杨望：智能金融如何打造智能银行？

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随着新技术的快速发展，人工智能正把金融技术推向一个智能化时代。智能金融以其高速、高精度、低成本和个性化服务的优势发展迅速。在传统银行业中，已经出现了智能客户服务和智能投资等多种应用。智能金融应突破现有业务、渠道和产品的限制，积极开展新兴技术的探索、研究和引进。

作者:王洋，韩德金融科技集团副总裁，全球金融技术实验室金融技术研究所所长

韩德金融科技研究所副研究员。

王洋评论:随着新技术的迅速发展，人工智能正在把金融技术推向一个智能化时代。智能金融以其高速、高精度、低成本和个性化服务的优势发展迅速。在传统银行业中，已经出现了智能客户服务和智能投资等多种应用。智能金融应突破现有业务、渠道和产品的限制，积极开展新兴技术的探索、研究和引进。

智能金融的特征及发展路径

金融技术是指技术带来的金融创新，而智能金融是人工智能在金融技术中的具体应用。人工智能可以通过算法和模型模拟人的思维模式来响应输入数据，具有“快速处理”和“自主学习”两种能力。它以大数据为基础，以计算能力为平台，以深度学习算法为核心。

回顾金融技术的发展，金融业一直是新兴技术的积极使用者:从最早的现代通信技术的兴起所带来的电子化，到互联网技术的发展所带来的网络化，再到智能手机等移动终端的普及所带来的移动化，金融技术已经进入了一个智能化时代。

智能金融与传统银行

智能金融的兴起无疑是对传统银行业的有益补充，可以提高其服务质量，高效便捷地连接资金的需求方和供给方，省去传统模式中不必要的中间环节。因此，智能金融以其高速、高精度、低成本和个性化服务的优势在银行业得到了快速发展，并孕育了一种新的商业模式。

与传统的理财方式相比，智能理财的优势非常显著。最重要的是展示大数据之间的潜在联系。由于银行业本身是一个以数据为导向的行业，经过多年的数据开发和积累，再加上可穿戴设备和智能家居等智能硬件的兴起，数据维度扩展到了线下，为智能金融中的大数据分析提供了良好的基础。同时，这些数据可以量化，如工资的涨跌和个人信用的偿还。

在这些数据的基础上，可以利用深度学习算法挖掘它们之间的多层次关系，从而发现客户的潜在需求；更重要的是，许多不可测量的事件可以量化，从而颠覆性地改变信用评估和风险定价的方法，为客户创造价值。

其次，智能金融可以改善银行服务流程，向银行的开放平台发布数据和信息，使金融服务更加透明，有助于解决信息不对称问题。同时，计算机收集信息、处理数据和并行计算的速度比人类快得多。此外，模型可以不断迭代和优化，实现“实验-验证-学习”的良性循环；除了数据输入、存储和处理，人工智能还可以自主学习和更新知识。因此，当经济行为继续或重复，并且有数字信息输入时，也就是说，当问题可以被清楚地定义时，智能金融可以提供比手工工作更精确和更快速的服务。

智能金融在降低银行业服务成本方面也发挥着重要作用:首先，智能营销和智能客户服务可以帮助金融机构准确定位客户，降低获取客户的成本；其次，通过智能营销对客户的筛选，以及智能风险控制在整个业务流程中的风险识别和预警能力，降低了风险筛选成本；最后，随着整个金融业务流程的智能化，银行的运营成本也会降低。

智能金融在传统银行中的具体应用

由于各种手机软件的推出，银行的支付业务、贷款业务和投资业务都受到了冲击。在新形势下，银行网点的服务重心正在向客户体验导向转变。银行开始加大对数字化和智能化研究的投入，努力打造适应客户需求实时变化的“智能银行”，积极推进新型智能自助设备改造服务流程。各大银行努力提高技术水平，建立自己的网络财务部门，开拓新业务；在与各种网络金融公司合作的同时，优势互补，共谋发展。

