人工智能與5G技術在金融領域的聯(lián)合應用研究

摘要：目前，5G和 AI這兩大顛覆性技術正成為人們關注的焦點，它們正在改變著各個領域原有的“樣貌”，從而顛覆當前人們的認知。而5G和人工智能的融合創(chuàng)新，可以相互促進向更高層次發(fā)展，并將在金融業(yè)得到廣泛應用，促使金融產品不斷創(chuàng)新，服務模式不斷變革。本論文將對5G與人工智能融合創(chuàng)新的基本特征進行了深入分析，結合中國金融科技的背景，并分析5G和AI兩大技術融合在風控、投資和營銷領域中的應用，同時分析了在金融領域中進行“5G+AI”場景應用的風險與挑戰(zhàn)，并給出了相關建議。

關鍵詞：5G;人工智能;金融科技;融合創(chuàng)新;監(jiān)管科技

一、引言

在科技日新月異的今天，各行各業(yè)都要與時俱進，科技會給一個產業(yè)乃至一個時代帶來巨大的變革。在5G萬物互聯(lián)時代，大規(guī)模應用 AI （Artificial Intelligence，以下簡稱“AI”）技術已經(jīng)成為必然，5G和人工智能相互融合，相互作用，兩者將實現(xiàn)互促、螺旋上升，帶來整個社會多方面的根本性變革。

金融是中國國民經(jīng)濟的重要組成部分，在經(jīng)濟發(fā)展中起著舉足輕重的作用。而銀行等金融機構，則是金融業(yè)的支柱，通過改革、優(yōu)化金融產品、金融服務模式，能夠有效地解決金融資源和供給之間的失衡問題。金融技術在技術上的突破，使其從以網(wǎng)絡為代表的新興金融技術，逐步過渡到以大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能為代表的新金融技術。

（一）人工智能的相關概念

在1956年的達特茅斯會議上，人工智能的概念首先被提出，與會的科學家們共同研究并探討了一系列有關機器模擬智能的問題，并將人工智能定義為“使機器的反應就像人的行為一樣是基于智能的”。從那以后，許多科學家對人工智能有了相應的定義。美國科學院院士、加州大學伯克利分校的 Michael I. Jordan 教授作為人工智能領域的“根據(jù)地”之一，在一份題為《人工智能的未來——機器學習的進展、前景和挑戰(zhàn)》的報告中，闡述了在人工智能跨越多學科的背景下，機器學習的發(fā)展前景、機遇和當前面臨的挑戰(zhàn)。[1]人工智能現(xiàn)在的確可以解決一些問題，但是人類的創(chuàng)造性和抽象能力是獨一無二的，而且在人工智能系統(tǒng)中很難實現(xiàn)。AI將為未來人類社會帶來更多的有用價值，而不會引起人們的焦慮。AI能幫助你在線預訂，但卻不能與人們暢談人生。它也許能讓一些工作機會消失，但它也能創(chuàng)造出新的工作機會[2]。

（二）5G的相關概念

5th generation mobile networks，又稱5G或5G技術，是最新一代的蜂窩移動通信技術，它是4G （LTE-A， WiMax）、3G （UMTS， LTE）和2G （GSM）系統(tǒng)之后的一個擴展。5G的性能目標是高速數(shù)據(jù)傳輸，減少延遲，節(jié)約能源，降低成本，增加系統(tǒng)容量，以及大規(guī)模設備連接[3]。

近些年來，隨著人工智能與金融結合的出現(xiàn)，國內外學者對它的研究日趨深入。加利福利亞大學伯克利分校計算機科學教授兼人工智能專家 Stuart Russel在談到 AI對金融領域的影響時說，人工智能在某種程度上可以幫助人們更好地整理、分析、預測入行的數(shù)據(jù)，同時在咨詢環(huán)節(jié)也可以幫助人們做出更好的選擇。[4]在 AI發(fā)展的今天，如何對 AI系統(tǒng)進行控制，如何理解人的價值，以及如何在 AI系統(tǒng)中實現(xiàn)二者的價值的融合，將是我們今后要探討的重要課題。在中國人民銀行武漢分行辦公室課題組中，提出人工智能應用日益具有廣泛性和加速性，對經(jīng)濟和社會生活具有深遠影響。對人工智能在金融領域應用的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行了梳理，并結合金融業(yè)的特點，分析了人工智能可能帶來的影響，提出了相應的對策。，在人工智能的催化下，全球金融界正在悄然發(fā)生變化，特別是基于大數(shù)據(jù)技術的人工智能，給投資顧問行業(yè)帶來了全新的視角[5]。

