文\中國農業銀行科技與產品管理局 楊唯實

　　今年，特別是在AlphaGo戰勝李世石之后，人工智能在全球的熱議程度達到一個空前的高度。受益于神經網絡和深度學習在算法上的突破，人工智能技術水平得到飛躍提升。未來，計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術、語音識別等人工智能技術或將給整個人類社會帶來巨大改變。

　　人工智能的發展路徑及未來趨勢

　　1．人工智能的發展路徑。從產業鏈上看，人工智能產業鏈包括基礎技術支撐、人工智能技術及人工智能應用三個層次。其中，基礎技術支撐由數據中心及運算平臺構成，即計算智能階段，包括數據傳輸、運算、存儲等。人工智能技術是基于基礎層提供的存儲資源和大數據，通過機器學習建模，開發面向不同領域的應用技術，包含感知智能及認知智能兩個階段。感知智能如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等，認知智能如機器學習、預測類API和人工智能平臺。人工智能應用主要為人工智能與傳統產業相結合實現不同場景的應用，如無人駕駛汽車、智能家居、智能醫療等領域。

　　總體上看，人工智能的基礎技術支撐已基本具備，多家相關公司重金投入硬件，提升運算速度，完善基礎技術支撐。人工智能技術近年來得到快速發展，特別在感知智能上更是有諸多突破。隨著神經網絡和深度學習技術的發展，認知智能或將迎來新的技術突破。谷歌、Facebook、IBM、亞馬遜、百度等公司爭相開源人工智能評聘，謀求“開放”的大生態，全面發展人工智能技術。而在人工智能應用層面，蘋果、谷歌、微軟、IBM、百度、阿里、騰訊等也紛紛試水與場景融合。在試水人工智能的過程中，國內金融行業也逐步開始應用人工智能技術，預計更為廣泛的應用時代即將到來。

　　2．人工智能行業發展趨勢。人工智能產業作為一個新興領域，在世界范圍內還處于起步階段，我國人工智能領域的研究及應用水平與國外發達國家相比不分上下，可謂平分秋色。未來，人工智能產業的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化。企業也會在不斷滿足并提升社會大眾豐富多彩的生活品質而進步。人工智能行業可能呈現如下發展趨勢。

　　第一，人工智能將承擔更多、更復雜、更智能的工作。目前，人工智能應用多數還處于感知智能階段，需要根據人工設定的程序來輔助人工完成某些工作。隨著機器學習算法的發展，一方面，機器人可以更好地學習并掌握知識，并與生物仿真及傳感器等設備結合，使其更加智能。另一方面，機器學習算法在數據分析方面的應用，使得機器可以取代手工數據處理和模型設計，實現數據監管和分析等工作，使數據科學家有更多的時間與精力去促進數據策略的發展。

　　第二，人工智能服務將走向價值鏈上游。目前，在服務行業人工智能主要用于輔助人工或提供更便捷的后臺處理，卻較少直接提供對客服務，即使有少量應用也僅是送餐機器人之類價值較低的服務。而自然語言處理將使人與機器的交流更加容易，用來處理語言的機器學習算法的提升會讓人們與計算機之間的交流更加容易。自然語言處理的進步會在未來大幅改善人與機器之間的交流。收益于自然語言處理技術的發展，未來在服務行業人工智能將提供更多的直接對客服務，結合機器學習獲得更多的服務技能和知識圖譜，人工智能逐步走向服務價值鏈的上游。

　　第三，從訓練式的被動學習向主動學習轉變。機器學習主要依靠導入海量的數據來訓練機器對事物的感知與認知。目前，深度學習已經可以通過采用大型仿真神經網絡，使機器人主動獲取網絡上的圖片、視頻和聲頻等內容，并加以理解。未來，機器人或許能夠從其他機器人的工作中獲取信息，通過將信息上傳至不同系統。即使兩個完全不同的機器人也能夠教會彼此如何識別一個特定物體或執行一項新任務，加速學習過程，實現主動學習。

　　第四，人工智能將是未來科技創新的排頭兵。人工智能在未來將給各行各業帶來深遠的影響，人工智能的應用也將走進每個消費者的生活。人工智能必將與各行業進行深度結合，Fintech、智能家居、智能制造都將是其切入行業。此外，VR/AR技術對人機交互的改善與提升，其硬件的快速迭代也將驅動軟件和內容的創新。

　　人工智能對金融行業的影響

　　云計算、大數據等技術的成熟催化了人工智能技術的進步與發展。深度學習在算法上的突破則掀起了人工智能浪潮，使得復雜任務的分類準確率大幅提升，從而推動了計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術、語音識別技術的快速發展。人工智能在某些領域將徹底改變人類目前的生產模式，取代更多人、更多重復性的工作，勞動密集型的工作將完全由機器人來完成，人力將投向更具價值的事情。對于金融領域來講，人工智能主要有以下幾方面的影響。

　　1．金融行業服務模式更加個性化、智能化。在傳統技術模式下，受人力資源和數據處理能力的影響，金融行業往往只能對少數高凈值客戶提供定制化服務，而對絕大多數客戶僅提供標準化服務。而人工智能的飛速發展，使得機器能夠更逼真地模擬人的功能，使批量實現對客戶的人性化和個性化服務成為可能，這對于處在服務價值鏈高端的金融將帶來深刻影響，將對目前銀行溝通客戶、發現客戶金融需求的模式發生重大改變。金融產品、服務渠道、服務方式、風險管理、授信融資、投資決策等都將迎來新的變革。在前端，人工智能技術可以用于服務客戶；在中臺，人工智能技術可以支持授信、各類金融交易和金融分析中的決策；在后臺，人工智能技術可以用于風險防控和監督?？偠灾?，人工智能技術將大幅改變金融現有格局，使金融服務（銀行、保險、理財、借貸、投資等方面）更加地個性化與智能化。

