金融科技風潮漸盛,人工智能(AI)方興未艾。
根據高盛集團2016年底發佈的報告顯示,在金融行業內,保守估計到2025年,機器學習和AI可以創造每年大約340億到430億美元的價值。
智慧機器人會比你自己更懂你?近兩三年來,AI技術在國內金融領域的應用也取得了快速發展,在以用戶為中心的移動互聯網時代,AI正在催生我國金融行業服務新的變革。
優勢整合
AI技術嫁接金融資源
當下,以智慧投顧為代表的AI技術正在與金融行業深度融合。大量資本開始逐鹿,科技公司、金融企業等紛紛緊跟金融科技發展潮流,在AI領域加緊佈局。
如何用AI來助推金融服務?有AI領域的專業人士對記者表示,AI可以通過豐富的産品特徵與複雜的演算法進行産品與用戶之間的匹配。將AI應用到金融産品服務領域,本質上是通過AI演算法對金融産品進行深度的分析研究,對全市場的信息進行深度研究加工,進而幫助金融機構和用戶做投資策略上的優化和配置。
日前,螞蟻金服宣佈正式上線“財富號”,全面向基金公司、銀行等各類金融機構開放,與此同時,首度宣佈將向金融機構開放最新的AI技術,致力於助推金融理財更快進入智慧時代。
據了解,“財富號”旨在開放螞蟻金服的專業金融連結能力,通過用戶連接、用戶畫像、精準行銷等一系列演算法工具,幫助金融機構建立直連用戶的自運營平臺。而AI技術的同步開放,也將為傳統金融機構精準對接用戶需求創造了便利。截至6月15日,螞蟻財富平臺共進駐了14家金融機構,包括天弘基金、博時基金、國泰基金、建信基金、南方基金、興全基金、民生加銀基金7家基金公司和浦發銀行、中信銀行、興業銀行、華夏銀行、民生銀行、平安銀行、光大銀行7家銀行機構,為金融機構直接觸達用戶提供了又一種新通道。
對於金融機構來説,應用AI技術的意義在於將傳統金融機構的産品研發優勢和科技企業的數據優勢相整合,使得金融機構不再是拼渠道、拼價格,而是感知每個人的具體需求,推出千人千面、個性化的智慧服務。
“可以把更合適的産品賣給最需要的客戶,最準確地匹配客戶的需求。”國泰基金總經理周向勇坦言,基金公司接入科技公司開放的AI技術,有助於打造一個完整的金融生態鏈。
而某銀行機構信用卡中心負責人也表示,AI技術需要較強的大數據處理能力、計算能力,傳統金融機構在數據處理能力方面與互聯網企業相比還有一定的差距。將科技企業的AI技術嫁接給金融機構,給予銀行機構風險反欺詐、風險定價、行銷機會捕捉等能力,讓銀行機構可更專注于做好金融産品,服務大眾,從而實現生態共贏。
以用戶為中心
釋放金融科技普惠紅利
如上所述,科技公司的技術能力加上金融機構專業的金融能力可以實現能量的聚合。這種聚合給金融服務帶來更直接的變革,讓更多小微企業和消費者享受到平等的、定制化的、智慧的、簡單的普惠金融服務。
業內人士普遍認為,在移動互聯網時代,客戶的要求實際上是非常高的。博時基金總裁江向陽表示,新技術的應用將一改金融行業過去“以資産為中心”的模式,真正推動實現“以用戶為中心”。
因此,借助於AI技術挖掘海量信息,將會使金融更智慧。“推動服務80%的大眾消費者,也不再將是一句口號,而成為金融服務的起點。”螞蟻金服財富事業群總裁樊治銘表示。
事實上,在財富管理領域,歐美等發達國家的金融市場發展更為成熟,更專注于使用大類資産、多樣資産類別來實現更好的風險回報。而在我國,市場散戶比例遠高於美國市場,可配置的大類資産相對較少,AI的發展方向也與歐美等國有所差別。
總體上,我國的財富管理不再是財富金字塔頂端人士的專屬市場,中産階級、白領、有閒置資金的大學生也都可以加入到理財大軍當中。目前來看,國內的財富管理市場潛力巨大。根據瑞信研究院發佈的《2016年全球財富報告》顯示,中國家庭財富全球排名第三位,僅次於美國和日本。人均可支配收入的增長必然帶來理財需求的增長。
在此背景下,我國AI技術的運用,更應關注對客戶的理解,提升客戶在理財方面的認知能力,建立更健康的投資理念,這也將進一步推動金融更加普惠,為更多的大眾投資者提供更好的投資服務。
合理運用數據
提升金融服務精準度
雖然智慧投顧風口正盛,但目前仍是AI技術發展的初級階段。AI技術運用本質上是對大數據技術的一種處理和分析,縱然大數據技術在一定程度上可以提升金融反欺詐的能力,但當前我國金融科技的大數據保護也面臨著挑戰。
有專家認為,開放式的網絡環境、分佈式的系統部署,使大數據的應用邊界也變得模糊,信息集中洩露的風險仍然存在。比如,移動互聯網下的金融交易環境帶來了用戶信息洩露及盜取的潛在風險。
工信部今年發佈的《大數據産業發展規劃(2016—2020年)》中也明確指出,要提升大數據安全保障能力。加強大數據安全技術産品研發、提升大數據對網絡信息安全的支撐能力。
因此,合理合規運用數據,對於提升金融服務精準度、維護用戶信息安全尤為重要。依託于大數據的AI技術,它的開放和共享,更需要建立在保護用戶數據隱私的基礎上。
螞蟻金服AI負責人余鵬表示,金融機構獲得的用戶畫像是標準的用戶標簽,用戶的數據採集和使用需要在用戶知情、授權的基礎上進行。作為以技術輸出為核心的科技企業,在向金融機構輸出數據能力前,也會經過加密、脫敏及一系列數據管理的專業團隊人工審核,並做好數據信息安全方面的第三方審計工作。(見習記者 陳彥蓉)