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利好政策持續釋放 “AI+金融”規模化落地恰逢其時

  當前,由人工智能引領的新一輪科技革命和產業變革方興未艾。作為人工智能技術應用落地最快的領域之一,金融業與人工智能的結合已日漸深化,在創新智能金融產品、提升金融服務效率、加強風險防控能力等多個方面已有較成熟的應用路徑和方法。

  經過近幾年發展,業界對人工智能的要求已經不再是“仰望星空”,而是要進一步推動人工智能在金融領域規模化落地,為社會創造更多的價值。隨著一系列利好人工智能政策的持續釋放,業內人士認為,AI應用正進一步從外圍向核心業務逐步滲透,由感知向決策類應用加速擴展,推進人工智能在金融領域大規模落地恰逢其時。

  人工智能發展步入新階段

  在科技強國的背景下,科技創新得到高層的重點規劃,科技在金融領域的應用也愈加廣泛和深入。近年來,監管層陸續出臺多項政策,肯定了發展金融科技的重要性與必要性,同時,鼓勵人工智能發展的高層文件也相繼推出。在支持金融與科技融合的政策背景下,人工智能在金融領域的市場持續擴容。

  早在2017年7月,國務院就印發了《新一代人工智能發展規劃》,要求建立金融大數據系統,創新智能金融產品和服務,發展金融新業態,將智能金融發展提升到新高度。而就在今年8月份,中國人民銀行發布的《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》(以下簡稱《規劃》)中,也對人工智能技術未來的發展做出了重要部署。《規劃》中明確提到,要深入把握新一代人工智能發展特點,統籌優化數據資源、算法模型、算力支持等人工智能核心資產,穩妥推動人工智能技術與金融業務深度融合。

  有第三方研究機構報告顯示,智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現,預計2019年人工智能核心產業規模接近570億元,目前安防和金融領域市場份額最大。業內人士認為,隨著中央和監管層面對人工智能發展現狀進行積極回應,并作出日漸明確的前瞻性布局,人工智能在我國發展將步入新的階段,在金融層面的應用也將逐步深化,可以預見的是,一個更富活力和效率的金融科技新生態正在形成。

  “AI+金融”應用逐步深化

  當前,生態開放和科技轉型已成為我國金融行業發展的兩大關鍵詞。在推動傳統金融機構科技化轉型和新金融機構逐步開放技術賦能的雙向交流過程中,人工智能在金融市場的應用也更為廣泛,逐步走向深化。

  較早布局人工智能的金融機構已嘗試將人工智能應用貫穿于整個業務體系。如銀行對人工智能的應用,已不局限于外圍的在線智能客服、電話智能導航、柜面人臉識別等場景,而是逐漸滲透至產品開發、營銷、風險管控、客戶管理與客戶服務等核心流程。

  陸金所首席技術執行官毛進亮認為,AI技術正從各方面重塑財富管理行業,不僅能解決傳統人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊的痛點,還可以通過大數據、機器學習等技術為投資者進行精準畫像,讓機構更了解客戶需求、資產狀況、風險偏好等,真正實現千人千面的個性化服務。從監管層面來說,AI技術與其他技術的配合,也能讓財富管理服務流程更加公開透明,并且有完整的服務記錄,為有效監管提供支持。

  還有業內人士表示,在未來,根據不同場景的業務特征創新智能金融產品與服務,探索相對成熟的人工智能技術在多個領域的應用路徑和方法,以此構建全流程智能金融服務模式,將推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發展,助力構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

  目前,業內已有機構開始嘗試用智能理財機器人與用戶進行自然語言交流和開放式對話,并為用戶提供涵蓋賬戶查詢、產品咨詢、市場分析、投資者教育在內的各種金融服務。通過運用人工智能進行客戶服務,力求解決用戶與產品的匹配問題,并滿足更多用戶仍未滿足的金融服務需求。

  數據風險需妥善應對

  需看到,人工智能仍處于發展演進過程中,在金融領域更大規模的應用落地層面,客觀上還存在數據、成本、安全、人才等各種顯性和隱性的障礙。因此,必須正視和應對這些挑戰,并妥善應對。

  如在數據應用方面,實際上,為了人工智能應用的有效運行,需要利用包含不同維度的數據信息,即便是已有海量數據儲備的金融機構,也需要獲取多種外部數據。然而,由于數據安全和隱私的保護問題以及商業壟斷等原因,合法的數據供應市場發展依然相對滯后。例如,要使得數據具有分析和智能學習價值,金融機構需要加強對數據的清洗以及標簽化處理,為人工智能提供多渠道獲取信息和深度學習的數據基礎,但前期耗費的時間長、成本高,導致金融機構裹足不前,這是當前人工智能面臨的普遍困境。

  《規劃》中對人工智能技術的部署也用了“穩步應用”四個字。扎實推進人工智能縱深發展,需要關注安全和效率,進一步加快基礎設施的建設,充分利用開源和開放平臺。

  進一步促進人工智能大規模落地,業內人士建議,需要政產學研多方共同努力。對于市場來說,技術概念從提出到實際投產需要較長一段時間,對人工智能應用研究需要有足夠的耐心,尊重技術發展的客觀規律。而對于技術供給方來說,也要順應市場變化,通過技術創新、產品創新、商業模式創新幫助企業降低人工智能應用門檻,腳踏實地服務于產業發展和實體經濟。

 

延伸閱讀:我國人工智能產業鏈初步成型

  經過近年的快速發展,我國人工智能產業逐步分化出了上中下游,其中,上游提供基礎能力,中游將基礎能力轉化成AI技術,下游則將AI技術具體運用到特定行業,形成生產力。中游是核心技術環節,根據中游的技術分類對市場空間進行估算,智能語音將保持40%左右的穩定中高速增長,計算機視覺將連續保持超過100%的爆發式增長,自然語言處理將以20%的增速穩步發展,其他類的潛在空間也十分巨大。綜合來看,國內人工智能市場空間規模到2020年或超千億元。根據國務院的《新一代人工智能發展規劃》,到2030年,國內人工智能核心產業規模將達到萬億元,相關產業規模將達10萬億元。(來源:招商銀行研究院 整理:欣然)

責任編輯:楊致遠
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