人工智能与银行客户服务

随着语音识别、自然语言处理等人工智能技术的深入发展，一批专门的银行客户服务人员正逐步进入公众视线。客户服务机器人(300024，诊断单元)已经从第一代基于问答的智能客户服务机器人发展到结合深度学习技术的智能客户服务机器人。他们不仅能理解客户语言的语境意义，而且具有自学能力，能理解口语问题。

在日本，东京三菱银行的智能机器人nao于2016年3月开始接待客户:除日语外，它还能提供英语、中文等19种语言的服务，并能提供外币兑换、自动取款、银行开户等基本服务。跳舞和摆姿势也可以让顾客的等待时间不再无聊。在美国，花旗银行从2010年开始推广智能网点，引导客户通过数字渠道处理业务:客户可以通过触摸屏查看各种服务信息，必要时可以通过视频与员工沟通；花旗银行还推出了智能自动取款机，使客户能够自己开户和贷款，网上银行和手机银行也可以进行交易。

在中国，各大银行的智能客户服务也在试点运行，以改善其功能。一款是民生银行的智能客服机器人(600016)，自2016年9月开始在北京分行营业厅使用。它可以在大堂处理几乎所有的日常业务，帮助客户转移业务，并提供公共教育服务、贵宾服务、候车区引导等服务。民生银行也致力于小“一”的升级和优化，并计划实现全天候远程监控、客户识别、大厅管家等功能。

除了自动语义分析语音服务，最新的智能客服机器人还与在线客服和云平台相连。当复杂问题无法回答时，系统将通过云平台切换到后台客户服务中心，为客户提供服务。除了大堂经理的职责外，随着计算机视觉和生物识别技术的进步，客户服务机器人还可以帮助金融机构识别客户并进行安全监控。平安银行(000001)采用人像识别技术进行监控，可以识别可疑人员和可疑行为，提高银行安全性。

人工智能和投资顾问

除了智能客户服务，人工智能技术还可以成为用户和金融产品之间的桥梁。人工智能和投资顾问的结合产生了智能投资。

在我们的日常生活中，我们可以看到各种各样的“猜你喜欢什么”:视频网站会推荐个性化的电影和电视节目，而电子商务公司会推荐个性化的产品。随着机器学习的广泛应用，在智能财务管理领域，可以利用收集到的各种数据识别用户的风险偏好，进而根据用户不同的风险偏好提供个性化的投资方案。此外，人们的风险偏好随时可能发生变化，外部环境和个人及家庭突发事件可能会影响用户的风险偏好。例如，在2015年下半年的熊市中，大量投资者退出股市，这意味着外部环境恶化，风险偏好下降；另一个例子是突然升职加薪，甚至还清某笔贷款，这将增强用户的风险偏好。同时，这些影响因素可以量化并记录下来，通过计算可以得到风险偏好的动态变化曲线。

智能投资利用人工智能的算法，利用计算机完成传统的金融咨询服务，并通过用户友好的界面为客户提供投资组合管理建议。然而，使用传统的投资顾问需要昂贵的劳动力成本，并可能受到情绪的影响，这不能完全消除非理性因素。

聪明投资的使用不需要太多关于金融市场和金融产品的知识。经过严格的问卷调查和评估，smart investment可以根据客户的年龄、性别、收入和心理特征了解客户的风险偏好；同时，通过计算机对监控数据的自动实时计算，可以得到客户风险偏好的变化轨迹。这样，在全面了解客户自身的财务需求和风险偏好后，个性化的投资计划将通过一系列计算机算法自动定制，不会不顾风险追求高回报；此外，该方案可以根据客户服务风险偏好的变化随时调整，在用户可接受的风险范围内实现利润最大化。与传统投资顾问提供服务所需的资本门槛相比，智能投资要求客户的投资门槛非常低，许多客户根本没有要求；同时，由于其最终目标是为大量客户群服务并产生规模经济，因此向客户收取的费用相对较低，许多国内智能投资公司甚至没有服务费。

