羅麗媛 王彥博 陳曦
近日,中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》。在“穩(wěn)步應(yīng)用人工智能”相關(guān)內(nèi)容中,明確將數(shù)據(jù)資源(Material of computing計(jì)算資料)、算法模型(Method of computing計(jì)算方法)和算力支持(Machine of computing計(jì)算機(jī)器)定義為人工智能的(3M)核心資產(chǎn),并將人工智能技術(shù)與金融業(yè)務(wù)的深度融合確定為主要任務(wù)目標(biāo),具體應(yīng)用領(lǐng)域包括資產(chǎn)管理、授信融資、客戶(hù)服務(wù)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、身份識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)防控等相關(guān)業(yè)務(wù)流程和場(chǎng)景;在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)的同時(shí),也要注重對(duì)人工智能應(yīng)用的潛在風(fēng)險(xiǎn)研判和防范,強(qiáng)化人工智能金融應(yīng)用的信息安全管理,并加強(qiáng)相關(guān)監(jiān)管科技發(fā)展;在充分考量運(yùn)用人工智能開(kāi)展金融業(yè)務(wù)存在的法律、倫理、社會(huì)等問(wèn)題的基礎(chǔ)上,確保人工智能金融應(yīng)用的安全可控性,穩(wěn)步推進(jìn)人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展。?
實(shí)際上,當(dāng)前人工智能正在推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代,成為引領(lǐng)新一代經(jīng)濟(jì)變革的重要技術(shù)驅(qū)動(dòng),深刻變革著人們的生產(chǎn)生活方式。人工智能技術(shù)推動(dòng)金融智慧化變革,為銀行業(yè)帶來(lái)無(wú)限發(fā)展機(jī)遇的同時(shí),也帶來(lái)了一定的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。智能時(shí)代,應(yīng)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型已然成為銀行新的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn),如何穩(wěn)步推進(jìn)人工智能技術(shù)更好的服務(wù)于銀行業(yè)已經(jīng)成為當(dāng)下重要的研究課題。本文簡(jiǎn)要回顧了人工智能發(fā)展歷程,并針對(duì)人工智能在銀行業(yè)的具體應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)務(wù)場(chǎng)景提出CLIPS(Customer service智能客服、Loan financing & risk control智能信貸與風(fēng)控、Investment advisor智能投顧、Payment business智能支付、Sales & marketing智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo))應(yīng)用框架,最后對(duì)人工智能應(yīng)用存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)予以闡述,以期促進(jìn)銀行業(yè)人工智能穩(wěn)步應(yīng)用。
人工智能發(fā)展歷程
人工智能的誕生可以追溯到二十世紀(jì)四五十年代,在經(jīng)歷了兩次浪潮之后,第三次浪潮得益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人工智能得到了爆炸式發(fā)展。
1956年,達(dá)特茅斯夏季學(xué)術(shù)研討會(huì)上,“人工智能”正式誕生,掀起了人工智能研究浪潮,符號(hào)主義盛行,學(xué)者們?cè)跈C(jī)器證明、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得初步成果,同時(shí)還制造出了具有初步智能的機(jī)器人,如首個(gè)聊天機(jī)器人ELIZA,首個(gè)移動(dòng)機(jī)器人Shakey;1974年,研究成果的局限性逐漸顯現(xiàn),由于計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的落后,人工智能發(fā)展停滯。1980年,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)為DEC開(kāi)發(fā)的XCON專(zhuān)家系統(tǒng)取得突破成功,誘發(fā)了人工智能第二次浪潮,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播算法等相繼提出,聯(lián)結(jié)主義盛行,日本等國(guó)大力支持第五代計(jì)算機(jī)的研發(fā);隨著時(shí)間推移,專(zhuān)為人工智能設(shè)計(jì)使用的LISP機(jī)受到蘋(píng)果、IBM等公司產(chǎn)品的沖擊,同時(shí)專(zhuān)家系統(tǒng)的局限性逐漸顯現(xiàn),人工智能發(fā)展再次停滯。