人工智能在銀行支付領域的應用研究

戴 磊

(恒豐銀行股份有限公司，山東 濟南 250000)

一、引言

目前，在國內已成功將人工智能運用到了互聯(lián)網貸款、征信、保險、客戶服務等領域。通過電子化收單、大數(shù)據(jù)的歸集、AI技術等智能化應用，人工智能風控系統(tǒng)已經趨于完善；同時，人工智能根據(jù)各項指標分析，可以有效地提升商業(yè)銀行精準營銷、資產預測和建立高質量的風控模型，大幅度提高信貸業(yè)務通過率，降低壞賬率，最終實現(xiàn)業(yè)績增長。

二、人工智能在銀行支付領域的應用背景及影響

1.國外應用背景

近年來，國外各家銀行業(yè)機構對人工智能技術的應用較為廣泛，人工智能技術在支付領域被有效使用。如印度的HDFC銀行在不同的業(yè)務領域逐步引入人工智能技術、反洗錢、流動性和支付交易管理等；匯豐銀行通過對人工智能技術的應用加強風險防控，加強反洗錢反欺詐防控；摩根大通銀行通過語音識別技術加強對客戶身份的識別認證，并利用人工智能技術進行股票交易結算；摩根士丹利以人工智能為基礎進行反欺詐檢測，準確地預測欺詐行為；新加坡星展銀行首創(chuàng)的純數(shù)字銀行，創(chuàng)新性地將生物識別技術和人工智能整合等先進技術結合應用于支付結算中；德意志銀行、花旗集團等超大型銀行甚至將人工智能取代人工作為未來的一項長遠發(fā)展目標。

2.國內應用背景

國內各家銀行以及非銀行機構利用人工智能技術不斷升級支付功能，提高支付領域的服務質量和效率，為客戶提供更加便捷、智能、個性化的金融服務，同時在不斷完善原有支付功能的基礎上，創(chuàng)新支付功能手段，提高市場競爭力。例如，工行搭建的大數(shù)據(jù)與人工智能創(chuàng)新實驗室，在信用卡刷卡及線上快速支付引入人工智能技術進行風險防控；平安銀行在手機銀行端打造的“智能語音”支付功能，通過對語音的判斷控制進行“語音支付”“語音取現(xiàn)”，同時運用人臉識別技術進行遠程身份認證，用戶根據(jù)系統(tǒng)提示,完成指定動作識別，即可進行刷臉支付以及刷臉貸款。另外，平安銀行嘗試將生物識別技術用在支付領域，利用手指靜脈識別等技術，引入“智能錢柜”，實現(xiàn)系統(tǒng)記賬與出納分離的現(xiàn)金自動處理模式；北京銀行利用人臉識別技術完成客戶在柜臺辦理業(yè)務的身份識別，加快了支付流程效率；浙商銀行在ATM自助設備增加人臉識別取款功能，進一步優(yōu)化用戶自助取款的流程；中信銀行在支付環(huán)節(jié)也同樣引入了人臉、聲紋識別等技術。 非銀行支付機構也在快速地整合人工智能與支付。支付寶通過AI人臉識別技術完成了支付場景的認證，微信緊隨其后結合人工智能完成了刷臉支付；同時，支付寶、微信等支付機構相繼推出了無感支付、車牌識別和移動聚合支付技術相結合的應用程序，只要對車輛牌照進行微信或者支付寶綁定，就可以直接授權付款。

3.人工智能在支付領域的影響

人工智能主要依托于云計算、大數(shù)據(jù)等應用技術的分析。從支付領域的角度來看，人工智能的引入在支付領域的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)打造數(shù)據(jù)智能賬戶，實現(xiàn)精準營銷

利用人工智能打造數(shù)據(jù)智能賬號，將人工智能技術所特有的圖譜計算功能應用于對同一客戶的不同賬戶或不同客戶賬戶的數(shù)據(jù)進行聚攏歸并或拆分散落處理，對客戶畫像進行準確描述?？蛻舢嬒癜蛻舻漠a品需求、服務傾向、風險承受能力、金融產品消費行為偏好等方面。通過精準的客戶畫像，有利于商業(yè)銀行深度掌握客戶的傾向需求，為不同客戶在不同時期制定個性化服務需求，并為營銷時匹配對應的金融產品。除此之外，數(shù)據(jù)智能賬戶還可以利用自動化技術支撐起線上支付、線上交易、客戶身份驗證、客戶身份信息安全管理等常規(guī)功能。

