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万亿级金融人工智能市场深度解读:下一轮红利轮到谁?

woniu 2020-12-11 51495 浏览 0 评论

基于技术的进一步成熟,金融智能金融人工智能市场增速正在持续提升,根据德勤报告预测,2020年全球人工智能在金融市场规模将会超过1000亿美金元,并且增速明显,将在2023年将超过2000亿美金元。

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金融和科技,原本是两个没有关系的行业,然而随着科技的发展,这两个行业之间的界限已经被突破,并且开始互相赋能。我国在金融科技具有明显的比较优势,无论国内一些科技公司,还是传统银行及保险机构都在积极部署金融科技,并落地在一些金融人工智能服务产品之中,在此之下,金融机构再次出现了新的动力,科技对金融机构的帮助,让从业者期待这个全新的征程。

人工智能和金融如何碰撞出火花?因二者的结合优势明显,并且可以直接决绝行业的需求,并且在推广上更加容易;更重要的是,基于数字化的金融机构,可以排除情感因素的困扰,可以让金融机构工作逻辑更加严谨。在此情况下,二者的结合极具想象力。

逐渐掌握了AI技术能力的金融机构,已经开始试图主导产业话语权。更多洞见趋势的金融机构正走向了抉择的关键路口。


五大服务,智慧银行可以这么玩

2020年前三季度中国人工智能专利申请有5万多件,金融行业,应用场景包括:

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综合梳理,人工智能可以打造新产品和流程,可以在获客、顾客服务、流程再造、风险管理等领域为金融机构带来的业务爆发提供动能。


一、新产品和流程,创造新的收入潜力

金融机构既可以利用人工智能赋能到日常的业务中,也可以拓展服务的触角,为其他机构服务。目前,在机构中使用最多的场景依然在人工智能数据分析、数据决策等方面。

① 人工智能数据分析:关于人工智能与数据之间的关系,就像汽车与汽油,数据是人工智能的燃料,在大数据之下,得以训练出人工智能算法,从而反哺行业。

金融机构的数据种类一般可分为基础数据、内部数据及其他数据等分类。一般来说,客户的内部数据包含客户在机构中的使用行为留存的数据,比如投资行为、投资偏好资产管理信息等。但是或受到监管等政策影响,银行对此类数据的使用也及其严格。

在人工智能分析过程中,对于数据的分析、采集及再利用是关键。以目前商业银行为例,国内商业银行拥有海量的客户数据,并审慎对待数据的使用,自20世纪90年代已经涉足大数据使用。目前,已经能够为人工智能提供优质及真实的数据。

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② 利用数据进行决策:通过对数据的加工,人工智能更好的进行决策,例如在贷款场景中,客户提交申请到审批的过程中,如需引入外部数据,每调用一次都会产生成本。但引入人工智能技术后,可以更快捷准确的识别,省略此前的人工流程,既能实现快捷高效,又能降低成本。

审批环节为例子,以往商业银行对一笔贷款放款订单的审核,在客户的提供的基本数据之外,一般还需要在征信中心调用征信报告、引用第三方平台的数据等流程,过程相对繁琐。而使用人工智能对数据加工后,在新的技术下,智能图谱技术已经在后台搭建好审批的模型,资料会以图像化等方式快速展现,极大提高审批效率。

③ 销售服务:智能营销也是目前颇受金融机构青睐的一个场景。通过人工智能对客户的分析、画像,可以精准识别及分类潜在用户,从而提供更契合目标用户的类别和产品,这相比之前的人工销售大大提高效率,也更为精准。


二、服务个性化,人工智能帮助金融机构获取新用户


在各家机构为了获客支付高昂的营销费用的同时,人工智能也能在机构获取新客户方面提供便利。快速的识别技术不仅能够利用原有模型分析潜在用户,也能对新客户提供更个性化的方案。

获客方面应用率排前三的工智能用例包括人工智能附加服务和产品、数字开户处理和人工智能营销。

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三、人工智能渗透金融各个环节,优化流程管理


在自动化和流程再造方面,机构对人工智能的应用主要聚焦在在管理任务自动化和整合、报告自动化或小范围的合规自动化方面。

对于机构来说,人工智能可以从金融大数据中自主学习,最终完成金融算法的搭建。同时,在算法的应用过程中,可以完成金融数据的多维度分析,既可以进行风险预测,又可以做出数据分析反馈运营。