2006年,深度學(xué)習(xí)的提出誘發(fā)了人工智能第三次浪潮,依托數(shù)字時(shí)代海量數(shù)據(jù)積累以及云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、人機(jī)交互等技術(shù)取得突破性進(jìn)展,人工智能得到了爆炸式發(fā)展,廣泛應(yīng)用于人類(lèi)社會(huì),成為新的技術(shù)風(fēng)口,埃森哲2019年調(diào)查顯示,未來(lái)三年,人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)的影響將遠(yuǎn)超其他新興技術(shù),世界各國(guó)致力于發(fā)展人工智能,推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代。
當(dāng)前,我國(guó)人工智能應(yīng)用走在世界前列,智能機(jī)器人、智能交通、智能金融、智能物流、智能醫(yī)療、智能教育、智能工業(yè)、智能農(nóng)業(yè)等快速發(fā)展。2019年,埃森哲對(duì)中國(guó)企業(yè)調(diào)查顯示, 53%的被訪(fǎng)企業(yè)表示人工智能技術(shù)已經(jīng)至少應(yīng)用于一項(xiàng)業(yè)務(wù)中, 遠(yuǎn)高于全球平均水平。人工智能的應(yīng)用極大的促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展, 解放了人類(lèi)勞動(dòng),提高了人民生活品質(zhì)。
人工智能推動(dòng)銀行業(yè)發(fā)展
當(dāng)前,人工智能推動(dòng)人類(lèi)各行各業(yè)智能化變革,銀行業(yè)是重要的變革領(lǐng)域,在人工智能的推動(dòng)下進(jìn)入4.0時(shí)代。依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能新興技術(shù)發(fā)展,智能客服(C)、智能信貸與風(fēng)控(L)、智能投顧(I)、智能支付(P)、智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)(S)廣泛應(yīng)用于銀行前中后端,各家銀行相繼推出人工智能平臺(tái),服務(wù)于銀行智能業(yè)務(wù)布局,致力于打造開(kāi)放式智能生態(tài),如:工商銀行“工銀智慧大腦”,中信銀行“中信大腦”等,助力銀行技術(shù)開(kāi)發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新,構(gòu)建智能生態(tài)圈,為客戶(hù)提供更加主動(dòng)化、個(gè)性化、智慧化的金融服務(wù),為銀行降低交易成本、提高服務(wù)效率、防范經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、拓寬客戶(hù)市場(chǎng),推動(dòng)銀行智能轉(zhuǎn)型,推進(jìn)實(shí)現(xiàn)銀行、客戶(hù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多方共贏。
智能客服
智能客服主要是指銀行采用自然語(yǔ)言處理、文本挖掘、語(yǔ)音合成、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)來(lái)替代人工客服,與客戶(hù)溝通交流,解答業(yè)務(wù)問(wèn)題,協(xié)助客戶(hù)完成金融服務(wù)。中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)調(diào)查顯示,2018年智能技術(shù)在銀行業(yè)客服中心的使用率已經(jīng)達(dá)到了69%。智能客服的使用降低了銀行的人工成本,可以為用戶(hù)提供全天候的高效率服務(wù),提升用戶(hù)服務(wù)體驗(yàn);同時(shí)智能客服應(yīng)用于銀行前端,可用以識(shí)別發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的高頻問(wèn)題,了解客戶(hù)體驗(yàn)狀況,收集交易數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)信息,助力銀行海量數(shù)據(jù)整合匯集,全方位及時(shí)掌控客戶(hù)需求。
智能客服已廣泛應(yīng)用于銀行業(yè),零壹財(cái)經(jīng)調(diào)查顯示,我國(guó)五大國(guó)有銀行、12家股份制銀行已經(jīng)全部應(yīng)用智能客服,2019年部分中小銀行以及城商行也開(kāi)始應(yīng)用智能客服。2015年,交通銀行首次推出智能客服機(jī)器人“嬌嬌”,至2018年初,累計(jì)為客戶(hù)提供超過(guò)30萬(wàn)人次的服務(wù)。2019年7月,浦發(fā)銀行與百度智能云聯(lián)合推出國(guó)內(nèi)首位虛擬員工“小浦”,依托數(shù)字人像AI驅(qū)動(dòng)引擎, 自然語(yǔ)言處理、生物識(shí)別等人工智能技術(shù),塑造出良好的外型和聲音,同時(shí)還能敏銳察覺(jué)出客戶(hù)的情緒,精準(zhǔn)把握客戶(hù)需求,通過(guò)與客戶(hù)的交互,可以不斷“學(xué)習(xí)”,提高自身服務(wù)能力。
