智能金融大热,金融真的需要人工智能吗?丨亿欧智库

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人工智能金融科技
亿欧
薄纯敏
2017-09-24 15:05
[ 亿欧导读 ] 此篇文章,从科技驱动金融创新的历史、金融的本质以及人工智能对金融的作用三个角度来阐明为什么金融需要人工智能。
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人工智能正快速进入人们的生活,改变着金融、医疗、安防、自动驾驶等各个行业。金融被认为是人工智能落地最快的领域之一,智能金融也被列入国家发展规划。然而,在当下舆论圈热烈讨论智能金融的威胁与美好的时候,我们需要追本溯源,冷静的思考。因此,在讨论智能金融前,我们首先要搞清金融业为什么需要人工智能。

此篇文章,作者将从科技驱动金融创新的历史、金融的本质以及人工智能对金融的作用三个角度来阐明为什么金融需要人工智能。

历史溯源:金融机构是信息技术最积极的应用者

从历史上来看,金融发展与科技是密切相关的,回顾其发展历程,金融机构一直是信息技术最积极的应用者。过去,科技驱动金融创新经历了金融电子化和信息化、金融网络化和移动化两个阶段。目前,我们正处于自动化和信息化的阶段。人工智能作为此阶段重要的技术之一,金融机构积极应用人工智能技术也是有史为鉴。

亿欧智库:科技驱动金融创新历程

金融的本质:跨时间、跨空间的价值交换

面对智能金融汹涌的发展浪潮,我们需要追本溯源,从金融的本质来看为什么金融需要人工智能,只有这样我们才能拨开云雾看清人工智能如何应用于金融。金融的本质是什么?按照耶鲁大学陈志武教授在《金融的逻辑》一书中对于金融的定义,金融的本质是跨时间、跨空间的价值交换,所有涉及价值或者收入在不同时间、不同空间之间进行配置的交易都是金融交易,金融学就是研究跨时间、跨空间的价值交换为什么会出现、如何发生、怎样发展,等等。

金融的本质是跨时间、跨空间的价值交换,然而,金融机构在这其中充当的是信息传递的角色,是交易双方的中介机构。因此,金融机构,一方面需要通过降低交易成本来服务更多的客户,另一方面,随着服务客户的增多,需要提高效率来为更多的客户提供更优质的服务。

人工智能的作用:降本增效

亿欧智库最近发布的《2017中国智能金融产业研究报告》总结了,人工智能在金融领域的七大应用场景。这七大应用场景涉及到金融机构的前台、中台和后台,包括前台的智能支付、智能营销和智能客服,中台的智能风控、智能投顾和智能投研,后台的智能数据。在对这七大应用场景分析中发现,人工智能在其中起到的最主要的作用就是降本增效。

降本

金融机构成本主要由资金成本和运营成本两部分构成,而资金成本由社会平均融资成本和风险溢价构成。依托于人工智能、大数据等技术的智能风控使得金融机构能够精准识别和控制风险,风险溢价降低,最终使得资本成本也降低。据某家金融机构介绍,通过使用智能风控技术,经跨时间段的多批次验证,可以看到,效果上有非常直接的提升。仅基于有限的弱数据、模型层面,性能相比传统模型提升了大约70%,最大KS值始终稳定在0.3以上,风控维度也从之前的数十维扩展至数千维;业务层面,经测算,坏账率也有明显的下降。

而人工智能对于金融机构成本的降低在运营成本上体现的也比较明显。依托于人工智能技术的智能客服、智能投顾、智能投研等,使得机器能够替代人工实现全方位感知客户,并为客户提供交互服务。这使得金融机构的人工成本降低且边际成本递减,最终推动金融机构运营成本降低。以银行业为例,据中国银行业协会发布的数据显示,2016年,银行业金融机构离柜交易笔数达1777亿笔,同比增长63.68%;离柜交易金额达1622.54万亿元,银行业平均离柜率高达84.31%。同时,国有五大行仅在2016年柜员减员率已超过10%,使得银行薪酬支出等运营成本大幅降低。

增效

人工智能对于金融机构效率的提高主要体现在金融业务办理时间的缩短。例如,前台的智能营销可以帮助金融机构快速、大规模的获取客户,并通过客户标签更精准的找到目标客户,提高客户转化率。而人脸识别技术和智能风控的运用,更使得从资产获取到资产对接的时间缩短,供需双方无需面对面即可实现审贷、放贷,大大提高了金融机构的办事效率。除此之外,智能投顾和智能投研更是使得金融机构的效率有了明显的提升。据麦肯锡统计,金融业工作者的一半时间都花在了处理和收集数据上,而基于人工智能技术的投研系统可以在极短的时间内整理这些结构化和非结构化的数据,并以此帮助工作人员做出投资、借贷、风险管理等决策,使得决策效率提高了一倍左右。

总之,从历史角度来看,金融机构是信息技术最积极的应用者,人工智能也不例外;从金融的本质来看,金融是跨时间、跨空间的价值交换,需要降低交易成本,提高服务效率;从人工智能的作用来看,人工智能可以帮助金融机构降本增效。

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了解更多智能金融相关内容,请阅读《2017中国智能金融产业研究报告》


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