日前，國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）就給出了人工智能在金融行業(yè)應用的具體范圍，即：建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力；創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)；鼓勵金融行業(yè)應用智能客服、智能監(jiān)控等技術和裝備；建立金融風險智能預警與防控系統(tǒng)。

 

“人工智能的底層支撐是大數(shù)據(jù)和算法，無疑應在數(shù)據(jù)資源豐富、數(shù)據(jù)價值密度高的行業(yè)率先發(fā)展。這正是金融行業(yè)擁抱人工智能的天然優(yōu)勢。”海致網(wǎng)絡技術（北京）有限公司金融業(yè)務副總裁楊娟分析道。與其他傳統(tǒng)行業(yè)相比，金融行業(yè)高度信息化、數(shù)字化的特點更容易被人工智能技術利用。

 

金融與人工智能更搭配 

 

“智能金融”概念的提出，讓傳統(tǒng)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型路徑變得更加多元、清晰。具體來說，智能金融就是人工智能與金融全面融合而產(chǎn)生的新金融服務模式，它以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等創(chuàng)新科技為核心要素，提升金融機構(gòu)服務效率的同時，實現(xiàn)金融服務的智能化、個性化和定制化。

 

“金融企業(yè)在業(yè)務開展過程中積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括客戶身份、資金收付交易、資產(chǎn)負債情況等，數(shù)據(jù)價值密度高，在運用專業(yè)技術挖掘和分析之后，價值轉(zhuǎn)化概率高，潛在的商業(yè)價值大。”楊娟在分析金融行業(yè)優(yōu)勢時表示。

 

金融領域是唯一純數(shù)據(jù)的領域，無論是錢還是交易，都是以數(shù)據(jù)的形式存在。一篇題為《當人工智能遇上互聯(lián)網(wǎng)金融》的網(wǎng)絡文章介紹道，分析數(shù)據(jù)正是人工智能最需要的養(yǎng)料，計算機就像一個黑盒子，把海量的數(shù)據(jù)丟進去，它在里面運算、分析、學習，最終吐出來你想要的答案。

 

金融是一個相對獨立、隔絕的領域，例如股票、保險、銀行、賬單，都互不干涉。純數(shù)字的交互非常適合計算機，因此有金融領域評論員如此評價：“要讓計算機告訴你應該找一個什么樣的女朋友，有點困難，但是，你要想知道你的投資怎么組合才能收益最大化，人工智能一定不會讓你失望。”

 

“AI的本質(zhì)是將無直接價值的繁雜海量數(shù)據(jù)，通過機器學習和分析，轉(zhuǎn)化為有直接價值的信息。金融的本質(zhì)是將無直接價值的資源，通過空間和時間上的重新配置，轉(zhuǎn)化為有直接價值的資源。AI與金融的結(jié)合，使得信息產(chǎn)生價值，從而使資源產(chǎn)生更大價值。”騰訊云副總裁朱立強表示。

 

他認為AI和金融的結(jié)合主要有兩個方向：一是降低信息提供的成本，包括智能客服、智能理賠、流程銀行等；二是對人力無法很好分析的信息進行深度分析，如智能投顧、智能審批、智能營銷、反欺詐等。

 

技術與基礎理論并行 

 

既然金融與人工智能的結(jié)合具有天然優(yōu)勢，那么又有哪些技術可以助力智能金融的推進呢？楊娟認為，知識圖譜技術善于從信息中發(fā)掘和構(gòu)建深度的知識關聯(lián)，使得信息價值顯性化，從而提供更智慧的決策支持，將是金融機構(gòu)邁向智能金融的重要臺階。

 

《規(guī)劃》在提及“建立新一代人工智能關鍵共性技術體系”時，也著重強調(diào)，需要構(gòu)建“跨媒體分析推理技術”，重點突破知識圖譜構(gòu)建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，實現(xiàn)跨媒體知識表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構(gòu)建分析推理引擎。

 

