的大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识,包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。

众多第三方智能风控公司为金融机构提供风控服务,百融金服、明略数据和同盾科技是三家具有代表性的智能风控公司,目前已经完成了B轮及以上融资。三家公司基于大数据和人工智能为B端客户提供贷前、贷中、贷后全流程智能风控服务。贷前如营销获客、信用评估;贷中如实时交易监控、动态风险预警;贷后如监管合规、监控预警等。

▲国内主要智能风控创业公司 排名不分先后

智能风控一定程度上突破了传统风控的局限,在利用更高维度、更充分的数据时降低了人为的偏差,减少了风控的成本。然而,智能风控的核心数据还不够完善,优秀的风控人才供不应求,征信的建设处于初步阶段,需要国内三十多家智能风控初创公司和整个行业的共同努力来改善。

  ▲ 百融金服智能投研服务客户(部分)   

智能营销

智能营销并不是凭空产生的,它是基于精准营销的再精准化。智能营销基于大数据、机器学习计算框架等技术,在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点,划分顾客群体,精准地找到目标客户,然后进行精准营销和个性化推荐。同时实时监测,一方面用于优化策略方案,另一方面将数据反馈给数据库系统用于接下来的客户分析。

在这个场景中,国内先锋企业有品友互动、百分点和第四范式。品友互动的数字广告管理平台和人工智能营销决策产品MIP,可帮助广告主实现自身人工智能营销决策能力的构建;百分点基于BD-OS平台(大数据操作平台),构建端到端的营销方案,为企业提供BME(营销引擎)和BMM(营销管家)两种服务模式;第四范式基于“先知”平台,通过机器学习技术,分析海量数据,优化规则引擎(策划方案制定和实施规则),进行个性化推荐和精准投放,目前为广发银行等提供解决方案。


▲国内主要智能营销公司 排名不分先后

例如,在某股份制银行的线上理财营销活动中,针对某一款理财产品,第四范式的精准推荐模型在不同的资产段,营销的响应率提升了200% ~ 1100%,金额提升了50% ~ 500%,在显著提升响应率与收入的同时,也有效提升长尾客户的客户价值与留存率。


尽管人工智能还处在“弱人工智能”阶段,智能金融出现的时间也比较晚,但在国家政策的积极扶持和各公司、实验室对场景技术的深入研究下,智能金融会迎来更安全、更值得信任的发展。
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