人工智能產(chǎn)品賦能——銀行篇
2020-04-07 15:46:45
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一、人工智能賦能銀行業(yè)的四大分類
從硬件/軟件世界、核心/非核心應(yīng)用兩個(gè)維度來分析，人工智能在銀行的應(yīng)用分成四大類：
第一類，以硬件為主，銀行的核心應(yīng)用。核心應(yīng)用對(duì)可靠性和安全型要求非常高，幾乎不允許發(fā)生錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)泄露。比如云從科技通過人臉識(shí)別技術(shù)和攝像頭，為銀行提供智能視頻監(jiān)控和安防設(shè)備。比如招商銀行在手機(jī)銀行的密碼/手機(jī)驗(yàn)證碼上再加一層人臉識(shí)別/指紋識(shí)別進(jìn)行支付驗(yàn)證。
第二類，以軟件為主，銀行核心應(yīng)用。比如美銀美林聯(lián)合Fintech HighRadius采用機(jī)器學(xué)習(xí)，和光學(xué)字符識(shí)別來確認(rèn)付款人，將付款人與非上下文付款相對(duì)照匹配，同時(shí)將其與應(yīng)收賬款相對(duì)照匹配，實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)收賬款對(duì)賬。比如美林?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合銀行用戶的基礎(chǔ)信息、消費(fèi)信息和客服通話文本記錄，通過人工智能算法識(shí)別用戶是謙謙君子還是騙子流氓式的高危違約用戶，實(shí)現(xiàn)銀行用戶的小額授貸。
第三類，以硬件為主，非核心應(yīng)用。比如銀行客服機(jī)器人，基于 Facebook Messenger 平臺(tái)的聊天機(jī)器人，富國銀行利用內(nèi)嵌人工智能技術(shù)的客服助手機(jī)器人通過與用戶交流，為客戶提供賬戶信息，幫助客戶查詢相關(guān)交易記錄。
第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應(yīng)用。比如金融產(chǎn)品的智能推薦，摩根大通采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)預(yù)測性推薦系統(tǒng)——新機(jī)遇引擎（Emerging Opportunities Engine），能辨別應(yīng)該發(fā)行或出售股票的客戶，并將它推廣應(yīng)用到債券市場等其他領(lǐng)域。
二、企業(yè)依托人工智能賦能銀行的進(jìn)階之路
一是初級(jí)階段：以某單點(diǎn)切入，企業(yè)為銀行提供特定人工智能技術(shù)或咨詢服務(wù)。鑒于市場的應(yīng)用場景和價(jià)值未經(jīng)過長期有效驗(yàn)證，此時(shí)的AI企業(yè)依靠人工智能基礎(chǔ)技術(shù)尚未普及和人工智能領(lǐng)域人才優(yōu)勢(shì)短缺的紅利期優(yōu)勢(shì)，提供給銀行的簡單的AI基礎(chǔ)服務(wù)，主要包含：
- 算法銷售。將一些頂級(jí)會(huì)議/名校實(shí)驗(yàn)室/國際競賽中的AI技術(shù)或者AI算法（如基于協(xié)同過濾的產(chǎn)品推薦算法、自然語言處理算法）直接賣給銀行；
- 案例復(fù)制。將互聯(lián)網(wǎng)等AI應(yīng)用的成熟領(lǐng)域的應(yīng)用案例（如精準(zhǔn)營銷、知識(shí)圖譜），移花接木稍加改裝后提供給銀行；
- 咨詢/培訓(xùn)。為銀行規(guī)劃AI戰(zhàn)略或者提供AI人才培養(yǎng)培訓(xùn)。
二是進(jìn)階階段：企業(yè)提供銀行特定領(lǐng)域的人工智能整體解決方案。在階段一的基礎(chǔ)上更加商用化，從人工智能技術(shù)應(yīng)用深度上和銀行業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)上下游上，將單一技術(shù)和類似案例融入業(yè)務(wù)的深度改造，以更好地融入銀行的海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和金融服務(wù)的場景中。比如美國銀行的智能虛擬助手 Erica，除全天 24 小時(shí)在線為4500萬用戶處理交易轉(zhuǎn)賬外，幫助用戶分析檢測其消費(fèi)習(xí)慣，提供理財(cái)指導(dǎo)、改善信用評(píng)級(jí)或獲取省錢的建議。
三是產(chǎn)品化階段：企業(yè)推出具有影響力以及用戶粘性的“T字型”人工智能產(chǎn)品。T字型中“橫”是指面向銀行通用領(lǐng)域的產(chǎn)品，“豎”是指面向銀行某一垂直領(lǐng)域的智能應(yīng)用產(chǎn)品。“橫”的典型代表是美林?jǐn)?shù)據(jù)提供面向銀行通用業(yè)務(wù)的Tempo人工智能平臺(tái)，覆蓋海量數(shù)據(jù)接入、高維特征處理、自動(dòng)模型訓(xùn)練、智能模型評(píng)估和應(yīng)用部署等一站式人工智能服務(wù)；“豎”的典型代表是SAS公司提供銀行風(fēng)險(xiǎn)欺詐領(lǐng)域的智能應(yīng)用產(chǎn)品。
目前更多的企業(yè)正邁向或者已經(jīng)在這個(gè)紅海競爭領(lǐng)域中廝殺，要取得這場戰(zhàn)斗勝利的制高點(diǎn)，人工智能產(chǎn)品企業(yè)需要重點(diǎn)立足當(dāng)下，對(duì)產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域具備清晰認(rèn)知。鑒于時(shí)代快速更迭和競爭的加劇，銀行自身的業(yè)務(wù)需求也在不斷的變化，其首要的任務(wù)就是保持存量客戶經(jīng)營的前提下實(shí)現(xiàn)利潤穩(wěn)定增長。這就要求人工智能產(chǎn)品服務(wù)企業(yè)既能夠不馳于空想、不鶩于虛聲，扎根銀行行業(yè)業(yè)務(wù)和流程，逢山開路、遇水架橋，占坑“深水區(qū)”，以促進(jìn)銀行的客戶服務(wù)完善和優(yōu)化。
四是生態(tài)圈階段：銀行或銀行聯(lián)盟主導(dǎo)下的“大樹型”人工智能產(chǎn)品框架。這個(gè)是人工智能高級(jí)階段。隨著人工智能應(yīng)用成熟，生態(tài)圈構(gòu)建以銀行或者銀行聯(lián)盟為核心，眾多人工智能企業(yè)為生態(tài)協(xié)同構(gòu)筑者，如民生銀行的阿拉丁平臺(tái)。
依托銀行海量的業(yè)務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)這個(gè)土壤基礎(chǔ)，銀行集團(tuán)由頂至下地布局一個(gè)人工智能平臺(tái)作為大樹的樹干，眾多人工智能企業(yè)的每個(gè)子人工智能產(chǎn)品相當(dāng)于大樹的枝干，每個(gè)葉子就是銀行通過人工智能應(yīng)用枝干輸送提供給用戶的個(gè)性化人工智能應(yīng)用服務(wù)。 這些葉子上典型的人工智能應(yīng)用服務(wù)，如風(fēng)險(xiǎn)欺詐、用戶畫像、信用評(píng)價(jià)、個(gè)性化推薦等等，業(yè)內(nèi)已經(jīng)有銀行在生態(tài)樹上進(jìn)行嘗試，為累累碩果培育奠定了良好根基。
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大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
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