“知識圖譜技術與金融業(yè)務在實踐中進行結(jié)合的深入程度，決定著智能金融發(fā)展進程的快慢。”楊娟表示。帶著人工智能相關技術，深入到銀行業(yè)務中去，會發(fā)現(xiàn)無窮無盡的智能化提升空間。

 

不僅如此，技術還能促使社會創(chuàng)新能力全面提升，為此，螞蟻金服堅持技術開放。“螞蟻AI團隊研發(fā)的技術，并不僅僅是為公司所用，更要開放給金融機構(gòu)、合作伙伴甚至全社會。”螞蟻金服人工智能部技術總監(jiān)李小龍說。

 

目前螞蟻金服面向客戶開放的技術有智能客服、智能理財、智能圖像定損、VR支付、物聯(lián)網(wǎng)支付等。

 

《規(guī)劃》設定目標，到2025年，中國人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平。“國務院將基礎理論研究單拎出來，作為中國AI發(fā)展規(guī)劃的第二階段目標，是切中了中國AI全面提速發(fā)展的核心所在。”李小龍說。

 

近兩年，螞蟻金服開始加大對AI基礎理論研究的投入。2016年10月，螞蟻金服和清華大學聯(lián)合成立數(shù)字金融科技聯(lián)合實驗室，將實驗室打造成全球金融科技研究領域的重要陣地。之后，螞蟻金服成為美國加州伯克利大學RISE實驗室合作伙伴，共同致力于為AI提供安全實時智能決策計算平臺的研發(fā)。

 

“我們希望沉到基礎研究里，不考慮短期商業(yè)利益?；氐交A學科的原點再出發(fā)，才能在創(chuàng)新上走得更遠。”李小龍表示。

 

“云+AI”助力智能金融 

 

人工智能需要數(shù)據(jù)支持，云計算則能提供良好的數(shù)據(jù)分析工具和平臺，因此，智能金融還需要“云+AI”的支撐。

 

中國信息通信研究院高級工程師閆丹在分析云計算在金融行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀時指出，金融行業(yè)在應用云計算時仍存在很多問題，一方面是相關監(jiān)管合規(guī)要求不明確，原來的監(jiān)管要求同樣約束現(xiàn)在的云計算系統(tǒng)；另外，銀行采用云計算試錯風險比較高，業(yè)務向云端的遷移比較謹慎。

 

“我們應該倡導相關的監(jiān)管機構(gòu)調(diào)整對云計算架構(gòu)的合規(guī)要求；還要對金融機構(gòu)使用云計算放寬要求，降低試錯成本。另外，云計算在金融行業(yè)應用處于起步階段，其中很多問題需要云計算服務商探索解決。”閆丹說。

 

數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前傳統(tǒng)金融機構(gòu)大都沒有實現(xiàn)100%云化，中國建設銀行、中國工商銀行等尚未實現(xiàn)在核心業(yè)務上云化。但值得肯定的是，在國家政策、經(jīng)濟形勢、技術條件等綜合因素的促成下，雖然各大金融機構(gòu)沒有太多在IT架構(gòu)云化轉(zhuǎn)型的消息，但云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的基礎應用卻是各家都在進一步推進。

 

目前，金融行業(yè)使用云計算需要從外圍系統(tǒng)到核心系統(tǒng)逐步遷移，對于廣泛依賴傳統(tǒng)集中式IT架構(gòu)的金融機構(gòu)而言，在未來很長一段時間內(nèi)都將處于集中式、分布式兩種架構(gòu)并存的階段。對于金融機構(gòu)來說最大的挑戰(zhàn)就是如何管理好融合式架構(gòu)，閆丹建議，應該建立相應的研究項目做好分布式架構(gòu)的規(guī)劃和實施。

 

閆丹認為，金融行業(yè)使用云計算的可行性分析以及實施路徑規(guī)劃還需要進一步研究。人工智能時代，云計算已經(jīng)不僅僅是基礎設施。當“云+AI”共同運用在金融領域，單純依靠人工的方式將成為金融行業(yè)的過去式，技術和數(shù)據(jù)會為用戶帶來更好、更有價值的體驗。