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[導讀]近日,國務院發(fā)布人工智能規(guī)劃,其中提到,在智能金融方面,要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng),提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務,發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵金融行業(yè)應用智能客服、智能監(jiān)控等技術和裝備,建立金融風險智能預警與防控系統(tǒng)。

人工智能在金融領域的應用越來越廣泛。

近日,國務院發(fā)布人工智能規(guī)劃,其中提到,在智能金融方面,要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng),提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務,發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵金融行業(yè)應用智能客服、智能監(jiān)控等技術和裝備,建立金融風險智能預警與防控系統(tǒng)。

面對大趨勢,金融機構正在積極擁抱人工智能技術,比如智能投資顧問、預測和反欺詐、融資授信、安全監(jiān)控預警以及智能客服等。但與此同時,對他們來說,對自身的需求定義并不明確。面對眼花繚亂的技術名詞,不知道該從哪一塊入手。

從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“人工智能”

7月20日,國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,明確將人工智能作為未來國家重要的發(fā)展戰(zhàn)略?!缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》指出,人工智能將成為國際競爭的新焦點。人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術,世界主要發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略,加緊出臺規(guī)劃和政策,圍繞核心技術、頂尖人才、標準規(guī)范等強化部署。

2015年,國務院提出制定《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃指導意見》,此次國務院發(fā)布的是《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,體現(xiàn)了政府對整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重視。對此,北京郵電大學教授彭揚認為,此事具有很大意義,中國比較早的部署了人工智能領域的發(fā)展機遇,也能夠助推全行業(yè)和相關企業(yè)的發(fā)展。

一位從事金融技術服務的機構人士表示,“規(guī)劃”中,銳利迫切的措詞展示了政府非一般的敏銳和決心。中國經(jīng)濟超車的最佳彎道呼之欲出。很明顯可以看出,國家這次將人工智能升級為國家戰(zhàn)略,企業(yè)將更好地得到政策和資金的支持。

“同時,人工智能技術落地,還需要政府針對各產(chǎn)業(yè)出臺新的規(guī)劃和配套,舊的產(chǎn)業(yè)政策也需要做調整,這樣才能保證企業(yè)和資本在人工智能行業(yè)的持續(xù)投入。”該人士補充道。

自身需求定義尚待清晰

2016年被稱為人工智能元年。中國也提出了“中國大腦”的項目計劃,這方面也有大量的互聯(lián)網(wǎng)和金融公司參與其中。

目前,人工智能在金融領域的應用已經(jīng)比我們預想的更加廣泛。

人工智能在金融領域的應用通常有幾種:一是智能投資顧問;二是預測和反欺詐;三是融資授信、安全監(jiān)控預警;四是智能客服。對應的主流人工智能技術則是圖像識別、自然語言處理、語音識別以及聲紋識別。

“這幾種技術在金融領域的應用不太一樣,圖像識別技術主要是用于風控,比如遠程開戶和ATM刷臉取款,都是風控層面,圖像識別目前和金融核心業(yè)務還沒有深度融合;自然語言處理會用在智能客服上;而聲紋識別的商業(yè)化落地比較慢,目前還沒看到實際應用。”一位投資機構的相關負責人解釋道。

一個顯而易見的例子是,2016年,某銀行柜臺人員減少了1.4萬人,但其中1.1萬人走出柜臺跑向市場,成了客戶經(jīng)理,而剩下3000人加上其他部門的縮減人員,有6000人去做新業(yè)務,包括互聯(lián)網(wǎng)金融。

“對于銀行來說提升了人力資源的效率。所以我們去年的總人數(shù)減少1%,但內部結構調整達到了6%,這對于商業(yè)銀行的競爭力提升,盈利能力增強,風險控制的增強,應該說是有好處的。”該銀行高管曾對媒體表示。

“從這個側面來說,也能反映金融機構對人工智能的態(tài)度。這是一個大趨勢,能夠幫他們直接節(jié)省成本和控制風險。”依圖科技相關負責人對《中國經(jīng)營報》記者表示。

據(jù)記者了解,初期應用人工智能技術的成本在幾十萬元左右,并不太貴,而且相比人員操作來說,效率和效能都大大地提升。

然而,現(xiàn)在企業(yè)的問題是,對自身需求的定義并不明確。

彭揚認為,企業(yè)應用人工智能,第一是要定義需求;第二就是部署;第三是標準化,把成本降下來,另外就是監(jiān)管。但現(xiàn)在,很多企業(yè)連需求怎么去定義都不是很清晰。

此外,氪信相關人士也提到,金融領域內可供機器訓練的數(shù)據(jù)樣本極為珍貴。現(xiàn)階段金融人工智能的運用需要和具有豐富經(jīng)驗的風控專家結合。“人機結合”,讓機器去學習金融專家的經(jīng)驗非常重要。

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