Smart investment最初是由美国的wealthfront公司于2008年底推出的，最初的主要客户是硅谷的技术员工。2015年初，第一批智能投资和护理公司在中国成立。各大银行和金融科技公司已投入资金和人力，开始研发智能投资和护理系统，这些系统已经可以提供资产管理和投资顾问等早期和中期投资服务。

到目前为止，中国已经成为仅次于美国的世界第二大智能投资和资产管理国家。据国家统计局预测，到2017年底，中国的智能投资和资产管理规模将达到271亿美元；就用户数量而言，2017年中国智能用户数量约为646.5万，成为用户数量最多的国家。

摩羯聪明投资是中国国内银行业的第一笔聪明投资，也是中国最大的聪明投资。它是招商银行(600036)于2016年12月6日发布的一款手机应用，嵌入招商银行的应用中，目前其规模已经超过50亿。它不是单一的产品，而是包括基金投资全过程的一系列资产配置服务；它还融合了招商银行十多年的风险管理体系和基金研究经验，利用机器学习算法构建了一个基于公共基金并包含全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。自2017年以来，摩羯座智投的平均收益率达到4.03%，总体上优于上证综指和沪深总债，有效地将风险控制在客户选择的“目标风险”范围内。

银行业智能金融的未来发展

良好的政策环境和社会环境为智能金融的未来发展提供了肥沃的土壤。从政策环境层面来看，国内政策层面更加重视和支持人工智能，提升的领域更加具体和多样化。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，其中提到“建立金融大数据系统，提高金融多媒体数据的处理和理解能力……鼓励金融业应用智能客服、智能监控等技术和设备。”建立金融风险智能预警和防范体系。”从社会环境来看，国内人均可支配收入和可投资资产逐年稳步增长，居民对金融资产配置的需求增加。从经济环境来看，智能金融相关应用场景的投资正在蓬勃发展，受到资本的青睐。仅2016年，中国在人工智能领域的总投资就达到16.6亿美元，在金融技术领域的总投资达到4.6亿美元。

面对诸多机遇，智能金融希望在银行业取得巨大进步，但同时也面临技术理论和实际应用的挑战。一方面，数据接收和处理是智能金融应用过程中必须解决的问题。如果数据使用不当或数据不完整，很容易导致结果出现意外偏差，因此需要很强的财务知识来指导背景模型的建立；另一方面，大多数智能金融还处于起步阶段，还有许多现实问题亟待解决，如如何与传统银行服务竞争市场，如何引导和满足公众对智能金融的认知和期望。这些看似无关的问题可能会无意中改变智能金融的未来趋势。

因此，在机器、算法和人工方面，智能金融首先需要改进数据存储和提取方法，实现重复和无效信息的自动过滤和消除；其次，要继续发挥机器在数据处理方面的优势，优化机器学习算法，努力实现特殊数据出现时的自动预警，实现风险监控功能，防范系统性风险；最后，要充分发挥人的主观能动性，将传统银行从业人员的经验融入到算法模型中，这需要传统银行与科技企业之间的深度合作。

智能金融的未来发展将朝着三个方向发展:智能化、个性化和情景化。首先，它应该基于智能:从早期阶段，只有基本的数据收集，输入和整理可以实现，到现在，简单的数据分析可以实现，然后决策支持和数据的深刻见解可以在未来实现。其次，未来将为不同的客户提供更加个性化的服务，这就需要更加深入的数据挖掘和分析。最后，智能金融将以亲民便捷的形象，即场景，推动金融业深入每个人的日常生活。

虽然人工智能不能完全代替人类，但它可以在人类工作中起到很好的辅助作用。除了客户服务和投资顾问，人工智能在银行业还有许多其他应用，但这些应用的广度和深度远远不够。智能金融应突破现有业务、渠道和产品的限制，积极开展新兴技术的探索、研究和引进。

参考

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7.王。招商银行app5.0:智能重新定义金融——访招商银行总行R&D中心副总经理夏磊[j]。金融技术时报，2017(3):10-15。

最初发表在2018年4月的《金融市场研究》上

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