人民日报谈智能金融

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越来越多“听话”的智能客服比你更了解你的智能投资

刘刚在深圳的一家互联网公司工作。最近，他用手机在伟忠银行开了一个账户，他的经历是全新的。

刘刚先通过手机上的微型银行应用扫描了自己的身份证，然后屏幕上显示了一个阿拉伯数字，他需要阅读。阅读时，系统开始识别人像是否与身份证是同一个人，并确认表情是否自然。如果系统自动识别没有问题，刘刚很快就会通过开户审核并办理该行的新账户，整个过程不会超过3分钟。

机器不仅能识别人，还能招待客人和回答问题。通过使用支付宝和访问京东，人们发现越来越多的平台开始使用机器人代替人工客服，回答客户问题或接收语音指令。根据测试数据，支付宝客服平台马骁问答大约需要1秒钟来完成5轮问答，效率是人工客服的30-60倍，每天可以处理200-300万用户查询。2017年，马骁的客户满意度比手工客服高3个百分点。

人工智能技术也使得信用过程越来越“智能”。几年前，马金玉回到青海创业，经营高原蜂蜜、西藏手工艺品等特色产品，还在网上开了一家微型商店。开店之初，她与当地牧民以现金结算生意，基本上每次购物都要花光所有的现金。当小生意难以维持时，微商店支付业务的工作人员告诉她，她可以直接在微商店应用程序中申请小额贷款。

“人工智能在信用中的应用核心是机器学习模型，它贯穿于信用的全过程。在放款之前，智能信贷不需要复杂的客户联系、初步审查和录入，只要放款人简单地填写十几条信息，系统就可以快速在线收集、处理和分析数据，放款前后只需15分钟。授信后，智能授信流程并未完成，微商店业务数据将一直被监控，用户和企业行为模式的变化将被跟踪和学习，客户贷款风险将被预测，客户的授信额度将相应调整。例如，商店出售的商品类型突然改变，机器学习模型可以捕捉这一信息并调整客户的动态风险。“任然，钛倒计时科学决策副总裁，谁提供技术支持，小额贷款业务的微型商店，说。

金融正变得更加场景化、高频化和个性化

根据易观国际咨询公司发布的“人工智能理财市场专项分析”报告，到2020年，中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。

在中国，人工智能技术已经渗透到金融技术的各个领域，从智能客户服务到反欺诈，从商家营销到贷款模式，从金融信息推送到智能投资，从汽车保险形象损失判定到保险对话机器人等。不仅网络公司运用人工智能，银行也运用人工智能来改变传统的信贷流程和财务管理模式。

在人工智能时代，什么样的技术可以被视为真正的“智能”？业界普遍认为，通用系统只能根据设计者确定的程序运行，这是一个相对静态的模型。人工智能是像人类一样思考、学习和决策的系统。使用基于大数据的深化学习，机器可以合理地感知、规划、推理和优化自己，并做出合理的决策。

以智能客户服务为例，用户的不断使用和机器的自我学习使客户服务越来越“智能”。蚂蚁金服相关负责人表示，智能客户服务现在是所有主要服务平台的标准。没有人工智能技术的客户服务更接近搜索引擎，将用户输入的关键词与数据库中的相关答案进行匹配。对于口语化的问题，这样聪明的客服很难给出“聪明”的答案。真正的人工智能客服可以自己学习，学会在不同的语境中调整和提高，回答的问题越多，就越准确，特别是对于口语化和表达不完全的问题，他们可以主动理解。

人工智能似乎是金融的“新大陆”。利用人工智能技术，挖掘海量信息，大大提高金融服务效率，降低服务成本，从而降低金融服务门槛。这些变化是金融未来发展的核心竞争点。

国际人工智能协会会长、伟众银行独立董事杨强表示，人工智能的引入给银行服务带来了根本性的变化，银行服务更加场景化、高频化和个性化。一个简单的模型一天可以写几条规则，一个团队一年最多可以写10，000条规则，但是一个人工智能模型可以写上亿条规则，这使得模型能够适应各种细分场景。与此同时，人工智能使金融服务从人工主导的服务向自动化服务转变，从而拓展了金融服务的能力。例如，在过去，银行一天可以接待数百人，但像纯粹的网上银行一样，它们可以满足数千万人的需求。金融服务已经从普遍服务演变成为成千上万人服务。未来，人工智能不仅将改变金融，还将使金融更加面向场景和高频交易。

人工智能技术的发展越成熟，机器就能突破人们的思维，发现一些按照人类传统思维难以发现的问题。不过，例如，该公司曾经为电子商务合作伙伴平台创建了“预支付”功能，为客户提供先消费后支付的良好信用服务。然而，在这个项目中，人们发现，经过一系列复杂的过程后，一组用户在最终支付阶段停止了操作。起初，工程师们猜测用户对配额不满意，或者认为申请过程很复杂。然而，在人工智能的帮助下，发现这群用户不付款的原因是他们都在某个手机的某个版本的浏览器中使用了某个分辨率，使得付款按钮无法显示。"人工智能最终帮助我们拯救了一群不该迷路的用户。"还是说。

机器并不完美，劳动是不可缺少的

人工智能离不开实际的金融场景，这就需要在支付、信用和信用系统等各个领域进行在线和离线访问。杨强说，现在还没有实现的主要原因是数据没有连接，人工智能技术的应用还没有到位。

大数据是人工智能的基础，人工智能对准确数据的需求将越来越大，这将推动开放平台的建立。《人工智能理财市场专题分析》指出，每个巨头都将打破单一的生态循环，将更多的渠道和产品带入自己的开发平台，从而获取更多的数据，从多个维度了解用户需求并做出相应的匹配，从而完成数据的整合和处理。预计未来五年机构间的渗透将会加快，双方合作开发的基础将集中在算法、流量、创新技术开发和市场教育上。

行业合作已经开始，互联网巨头们正在打开一个合作和分享的平台。据统计，京东金融为400家银行、55家保险公司和100家基金公司提供了大数据、风险控制和营销等技术能力。目前，京东金融已经覆盖了1.5亿用户和50万合作伙伴。蚂蚁金融服务成熟的人工智能技术也相继向行业开放。蚂蚁金服向金融机构开业一个月后，日均交易量比一个月前增长了243%，日均客户订单也增长了190%。蚂蚁图像损伤判定能力向保险公司开放后，人工智能可以在几秒钟内对事故车辆做出准确的损伤判定结果，预计每年可为行业节省20亿元的案件处理成本。

然而，机器并不完美，人力也不能缺乏。尽管如此，机器学习模型基于历史数据进行学习和预测，这是相对稳定的，但市场和数据总是在变化。在实际操作中，不稳定的旧数据源、新数据源和客户群的变化等极端情况是不可避免的。在这种不稳定的情况下，让人工智能模型自行迭代可能会导致模型精度和稳定性不足的问题。此时，需要一些人工参与来替换数据或调整模型中数据的权重。

来源：央视线