(2)創(chuàng)新金融支付工具，提升服務體驗

人工智能的不斷發(fā)展推動著傳統(tǒng)支付工具的創(chuàng)新變革，平日里常用到的移動智能端包括阿里巴巴旗下的螞蟻金服、京東金融等。新型的金融支付工具優(yōu)勢在于利用互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能三方面的技術支持，完成了客戶線上線下的金融服務一體化。一方面，新型的金融支付工具為客戶提供了線上支付的渠道模式，打破了傳統(tǒng)支付工具在時間與空間上的限制;另一方面，以移動支付作為支付端口的移動智能端，實現(xiàn)了金融機構與客戶之間的緊密結合，通過對客戶的消費信息、消費時間段的實時準確記錄，分析客戶的消費產品偏好，根據(jù)分析結果進行精準營銷，推動利潤最大化，優(yōu)化金融機構和客戶之間的價值交互及服務體驗。

(3)建設人工智能清算系統(tǒng)，節(jié)約人力成本

當前企業(yè)引入人工智能支付系統(tǒng)的根本目的在于利用人工智能技術實時掌握并統(tǒng)計客戶的消費情況，從而依據(jù)客戶交易成交量判斷企業(yè)是否有業(yè)務創(chuàng)新的需要或在戰(zhàn)略目標上進行調整。由此可見，人工智能支付系統(tǒng)對企業(yè)的最終作用實際上是體現(xiàn)在最終的數(shù)據(jù)清算與分析上。傳統(tǒng)支付體系下，大部分商業(yè)銀行的清算方式以“人工+系統(tǒng)清算”為主，由于清算數(shù)據(jù)繁多、雜亂，需要花費大量時間精力進行對賬，在對賬過程中容易出現(xiàn)計算失誤。人工智能清算系統(tǒng)避免了因人力造成的失誤，提高了準確性，同時也節(jié)省了大量的清算時間。還可以根據(jù)商業(yè)銀行在不同階段的需求，自主設計結算系統(tǒng)，對不同業(yè)務進行篩選區(qū)分，選擇最優(yōu)路徑進行結算支付，從而提高結算效率，降低成本，搭建多種支付渠道，為客戶提供更多支付結算選擇的可能性。

(4)降低成本，優(yōu)化支付體驗

由于支付金融服務的本質是對人的服務，主要的衡量標準仍是基于對人的價值服務體驗，人工智能技術所提供的指紋識別、人臉識別等支付方式，為客戶帶來了比傳統(tǒng)支付更快捷、安全、新鮮的支付體驗，不僅能夠優(yōu)化用戶支付體驗，還能從側面降低服務成本。例如，在傳統(tǒng)的支付模式下，人們進行金融支付的形式以貨幣和物品交換、物物交換為主，不僅攜帶不方便，還存在一定的安全隱患。對于商業(yè)銀行來說，則需要一定量的人力資源和物力資源投入，才能達到維護客戶關系、幫助客戶發(fā)現(xiàn)價值并創(chuàng)造價值的目的，這種情況下易造成服務成本過重，效率低下。而人工智能技術的引入，促使商業(yè)銀行把客戶發(fā)展渠道由實體空間轉換到互聯(lián)網上，通過對網銀、金融APP等平臺的建設，幫助客戶自主選擇針對性的金融服務，將金融機構與客戶之間的雙向交互變?yōu)榭蛻舻膯蜗蜻x擇，降低金融機構運營成本的同時也方便了客戶。

(5)提高效率，強化數(shù)據(jù)處理能力

人工智能支付把原本為勞動付酬的通用型人才作業(yè)團隊轉換成為知識付酬的知識驅動型人才團隊，避免了企業(yè)對重復型勞動人才的工資支出，同時通過重新解構金融支付服務的生態(tài)循環(huán)過程，減少了人工服務帶來的主觀偏見干預，提高了金融支付在實際運作時的效能產出。同時，商業(yè)銀行作為無時無刻不在與數(shù)據(jù)打交道的機構，它的業(yè)務所能涉及的數(shù)據(jù)信息通常均以海量為單位，在這些數(shù)據(jù)信息中，必然會積淀出如過期交易記錄等無法轉成有利信息分析的非結構化信息，造成存儲空間浪費、數(shù)據(jù)處理基數(shù)大等現(xiàn)象，通過人工智能技術在支付金融的應用，能夠對這些數(shù)據(jù)及時進行更新清理，甚至能夠起到幫助篩選出有效信息的作用，尤其是對于支付風險預測、支付交易量這樣復雜繁多的數(shù)據(jù)處理方面。

