当前位置:

人工智能和云计算如何改变金融行业

2017/03/14

大数据云计算是近年来比较流行的一个话题。过去,我们谈到金融行业使用技术手段,尤其是互联网技术,往往是为了优化流程、改善效率,提高竞争水平,并未将这些技术提升到一个特殊的门来的对待。但是,随着互联网技术工具的强劲发展,人们突然发现,人工智能、大数据和云计算作为一个整体,很可能正在推动金融服务领域的颠覆式创新和重塑——它已经改变了整个金融市场的玩法,并且挑战着传统金融机构作为信息中介的牢固地位。

2014年来,中国的互联网金融公司如雨后春笋般野蛮生长,对底层技术的需求越来越旺盛。除了要求在技术上让用户体验更加顺畅更加便捷之外,新的金融技术还要追求让金融服务更加普惠化,从而对金融风控提出了更高的要求。如何既覆盖到传统金融行业无法覆盖的人群,又能保证适度的金融风险管理水平,是摆在金融机构和科技公司面前的一个难题。

这个问题的解决方案来自互联网公司在人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Could Computing)方面的技术积累。互联网业界和传统行业发现,以前对数据的应用水平相当低,通过高度集中地管理信息,可以有效处理许多复杂的问题,其中就包括对金融机构风险管理水平的革命性升级。

智数云科技如何帮助银行改善信贷风险管理

举个例子。最近百度云(Baidu Cloud)为民生银行提供了关注信贷企业的风险管理和预警的一项服务项目。这个项目从对民生银行新增授信企业和在授企业的风险管理出发,发挥百度云的大数据的收集、分析和计算建模能力的优势,将底层海量非结构化数据进行处理,关联目标企业,并通过风险识别模型判断产生风险信号,对银行授信企业具有前瞻性和全面性的风险监测,提升银行的风险收益并降低不良贷款损失。

笔者此前在民生银行亦从事过授信工作。在推出此项目之前,民生银行的信贷报审,已经实施了数年的无纸化办公。以前的企业信贷报材料,是通过客户经理现场走访,信贷员现场尽调、撰写报告,最后风险审批这一连串流程完成的。但是通过这个流程采集的数据,没有办法做到信息的统一储存、也就没有办法形成大数据。通过无纸化办公,标准格式录入,并且对接以往银行已经储备在天眼等授信风险管控工具内的数据,银行授信体系内的所有企业信息全部可以储存在云端,便于计算机的快速分析处理。

在银行系统内部信息之外,利用百度在搜索和大数据领域的优势,百度云的企业风控预警系统,全网扫描并处理PB级的互联网数据,包括搜索、地图、社交、交易、政府等各类数据的收集。基于百度云和百度大脑超强的计算能力,使用百度云智能大数据平台——天算,能对这些海量的信息进行及时、全面的计算与处理。

数据收集之后,还要依托智能计算来进行分析。传统银行业很少通过计算机来对数据进行分析处理,当然一方面是因为数据本身不是“合格”的,另一方面则是云计算计算还没有发展起来,还没有挖掘数据金矿的意识。百度云为发展数据智能服务,为各行业提供了人工智能技术平台——“天智”。通过天智平台(BMLPaddlePaddle、感知API等),可以以强大的数据建模和预测能力挖掘企业信息中的商业价值。以上述民生银行案例为例,“天智”针对金融行业开发了企业风控预警模型和企业画像服务。上游经过预处理的数据结合该预警模型以及企业画像数据进行计算,最终输出目标企业的评分和风控画像,提供给下游的风险预警系统,从而为金融机构提供安全有效的风控服务。

人工智能技术对保险行业的痛点解析

波士顿咨询公司的一份报告指出,对于那些金融市场领先的老牌企业而言,接受金融科技的变革,并非易事。大企业往往受制于一系列因素和陷阱,桎梏了他们的创新活力。有的企业担心创新业务会与现有核心业务产生冲突,引发固定利益集团的抵触;有的坚持要求创新项目必须有一个“可以预知的,统一的结果”;有的则因为日常运营人手紧张,导致创新能力匮乏;还有大企业的官僚阶层因为担心创新失败可能危及个人仕途和公司未来发展,从而不愿尝试创新。以上这些问题都会导致产品开发流程和最终开发的结果出现各种各样的问题。

对于保险行业而言,上述问题尤其突出。比如,目前保险企业无法通过多元化的数字渠道进行销售,保险代理是“唯一主要”的分销渠道。但是,保险业如果能够通过互联网获客,就必须要解决生物特征鉴权的问题。生物特征鉴权的安全性直接关系到账户的安全性,而目前只有人脸识别技术才是实现线上远程生物特征鉴权的最友好的手段。要完成线上投保,要解决的技术问题还不仅仅包括人脸识别,人脸识别只是开立了账户。还要实现人脸注册、活体检测、OCR识别等。

以百度云提供的“天智”平台为例,天智基于百度人工智能技术的核心“百度大脑”打造,可以为用户提供语音技术、文字识别、人脸识别、深度学习和自然语言处理等一系列人工智能产品和解决方案。运用天智平台,保险公司可以通过智能客服进行人脸、证件信息识别,这样用户不需要跑营业厅就可以办理各种投保、回执、回访等。在实物安全防护方面,人工智能能替代许多保安的工作,有效识别潜在威胁,在目前许多财产保险领域有广泛的应用。

天智平台主要由感知、机器学习和深度学习三个部分组成。感知与物联网的结合实现信号转化为数据,机器和深度学习实现数据金矿的挖掘,并为各类应用开放接口。就像现在人人皆拥有智能手机作为进入互联网的入口,在未来,也许人人都需要一个AI设备,作为接入万物互联(因特网+物联网)的入口。

下一代金融的核心是AI在金融领域的应用

金融科技(Fintech)的爆炸式发展,也许只是人工智能技术在金融领域应用的一个序章。我们在上面讲的两个案例,限于篇幅,还不能完全介绍到目前人工智能技术在金融领域的所有应用。除了大数据风控、人脸识别等技术外,金融在支付、保险、借贷/众筹、区块链、智能投顾、安全/加密等细分子领域的应用也正在如火如荼地发展过程中。

金融机构目前也已经认识到人工智能是不得不应对的巨大趋势,因此,也在通过多种方式面对此挑战。通过在特定产品/服务方面与科技公司合作,对科技公司进行直接的股权投资,建立创新实验室对接前沿金融科技等,金融机构在Fintech上的投资和研发支出也在加大加强。根据BCG的研究,目前全球43%的银行已经推出了与金融科技公司的战略合作伙伴计划,相信未来会有越来越多的其他类型的金融机构加入到这个行业中去。

转自:http://business.sohu.com/20170309/n482831733.shtml