經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 李華清 1月18日，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）發(fā)布了《金融人工智能研究報告（2022年）》（以下簡稱“報告”）。報告指出，目前，人工智能技術(shù)在金融產(chǎn)品設(shè)計、市場營銷、風(fēng)險控制、客戶服務(wù)和其他支持性活動等金融業(yè)五大業(yè)務(wù)鏈條均有滲透，生物特征識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、知識圖譜等人工智能相關(guān)的技術(shù)賦能金融業(yè)后，衍生出智能身份識別、智能客服、智能營銷等多個金融業(yè)AI應(yīng)用場景。

據(jù)銀保監(jiān)會的統(tǒng)計，2020年銀行機(jī)構(gòu)和保險機(jī)構(gòu)信息科技資金投入分別為2078億元和351億元，同比增長20%和27%。銀行、保險、證券行業(yè)處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，人工智能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)手段之一，但應(yīng)用AI技術(shù)也應(yīng)注意合規(guī)等問題。

AI在金融業(yè)的應(yīng)用場景

2021年，中國人民銀行發(fā)布《人工智能算法金融應(yīng)用評價規(guī)范（JR/T 0221-2021）》，規(guī)定人工智能算法在金融領(lǐng)域應(yīng)用的基本要求、評價方法、判定準(zhǔn)則。在此規(guī)范出來前，2018年至2020年期間，各地政府發(fā)布的推動金融科技發(fā)展的政策文件里，已經(jīng)有不少表述提到應(yīng)用人工智能技術(shù)。

在現(xiàn)實中，AI技術(shù)已經(jīng)在金融業(yè)的智能身份識別、智能理賠、智能客服、智能風(fēng)控、智能合規(guī)、智能投研和智能投顧等領(lǐng)域有所落地。

舉例來看，金融業(yè)是目前RAP（機(jī)器人流程自動化）的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。在商業(yè)銀行中，國庫退稅自動核對、單位結(jié)算賬戶自動備案、清算資金自動對賬、反洗錢明細(xì)信息補(bǔ)錄、信用卡中心風(fēng)險換卡等工作可以由RAP承擔(dān)；在保險業(yè)，RAP可以做合同文件報送、風(fēng)控指標(biāo)監(jiān)控等工作；在證券業(yè)，可以利用RAP實現(xiàn)開市期間監(jiān)控和定時巡檢。

報告介紹，中泰證券在零售、信貸、托管等十余個部門落地了RAP解決方案，累計部署RAP機(jī)器人超210個，RAP累計運行時長超6300個小時，累計折算成本超470萬元。

利用計算機(jī)視覺、語音合成以及采集真人形象、聲音、動作等信息進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以生成虛擬數(shù)字人，虛擬數(shù)字人可應(yīng)用在金融業(yè)的接待、引導(dǎo)業(yè)務(wù)辦理等場景中。

報告介紹，2019年，百度跟浦發(fā)銀行聯(lián)手打造的國內(nèi)首個虛擬數(shù)字員工“小浦”正式上崗，今年浦發(fā)銀行已經(jīng)設(shè)置了十多種數(shù)字員工崗位，包括智能客服、智能外呼、AI營銷員、AI大堂經(jīng)理等，創(chuàng)造了約2000人年勞動力價值。2021年，農(nóng)業(yè)銀行與商湯科技打造的AI數(shù)字員工正式在農(nóng)業(yè)銀行的一個營業(yè)廳上崗，擔(dān)任線下大堂經(jīng)理的角色。

智能外呼在金融業(yè)中應(yīng)用較為廣泛，個人客戶也較為熟悉，目前業(yè)內(nèi)的智能外呼系統(tǒng)已經(jīng)可以代替人工完成多輪無差別對話，系統(tǒng)可以利用語義分析引擎拆解客戶需求，通過匹配知識庫里的話術(shù)來進(jìn)行答復(fù)。

