鄭渝川
新出版的《人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用與實踐》一書,全面總結(jié)了人工智能在商業(yè)銀行中現(xiàn)有的應(yīng)用策略、應(yīng)用架構(gòu)、應(yīng)用場景,并圍繞商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展對人工智能的需求、人工智能應(yīng)用的合規(guī)性進行了詳致探討。這本書由王鏗等人組成的專家團隊編著,比較深入地探討了人工智能技術(shù)與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的深度結(jié)合,尤其是各項人工智能技術(shù)如何與商業(yè)銀行實踐融合,并因此產(chǎn)生智能客戶、智能渠道、智能營銷、智能投資、智能風控、智能運營等場景。
書中介紹了目前應(yīng)用于金融領(lǐng)域的人工智能技術(shù),包括機器學習、知識圖譜技術(shù)構(gòu)成的認知智能(認知智能指的是機器具有主動思考和理解的能力,不用人類事先編程就可以實現(xiàn)自我學習,有目的地推理并與人進行交互);還有由語音處理技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、生物特征識別技術(shù)、計算機視覺相關(guān)技術(shù)組成的感知智能(感知智能指的是將物理世界的信號通過攝像頭、傳聲器、傳感器等設(shè)備借助技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字映射化)。
比如,機器學習為商業(yè)銀行等金融機構(gòu)應(yīng)對規(guī)模不斷擴大的海量數(shù)據(jù),包括監(jiān)控數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等的處理提供了便利,能夠比較好而迅捷地實現(xiàn)及時監(jiān)控報警,能夠深度挖掘生產(chǎn)問題規(guī)律;在此基礎(chǔ)上應(yīng)用機器學習技術(shù),可以深度挖掘數(shù)據(jù)潛在價值,并由此展開智能客戶服務(wù),實現(xiàn)高水平的個性化推薦、欺詐分析、風險管理。
又如,建立在自然語言處理技術(shù)基礎(chǔ)上的智能語音識別應(yīng)用,涉及的功能包括情感分析、機器翻譯、搜索、問答、文本分類、信息提取、實體識別、智能客服、智能投顧、專家系統(tǒng)等,實現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的自動化辦理。
再如,通過引入生物特征識別技術(shù),在金融領(lǐng)域可以提高金融安全水平,提升客戶服務(wù)體驗。金融安全方面,銀行的金庫管理、通道控制、保管箱、銀行卡、柜臺身份認證、網(wǎng)上金融與電子商務(wù)等方面都借此得以提升安全管理水平。而在提升客戶服務(wù)體驗方面,生物特征識別技術(shù)更為便捷,安全性水平也更高,當前已比較普遍實現(xiàn)輔助進行遠程開戶、賬戶管理、登錄驗證、支付確認等。
《人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用與實踐》書中也指出,人工智能本身處于較快的創(chuàng)新迭代進程,這一過程中,確實存在新舊版本中的固定缺陷(也就是所謂bug)被捕捉進而惡意利用的風險。還有數(shù)據(jù)泄露風險,尤其是一些金融機構(gòu)或相關(guān)合作機構(gòu)過度采集的數(shù)據(jù),不慎泄露或濫用產(chǎn)生更大范圍的泄露擴散。此外還存在所謂的數(shù)據(jù)偏見現(xiàn)象,比如金融征信中,如果采集的用戶維度數(shù)據(jù)不完整,可能使得部分用戶的信用評估偏離真實值,從而對人們的生活產(chǎn)生影響。書中介紹了防范人工智能攻擊的思路,包括對抗樣本攻擊防御、數(shù)據(jù)中毒攻擊防御、數(shù)據(jù)隱私防護等。
值得一提的是,書中也指出,在人工智能更為廣泛在金融領(lǐng)域應(yīng)用的背景下,兼懂金融與人工智能的跨界專才比較稀缺,這也使得銀行的人工智能人才主要以傳統(tǒng)的軟件開發(fā)人員或數(shù)據(jù)管理人員為主。從國外案例來看,隨著人工智能策略廣泛應(yīng)用,部分投資機構(gòu)和投資人采用的交易策略基于相似的算法模型,同時出現(xiàn)大量相同或相似的投資決策;與之同時,還有不法分子編寫惡意程序,進行高頻下單、撤單,加劇金融市場的不穩(wěn)定——我國金融人工智能應(yīng)用顯然應(yīng)該注意這方面問題和風險。
書作者還談到,隨著全球各地金融企業(yè)普遍采用生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于客戶身份驗證,也暴露出相關(guān)的信息竊取風險、生物特征(虹膜、指紋、臉型掃描信息)被竊取后導(dǎo)致的非法交易風險。包括我國在內(nèi)的一些國家和地區(qū)的監(jiān)管部門近年來不斷致力于強化應(yīng)對這類風險。
《人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用與實踐》這本書探討了人工智能背景下的商業(yè)銀行應(yīng)用架構(gòu),包括感知能力共享中心、生物識別平臺、語音識別平臺、自然語言處理平臺、知識庫處理平臺、機器人平臺等組成的感知智能平臺架構(gòu),以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、軟硬件資源層、技術(shù)框架層、模型管理層、服務(wù)應(yīng)用層等組成的認知智能平臺架構(gòu)。之后轉(zhuǎn)入對商業(yè)銀行人工智能常見應(yīng)用場景的介紹,分析了這些場景的業(yè)務(wù)價值所在。
全書在展望部分提出,人工智能將改善客戶體驗,提升服務(wù)效率。當前和未來一段時期,銀行機構(gòu)應(yīng)積極借助智能識別,變被動為主動服務(wù),“一次認證,永久記憶”,改善客戶體驗,增進黏性;借助人機協(xié)同,提升銀行網(wǎng)點線上線下的服務(wù)專業(yè)度;優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,讓部分客戶自主選擇通過智能機器人、柜機處理部分非核心業(yè)務(wù)。在此基礎(chǔ)上,人工智能將推進銀行網(wǎng)點向展示性、服務(wù)性、營銷性場所轉(zhuǎn)變;銀行風險管理和業(yè)務(wù)內(nèi)控水平將得以提高;銀行的內(nèi)部管理水平將在現(xiàn)有基礎(chǔ)上大幅躍升。很顯然,各家銀行在這些方面的應(yīng)用反應(yīng)速度將很大程度上決定其未來業(yè)務(wù)的容量和增長。