智能客服的應(yīng)用主要依賴(lài)于海量數(shù)據(jù)積累,因此對(duì)于一些過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題,或是面對(duì)老年客戶(hù)以及對(duì)多元化銀行服務(wù)要求較高的高凈值客戶(hù)時(shí),仍然需要依靠人工客服來(lái)解決,未來(lái)人工智能將推動(dòng)銀行客服朝著更加智能化、個(gè)性化、人性化的方向發(fā)展。
智能信貸與風(fēng)控
依托“信貸工廠(chǎng)”核心理念,智能信貸支持銀行信貸業(yè)務(wù)的線(xiàn)上全流程秒審、秒批、秒貸以及實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)告警、預(yù)警、催清收。實(shí)際上,有效的風(fēng)險(xiǎn)管控是銀行穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素,近年來(lái)銀行紛紛探索智能風(fēng)控,基于海量數(shù)據(jù)積淀,引入數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),建立貫穿業(yè)務(wù)全流程、覆蓋關(guān)鍵控制節(jié)點(diǎn)的體系化風(fēng)險(xiǎn)管理模型,提升內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理水平。農(nóng)業(yè)銀行建立了“五位一體”的信用風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)一監(jiān)控體系,實(shí)現(xiàn)從完全人力風(fēng)控到人機(jī)結(jié)合智能風(fēng)控的轉(zhuǎn)變,提升了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的及時(shí)性和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性。中國(guó)銀行在海量數(shù)據(jù)積淀的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”、“人工智能平臺(tái)”、“分布式架構(gòu)云平臺(tái)”,實(shí)現(xiàn)貫穿貸前、貸中、貸后的全流程智能風(fēng)控。
智能風(fēng)控以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),準(zhǔn)確識(shí)別客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn),提升銀行風(fēng)控效率,是銀行業(yè)實(shí)現(xiàn)普惠性的關(guān)鍵。在前端采用目標(biāo)客戶(hù)敏感度模型、客戶(hù)準(zhǔn)入反欺詐模型,精準(zhǔn)匹配客戶(hù)需求、嚴(yán)控客戶(hù)準(zhǔn)入。中端采用客戶(hù)評(píng)分、授信額模型以及貸款定價(jià)模型,確定客戶(hù)授信額度和貸款價(jià)格;同時(shí)采用違約預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)高違約概率客戶(hù)的提前防控。后端采用資金交易特征預(yù)警模型、貸款催清收模型,及時(shí)預(yù)警還款風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)差別催清收;同時(shí)采用損失預(yù)測(cè)模型,以違約客戶(hù)行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合多種運(yùn)算規(guī)則測(cè)算未來(lái)?yè)p失率,在此基礎(chǔ)上采用資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓定價(jià)模型,對(duì)客戶(hù)分層定價(jià)。與此同時(shí),銀行基于續(xù)授信模型,對(duì)客戶(hù)做出調(diào)整授信額度的判斷;基于售后維護(hù)與提升模型,提升客戶(hù)粘性;基于流失預(yù)警模型預(yù)測(cè)客戶(hù)流失概率,及時(shí)采取挽留措施以降低客戶(hù)流失率。
智能信貸與風(fēng)控的準(zhǔn)確度依賴(lài)于數(shù)據(jù)質(zhì)量,目前銀行業(yè)數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題阻礙了相關(guān)技術(shù)應(yīng)用在銀行業(yè)的廣泛有效應(yīng)用。未來(lái),隨著銀行業(yè)不斷深化數(shù)據(jù)治理、促進(jìn)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享,智能信貸與風(fēng)控在銀行業(yè)將取得更加深入的應(yīng)用發(fā)展。
智能投顧
智能投顧主要是指銀行依托智能算法模型,分析客戶(hù)數(shù)據(jù),提供與客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)偏好相匹配的定制化資產(chǎn)配置策略,并且隨著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)收益和用戶(hù)偏好的變化實(shí)時(shí)調(diào)整策略,滿(mǎn)足客戶(hù)財(cái)富增長(zhǎng)需求,使得理財(cái)不再是高凈值客戶(hù)的特殊權(quán)益,個(gè)人也能低成本、便捷地享有專(zhuān)有理財(cái)服務(wù)。