　　2．金融大數據處理能力大幅提升。長期以來，金融行業沉淀了大量數據，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問等。這些數據容量巨大、形態多樣，占據寶貴的儲存資源，又無法有效轉換成可分析數據以供分析。雖然大數據技術對此有所改善，但依然在數據的有效處理和利用上面臨極大挑戰。通過運用人工智能的深度學習系統，金融行業有足夠多的數據供機器進行學習，并不斷完善甚至能夠超過人類的知識回答能力，尤其在風險管理與交易這種對復雜數據的處理方面，人工智能的應用將大幅降低人力成本并提升金融風控及業務處理能力。

　　人工智能技術在金融領域應用場景

　　結合目前人工智能技術支持能力和市場實際應用情況看，基于語音識別的技術最為可能優先在金融行業進行應用。市場和同業已經具有成熟的商業運營案例和業務框架，技術實現難度較低，可迅速實現商業價值。其他類人工智能技術目前商業運用仍處于初期階段，應予以繼續進行跟蹤研究驗證。結合目前行業發展趨勢，按照人工智能技術分類，提出金融應用場景設想若干，具體如下。

　　1.語音識別與自然語言處理應用——智能客服。利用語音識別與自然語言處理技術，打造智能的客服機器人，通過整合集團對外客戶服務渠道（包括電話、網頁在線、微信、短信及APP等），提供在線智能客服服務。一是可以為座席提供輔助手段，幫助客服快速解決客戶問題?？头C器人通過實時語音識別和語義理解，掌握客戶需求，并自動獲取客戶特征和知識庫等內容。還可通過個人網銀、掌上銀行、微信公眾號等，推出個人金融助理等功能。二是可以基于語音和語義技術，可對電話銀行海量通話和各種用戶單據數據進行識別和分析，挖掘分析其內在價值，為客戶服務與客戶營銷等提供數據與決策支持。同時，這些數據還可以供智能客服系統進行自動學習，生成知識問答庫，為后續客服機器人自動回復客戶問題提供參考與依據。

　　2.計算機視覺與生物特征識別應用——人臉識別與安全監控。計算機視覺與生物特征識別技術，讓機器可以更準確的識別人的身份與行為，對于幫助金融機構識別客戶和安全監控都有很多便利。一是可以利用網點和ATM攝像頭，增加人像識別功能，提前識別發現可疑人員、提示可疑行為動作，也可以幫助識別VIP客戶。二是可以利用網點柜臺內部攝像頭，增加對員工可疑行為識別監控，記錄并標記疑似違規交易，并提醒后臺監控人員進一步分析，起到警示作用。三是可以在銀行內部核心區域（如數據中心機房、金庫等）增加人像識別攝像頭，人員進出必須通過人臉識別及證件校驗方可進入，同時對于所有進出人員進行人像登記，防止陌生人尾隨進出相關區域，實現智能識別，達到安全防范的目標。

　　3.機器學習、神經網絡與知識圖譜應用——預測分析與智能投顧。機器學習與神經網絡技術使機器能夠通過數據的分析處理去自動構建、完善模型，提前判斷事務變化趨勢和規律，并提前做出相應的決策。一是使用深度學習技術，學習海量金融交易數據，從金融數據中自動發現模式，如分析信用卡數據，識別欺詐交易，并提前預測交易變化趨勢，提前做出相應對策。二是基于機器學習技術構建金融知識圖譜，基于大數據的風控需要對不同來源的數據進行整合，檢測發現數據當中的不一致性，分析企業的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標等關系，主動發現并識別風險。三是借助機器學習，通過數據篩選、建模和預測對融資企業或個人信用打分；通過提取個人及企業在其主頁、社交媒體等地方的數據，判斷企業或其產品在社會中的影響力和產品評價；并通過數據分析和模型預測投資的風險點。實現在放貸過程中對借款人還貸能力進行實時監控，從而及時對后續可能無法還貸的人進行事前的干預，以減少因壞賬而帶來的損失。四是運用人工智能技術，采用多層神經網絡，智能投顧系統可以實時采集各種經濟數據指標，不斷進行學習，實現大批量的不同個體定制化投顧方案，把財富管理這個服務門檻降到一個普通的家庭人群來使用。

　　4.服務機器人技術應用——機房巡檢和網點智慧機器人。運用機器人技術，一是可以在機房、服務器等核心區域投放24小時巡檢機器人，及時發現處理潛在風險，替代或輔助人工進行監控。二是可以在網點投放智慧機器人，可對客戶進行迎賓分流，進行語音互動交流，根據客戶知識庫內容進行標準業務咨詢和問答，減少大堂經理的重復性工作。同時通過前端采集客戶數據，可開展精準營銷工作。此外，增強銀行服務的科技創新感和服務新體驗，為銀行服務的轉型升級注入全新的因素。

　　當前，人工智能技術雖然在輔助人工、提高勞動生產率上發揮了積極作用。農業銀行已在客服、營銷、風險、信貸等多個領域應用人工智能技術，未來還將在更多的領域，特別是在提升客戶體驗、內容管理和風險防控等領域，更加深入的研究與應用人工智能技術。金融行業作為科技發展的重要應用和踐行者，應緊跟人工智能發展趨勢，積極嘗試在各領域的運用與驗證。

責任編輯：韓希宇