二、人工智能與5G在金融領域應用歷程和融合基礎

（一）人工智能在我國金融領域的應用歷程

每一次技術升級和商業(yè)模式的轉變，都是金融業(yè)長期發(fā)展過程中對科技賦權和思想觀念的有力支撐。90年代后期，在“IT+金融”1.0階段，計算機、信息技術逐漸應用于金融機構的日常辦公和金融業(yè)務處理，實現(xiàn)了存貸帳務電子化，磁條信用卡、 ATM、 POS機等基礎設施的改造，極大地提高了數(shù)據(jù)處理能力和金融服務效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)+金融2.0階段的到來，互聯(lián)網(wǎng)技術拓展了金融業(yè)務的渠道，大數(shù)據(jù)和云計算提高了業(yè)務處理效率，網(wǎng)上銀行、移動銀行、無卡支付、互聯(lián)網(wǎng)信貸、互聯(lián)網(wǎng)個人理財?shù)刃聵I(yè)務不斷涌現(xiàn)，推動了金融與科技融合的歷史進程。[6]當前，我們正經(jīng)歷“人工智能+金融”3.0時代，自2014年以來，機器學習、計算機視覺、信息處理等技術在金融業(yè)中的應用日益廣泛，智能客服、智能營銷、智能風控、智能投顧的出現(xiàn)，成為我國智能金融發(fā)展的新起點。

（二）5G在我國金融領域的應用歷程

5G + 銀行。當前，數(shù)字化轉型已成為金融業(yè)的共識。在5G網(wǎng)絡環(huán)境下，大數(shù)據(jù)、人工智能、 VR/AR、多媒體等技術被靈活地運用到銀行業(yè)務中，幫助前臺客戶營銷、創(chuàng)造普惠金融服務的成果;在中后臺收集、分析多維金融數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)驅動智能決策，使銀行業(yè)務的全過程監(jiān)控和風險控制更加精確、智能化。隨著“5G+”“大數(shù)據(jù)+”“智能+”等衍生應用的出現(xiàn)，使得5G時代銀行業(yè)轉型必然是一個應用場景多樣化、數(shù)據(jù)化、服務個性化的轉型過程。隨著智慧網(wǎng)點、遠程虛擬交易、智能風控、普惠金融和開放式銀行等諸多銀行業(yè)務應用場景的出現(xiàn)，將極大地突破目前銀行業(yè)金融服務的時空限制。

5G + 證券。在5G技術的推動下，券商業(yè)務交互方式同樣進行了創(chuàng)新，大大降低了券商的獲客門檻，也改變了現(xiàn)有的交易型投資模式。”5G+”實時視頻等多種交互方式促使企業(yè)擺脫時間和空間限制，實現(xiàn)中臺證券業(yè)務前置、后臺項目團隊高效協(xié)作，進一步推動企業(yè)決策數(shù)字化。通過5G技術的支持，實現(xiàn)了證券業(yè)務數(shù)據(jù)的實時采集和業(yè)務協(xié)同，從而支持券商的數(shù)字化轉型。類似的，5G疊加生物識別、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘、全息技術、機器人等技術，將會使證券業(yè)務更加智能化，進而推動移動私人銀行、 AR投資助手等新的應用場景落地。

5G + 保險。5G技術應用落地必將推動實現(xiàn)“人-物-物-物”的互聯(lián)互通，通過實時數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，保險業(yè)前臺能夠收集、沉淀更豐富的客戶行為習慣數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)，中后臺承保風險管理和保險查勘定損，理賠處理也將更加快捷、準確、智能，大大改變甚至顛覆現(xiàn)有的保險產品、營銷、承保、理賠的發(fā)展模式。

三、人工智能和5G在金融領域的應用模式與案例

（一）智能投顧

智能投顧是指運用大數(shù)據(jù)、云計算等技術，將人工智慧運用到金融投資顧問領域。更多的是在提供信息咨詢的基礎上，加強資產管理和配置能力，最終以“機器人”基金經(jīng)理的身份幫助消費者。

智能化投顧的業(yè)務流程基本可分為以下幾個環(huán)節(jié)：第一步是風險測試，通過風險問卷調查、KYC客戶洞察、數(shù)據(jù)行為修正等方法，獲取客戶的基本信息，并對其偏好進行洞察;第二步是資產配置，利用傳統(tǒng)的量化模型、機器學習算法、定制解決方案;第三步是流程引導，利用自助開戶、一鍵式資產配置。同時，在5G加持下結合虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術，為客戶設置專屬虛擬智能客戶服務經(jīng)理，基于模型進行智能推介，提高投顧的溝通效率和效果;第四步是資產管理，通過資產組合的動態(tài)分布、倉單管理、可視化查詢;第五步是投后服務。

（二）智能風控

近幾年，特別是在2014年以后，銀行的壞賬和壞賬比率又有了較大幅度的增加。特別是四大銀行，其漲幅尤為顯著，這其中有外在的經(jīng)濟環(huán)境和傳統(tǒng)的風險控制的不足。由于我國商業(yè)銀行的風控系統(tǒng)還不健全、業(yè)務流程不健全、監(jiān)管技術與機制不健全等原因，銀行在經(jīng)營過程中出現(xiàn)了許多問題。智能風控技術的出現(xiàn)，主要是將風控數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)結合起來，并通過機器學習自動學習風險，并建立起相應的防火墻和警戒線。并對其進行了規(guī)范化的管理，以達到智能化的時事管理。