2016年以來(lái),智能投顧廣泛應(yīng)用于銀行業(yè),埃森哲預(yù)計(jì)到2022年,中國(guó)超過(guò)1億的客戶(hù)將享受到智能投顧服務(wù),智能投顧管理的資產(chǎn)總額將超過(guò)6600億美元。2016年12月,招商銀行率先推出“摩羯智投”,依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法,整合銀行內(nèi)部資產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn),根據(jù)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)偏好,為用戶(hù)提供定制化資產(chǎn)組合配置方案,實(shí)時(shí)追蹤市場(chǎng)變化,調(diào)整方案,實(shí)現(xiàn)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)收益的最優(yōu)化,工商銀行“AI投”,中信銀行“信智投”,中國(guó)銀行“中銀慧投”等相繼推出。
智能投顧在提高金融普惠性的同時(shí)也存在一定的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)于廣大客戶(hù)來(lái)說(shuō),相比于獲得高理財(cái)回報(bào),保證資金的安全則更加重要。2018年,我國(guó)發(fā)布《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》,規(guī)范智能投顧的開(kāi)展,規(guī)定開(kāi)展智能投顧業(yè)務(wù)必須取得投資顧問(wèn)資質(zhì),金融機(jī)構(gòu)應(yīng)提高算法透明度,向監(jiān)管部門(mén)報(bào)備資產(chǎn)配置方案的背后邏輯和人工智能模型的主要參數(shù)。
智能投顧無(wú)法完全替代理財(cái)顧問(wèn),當(dāng)面對(duì)高凈值客戶(hù)時(shí),一對(duì)一的專(zhuān)業(yè)服務(wù)價(jià)值更高。未來(lái),智能投顧將致力于為客戶(hù)提供更加精確、透明、個(gè)性化的資產(chǎn)配置方案,真正實(shí)現(xiàn)“千人千面”。
智能支付
智能無(wú)感支付主要是指銀行采用圖像識(shí)別、身份識(shí)別、生物認(rèn)證等新興技術(shù),將一切具有唯一性、可以感知的東西作為支付媒介,為客戶(hù)提供智能、無(wú)感的支付服務(wù),提升客戶(hù)支付的便捷性和安全性,同時(shí)銀行通過(guò)布局智能無(wú)感支付場(chǎng)景,構(gòu)建智能生態(tài)圈,嵌入金融服務(wù),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
當(dāng)前,各家銀行以車(chē)牌、生物信息特征作為支付介質(zhì),相繼推出智慧停車(chē)、智慧加油、智慧超市等服務(wù)。2018年,農(nóng)行推出智能無(wú)感支付超市,同年推出智慧無(wú)感加油服務(wù),加快布局智能支付場(chǎng)景,搶占市場(chǎng);2019年,銀聯(lián)在深圳推出冠德石油智慧加油站,致力于打造集智慧停車(chē)、智慧加油、汽車(chē)金融為一體的智慧支付生態(tài);2019年5月,交通運(yùn)輸部發(fā)布《關(guān)于大力推動(dòng)高速公路ETC發(fā)展應(yīng)用工作的通知》,加快推行ETC技術(shù)應(yīng)用,降低高速收費(fèi)人力成本,銀行爭(zhēng)相搶占ETC市場(chǎng)。布局智能無(wú)感支付場(chǎng)景成為各家銀行搶占客戶(hù)、提高客戶(hù)粘性的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn),未來(lái)智能無(wú)感支付的支付場(chǎng)景、支付介質(zhì)將朝著更加多元化的方向發(fā)展。
智能無(wú)感支付在客戶(hù)身份識(shí)別方面省去了密碼驗(yàn)證環(huán)節(jié),使用支付介質(zhì)無(wú)感支付,在大規(guī)模提升支付速度的同時(shí)也帶來(lái)了一定的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)于客戶(hù)來(lái)說(shuō),隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)、資產(chǎn)安全等易受到威脅。生物認(rèn)證技術(shù)屬于國(guó)家重大安全管理范疇,須在政府的強(qiáng)監(jiān)控下經(jīng)過(guò)多次驗(yàn)證完善,才能大規(guī)模投入應(yīng)用,銀行廣泛應(yīng)用智能無(wú)感支付必須嚴(yán)格遵守監(jiān)管規(guī)定,維護(hù)客戶(hù)合法權(quán)益。
智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)
智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)可以簡(jiǎn)單理解為基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的客戶(hù)關(guān)系管理、維護(hù)與提升,包括客戶(hù)識(shí)別、客戶(hù)獲取、客戶(hù)維護(hù)、客戶(hù)挽留等業(yè)務(wù)管理行為。民生銀行“面向公司業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)支持的大數(shù)據(jù)挖掘研究與應(yīng)用”項(xiàng)目獲2016年度銀行科技發(fā)展二等獎(jiǎng),將銀行公司業(yè)務(wù)智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)劃分為潛客識(shí)別、批量獲客、精準(zhǔn)銷(xiāo)售、流失預(yù)測(cè)四個(gè)階段。
