近年來(lái)，我國(guó)金融科技蓬勃發(fā)展，以人工智能為主要代表的創(chuàng)新技術(shù)，為金融消費(fèi)者提供了更智能化的金融服務(wù)模式。2019年9月，《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021)》正式發(fā)布，其中，“穩(wěn)步應(yīng)用人工智能”作為27項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)之一，將促進(jìn)科技與金融業(yè)務(wù)的深度融合，為金融行業(yè)注入新的發(fā)展活力。
人民銀行長(zhǎng)春中心支行高度重視人工智能在銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用發(fā)展，深入研究人工智能與金融業(yè)務(wù)的深度融合，指導(dǎo)吉林九臺(tái)農(nóng)村商業(yè)銀行構(gòu)建“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”，成功突破人臉識(shí)別準(zhǔn)確率低、跨平臺(tái)兼容性差等技術(shù)難點(diǎn)，同時(shí)針對(duì)我國(guó)金融領(lǐng)域人工智能的未來(lái)發(fā)展提出了可參考的對(duì)策建議。
人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
人工智能是指對(duì)人類(lèi)智能的模擬、延伸和擴(kuò)展，包括人工智能理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，也是一門(mén)綜合性學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多學(xué)科，其在金融領(lǐng)域的主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、生物特征識(shí)別、語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別及知識(shí)圖譜等。近年來(lái)，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用影響不斷擴(kuò)大，主要的應(yīng)用場(chǎng)景集中在前端的智能客服、中端的智能投顧及營(yíng)銷(xiāo)、后端的智能風(fēng)控等金融業(yè)務(wù)方面。
人工智能在商業(yè)銀行的應(yīng)用實(shí)踐
本文以吉林九臺(tái)農(nóng)村商業(yè)銀行的“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”為例，深入研究人工智能與金融業(yè)務(wù)融合應(yīng)用的實(shí)踐路徑，為中小銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的智能化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制的發(fā)展路徑和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
1.整體架構(gòu)。“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”基于開(kāi)放式軟硬件環(huán)境，遵循安全可靠、簡(jiǎn)單易用、可擴(kuò)展等基本設(shè)計(jì)原則，運(yùn)用人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多種生物識(shí)別核心技術(shù)，采用SOA架構(gòu)和Spring Cloud微服務(wù)框架，支持B/S和API應(yīng)用模式，具有高度的可擴(kuò)展性、開(kāi)放性、穩(wěn)定性及可靠性，成功實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)、可擴(kuò)展、開(kāi)放的統(tǒng)一身份認(rèn)證體系，為用戶提供集中、統(tǒng)一的生物特征身份認(rèn)證和訪問(wèn)控制服務(wù)，并可無(wú)縫對(duì)接現(xiàn)有信息安全體系。其邏輯架構(gòu)如圖1所示。
圖1人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)邏輯架構(gòu)
2.技術(shù)創(chuàng)新。“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”采用國(guó)內(nèi)主流的人臉識(shí)別算法引擎，通過(guò)Web Service方式對(duì)外提供人臉檢測(cè)、人臉屬性分析、人臉圖片相似度比對(duì)等功能。通過(guò)在線API、離線SDK、私有化部署等服務(wù)形式，實(shí)現(xiàn)人工智能與多種應(yīng)用場(chǎng)景的適配，擁有毫秒級(jí)身份識(shí)別響應(yīng)速率、靈活彈性的高并發(fā)承載等能力。尤其在人臉識(shí)別方面，該平臺(tái)成功突破身份識(shí)別準(zhǔn)確率低的技術(shù)難點(diǎn)，1:1人臉識(shí)別達(dá)到99.9%的準(zhǔn)確率，0.001%以下的誤識(shí)率，1:N人臉識(shí)別達(dá)到98%的準(zhǔn)確率，低于0.2%的誤識(shí)率，其創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
一是算法性能方面，創(chuàng)新應(yīng)用雙層異構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，利用兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雙層網(wǎng)絡(luò)之間的信息共享與刺激反饋，有機(jī)結(jié)合兩個(gè)相互獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)，大幅提升平臺(tái)的計(jì)算性能。
二是模型訓(xùn)練方面，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)種類(lèi)，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，有效降低人工干預(yù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、精確地算法訓(xùn)練，并生成相應(yīng)的模型參數(shù)，增加應(yīng)用場(chǎng)景的自適應(yīng)性和模型算法的準(zhǔn)確性。
三是多渠道融合方面，以AI服務(wù)算法封裝為核心，基于數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和事件邏輯的模塊化處理，打造多渠道的業(yè)務(wù)中臺(tái)服務(wù)，有效提升平臺(tái)的可擴(kuò)展性和接入效率。
四是跨平臺(tái)服務(wù)方面，提供跨平臺(tái)的服務(wù)接口，支持Windows、Linux、Unix、Android、iOS等主流操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于不同操作系統(tǒng)環(huán)境下的算法靈活對(duì)接、優(yōu)化提升和靈活異構(gòu)，有效提升5~10倍的計(jì)算效率。同時(shí)，平臺(tái)的算法模塊可根據(jù)各渠道的業(yè)務(wù)峰值數(shù)量和服務(wù)器性能狀況，實(shí)現(xiàn)CPU、GPU芯片下的算法靈活組合，覆蓋主流的芯片模組、DSP微處理器及FPGA可編程門(mén)陣列，有效提升平臺(tái)算法性能和芯片兼容性。