利用5G技術和人工智能技術，實現(xiàn)了對商業(yè)銀行在貸前、貸中、貸后三個方面的智能化管理。在貸前處理過程中，利用機器學習技術可以更好地掌握顧客的消費習慣和消費狀況，從而對其進行合理的信貸預測。消費者在進行商業(yè)交易時，可以通過面部識別來核實用戶信息，跟蹤用戶的社交信息、購物偏好、搜索記錄等信息，并將其與央行征信記錄、公安機關、法院等信息進行綁定，從而驗證消費者的身份信息。同時，通過對信用信息進行橫向比對，結合其它平臺的貸款記錄，進一步對用戶的市場行為進行評價。

四、人工智能與5G在金融領域應用的風險與發(fā)展建議

（一）風險

當前5G技術規(guī)范基本建立，但5G的整體使用范圍仍未清晰，由此引發(fā)了對場景的使用問題;金融行業(yè)的數(shù)字化、智能化體系和設備都要求與5G新技術相適應，所以5G技術與金融標準必須相互配合，以達到標準的匹配。同時，人工智能也不是一個標準的計劃，而是一個計算的過程。到現(xiàn)在為止，人工智能的隱蔽性和不透明性已經(jīng)成為了“算法黑箱”所面臨的一個新問題。法治是怎樣處理“算法黑箱”問題的，也就是說，法律是怎樣規(guī)范算法的，這是一個很難解決的問題?；谒惴ㄗ陨淼拈_放性、透明性和公平性，技術安全的保障是人工智能技術的關鍵所在。

新5G金融系統(tǒng)在保持業(yè)務連續(xù)性的同時，與傳統(tǒng)的舊系統(tǒng)兼容，如何保證數(shù)據(jù)的一致性和高可用性等技術結構問題，都是需要重點考慮的問題;與此同時，人工智能也要從感知智力過渡到認知智力。很多金融從業(yè)者相信，機器和人力的工作差不多，而且大部分工作都會被代替。但是，這一進程將會更加漫長。目前，人工智能已經(jīng)可以對人類的聲音和圖像進行感知，但是必須通過編程來進行處理。

（二）發(fā)展建議

加強合作，建立金融創(chuàng)新實驗室。與國內外的網(wǎng)絡金融技術公司進行深入的合作，簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，形成良好的互動關系。實時跟蹤人工智能的發(fā)展趨勢，以解決企業(yè)問題為目標，密切聯(lián)系金融業(yè)務場景，不斷研發(fā)和推廣創(chuàng)新產品。同時，建立5G與人工智能的創(chuàng)新創(chuàng)新實驗室，從體制、機制、制度等方面給予支持。實施客戶導向，創(chuàng)新產品，優(yōu)化流程，整合渠道，貸后管理，風險控制等，研究將5G與人工智能融合創(chuàng)新技術應用于金融業(yè)，打造智能金融產品，開展智慧金融服務。

教育賦能，培養(yǎng)復合型人才。隨著金融改革的不斷深入，金融行業(yè)進入了一個嶄新的、高速的發(fā)展時期，對金融行業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求，尤其是在金融領域，培養(yǎng)更多的新型金融人才。近幾年，傳統(tǒng)金融產業(yè)正積極地進行著結構調整、轉型，金融科技是其中一個重要的轉變，而金融科技的發(fā)展也在不斷地推動著傳統(tǒng)的業(yè)務模式，如大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等。金融機構在經(jīng)濟結構轉型升級過程中，需要更多的復合型人才。因此，大學應在原有金融教育的基礎上，加強跨學科教育，推出跨學科的智能金融，要求相關從業(yè)人員掌握金融、計算機、信息技術等多學科知識，重視課程設置，重視金融與其他學科的交叉、綜合，并不斷推陳出新，積極開發(fā)大數(shù)據(jù)分析、人工智能與金融融合、互聯(lián)網(wǎng)金融等相關課程，提高學生的綜合能力，促進學生全面發(fā)展。

參考文獻：

[1]程東亮. 人工智能在金融領域應用現(xiàn)狀及安全風險探析[J]. 金融科技時代， 2016， 024（009）：47-49.

[2]馬俊. "5G+"讓金融更智慧[J]. 金融電子化， 2020， No.293（02）：49-51.

[3]李偉. 金融科技發(fā)展與監(jiān)管[J]. 中國金融， 2017（08）：14-16.

[4]劉維明. 數(shù)字化轉型加速傳統(tǒng)金融業(yè)變革 重塑行業(yè)未來[J]. 金融電子化， 2017（5）：75-77.

[5]Stevenson T ， Magee T ， Gregori J ， et al. Customer Relationship Management System：， 2013.

[6]Zheng M . Intercultural Competence in Intercultural Business Communication[J]. Open Journal of Social Sciences， 2015， 3（3）：197-200.

作者簡介：李昊軒（1998—），男，浙江溫州人，上海大學經(jīng)濟學院金融碩士研究生。