在潛客識(shí)別階段,銀行需要明確哪些客戶(hù)對(duì)銀行有吸引力,這些有吸引力的客戶(hù)對(duì)于銀行未來(lái)收益將具有一定的貢獻(xiàn)。進(jìn)一步而言,可以通過(guò)銀行客戶(hù)之間的交易往來(lái)數(shù)據(jù)來(lái)分析判斷出銀行的潛在客戶(hù),并形成一份潛客名單。對(duì)銀行公司業(yè)務(wù)而言,主要通過(guò)交易鏈分析發(fā)現(xiàn)在客戶(hù)交易網(wǎng)絡(luò)中具有影響力的“核心客戶(hù)”,形成名單并計(jì)劃組織分支機(jī)構(gòu)一線(xiàn)人員與潛在客戶(hù)展開(kāi)接觸。
在批量獲客階段,實(shí)際上并非所有的潛客名單在列客戶(hù)都應(yīng)該納入銀行的客戶(hù)開(kāi)發(fā)計(jì)劃,銀行需要進(jìn)一步識(shí)別出哪些客戶(hù)能夠被自身所吸引以及自身哪些產(chǎn)品或營(yíng)銷(xiāo)方案能夠更好的吸引潛在目標(biāo)群體,并為此制定相應(yīng)的客戶(hù)開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品研發(fā)、渠道包裝以及銷(xiāo)售方案等策略。
在精準(zhǔn)銷(xiāo)售階段,主要針對(duì)銀行現(xiàn)有存量客戶(hù)群體,根據(jù)客戶(hù)價(jià)值的不同而匹配不同的產(chǎn)品與服務(wù)方式,持續(xù)優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、渠道組合及促銷(xiāo)方案,加大客戶(hù)產(chǎn)品捆綁力度,基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、協(xié)同過(guò)濾等技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)有效的客戶(hù)交叉銷(xiāo)售和向上銷(xiāo)售,使客戶(hù)未來(lái)終身價(jià)值得到提升。
在流失預(yù)測(cè)階段,主要針對(duì)客戶(hù)的潛在流失開(kāi)展行為預(yù)測(cè),對(duì)具有流失傾向的客戶(hù)以機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行有效識(shí)別并加以挽回,以減少銀行客戶(hù)資產(chǎn)的流失。
重視人工智能在銀行業(yè)應(yīng)用的潛在風(fēng)險(xiǎn)
當(dāng)前,人工智能應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,在看到人工智能巨大潛力的同時(shí),也應(yīng)該重視人工智能存在的弱點(diǎn),而這些弱點(diǎn)可能對(duì)金融安全產(chǎn)生潛在風(fēng)險(xiǎn)。
一是局限性。目前的人工智能還無(wú)法超出場(chǎng)景或語(yǔ)境來(lái)理解行為,例如在圍棋等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)不會(huì)暴露出這一弱點(diǎn),而一旦場(chǎng)景發(fā)生變化,人工智能可能就立刻無(wú)法“思考”。
二是不可預(yù)測(cè)性。人們無(wú)法預(yù)測(cè)人工智能會(huì)做出何種決策,這會(huì)帶來(lái)不確定的風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)槿斯ぶ悄芸赡軙?huì)做出不符合設(shè)計(jì)者初衷的決策。近期,波士頓動(dòng)力的機(jī)器人攻擊人類(lèi)的視頻被頻繁轉(zhuǎn)發(fā),雖然可能是網(wǎng)友惡搞,但某種程度上也體現(xiàn)了人們對(duì)人工智能不可預(yù)測(cè)性的擔(dān)憂(yōu)。
三是不可解釋性。人工智能可以幫助人類(lèi)做出好的決策,但決策理由目前仍是一個(gè)“黑盒”。然而在金融領(lǐng)域,尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理方面,智能決策的可解釋性是十分重要的。
四是隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)問(wèn)題。由于采集方式、集中存儲(chǔ)等原因,人臉、虹膜、聲紋等用戶(hù)隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)較大。首先,信息采集行為隱蔽且高效 — 生物特征普遍暴露在公共場(chǎng)所,攻擊者可以通過(guò)非接觸方式,批量采集生物特征信息。其次,信息存儲(chǔ)高度集中 — 生物特征信息普遍通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)集中存儲(chǔ),一旦生物特征庫(kù)被攻擊,容易導(dǎo)致大規(guī)模隱私泄露,例如2019年2月某AI公司對(duì)其人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)未設(shè)密碼保護(hù),直接暴露在互聯(lián)網(wǎng)上,導(dǎo)致超過(guò)250萬(wàn)用戶(hù)的信息(包括身份證號(hào)碼、地址、出生日期、識(shí)別其身份的位置等隱私數(shù)據(jù))泄露,嚴(yán)重威脅用戶(hù)隱私安全。