3.實(shí)踐效果。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”成功對(duì)接客戶服務(wù)、智能營(yíng)銷(xiāo)、自助設(shè)備、移動(dòng)終端APP、內(nèi)控管理等11個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，日調(diào)用量峰值高達(dá)17.67萬(wàn)次，成效顯著。一是利用VTM、刷臉取款機(jī)、智慧柜臺(tái)等新一代的智能機(jī)具，提升現(xiàn)金渠道95%的替代率，有效減少高柜區(qū)的客戶等候時(shí)間和壓柜現(xiàn)象，極大提高業(yè)務(wù)辦理效率。二是利用無(wú)線服務(wù)、移動(dòng)辦公等技術(shù)支持移動(dòng)終端遠(yuǎn)程交易，實(shí)現(xiàn)注冊(cè)、開(kāi)戶、登錄、重置密碼、掛失/解掛、轉(zhuǎn)賬等多種鑒權(quán)場(chǎng)景線上化，有效改善客戶體驗(yàn)，提升整體運(yùn)營(yíng)效率。三是實(shí)現(xiàn)員工操作、交易流程、設(shè)施設(shè)備等遠(yuǎn)程智慧化管理，以及檢測(cè)評(píng)估服務(wù)質(zhì)量、識(shí)別分析客戶行為、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)狀況等多種功能，全面提升運(yùn)營(yíng)管理水平。
平臺(tái)成功上線以來(lái)，部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景的辦理效率有效提升了70%以上，VIP客戶增至15.71萬(wàn)人，存款額累計(jì)增加31億元，私人銀行賬戶數(shù)量增至1129個(gè)，存款額累計(jì)增加26.9億元。尤其在移動(dòng)金融業(yè)務(wù)方面，成功阻止移動(dòng)終端虛假開(kāi)戶1096起，攔截活體檢測(cè)攻擊606起。
人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展建議
“人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)”的實(shí)踐成效讓人欣喜，但從總體發(fā)展情況來(lái)看，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用依然有限，還存在一定的風(fēng)險(xiǎn)和困難。為了更好地應(yīng)對(duì)未來(lái)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，金融機(jī)構(gòu)要努力拓展人工智能新的應(yīng)用場(chǎng)景，金融監(jiān)管部門(mén)也應(yīng)未雨綢繆地開(kāi)展前瞻性的金融科技監(jiān)管研究和政策指導(dǎo)。
1.大力發(fā)展金融科技。金融機(jī)構(gòu)首先要深刻認(rèn)識(shí)到發(fā)展金融科技的緊迫性、必要性和重要性，明確發(fā)展方向、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、制定發(fā)展戰(zhàn)略。其次要堅(jiān)持金融科技技術(shù)自主可控，大力支持科技創(chuàng)新和研發(fā)，以重點(diǎn)突破帶動(dòng)全局，探索新型技術(shù)在金融領(lǐng)域安全應(yīng)用，加快扭轉(zhuǎn)關(guān)鍵核心技術(shù)和產(chǎn)品受制于人的局面。最后結(jié)合市場(chǎng)需求及自身稟賦謀求差異、特色化發(fā)展，審時(shí)度勢(shì)地制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃。
2.強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施管理。在金融領(lǐng)域，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是首要任務(wù)，信息化基礎(chǔ)設(shè)施管理則是重中之重。一是要制定完善的信息科技管理制度，進(jìn)一步強(qiáng)化制度、規(guī)范和流程建設(shè)工作，提高科技風(fēng)險(xiǎn)管理的規(guī)范性和專(zhuān)業(yè)性。二是要守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線，建立主動(dòng)防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任意識(shí)，科學(xué)防范，早識(shí)別、早預(yù)警、早定位、早處置，建立健全風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置機(jī)制。三是要強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維管理，認(rèn)真做好應(yīng)急演練，結(jié)合實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的應(yīng)急處置能力，有效保障金融業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和日常管理。
3.完善金融科技監(jiān)管。隨著新技術(shù)應(yīng)用的不斷加快，我國(guó)金融科技出現(xiàn)“千帆競(jìng)發(fā)、創(chuàng)新者勝”的發(fā)展態(tài)勢(shì)，大大增加了金融風(fēng)險(xiǎn)的跨界性、系統(tǒng)性和隱蔽性。目前，個(gè)人金融信息保護(hù)、云計(jì)算、聲紋識(shí)別、區(qū)塊鏈等金融科技監(jiān)管規(guī)則已經(jīng)陸續(xù)出臺(tái)，符合我國(guó)國(guó)情的新型金融科技創(chuàng)新監(jiān)管工具更具穿透性和專(zhuān)業(yè)性，更能平衡好金融科技發(fā)展過(guò)程中創(chuàng)新與安全的關(guān)系。
4.優(yōu)化人才隊(duì)伍建設(shè)。在人工智能的沖擊下，金融機(jī)構(gòu)要圍繞金融科技發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與實(shí)際需要，制定金融科技人才培養(yǎng)計(jì)劃，研究編制人才需求目錄、團(tuán)隊(duì)建設(shè)規(guī)劃、人才激勵(lì)保障政策等，合理增加金融科技人員占比。
隨著金融科技的蓬勃發(fā)展，以人工智能為基礎(chǔ)的金融服務(wù)和產(chǎn)品不斷推陳出新，我們還將繼續(xù)跟蹤人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，研究運(yùn)用人工智能改變經(jīng)營(yíng)和管理模式，在既有實(shí)踐的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升金融服務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)管理能力。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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