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    人工智能在財富管理中的應(yīng)用初探

    2019-05-15 07:18:44湯啟威
    市場觀察 2019年2期
    關(guān)鍵詞:財富管理人工智能

    湯啟威

    摘要:深度學(xué)習(xí)、生物識別、語音識別和自然語言處理等人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種財富管理場景,給財富管理領(lǐng)域帶來顛覆性的變革。本篇中討論了人工智能在財富管理方面的應(yīng)用,如生物識別用于身份認(rèn)證,語音識別和自然語言處理用于智能客服,深度學(xué)習(xí)用于智能投顧等場景的現(xiàn)狀和前景,以及人工智能用于財富管理帶來的挑戰(zhàn)和措施建議。

    關(guān)鍵詞:人工智能;財富管理;智能客服;智能投顧

    人工智能是研究讓計算機完成過去需要人的智能才能完成的工作。人的智能特點包括學(xué)習(xí)、推理、思考和規(guī)劃等。金融行業(yè)是人工智能技術(shù)最早發(fā)揮重要作用的行業(yè)之一。根據(jù)金融行業(yè)財富管理領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需要,人工智能主要有四個技術(shù)分支在推動其流程再造和效率提升,即機器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、語音識別和自然語言處理,以及生物識別等。

    按照財富管理服務(wù)場景劃分,這些人工智能的應(yīng)用包括智能身份認(rèn)證和智能支付、智能營銷、智能客服、智能投研、智能投顧、智能風(fēng)控等。本文將討論的技術(shù)包括與財富管理中與客戶體驗密切相關(guān)的生物識別用于客戶身份認(rèn)證;語音識別和自然語言處理用于智能客服;深度學(xué)習(xí)用于智能投顧等。

    1.人工智能在財富管理領(lǐng)域中應(yīng)用的現(xiàn)狀及發(fā)展前景

    1.1生物識別用于身份認(rèn)證

    生物識別是AI技術(shù)中智能識別領(lǐng)域的一項基礎(chǔ)應(yīng)用。人工智能技術(shù)發(fā)展促使生物識別技術(shù)迅速走向成熟和普及,生物識別的迅速普及,又幫助人工智能技術(shù)進(jìn)入財富管理領(lǐng)域。

    生物識別是通過計算機,采集人的特定圖像特征或動作特征,和數(shù)據(jù)庫錄入的相應(yīng)特征比較,判斷是否是同一個人。目前,主要的生物識別技術(shù)包括指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別等。生物識別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了多年。早先,它的應(yīng)用主要局限在安全監(jiān)控等領(lǐng)域,與公眾生活相距較遠(yuǎn)。隨著智能移動終端的性能大幅度提升,生物識別這項人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)開始走入我們的生活。首先是指紋識別用于智能手機的身份認(rèn)證,之后是人臉識別用于智能手機身份認(rèn)證,使得生物識別技術(shù)迅速普及。財富管理作為金融領(lǐng)域的一項業(yè)務(wù),也在第一時間實現(xiàn)了生物識別用于身份認(rèn)證。包括手機銀行實現(xiàn)指紋識別轉(zhuǎn)賬,人臉識別轉(zhuǎn)賬,支付寶開通了人臉識別支付等。這些與財富管理有關(guān)的應(yīng)用需求,才帶來了生物識別市場的飛速增長。

    據(jù)報道,2018年全球生物識別市場規(guī)模預(yù)計為168億美元,2023年將達(dá)到418億美元,復(fù)合年化增長率為20%。在生物識別領(lǐng)域,指紋識別應(yīng)用占比最高,占絕對主導(dǎo)地位。人臉識別的應(yīng)用也在飛速的發(fā)展。某銀行的可視柜員機,通過人機互動,可以實現(xiàn)身份認(rèn)證、儲蓄卡開戶、定期存款、轉(zhuǎn)賬匯款等二十余項業(yè)務(wù),工作效率是人工客服的1.8倍。通過生物識別技術(shù)的應(yīng)用,可以有效縮短辦理業(yè)務(wù)的時間,從而提高工作效率。

    1.2語音識別和自然語言處理用于智能客服

    智能客服,將人的語言邏輯進(jìn)行整理并加以理解,再通過搜索知識圖譜,組織出恰當(dāng)?shù)幕卮鸹虼胧?。這是語音識別和自然語言處理在財富管理中的重要應(yīng)用。