四、服务实施调整,人工智能提高服务质量


若要说目前技术在机构最受欢迎的领域,莫过于利用人工智能技术提供的客户服务。

1.基于人工智能的客户沟通:在以银行为代表的金融机构中,基于人工智能的客户沟通的智能客服不仅是一种服务手段,更是金融领域象征科技实力的标准化服务产品。

比如智能客服和智能柜台服务方面:金融行业作为服务行业,顾客为上,不管是银行还是金融机构、证券、保险、基金等各类别的机构都要提供优质的客户服务工作,并在后台配备大量的客户服务人员,组建呼叫中心,应对各种问题。

在人工智能的帮助下,行业迎来翻天覆地的变化,智能化的客服中心大大减少了人员的配置。目前,语音识别、条目检索等技术下,不仅提高效率,标准化程度高,智能客服对人工客服的替代率超80%。

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相信,现在消费者在借助 APP、手机及网页等办理相关业务时,总是会遇到智能客服,可以根据消费者的需求提供针对性的解决方案。如果面临个别特例,智能客服不能解决消费者的需求,系统可以转入人工客服以解决用户需求。

对于企业来说,智能客服可降低运营成本,并且可以提高消费者的用户体验。因此,就需要加强对智能客服技术的更新,加强语言的识别与处理技术,使其应用更加广阔。

综上而言,在金融机构服务的流程中,人工智能贯穿前、中、后台,以商业银行为例,在前台可以提供更优质的用户服务体验;在银行的中台操作中,为金融决策提供更精准的分析决策;在后台提供智能识别、感知技术识别等支持技术。

2.基于人工智能的实施服务调整:金融市场,行情瞬息万变,可能人工投顾的反应速度并不及风控模型及智能后台的自动化识别速度。在机构广泛应用的智能投顾上,不仅在前期开户等流程反应快捷,在应对金融行业的投资业务方面,也能及时预警金融"黑天鹅"风险,规避金融投资风险。


五、分析多方因素,完成风险管控

金融行业是风险管理的行业,自然面临方方面面的风险。除了来自市场的风险,也要应对道德风险,人工智能在其中也大有可为。金融行业的风险管控是必不可少的一环,如果可以更好的优化风险管理,可以帮助企业节省大量的费用。因此,在这个领域,构建出风险预测模型,进而能够确定风险程度,人工智能被基于了厚望。

业内人士认为,风险管控已经成为了现在人工智能的主要应用领域,而风险管控和反欺诈将会成为一篇红海。

① 反欺诈: 人工智能在反欺诈领域的应用具有天然优势,基于对数据和内容的分析,人工智能系统能够快速、准确高效率地识别金融活动的反常规行为,并反馈给系统。不管是金融机构还是金融监管机构,利用人工智能技术可以实现更准确便捷识别金融欺诈行为,降低人工投入成本。

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② 行为风险分析:以往及金融机构对于行为风险的防控依赖大量的人工投入和数据整理分析,效率相对较低。在引入AI技术后,在机构风险防控中,通过量化分析和模型、深度学习的人工智能技术,可以实现迅速分析各类风险类型,标准化能力强,同时学习速度高,短时间对海量数据资料实现建模分析,应对金融机构中各类别潜在风险。

③ 发现业务数据中潜在漏洞:人工智能在防范数据漏洞的监测上,可以通过学习以往数据规则,利用模型和算法,准确掌握数据常规路径,同时把握数据流向,防止数据使用中的漏洞和潜在的数据风险。


万亿级市场,AI+金融将迈入行业收割期

金融机构对人工智能的投入来看,各类金融机构对技术的投入在增长,包括银行、保险、互联网金融等机构都是人工智能业务投资的主力军。其中,银行业凭借庞大的体量和业务范围,是金融机构中主要购买方。预计未来几年这一投入也将持续增加。


一、金融人工智能服务机构盘点

一般而言,行业习惯将金融中人工智能的服务机构分为大型金控公司及其科技子公司、拥有金融背景的互联网巨头、传统金融科技公司三类。


① 三类机构逐鹿广袤市场

大型金融控股公司在起步方面相较互联网巨头和传统金融科技方面处于弱势,并且被认为缺少科技"基因",但不得不看到其自身的数据实力和投资实力,从大型金控公司对技术的重视程度和逐渐增加的投资额度来看,未来实力不容小觑。

拥有金融背景的互联网巨头凭借强大的技术基因,基于早期积累的大量金融场景数据和强大的技术开发能力,几乎拥有除"金控牌照"之外的所有金融资质,科技输出能力也几乎覆盖的全部场景。

传统金融科技公司则早期大多聚焦于"金融大数据"相关业务。虽然有优质的技术基因,但是大部分公司没有设置专门的金融业务板块,并且缺少金融机构所拥有的场景、数据。不过,同时要看到,传统金融科技公司在算法、语言理解、深度学习等技术能力上投入,并且大部分公司也致力于深耕于部分金融业务场景的智能化。