三、人工智能在支付領域的具體應用場景

1.支付工具智能化

人工智能改變了傳統(tǒng)支付工具功能局限、互動性較差、擴展性不強、不能滿足個性化需求等特點，變得多樣化、便捷化、特色化。隨著支付工具的智能化發(fā)展，傳統(tǒng)的收銀方式已發(fā)展為刷卡、二維碼支付等多種支付手段，以滿足廣大消費者的個性化需求，且可供各種商業(yè)模式的賣家使用，使用門檻靈活不局限。智能化的支付工具，推進了線上線下場景的融合，使買賣雙方的關系更為密切，賣方可以更為便捷迅速地獲取買方的消費信息，從而制定個性化營銷方式，提升消費者的體驗。同時，支付工具智能化不僅對零售、餐飲等場景的傳統(tǒng)支付方式進行改造，還滋生出全新的支付場景，如汽車、家居、醫(yī)療等，而新的應用場景需要匹配新的支付工具，如醫(yī)療支付、乘坐交通工具等，滿足了日常隨時、隨地進行交易的需求。

2.支付系統(tǒng)智能化

對支付系統(tǒng)進行人工智能化改造，取代了人工錄入支付機構信息的步驟。用戶的身份識別是支付起點，一般為“安全認證+密碼認證”的方式，但隨著人工智能發(fā)展，已經開始出現(xiàn)用生物識別來替代的趨勢。包括指視網膜識別、人臉識別、指靜脈識別、虹膜識別、掌紋識別等，這些都已開始進入支付領域，滿足了用戶使用方便的需求。除此之外，利用自動識別客戶輸入的支付信息來替代人工操作，減少人工干預環(huán)節(jié)的時間占用，降低因人工錄入錯誤造成的風險，有效提升了業(yè)務處理效率，避免了因錄入問題造成的資金損失，提高了客戶體驗，降低了人工成本。

此外，部分商業(yè)銀行還將人工智能運用于頭寸管理，區(qū)別于傳統(tǒng)商業(yè)銀行“事前人工控制、事中系統(tǒng)告警、事后簡單分析”的頭寸管理模式，通過人工智能化的二代支付系統(tǒng)，根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)對備付金數(shù)據(jù)進行分析，從而對每日資金的流動規(guī)模進行推斷，并結合輿情分析等技術增強預測的準確性，加強備付金賬戶的頭寸管理。

3.風險監(jiān)測智能化

將人工智能技術有效地運用于風險模型分析，可以更為準確地進行風險評估。支付作為人類經濟行為的基本，會在社會活動中產生大量的基礎數(shù)據(jù)，但一直以來均與其他行為數(shù)據(jù)獨立存在，形成了信息孤島。隨著人工智能技術進步，逐漸將各類數(shù)據(jù)合成單一的關系數(shù)據(jù)庫，建立起數(shù)據(jù)倉庫。利用人工智能，由系統(tǒng)對各類文字、數(shù)據(jù)、圖片、影響進行深度分析預測，挖掘出信息中的風險點，進行風險警示；通過身份識別技術與異常監(jiān)控，進行反欺詐監(jiān)控；引入人工智能優(yōu)化學習算法，通過對極端事件進行風險分析，實現(xiàn)風險評價。

四、人工智能在支付領域的制約因素

目前我國的人工智能在支付領域相關的研究與發(fā)展同歐美發(fā)達國家相比旗鼓相當，正處于高速發(fā)展期，其中語音識別、圖像識別等細分領域產生了大量具有突破性的研究成果。在智能化支付領域，隨著電子貨幣的推廣，市場應用的份額會逐步增大，我們需要加強相應的風險管理機制，同時認識人工智能在支付領域的制約因素。

1.金融市場不完善

目前的金融市場上對于人工智能的數(shù)據(jù)應用及風險責任界定尚未制定出相關的法律法規(guī)及行業(yè)規(guī)范，對于人工智能的監(jiān)管也沒有明確的政府部門進行指導監(jiān)督規(guī)范，故一旦因人工智能故障發(fā)生風險事件，也無法對其責任進行追溯；對于數(shù)據(jù)交易也缺乏統(tǒng)一的市場定價標準，金融監(jiān)管難度較大，處理成本極高。