    在銀行、保險和互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu),無論售前還是售后,都有大量的客戶咨詢業(yè)務(wù),需要配置人數(shù)眾多的呼叫中心客服人員,而人工智能可以替代大量的人工客服。

    傳統(tǒng)模式下,財富管理機構(gòu)通過“了解你的客戶”環(huán)節(jié),了解客戶的基本信息,財務(wù)狀況,風(fēng)險偏好,財富管理的需求等,分析匹配合適的產(chǎn)品。然而,了解客戶狀況和匹配最佳產(chǎn)品,取決于客戶服務(wù)經(jīng)理提供的問卷適合性,客戶的表達(dá)是準(zhǔn)確性,以及匹配的產(chǎn)品最佳性。智能客服可以跟蹤客戶的背景信息,比如,資產(chǎn)分布、歷史消費數(shù)據(jù)、投資數(shù)據(jù)、財富變化動態(tài)和征信數(shù)據(jù)等,對客戶的財富程度、投資經(jīng)驗、風(fēng)險偏好以及對資產(chǎn)流動性的需求做出準(zhǔn)確的評估,讓客戶更好地了解自身的財富狀況,有效規(guī)避風(fēng)險,讓客戶得到更高質(zhì)量的服務(wù),根據(jù)客戶的問題和需求,業(yè)務(wù)人員解答問題、解決問題和提供建議的滿意度情況,對智能客服進(jìn)行訓(xùn)練。對客戶滿意的服務(wù),智能客服會學(xué)習(xí)這些經(jīng)驗,并在自己的服務(wù)中加以運用。若客戶不滿意的服務(wù),智能客服總結(jié)這些經(jīng)驗,并在自己的服務(wù)中加以避免。通過此類訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程,智能客服的服務(wù)質(zhì)量會逐步提升,最終讓用戶完全滿意。

    據(jù)調(diào)查,預(yù)計智能客服能夠滲透20%-30%的客服場景,回復(fù)用戶85%的咨詢要求,尤其是在高頻次的問題的應(yīng)答回復(fù)方面,智能客服有顯著的優(yōu)點。因此,智能客服能為財富管理機構(gòu)節(jié)約大量的運營成本。

    1.3深度學(xué)習(xí)用于智能投顧

    在傳統(tǒng)財富管理投資顧問模式中,客戶依靠客戶經(jīng)理的專業(yè)知識和經(jīng)驗,來選擇成熟的資產(chǎn)配置方案。這種服務(wù)模式的成本很高,往往只能服務(wù)于少數(shù)富裕人群。智能投顧在兩個方面推進(jìn)了行業(yè)的進(jìn)步。一是減少了人工互動的成本,令投資顧問的服務(wù)業(yè)務(wù)能夠觸及到中產(chǎn)人群。二是智能投顧通過深度學(xué)習(xí),整合了各種現(xiàn)代投資組合財富管理理論,能夠針對客戶的財富背景,更有效提供最優(yōu)化的投資組合決策。

    目前的智能投顧主要有三種類型。第一種是機器人投顧,全部決策和交易都有機器來完成。典型的機器人投顧根據(jù)客戶信息和調(diào)查問卷,通過量化交易決策決策模型進(jìn)行智能決策,從十幾種資產(chǎn)中自動匹配投資組合,用計算機進(jìn)行自動交易、稅收優(yōu)化,提高客戶的投資回報。同時,由于機器有效地代替了人工,可以使服務(wù)成本降到原來的四分之一。比如,工商銀行的“AI投”,通過人工智能實現(xiàn)對客戶的精準(zhǔn)畫像分析,以智能算法選擇投資組合,實現(xiàn)了一鍵式理財。

    第二種是人機結(jié)合智能投顧,其特點是決策和交易都可以由機器來完成,但在智能決策完成,構(gòu)成投資組合之后,加入了人工服務(wù)的環(huán)節(jié),可以和客戶討論相關(guān)的決策,聽取意見,必要時進(jìn)行調(diào)整。這種方式結(jié)合了機器的有點和人工服務(wù)的優(yōu)點,可以提升客戶體驗。