五是機(jī)器學(xué)習(xí)漏洞被利用。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須保證未經(jīng)授權(quán)的用戶(hù)信息不能被獲取,例如診斷疾病的機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須保證攻擊者無(wú)法反向分析模型,把用來(lái)訓(xùn)練模型的病人數(shù)據(jù)恢復(fù)并獲取。另外,如果攻擊者可以破壞機(jī)器學(xué)習(xí)模型的完整性,那么模型的預(yù)測(cè)結(jié)果就可能會(huì)偏離預(yù)期,例如垃圾郵件會(huì)偽裝成正常郵件,逃過(guò)垃圾郵件識(shí)別器的過(guò)濾。此外,模型可用性也可以成為攻擊目標(biāo),例如攻擊者把一個(gè)非常難以識(shí)別的物體放在車(chē)輛經(jīng)過(guò)的路邊,有可能迫使一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)入安全保護(hù)模式而停止工作;攻擊者也可以將“SQL注入語(yǔ)句”放置在車(chē)牌前,當(dāng)AI系統(tǒng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)并轉(zhuǎn)成文本插入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),導(dǎo)致SQL注入攻擊。
結(jié)語(yǔ)
本文明確了人工智能技術(shù)應(yīng)用的3M核心資產(chǎn)(算料、算法、算力),并針對(duì)人工智能在銀行業(yè)的具體應(yīng)用領(lǐng)域和業(yè)務(wù)場(chǎng)景提出了CLIPS應(yīng)用框架;本文同時(shí)指出人工智能技術(shù)應(yīng)用在為銀行業(yè)發(fā)展帶來(lái)新的增長(zhǎng)點(diǎn)的同時(shí),其自身所存在的弱點(diǎn)也可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)威脅。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷完善有關(guān)人工智能在銀行業(yè)應(yīng)用的相關(guān)法律法規(guī),明確問(wèn)責(zé)機(jī)制,提高智能決策的透明度,保護(hù)用戶(hù)隱私與數(shù)據(jù)安全。同時(shí),隨著人工智能的發(fā)展,人與物的界限將逐漸模糊,監(jiān)管機(jī)構(gòu)需構(gòu)建人工智能倫理道德規(guī)范,應(yīng)用監(jiān)管科技手段嚴(yán)格防控人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn),為人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展創(chuàng)造良好監(jiān)管環(huán)境。而銀行業(yè)自身在推動(dòng)智能客服、智能信貸與風(fēng)控、智能投顧、智能支付、智能銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)等廣泛應(yīng)用過(guò)程中,應(yīng)主動(dòng)防范風(fēng)險(xiǎn),適當(dāng)披露智能決策背后的機(jī)制,主動(dòng)贏得客戶(hù)的信任。
當(dāng)前,人們不斷探索發(fā)展低延時(shí)、廣連接的5G網(wǎng)絡(luò)以及擁有巨大計(jì)算潛能的量子信息計(jì)算技術(shù),為人工智能未來(lái)發(fā)展探索構(gòu)建高效的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施以及大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算基礎(chǔ)。未來(lái),5G網(wǎng)絡(luò)、量子信息計(jì)算技術(shù)與人工智能技術(shù)交叉融合,將迸發(fā)出超乎想象的發(fā)展?jié)摿?。如今,人們正力圖實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)從解決簡(jiǎn)單的凸優(yōu)化問(wèn)題逐漸到解決非凸優(yōu)化問(wèn)題,從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),從深度學(xué)習(xí)到遷移學(xué)習(xí)再到強(qiáng)化學(xué)習(xí),推進(jìn)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展,以及發(fā)展更加“智能”的腦機(jī)接口、人機(jī)交互。面對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展的無(wú)限可能性,銀行業(yè)應(yīng)積極穩(wěn)步推進(jìn)人工智能的應(yīng)用發(fā)展。
(本文僅代表個(gè)人學(xué)術(shù)觀(guān)點(diǎn),不代表供職單位意見(jiàn))
(作者單位:北京工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融科技研究中心,網(wǎng)聯(lián)清算有限公司)