银行员工将被人工智能“抢饭碗”?

转载 上海金融报 记者 戚奇明  2019-12-21 10:00  阅读 780 次

  近年来,人工智能AI)技术在银行等金融领域的应用愈发广泛,不仅德意志银行近期已用人工智能处理某些领域的业务,在近日举行的“智荟杯”2019全国高校金融科技创新大赛颁奖典礼暨全国高校·金融科技高峰论坛上,浦发银行的数字员工“小浦”也正式“上岗”。专家指出,在部分领域,人工智能已可替代人工,但要实现进一步发展,还需突破多重障碍。

  AI技术“渗透”金融业

  随着AI技术的持续发展,似乎已经对金融从业者的“饭碗”产生了威胁。例如,德意志银行近日称,到2022年将裁员约18000人,约占该行总人数的20%。“(员工人数)将持续下降,这是毫无疑问的,我们的模式是要降低成本,与此同时改善我们的控制环境和客户体验。”德意志银行企业和投资银行业务主管马克·马修斯表示,人工智能的使用“极大地提高了某些业务领域的生产效率”,目前已节约了“68万个人工工作小时”,处理了500万笔交易,在其投资银行系统内执行了340万张支票。

  国内方面,AI技术也逐渐从后台走向前端。此前,中行、建行、交行等均在网点推出过不具备金融业务处理能力的智能机器人,近期,浦发银行更推出了数字员工“小浦”,在金融服务层面迈出了一大步。

  据悉,“小浦”由浦发银行与百度联合研制,构建以人性化服务为核心的数字化金融服务界面HUI(Humanized User Interface)。据浦发银行数字员工研发团队负责人介绍,“小浦”采用电影工业级的人像建模技术,3D数字人像更逼真;通过学习,“小浦”能与人类进行自然语言对话,并辅之表情和手势。基于云服务,可实现数字员工快速复制和弹性扩展,可支持与平板电脑、手机、PC等设备的交互。浦发银行还为数字员工构建安全网络、多因素鉴权、持续生物认证等,保障数字世界中的互动安全可靠。

  “‘金融科技’已成为未来金融发展的制高点。浦发银行将通过应用AI、物联网、区块链等前沿技术来推动客户服务模式的创新和业务模式的重塑。”浦发银行行长潘卫东表示。

  “近年来,AI技术在金融行业的应用领域越来越广泛,主要可分为内外两个维度。”普华永道中国金融科技管理咨询合伙人王建平对《上海金融报》记者表示,“对外,AI可在前端对客户进行服务,如精准营销、精准推送、客户洞见、渠道展业等。在该维度应用AI技术主要可解决两个问题。一是精准度问题,如精准识别客户需求、精准推荐个性化的产品和服务等。二是效率问题,如在客户服务过程中,一些简单的问答和处理均无需人工操作,智能机器人可自行完成。”

  “对内,AI的应用场景也非常多。以银行为例,包括贷款和信用卡的审批、放贷后对客户行为的分析等,均可用到AI技术;原先很多客户信息和数据需要手工录入,而AI可自动识别信息并录入。在该维度,AI技术的使用一方面可强化防风险能力——人工识别不出的潜在风险,通过AI技术可以识别出;另一方面可提升效率,并进一步降低成本。”王建平进一步指出。

  “从某种程度上讲,金融业属于劳动密集型行业。随着智能科技的发展,AI能够处理越来越复杂的金融服务,有助于金融机构提高服务标准,降低服务成本,突破诸多人工服务的瓶颈。目前来看,金融业对人工智能的应用普遍持开放和欢迎的态度,我国正积极广泛地开展探索,并不同程度地进行实践应用。”中国人民大学国际货币研究所研究员甄新伟对《上海金融报》记者表示,“就银行而言,AI更适合承担高频度、标准化、远程化的金融业务,在智能客服、智能账户服务、智能投资咨询和量化交易等领域都有非常广的应用空间。”

  应用瓶颈待突破

  近年来,中国在人工智能领域的发展迅速,相关企业快速涌现。根据中国信息通信研究院的数据,中国人工智能企业从2012年的300家迅速增长至2017年末的1000家左右。截至2018年6月,美国和中国的人工智能企业分别达2028、1011家,领跑全球,排名第三的英国仅392家。

  “从全球看,中国的AI应用水平处于领先地位,这主要得益于几方面因素。在技术层面,大量AI相关的科技公司涌现,对AI技术进行了大量研发投入。无论是科技公司还是一些大型金融机构,都在对AI底层技术,如深度学习技术、神经网络技术等进行深入研发。”王建平表示,“在场景和数据方面,中国也有着非常大的优势。AI的发展需要依靠大量的数据作为支撑,没有丰富的数据积累,AI就无法实现深度学习。我国互联网用户体量很大,沉淀的数据也颇具规模,这就是数据优势。”

  “此外,这也得益于我国政府对AI产业的支持,包括对应用场景的构建、对基础技术的研发、对人才建设的鼓励等。同时,我国在公共性大数据开放方面做得不错,部分公共行业和市场数据的开放程度较高。”王建平进一步指出。

  招商银行研究院指出,2017年以来,人工智能连续三年进入政府工作报告,2019年的政府工作报告更首次提出“智能+”的概念,充分体现我国从顶层设计的角度,将人工智能视为国家战略中重要的基础设施,推动其与产业融合,加速经济结构升级。

  同时,数量多、持续性强、充分涵盖中央和地方,也是我国人工智能政策的突出特点。根据科瑞唯安公司和清华大学公共管理学院的联合研究,我国中央政府层面的人工智能政策逐年增加,省级政府的相关政策则在2015年达到峰值,这些政策相互呼应,从资金、税收、项目等多个层面持续支持人工智能行业的发展。

  不过,王建平也指出,AI技术的进一步落实可能面临三方面障碍。“首先,AI技术的门槛和成本较高。AI的建模、分析等过程均具有个性化,而个性化不可避免地会提升成本。很多企业即使想使用AI技术,但可能出于投入产出比的考量而放弃。因此,未来或可考虑在公共领域提供一些公共算法或公共模块。同时,国家和一些大型企业可在基础设施层面进行一些投入,以降低AI应用门槛。”

  “其次,AI技术在应用过程中容易出现‘信息茧房’。”王建平解释称,“‘信息茧房’其实是一种数据歧视。例如,当你浏览某些购物网站后,网页会向你推荐一些类似的产品。这种推荐基于一定的数据,但当掉入某个茧房或某个框架后,网页向你推荐的东西或提供的建议等将被局限在小范围,且很难再跳出。要解决这个问题,需要在AI算法和数据方面进行优化和调整。”

  “此外,AI建模的算法特性、机器学习的内含逻辑不为人知,导致AI的决策过程不透明。尤其是在金融行业,这种不透明性会导致信任缺乏,进而影响AI的应用,阻碍其发展。因此,如何使得AI决策透明化,是下一步需要解决的问题。”

  甄新伟认为,AI技术要进一步突破瓶颈,需要解决人机交互服务的灵活性和安全性、智能机器人处理与人工处理流程的衔接、智能机器人金融服务与技术监管、金融信息安全等方面的问题。

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