報告介紹，陽光保險引入了語音機(jī)器人，光是在2021年1月到9月，服務(wù)量就達(dá)到135.68萬筆，節(jié)約成本486.25萬元。中國人壽財險通過智能回訪一年觸達(dá)170多萬名客戶，其中超70萬人回訪成功，如果按普通人工坐席每天撥打150通電話進(jìn)行回訪的效率來換算，節(jié)省人力成本超過220人月。

在保險業(yè)，融合了機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、智能語音、知識圖譜等技術(shù)的智能理賠發(fā)揮了不小的作用。傳統(tǒng)保險業(yè)理賠過程中的一大痛點是理賠效率低和理賠成本高，客戶容易不滿意。

報告介紹，中國平安針對車險理賠上線全球首個圖像識別車險閃賠系統(tǒng)，實現(xiàn)拍照秒級定損，如果金額在2000元以內(nèi)自動核保，不需要等理賠員到達(dá)現(xiàn)場，節(jié)省了大量的人力成本和時間成本。

對于個人客戶來說，聲音可能僅是進(jìn)行身份識別的工具之一，對于金融業(yè)來說，聲紋卻可能是反欺詐的手段之一。在銀行業(yè)，聲紋識別已經(jīng)應(yīng)用在信用卡申請環(huán)節(jié)的反欺詐，可以通過構(gòu)建聲紋黑名單，攔截信用卡申請。

報告介紹，聲湯科技幫助工商銀行打造了語音反欺詐平臺，基于對聲紋的收集、注冊、對比、識別，在信用卡申請、盡調(diào)等環(huán)節(jié)提供風(fēng)險判斷依據(jù)。對黑聲紋進(jìn)行標(biāo)記入庫，可以應(yīng)對外部黑中介通過更換電話號碼等手段持續(xù)包裝成客戶實施的欺詐行為。

報告介紹，自2020年7月以來，中國人壽財險利用反欺詐風(fēng)險識別模型識別出了4400多個案例，挽回金額超2億元。

AI技術(shù)在金融業(yè)的落地障礙

盡管金融業(yè)是AI企業(yè)重點開拓的市場之一，在金融業(yè)，AI技術(shù)也找到了多個應(yīng)用場景，但并不意味著AI技術(shù)在金融業(yè)的落地一帆風(fēng)順。

首先是投資回報率的問題。在技術(shù)引入前期，AI技術(shù)帶來的效益可能難以覆蓋高昂的投入成本。受業(yè)務(wù)規(guī)模所限，中小金融機(jī)構(gòu)對于AI技術(shù)給業(yè)務(wù)流程帶來的提升，可能感知不明顯，對AI技術(shù)的青睞度低于頭部金融機(jī)構(gòu)。

其次是技術(shù)開發(fā)過程中的問題。如果是一事一例進(jìn)行建模，研發(fā)周期長且重復(fù)利用率低；場景需求可能會有變化，若不進(jìn)行維護(hù)和迭代，模型的生命周期可能非常短。數(shù)據(jù)對于建模非常重要，但不同金融機(jī)構(gòu)之間可能并不共享數(shù)據(jù)。

再次是合規(guī)的問題。合規(guī)問題關(guān)乎金融機(jī)構(gòu)的生死存亡。人工智能作為一項正在推廣中的技術(shù)，本身存在一定的風(fēng)險隱患，這些風(fēng)險隱患可能無法滿足金融業(yè)的風(fēng)險可控原則。如果訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中就存在偏見，依托AI算法得出的智能決策很可能也存在偏見，形成數(shù)據(jù)歧視。人工智能技術(shù)要用到的數(shù)據(jù)也存在被濫用、泄露的風(fēng)險。

報告倡導(dǎo)，在推動人工智能不斷深入金融場景、拓寬金融業(yè)務(wù)邊界的同時，也要進(jìn)行可信人工智能多元化治理，平衡業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與合規(guī)之間可能存在的沖突。