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② 部分案例取得成果

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上文中,我们提及的场景目前都早已在国内的金融行业中广泛应用,开发出诸多代表性产品。

比如,在全景解决方案领域,已经开始数字化的银行机构已经开始了全新的尝试。京东数科作为行业的资深玩家,针对银行的业务针对性的打造了从风险管控到智能营销的八大数字化全景解决方案,为银行提供全方位解决方案。以技术能力和敏捷IT构架为支点,京东数科为银行的零售业务、企业金融业务、金融市场业务提供灵活解决方案。

依托于京东集团强大的生态,为数科提供了良好的开放平台,为京东数科的银行数字化全场景解决方案构建全新金融生态,进而让银行实现从技术到业务,再到场景的全方位能力提升,打造全新的银行业生态。

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在金融行业,金融科技想要大面积应用落地,需要大量的基于不同场景的数据。然而对于数据的敏感性,如何保护用户数据的隐私,并且如何将这些数据进行脱敏并参与金融智能金融人工智能算法的研发,已经成为了金融机构和技术服务商的强烈需求。

京东数科作为IEEE联邦学习国际安全工业标准组织的创始成员之一,在联邦学习技术上也有着很高的建树。联邦学习的本质是通过联合建模的形式,让双方乃至多方企业通过机器学习框架让数据通过加密训练来达到交互的目的,同时联合模型算法也有更高的精确度。然而在传统的纵向联邦学习中,加密训练(梯度加密)让数据的交互的安全性得到提高,但也极大损失了算法的效率;同时基于同步更新的原则,传统纵向联邦学习,对算力资源存在一定浪费。

京东数科首创的异步联邦学习通过异步计算框架和树状通讯结构,在保证数据和模型隐私的基础上,保证了更加稳定的算法结构,大幅增强了京东数科自研联邦学习平台"FedLean"的算法丰富度,极大提高了数据交互的效率并降低算力资源的需求。


风险与机遇共存

虽然人工智能在金融领域得到广泛应用,而且距离通用人工智能还有很长的路要走,而且,行业也在机遇中蕴藏着风险。

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① 自主研发的风险

人工智能安全风险是在近几年逐渐受到行业的重视。伴随着技术的开发,也面临技术研发的风险,潜在的道德风险、安全风险既需要在技术方面提高规则,也需要相关法律法规出台来进行明确,在这方面也尚需要行业规范方面统一规则,并逐渐重视起来。

② 人工智能投资回报率

目前,我们仍无法准确预知人工智能技术的进步空间,但不可否认的是,这将会影响人类未来的进程,更不用说在金融行业带来的变革。

对于人工智能的需求已经无需证明,因此很多的金融机构开始大量投入资源,计划自己完成人工智能算法的研究,然后再拿来反哺自己的业务。但是对于人工智能的投入过于复杂,这是长期从事金融行业的机构很难理解并且顺利进行的。并且,人工智能作为辅助性工具,很难直接产生利益。只能通过长时间的优化流程而间接的创造价值,因此对于金融机构来说,自己研发的性价比是值得思考的问题。


投入增大,2000亿美元金融人工智能市场等待挖掘

虽然并没有立竿见影的快速投资效果回报,但是并没有阻碍机构对人工智能技术的投入。从银行业公布的的科技投入来看,保持逐年增长的态势。随着投资基数的增加和技术的快速迭代,预计这一趋势仍将延续下去。

据第三方统计机构预测,金融行业在2022年对人工智能的投入规模或将超过220亿元。

根据德勤报告预测,2020年全球人工智能在银行市场规模已经超过1000亿美金,并且在2023年将超过2000亿美金。

回到国内,2019年8月,人民银行发布了《金融科技 (FinTech) 发展规划(2019—2021年)》,明确了人工智能与金融之间的关系,如何在接下来的发展中,合理利用并且结合人工智能来为金融机构带来全新的动力,将会是接下来的发展重点。

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政策的助力下,人工智能在金融领域的前途已经无需赘言。并且在现实中,已经有越来越多的企业开始将人工智能的应用纳入自己未来的规划当中了,根据数据显示,64%的金融机构计划在未来两年大规模引入人工智能。

人工智能在金融行业应用广泛,渗透到金融行业的整个生产产流程中,未来也将对金融行业带来翻天覆地的变革。从目前的市场配置来看,市场的格局分配已经逐渐明朗。对金融机构来说,如何拥抱人工智能,把握未来的方向,是决定机构未来生死存亡的关键一步。

#金融##人工智能#

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