在金融領域，人工智慧是如何開疆拓土的？

人工智慧作為當今技術界的網紅，引得世界各大名企競折腰，金融界更是對它趨之若鶩。目前人工智慧在金融領域的應用主要集中在客服、風控、投顧三個方面。（更多資訊請關注公眾號：飛蟬智投服務號）

智能客服 Chatbot

以客服為例，如果你對智能聊天機器人的印象還停留在半天都打不出來一行字，難得說出一句話還文不對題這個階段的話，當今的技術會讓你驚掉下巴。

從蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、Facebook的Messenger到交通銀行的智能網點機器人「交交」、平安集團的人工智慧客服，智能客服的應用不僅在非金融領域，還迅速蔓延到了金融機構。數據顯示，螞蟻金服95%的遠程客戶服務由大數據智能機器人完成。也就是說，在你「雙11」血拚剁手的時候跟你溝通的客服十有八九可能是機器人。

各大企業之所以願意開發使用智能客服，除了與逐年遞增的人力成本相比，機器的費用更加誘人之外，人工智慧在模擬人類的溝通交流，建立一套自動化智能分析和思路模型方面取得了長足的進步也是重要原因。

據了解，人工智慧在聊天中的應用主要是通過用戶使用的服務、時長、行為等變數抽取出幾個個性化疑問點供用戶選擇，還會在交流中通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。在這個機器學習的過程中，機器變得越來越人性化，像Siri彷彿有了屬於自己的性格特徵。再加上語音識別和人臉識別技術也使得上文提到的雞同鴨講也成為歷史，在花唄等業務上，基於問題識別模型的機器人問答準確率從67%提升至80%以上，並實現了100%的自動語音識別。這改變了人們對機器客服刻板的印象，也提供了更佳的用戶體驗。

智能風控 Riskbot

風險控制一直是讓企業頭疼的問題，對於金融機構來說更是如此。一次對風險的誤判就可能損失成百甚至上千萬元。（更多資訊請關注公眾號：飛蟬智投服務號）

在徵信方面，過去一些金融機構採用評分模型來降低信用風險。然而這些傳統模型由於在程序設計上是固定的，即便通過更新迭代也需要一定的時間和資金投入，因此在處理海量數據時容易出現偏差，從而影響預測的準確性。而人工智慧是建立在機器學習的基礎上，在分析海量數據時可以得出一個錯誤率較小的結果。這就好比一款軟體出現bug了，就需要你去升級；而經過機器學習訓練的軟體會自己修bug。

在反欺詐方面，人工智慧可以在過去交易中看出端倪，比如一小時之內在兩個相距甚遠的國家使用同一張卡，或者突然取出巨額現金。如果人工智慧系統對一筆正常的交易提出異議，人再去糾正它，系統就會從這次經驗中吸取教訓，如此往複直至作出令人滿意的結果。

根據阿里巴巴旗下的螞蟻金服公布數據，網商銀行的花唄與微貸業務使用機器學習把虛假交易率降低了近10倍；基於深度學習開發的支付寶的證件審核系統——OCR系統使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30％的通過率。

智能投顧 Robot

目前人工智慧應用得最火的領域就是在投顧方面。投資成功與否取決於準確預測未來的能力。而這正是機器的強項——在短時間內消化海量數據，從中摸索總結出一套模式，並預測該模式在未來出現的概率。試想一下，如果英國脫歐記錄在資料庫里，機器學習這些數據，並找出觸發這些異常情況的因素，或許就能有效地預測甚至避免下一次類似事件，比如蘇格蘭和加泰羅尼亞獨立。

以券商為例，在同業競爭壓力加大的背景下，智能投顧的出現無疑是一場及時雨：在降低成本的同時，還能優化用戶體驗。智能投顧可以根據用戶的預期收益和個人偏好監測事件，股票和債券的價格趨勢，推薦買賣股票和債券的時機，從而幫助用戶作出投資決策。對於激進型投資者，人工智慧可以幫你確定買賣或是持有的時機。而對於保守型投資者，機器就會在預測到大市即將下跌時發出預警。這樣一來，投資者就可以決定是否清倉。

國外比較出名的智能投顧公司有Wealthfront、Betterment、Vanguard和嘉信理財。國內雖然起步較晚，但發展勢頭迅猛。目前國內開發智能投顧公司有三類：傳統金融機構、互聯網公司、fintech創業公司。

• 傳統金融機構：招商銀行的摩羯智投；平安證券的智能財富顧問；廣發證券的貝塔牛；浦發銀行的「財智機器人」；東吳證券的秀財「量身定製」；華泰證券的AssetMark
• 互聯網公司：京東金融、螞蟻聚寶、同花順、宜信投米RA、蘇寧理財等；
• fintch企業：璇璣、理財魔方、飛蟬智投、彌財、藍海財富等。

儘管人工智慧在短期內還是無法取代人力，但上述企業在擁抱新科技，改善金融效率方面作出了積極的嘗試並取得了一定的成效。人工智慧已經從科幻作品走進了現實世界，並在切實地解決困擾金融界多年的問題，比如提高準確性、降低成本和優化客戶體驗。由於具有豐富及分類清晰的數據，金融業可能是孕育人工智慧的最佳土壤。人工智慧在金融業開疆擴土的步伐不僅不會停下來，還會向縱深發展。可以預見，未來人工智慧還可能在保險定價、網點智能實體服務機器人方面發展，繼續豐富我們對金融的想像。

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