人工智能如何被應(yīng)用于金融場(chǎng)景

智慧金融與傳統(tǒng)金融最顯著的區(qū)別便在于：智慧金融是人工智能（ai）與大數(shù)據(jù)結(jié)合金融場(chǎng)景的產(chǎn)物，在業(yè)務(wù)流程中，通過對(duì)大量產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，借以提升業(yè)務(wù)效率。在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，研發(fā)人員能針對(duì)金融流程中各環(huán)節(jié)展開模型優(yōu)化，借以提高用戶體驗(yàn)感受并提高業(yè)務(wù)效率。

以催收為例，從經(jīng)驗(yàn)來看，在m0階段（逾期4至15天階段），大多數(shù)客戶都有較高還款意愿，催收能夠精確識(shí)別用戶逾80%的問題并提出解決方案。但到了m1（逾期15天+）以后，由于情況轉(zhuǎn)趨復(fù)雜，機(jī)器催收的效率也隨之遞減。在這個(gè)階段之后，人機(jī)結(jié)合的比例也逐漸隨之提升。這時(shí)，搭配適當(dāng)?shù)娜肆磔o助催收將大幅降低成本并提高催收效率。

未來，需求密度極高的小額貸款市場(chǎng)（還款金額小、還款周期短、需求較單純且無需抵押）將高度ai化。傳統(tǒng)商業(yè)銀行則將專注開發(fā)大額、復(fù)雜程度較高的項(xiàng)目，朝高商業(yè)附加值的方向轉(zhuǎn)型。

此外，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析，智能投資系統(tǒng)能分析客戶賬戶投資活動(dòng)，并根據(jù)客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好來診斷投資狀況。然而，現(xiàn)階段智能投資處在早期階段，主要仍停留在投資偏好識(shí)別、賬戶診斷、異常檢測(cè)提醒、流動(dòng)性管理、量化投資等基本功能上。

2017年可說是ai廣泛應(yīng)用在金融領(lǐng)域的一年。當(dāng)年初，美國最大投資銀行jp morgan開始積極雇用ai專業(yè)人才從事金融交易業(yè)務(wù)，并積極將相關(guān)交易擴(kuò)展至歐洲、亞洲。

隨后，全球最大資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)貝萊德（blackrock）也積極提高量化團(tuán)隊(duì)的比重，用以替代部分傳統(tǒng)基金經(jīng)理人。所謂量化團(tuán)隊(duì)是指依賴機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)社交網(wǎng)站、網(wǎng)頁信息檢索來挖掘有價(jià)值的投資信息，這被市場(chǎng)看作是金融領(lǐng)域內(nèi)人機(jī)協(xié)作的作業(yè)模式。

然而，智能投資仍處在早期階段，卻已經(jīng)引來市場(chǎng)過度追捧。近年來，國內(nèi)已有不少投資機(jī)構(gòu)號(hào)稱通過ai與大數(shù)據(jù)對(duì)歷史交易信息進(jìn)行深度挖掘，對(duì)投資人來說，如何正確認(rèn)識(shí)智能投資則是至關(guān)重要。

智能投資能提高商品投資的媒合效率，但卻無法創(chuàng)造出新的投資商品；其次，在ai與大數(shù)據(jù)加持下，智能投資能在既有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提供買入、賣出的建議，但真正主導(dǎo)市場(chǎng)走勢(shì)的還是一些醞釀中的事件而非歷史數(shù)據(jù)；最后，如果所有人的交易行為都依據(jù)同樣的數(shù)據(jù)樣本，那市場(chǎng)買入機(jī)會(huì)將不復(fù)存在，ai總結(jié)出的歷史規(guī)律將嚴(yán)重背離市場(chǎng)走勢(shì)。

從目前的投資收益結(jié)果來看，通過ai進(jìn)行決策的投資回報(bào)率未必能優(yōu)于市場(chǎng)行情。但隨著ai技術(shù)更新?lián)Q代，在未來5至10年，強(qiáng)ai或許將取代機(jī)器學(xué)習(xí)用在投資領(lǐng)域，屆時(shí)，智能投資的收益率或?qū)⒊霈F(xiàn)更加顯著的提升?？傮w而論，智慧金融的目的不在于消滅金融領(lǐng)域內(nèi)的人力需求，而是提高人力資源的配置效率。

鏈接：智慧金融研究院

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