清華大學五道口金融學院中國金融案例中心于2013年6月成立，是從事金融案例研究、案例開發、案例庫建設的專業研究和教學服務機構，致力于打造最具學術影響力和業界影響力的中國金融案例庫。中心學術指導委員會成員由學院享有國際聲望的知名教授以及有著豐富金融實踐經驗的業界導師組成，致力于以案例為載體的知識傳播。

【中國金融案例中心 | 金融科技課題組    編譯：謝彬彬 】

在金融服務領域，人工智能（AI）與機器學習（ML）引發了各方討論，許多機構正在研究如何運用這些新技術來改變業務流程并提高運營效率。盡管交易流程的自動化已在行業內推廣了幾十年，銀行也建立了長期的數據框架和管理機制，但大數據的興起對人工智能技術的發展產生了深遠的影響。IBM在2016年的統計顯示，歷史上90%的數據均是在2014年到2015年間產生的。對這些數據的整理、分析和量化為銀行和金融服務公司留下了巨大的市場機會。

人工智能與機器學習技術是這個機會里最關鍵的因素。在零售方面，銀行正致力于運用機器學習了解客戶日?；优c消費習慣產生的數據，為客戶定制產品與服務。而自動化產生的結論也面臨著公平性與可靠性挑戰，成為了全球監管機構關注的焦點。2018年，英國成立了人工智能辦公室和人工智能委員會；在歐洲，歐盟委員會任命了人工智能高級專家組，并在2019年4月發布了一套AI與ML技術指南，對應用新技術的公司進行指導。

未來幾年，人工智能將成為銀行和金融服務公司運營服務情況的一個關鍵特征。2020年1月，FinTech Futures對人工智能（AI）與機器學習（ML）這兩種工具在金融服務業中的普遍認知與應用情況進行了調查，以了解這些新技術在金融市場的未來發展趨勢。

AI與ML技術在金融服務業的發展潛力

報告調查了受訪者對AI及ML的特點認知及他們對新技術改變金融行業潛力的態度。受訪者普遍表示，AI與ML新技術最大的優勢是能夠改善數據分析(86%)和提高生產率(77%)。62%的受訪者表示，利用數據洞察加深客戶認知的能力是未來發展的關鍵因素；而不到一半(46%)的受訪者表示，降低總體成本的能力是這些新技術的主要優勢。

在AI及ML技術在未來5年對行業產生影響的市場潛力調查中，23%的受訪者表示，他們不確定這些技術在這期間對整個行業產生影響的潛力。只有4%的受訪者認為，這些技術不會在這期間對市場產生差異化的影響，這表明對于少數人來說，AI和ML技術仍處于較低的優先級。

在對AI與ML技術資金投入的調查中，超過60%的受訪者表示他們將增加在這些技術上的花費，其中一半的人表示將顯著增加投入；38%的受訪者表示他們的資金投入將保持大致水平。沒有任何受訪者表示他們將減少在該領域的資金投資。

金融機構對AI與ML系統的研發計劃

報告調查了金融機構對AI與ML技術的研發態度與計劃。超過四分之三（83%）的受訪者表示，AI和ML系統的部署和開發將成為他們未來商業戰略的核心部分。而15%的受訪者表示，在可預見的未來，AI技術不會成為他們戰略的核心部分。

當被問及預計在何時開發和部署的AI或ML系統時，53%的受訪者表示他們已上線或準備在一年內上線相應的系統，而31%的受訪者表示，他們處在概念驗證階段。盡管對新技術感到興趣，但8%的受訪者表示，他們目前無意部署AI或ML系統。

AI與ML技術在金融服務業的現有應用

調查顯示，目前在已推進或準備推進AI與ML系統的金融服務公司中，在各部門的新技術應用較為平均。分別有38%的受訪者計劃在面向客戶的前臺部門和中臺部門部署人工智能系統。后臺部門并不是受訪者首要考慮的部分，只有23%的人表示將在后臺部門應用人工智能系統。

在研發團隊建立問題上，大多數公司都計劃建立自有的AI及ML技術團隊。77%的受訪者表示，他們將在組織內部尋找解決問題的方法。大約38%的受訪者表示，他們將尋求與第三方公司合作，直接部署第三方系統或者委外開發一個內部解決方案。而8%的受訪者表示，他們將尋求合并或收購一家具有發展前景的新技術公司。

AI與ML技術面臨的監管與挑戰

隨著AI和ML技術在金融市場上的加速發展，監管機構也開始為這些新技術建立各項研討會、理事會和指導方針。報告調查了金融機構認為AI與ML技術廣泛應用所面臨的挑戰及對相應監管機構的態度。大多數受訪者（36%）表示，監管的不確定性將是未來AI和ML技術應用的最大阻礙，更好的監管定義將有助于緩解這一問題；超過四分之一（27%）的受訪者表示缺乏數據可用性會阻礙新技術的推廣，而23%的受訪者認為專業人才的缺乏將減緩新技術的創新與發展。

當被問及當地監管機構是否理解并支持AI或ML在行業的發展時，受訪者表現出了矛盾心理。62%的受訪者認為，他們的地方監管機構對這些新技術的推廣既不支持也不反對。16%的人認為監管機構已理解并支持了這些新技術，23%的受訪者則認為監管機構不理解也不支持這些新技術的應用。顯然，監管機構仍需采取更多的工作，以更好地支持AI和ML技術的發展。

總而言之，AI與ML技術已在金融服務業引起各機構的重點關注。市場機構普遍對AI和ML改變行業的潛力持有信心，并計劃在其基礎設施中部署這些新技術，以提高流程效率及分析能力，為客戶提供更優質的服務。盡管有些公司擔心專業人才的匱乏將影響新技術研發，但它們仍在積極創建技術研發團隊。適當的監管支持則是一個值得關注的問題，大多數公司表示，在開發AI與ML系統方面，當地的監管機構既不支持也不反對。與任何新技術一樣，現有法律條款的適用性也許并不明顯。監管機構應為這些新技術的推廣實踐提供指導方針和政策框架，以確保這些新興技術能夠得到良好有序的發展。

報告機構：FinTech Futures，一個面向全球金融科技社區的數字出版平臺，是全球金融科技行業新聞與分析的權威來源。目前，平臺涵蓋有銀行科技、財富科技、支付科技、借貸科技、保險科技、監管科技等內容板塊，致力于為全球機構提供前沿、簡潔、優質的金融科技信息與評論。同時，平臺設有年度BankingTech和PayTech獎項，旨在表彰全球銀行、金融和支付技術領域具有成就的創新者。

責任編輯：Rachel