AI融入金融业，创造无限可能

有观点称，金融是AI最佳的落地场景之一。近年来，国内外较早布局人工智能的金融机构已尝试将人工智能应用贯穿于整个业务体系。比如，银行业从外围的厅堂机器人、在线客服、柜面人脸识别等场景，到产品开发、营销、风控以及客户服务等核心流程。

 

科技渗透传统金融行业

“我国信息化水平的提高，使得金融业与人工智能的融合达到前所未有的高度，这对于传统银行来说既是挑战也是机遇，传统金融业‘三高一低’，即劳动力密集度高、人员管理成本高、业务门槛高及用户体验低等面临调整。”360金融大数据总监苏绥告诉《金融时报》记者。金融机构加快运用大数据、云计算、人工智能等金融科技手段进行改革是大势所趋，这也是金融科技行业深入参与新金融的风口。

 

“虽然谈到金融科技时，人们更关注新兴业态与产品，但是技术创新早已成为金融变革的主线。”国家金融与发展实验室副主任杨涛说，“新技术对金融的影响已经深入金融行业各个领域。”据介绍，自2016年人工智能被总结出算法、算力、数据的三要素之后，2017年，场景的价值也备受热议。AI只是一种技术，而不是最终产品，只有和具体业务及场景结合起来，才能发挥其价值。目前，生物、语音等技术已经大规模应用于金融领域。

对于人工智能技术在金融领域的发展运用，《中国金融科技运行报告（2019）》（以下简称《报告》）概括为三方面：其一，由外围向核心业务渗透，由感知向决策类应用扩展；其二，推动金融行业向数字普惠化演变；其三，人工智能引领监管科技潮流。

 

金融+AI的落地运用

如何真正将技术“可实现、易落地”，金融行业一直在探索实践中。多家银行建立了人工智能平台，可以实现自主构建覆盖营销、反欺诈、审批、贷后管理、运营等全生命周期的AI业务场景应用。其中构建出了金融服务知识图谱模型，在这套模型指导下，可以快速了解整个银行业务和服务治理的标准，轻松解决系统重复建设、知识欠缺等难题。从技术与金融相结合的业务场景看，需关注两方面，一是底层重大技术，包括大数据技术、人工智能技术、互联技术、分布式技术、安全技术以及一些尚在发展中的前沿技术；另一方面是典型的金融需求场景，如金融安全与金融监管、支付结算、产品与服务、智能营销与服务优化、智能投顾与财富管理等。

和美人工智能平台

和美人工智能平台打通了“从数据到模型，从模型到场景化应用”的全流程，目前已经在金融行业得到了广泛应用。和美人工智能平台特点体现在如下几个方面：第一，拖拉拽式、可视化的开发模式；第二，平台实现最流行的微服务化、容器化；第三，支持自动化标注，高效快速为模型训练提供数据；第四，做到实时资源监控，实时查看平台资源消耗状态。未来也希望我们平台凭借强大的算法引擎与大数据处理能力，能帮助各行各业解决AI开发应用难的问题，给更多的企业提供AI赋能。