2.數(shù)據(jù)采集不合法

人工智能技術依賴于對客戶數(shù)據(jù)的大規(guī)模采集，但對于非公開的數(shù)據(jù)也會進行采集，這就涉及到客戶私密信息采集的合法性。然而生活中部分不良機構利用人工智能技術對客戶非公開信息進行非法采集，如“網絡爬蟲”，使人工智能技術成為一些不法分子的得力手段，也導致了社會環(huán)境的混亂。

3.數(shù)據(jù)安全隱患

金融業(yè)作為涵蓋信息全面的行業(yè)，掌握著大量客戶信息的金融機構極有可能成為不法分子攻擊的主要目標，而人工智能的使用不可避免會加快數(shù)據(jù)的采集處理，若不能有效地防范網絡環(huán)境的信息攻擊或系統(tǒng)漏洞，極有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失、被篡改和泄露的風險，暴露用戶的個人隱私，對銀行及客戶造成財產損失，嚴重的甚至于威脅到客戶的人身安全。例如生物識別技術，是通過對人唯一性的生理特征作為識別依據(jù)，若數(shù)據(jù)信息被泄露，目前暫無措施進行彌補，帶來的影響是極其嚴重的。

4.技術支持較弱

人工智能技術對技術人員的專業(yè)水平、素養(yǎng)有較高要求，但對于大多數(shù)商業(yè)銀行來講，科技人員的水平、專業(yè)素養(yǎng)與互聯(lián)網公司人員相比仍有較大差距，許多商業(yè)銀行科技人員主要從事系統(tǒng)運維、網絡機房維護、軟硬件運維等方面，對人工智能技術的運用較為局限，人工智能技術相關的系統(tǒng)多依賴于由外部科技公司進行主指導開發(fā)，專業(yè)技術人員較為匱乏。

五、人工智能在支付領域發(fā)展的相關建議

1.構建人工智能法規(guī)和監(jiān)管體系

根據(jù)人工智能自身特點和發(fā)展趨勢，政府管理部門應盡快出臺針對人工智能的指引辦法及監(jiān)管準則，對人工智能在金融體系的發(fā)展進行健康引導，加強網絡監(jiān)控；同時盡快制定好人工智能在支付領域的相關市場準入準出機制、數(shù)據(jù)交易的市場定價標準；對因人工智能的支付引發(fā)的風險投訴流程進行統(tǒng)一規(guī)范，完善人工智能技術相關法律法規(guī)體系。在金融機構引入人工智能之前，對前期技術安全進行評估，在引入后不斷跟進客戶對人工智能的體驗，完善客戶投訴回訪機制，及時獲得反饋，對人工智能技術在使用過程中出現(xiàn)的問題進行不斷修復完善。

2.加強數(shù)據(jù)安全防控

首先要加強數(shù)據(jù)安全標準管理體系的建設，對數(shù)據(jù)生命流程中包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析與處理、數(shù)據(jù)展示等重要環(huán)節(jié)進行嚴控，加強安全管理措施，避免數(shù)據(jù)的丟失或泄露；其次根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度對數(shù)據(jù)進行分類保護，采取數(shù)據(jù)分級防護措施，對于客戶敏感信息，需經過系統(tǒng)進行脫敏處理后，才能進一步進入測試或外包等環(huán)境進行使用；最后應加強對數(shù)據(jù)訪問的權限控制，嚴格防控數(shù)據(jù)訪問途徑，對任何數(shù)據(jù)訪問的場景都要確定到訪問者的權限、時間、途徑，避免越級。

3.加強人才培養(yǎng)和技術創(chuàng)新

人才培養(yǎng)是決定人工智能持續(xù)發(fā)展的重要因素。人才作為智能金融的核心載體、科技創(chuàng)新的承擔者，對智能金融的高效運作至關重要，而高素質的人工智能人才的缺乏，是商業(yè)銀行體系一直以來的短板。為彌補商業(yè)銀行技術型人才的缺失、迎合人工智能等新技術的發(fā)展需要，銀行業(yè)應該加強對人工智能技術人才的引進和培養(yǎng)。通過拓展人才引進方式和渠道，采用靈活科學地方式引進并留住新型技術人才，在引進的同時與創(chuàng)新性科技公司的多角度合作；通過建設人工智能型項目加強對內部人才的培養(yǎng)和強化。針對銀行內部人才建設一套培訓體系，強化員工的專業(yè)素質和技術知識，使員工盡快找到前進方向和定位。通過對人才的培養(yǎng)逐漸打造出專業(yè)的技術研發(fā)團隊，并給予人力、物力等多方面支持，驅動人工智能技術在支付領域的業(yè)務創(chuàng)新，充分掌握技術并最大化地應用于支付領域中。