    第三種是建議型投顧,主要是針對個人投資者的財富管理需要而設(shè)立,為投資者提供財務(wù)管理、投資組合建議。計算機通過智能算法為客戶的決策提供建議,客戶自己是最終決策者和執(zhí)行者。

    據(jù)估計,智能投顧與人工理財顧問相比,能夠把理財管理成本降低80%。這樣就可以把理財?shù)钠鸩浇痤~從數(shù)十萬元降低到1萬元,讓理財惠及廣大民眾,而不是只針對高凈值人群。這是人工智能財富管理的一個社會效益?;ㄆ煦y行曾經(jīng)預(yù)計,到2025年,智能投顧管理下的資產(chǎn)可能高達(dá)5萬億美元。

    2.人工智能用于財富管理領(lǐng)域帶來的挑戰(zhàn)

    2.1信息安全

    隨著人工智能收集整理數(shù)據(jù)的量急劇增大,使得我們的信息安全問題越發(fā)嚴(yán)重。一旦人工智能程序遭到攻擊,會導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)以及私密信息泄露,從而對用戶的財產(chǎn)安全產(chǎn)生影響。

    2.2系統(tǒng)穩(wěn)定

    智能投顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性是財富管理取得預(yù)期收益的基礎(chǔ)。人工智能一方面依賴客戶輸入的信息,另一方面依賴大數(shù)據(jù)提供的各種背景信息,一旦這些信息出現(xiàn)差錯,將導(dǎo)致決策失誤,使財產(chǎn)受到損失。另外,深度學(xué)習(xí)的知識是歷史形成的,如果市場發(fā)生了重大變化,歷史知識可能不能覆蓋當(dāng)前的變化,決策就可能產(chǎn)生失誤。

    2.3技術(shù)保障

    技術(shù)性原因也會對人工智能在財富管理領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)生影響。人工智能的算法需要不斷地更新和測試。算法運行的軟硬件環(huán)境也需要進(jìn)行嚴(yán)格的測試和嚴(yán)密的監(jiān)控。當(dāng)前,我國人工智能人才十分短缺,能夠為客戶創(chuàng)造價值的金融科技人才更是不能滿足行業(yè)發(fā)展的需要。

    3.應(yīng)對挑戰(zhàn)的措施

    3.1完善相關(guān)制度

    人工智能在財富管理領(lǐng)域迅速普及,對監(jiān)管和風(fēng)險防控提出了新的要求。在監(jiān)管方面,需要盡快調(diào)整相關(guān)法律法規(guī)、監(jiān)管體系和管理架構(gòu),以此保障當(dāng)出現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重大缺陷或者安全隱患時,有相應(yīng)的規(guī)則來明確各方的風(fēng)險處置責(zé)任。同時,還要研究利用人工智能加強監(jiān)管,防止洗錢、欺詐和防范金融風(fēng)險。

    3.2防控技術(shù)風(fēng)險

    財富管理機構(gòu)要對人工智能應(yīng)用可能產(chǎn)生的風(fēng)險有充分的認(rèn)識。在人工智能系統(tǒng)應(yīng)用前要經(jīng)過充分的應(yīng)用條件測試和場景測試,并在使用中進(jìn)行嚴(yán)密的監(jiān)控,以避免發(fā)生重大風(fēng)險,給客戶帶來財產(chǎn)損失。

    3.3推動技術(shù)創(chuàng)新

    人工智能現(xiàn)在依然是發(fā)展中的技術(shù),需要培養(yǎng)更多人工智能金融科技人才,推動財富管理技術(shù)創(chuàng)新,同時帶動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。為適應(yīng)人工智能發(fā)展的需要,國家已經(jīng)在十幾所高校開辟了人工智能專業(yè)。要讓人工智能人才為財富管理客戶創(chuàng)造更多的價值,則需要把人的投資智慧和經(jīng)驗讓人工智能充分學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并且通過機器自主學(xué)習(xí),實現(xiàn)比人工財富管理更高的收益。

    參考文獻(xiàn):

    [1]郭非.人工智能在商業(yè)銀行中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2018,39(30):110-111.

    [2]中國人民銀行武漢分行辦公室課題組.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及應(yīng)對[J].武漢金融,2016(7):46-47.

    [3]楊文斌.人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用分析[J].金融科技時代,2017(12):32-35.

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