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銀行員工將被人工智能“搶飯碗”?

  近年來,人工智能(AI)技術在銀行等金融領域的應用愈發廣泛,不僅德意志銀行近期已用人工智能處理某些領域的業務,在近日舉行的“智薈杯”2019全國高校金融科技創新大賽頒獎典禮暨全國高校·金融科技高峰論壇上,浦發銀行的數字員工“小浦”也正式“上崗”。專家指出,在部分領域,人工智能已可替代人工,但要實現進一步發展,還需突破多重障礙。

  AI技術“滲透”金融業

  隨著AI技術的持續發展,似乎已經對金融從業者的“飯碗”產生了威脅。例如,德意志銀行近日稱,到2022年將裁員約18000人,約占該行總人數的20%。“(員工人數)將持續下降,這是毫無疑問的,我們的模式是要降低成本,與此同時改善我們的控制環境和客戶體驗。”德意志銀行企業和投資銀行業務主管馬克·馬修斯表示,人工智能的使用“極大地提高了某些業務領域的生產效率”,目前已節約了“68萬個人工工作小時”,處理了500萬筆交易,在其投資銀行系統內執行了340萬張支票。

  國內方面,AI技術也逐漸從后臺走向前端。此前,中行、建行、交行等均在網點推出過不具備金融業務處理能力的智能機器人,近期,浦發銀行更推出了數字員工“小浦”,在金融服務層面邁出了一大步。

  據悉,“小浦”由浦發銀行與百度聯合研制,構建以人性化服務為核心的數字化金融服務界面HUI(Humanized User Interface)。據浦發銀行數字員工研發團隊負責人介紹,“小浦”采用電影工業級的人像建模技術,3D數字人像更逼真;通過學習,“小浦”能與人類進行自然語言對話,并輔之表情和手勢。基于云服務,可實現數字員工快速復制和彈性擴展,可支持與平板電腦、手機、PC等設備的交互。浦發銀行還為數字員工構建安全網絡、多因素鑒權、持續生物認證等,保障數字世界中的互動安全可靠。

  “‘金融科技’已成為未來金融發展的制高點。浦發銀行將通過應用AI、物聯網、區塊鏈等前沿技術來推動客戶服務模式的創新和業務模式的重塑。”浦發銀行行長潘衛東表示。

  “近年來,AI技術在金融行業的應用領域越來越廣泛,主要可分為內外兩個維度。”普華永道中國金融科技管理咨詢合伙人王建平對《上海金融報》記者表示,“對外,AI可在前端對客戶進行服務,如精準營銷、精準推送、客戶洞見、渠道展業等。在該維度應用AI技術主要可解決兩個問題。一是精準度問題,如精準識別客戶需求、精準推薦個性化的產品和服務等。二是效率問題,如在客戶服務過程中,一些簡單的問答和處理均無需人工操作,智能機器人可自行完成。”

  “對內,AI的應用場景也非常多。以銀行為例,包括貸款和信用卡的審批、放貸后對客戶行為的分析等,均可用到AI技術;原先很多客戶信息和數據需要手工錄入,而AI可自動識別信息并錄入。在該維度,AI技術的使用一方面可強化防風險能力——人工識別不出的潛在風險,通過AI技術可以識別出;另一方面可提升效率,并進一步降低成本。”王建平進一步指出。

  “從某種程度上講,金融業屬于勞動密集型行業。隨著智能科技的發展,AI能夠處理越來越復雜的金融服務,有助于金融機構提高服務標準,降低服務成本,突破諸多人工服務的瓶頸。目前來看,金融業對人工智能的應用普遍持開放和歡迎的態度,我國正積極廣泛地開展探索,并不同程度地進行實踐應用。”中國人民大學國際貨幣研究所研究員甄新偉對《上海金融報》記者表示,“就銀行而言,AI更適合承擔高頻度、標準化、遠程化的金融業務,在智能客服、智能賬戶服務、智能投資咨詢和量化交易等領域都有非常廣的應用空間。”

  應用瓶頸待突破

  近年來,中國在人工智能領域的發展迅速,相關企業快速涌現。根據中國信息通信研究院的數據,中國人工智能企業從2012年的300家迅速增長至2017年末的1000家左右。截至2018年6月,美國和中國的人工智能企業分別達2028、1011家,領跑全球,排名第三的英國僅392家。

  “從全球看,中國的AI應用水平處于領先地位,這主要得益于幾方面因素。在技術層面,大量AI相關的科技公司涌現,對AI技術進行了大量研發投入。無論是科技公司還是一些大型金融機構,都在對AI底層技術,如深度學習技術、神經網絡技術等進行深入研發。”王建平表示,“在場景和數據方面,中國也有著非常大的優勢。AI的發展需要依靠大量的數據作為支撐,沒有豐富的數據積累,AI就無法實現深度學習。我國互聯網用戶體量很大,沉淀的數據也頗具規模,這就是數據優勢。”

  “此外,這也得益于我國政府對AI產業的支持,包括對應用場景的構建、對基礎技術的研發、對人才建設的鼓勵等。同時,我國在公共性大數據開放方面做得不錯,部分公共行業和市場數據的開放程度較高。”王建平進一步指出。

  招商銀行研究院指出,2017年以來,人工智能連續三年進入政府工作報告,2019年的政府工作報告更首次提出“智能+”的概念,充分體現我國從頂層設計的角度,將人工智能視為國家戰略中重要的基礎設施,推動其與產業融合,加速經濟結構升級。

  同時,數量多、持續性強、充分涵蓋中央和地方,也是我國人工智能政策的突出特點。根據科瑞唯安公司和清華大學公共管理學院的聯合研究,我國中央政府層面的人工智能政策逐年增加,省級政府的相關政策則在2015年達到峰值,這些政策相互呼應,從資金、稅收、項目等多個層面持續支持人工智能行業的發展。

  不過,王建平也指出,AI技術的進一步落實可能面臨三方面障礙。“首先,AI技術的門檻和成本較高。AI的建模、分析等過程均具有個性化,而個性化不可避免地會提升成本。很多企業即使想使用AI技術,但可能出于投入產出比的考量而放棄。因此,未來或可考慮在公共領域提供一些公共算法或公共模塊。同時,國家和一些大型企業可在基礎設施層面進行一些投入,以降低AI應用門檻。”

  “其次,AI技術在應用過程中容易出現‘信息繭房’。”王建平解釋稱,“‘信息繭房’其實是一種數據歧視。例如,當你瀏覽某些購物網站后,網頁會向你推薦一些類似的產品。這種推薦基于一定的數據,但當掉入某個繭房或某個框架后,網頁向你推薦的東西或提供的建議等將被局限在小范圍,且很難再跳出。要解決這個問題,需要在AI算法和數據方面進行優化和調整。”

  “此外,AI建模的算法特性、機器學習的內含邏輯不為人知,導致AI的決策過程不透明。尤其是在金融行業,這種不透明性會導致信任缺乏,進而影響AI的應用,阻礙其發展。因此,如何使得AI決策透明化,是下一步需要解決的問題。”

  甄新偉認為,AI技術要進一步突破瓶頸,需要解決人機交互服務的靈活性和安全性、智能機器人處理與人工處理流程的銜接、智能機器人金融服務與技術監管、金融信息安全等方面的問題。

責任編輯:毛曉勇
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