在各種影視的虛擬世界中，人工智能(又稱“AI”)研究已經(jīng)遠遠超過我們當前的發(fā)展水平，萬物皆堪垂淚。在現(xiàn)實生活中，AlphaGo機器人于2016年擊敗了曾18次問鼎世界圍棋冠軍的李世石，這意味著直覺、戰(zhàn)略思維、想象力不再是人類所獨有。

有人說，人工智能現(xiàn)在是人類的學生，未來將成為人類的先生，足見人工智能的想象空間之大。

近些年，人工智能技術在經(jīng)歷了泡沫后，逐漸開始回歸理性，更加注重落地產(chǎn)業(yè)。目前，人工智能技術已經(jīng)取得長遠進步，被廣泛應用于安防、醫(yī)療、金融、制造、教育、城市管理等多個領域，成為世界不可或缺的一部分。

金融業(yè)作為應用人工智能技術較為成熟的產(chǎn)業(yè)，在前、中、后臺均有覆蓋，貫穿到數(shù)字化運營的全生命周期，包括創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務，個性化用戶體驗如智能客服和自動化交易等，以及身份驗證等，可以根據(jù)個人偏好為用戶提供多樣化、個性化金融服務，保障業(yè)務穩(wěn)健運營的同時，提高運營效率和用戶體驗。

隨著人工智能技術的大規(guī)模應用，AI將對金融業(yè)產(chǎn)生深遠的變革，并為其創(chuàng)造更大的增量價值。

人工智能滲透金融業(yè)

安德烈亞斯·卡普蘭(Andreas Kaplan)和邁克爾·海恩萊因(Michael Haenlein)將人工智能定義為：系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現(xiàn)特定目標和任務的能力。例如通過人工智能技術可以解釋“人何以為人”。

后疫情時代，人工智能技術的作用逐漸凸顯出來，金融機構借此打造數(shù)字化、自動化、創(chuàng)新化的金融生態(tài)，致力于在數(shù)字金融、智慧金融浪潮中站穩(wěn)腳跟。

中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國建設銀行、中國銀行四大國有銀行在財報中多次提及人工智能，并紛紛將人工智能提升到戰(zhàn)略地位，逐漸加大在科技方面的投入。

目前，金融業(yè)通過人工智能技術已經(jīng)在多個應用層面進行落地實踐。一是語音識別與自然語言處理。智能客服是金融機構較為成熟的應用，頭部機構的問題解決率可高達90%，改變了原本的按鍵式菜單，通過語音(包括普通話、方言)說出關鍵詞就可以基本解決用戶的問題，實現(xiàn)了菜單扁平化，此舉不僅可以提升用戶體驗，降低人工客服的壓力，還可以降低金融機構的運營成本。

持牌消費金融公司作為中國銀保監(jiān)會從金融機構中剝離出來的一個創(chuàng)新行業(yè)，在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等前沿技術的應用相對靈活且成熟。

科技驅動型金融機構馬上消費在人工智能技術方面不斷探索，自主研發(fā)了XMA智能客服系統(tǒng)，該系統(tǒng)擁有100萬+金融專業(yè)知識的知識庫，40萬+客戶問題語料庫，通過自然語言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習等核心技術，為各業(yè)務線產(chǎn)品、用戶提供全天候、標準化的服務。

值得一提的是，馬上消費“智能客服機器人”領域的項目剛剛獲得工信部第一期人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新揭榜優(yōu)勝單位。

二是計算機視覺與生物特征識別應用。人臉、虹膜、指紋、聲紋等生物特征識別是金融機構常見的應用，可以進一步增加系統(tǒng)的安全性，有效防范非法分子的入侵。

同時通過機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與知識圖譜的應用，可以有效預測欺詐、識別欺詐交易等。在海量金融交易數(shù)據(jù)的基礎上，金融機構通過深度學習技術，可以做到事前干預以減少財產(chǎn)損失。

隨著人工智能技術應用的逐步深化，部分金融機構現(xiàn)已形成了看、聽、想、說、做一體化的核心能力，不斷進行產(chǎn)品創(chuàng)新和場景的拓展，將金融服務的觸角向更廣泛的群體延伸，加速普惠金融的進程。

持牌消金公司大有可為

數(shù)字化轉型大背景下，銀行業(yè)務向全面線上化發(fā)展。人工智能賦能銀行業(yè)轉型已經(jīng)成為行業(yè)的普遍共識，可以提高自動化程度，同時在風險控制得當?shù)那闆r下，能提升人為決策的速度和準確度。

麥肯錫近期發(fā)布的報告數(shù)據(jù)顯示，人工智能技術每年可為全球銀行業(yè)創(chuàng)造高達1萬億美元的增量價值。可以看出，人工智能技術對銀行業(yè)轉型的重要推動作用。

監(jiān)管也多次發(fā)文鼓勵金融機構運用人工智能等技術建立風險定價和管控模型，改造信貸審批發(fā)放流程，促進AI技術落地于金融領域的全場景。

目前，國有大行已經(jīng)具備了一定的AI能力，中小銀行紛紛進行AI賦能下的數(shù)字化轉型。由于銀行業(yè)的業(yè)務比較復雜、數(shù)據(jù)龐大，對風控的要求較高，所以成為AI技術的主要需求方。相關數(shù)據(jù)披露，2022年中國銀行業(yè)對AI技術的總投入規(guī)模將超過220億元，而且這一數(shù)據(jù)還在逐年攀升。

除了國有大行以及部分股份制銀行，大部分的中小銀行是通過與AI公司合作，采購相應的產(chǎn)品與服務以提升運營效率和提升用戶體驗，助力傳統(tǒng)金融機構向數(shù)字化方向轉型。“在一段時間內(nèi)，這將是行業(yè)主要的技術獲取手段，且智能風控是金融業(yè)需求旺盛且AI投入較多的領域。”一位資深分析師指出。

作為與銀行業(yè)耦合程度較高的行業(yè)，頭部持牌消費金融公司憑借靈活、創(chuàng)新等優(yōu)勢，持續(xù)深化人工智能等新技術，實現(xiàn)了全業(yè)務流程的智能化、數(shù)字化，同時在貸前、中、后進行全面風險管理，搭建了完整的風控閉環(huán)。

馬上消費充分發(fā)揮人工智能三駕馬車“算法、數(shù)據(jù)、硬件”作用，依托海量的數(shù)據(jù)總結了一套風險管理經(jīng)驗，構建了五位一體的綜合維度風險管理體系，同時融入自主研發(fā)的收入償債比模型，加強風控審核機制。目前，馬上消費的科技能力已經(jīng)實現(xiàn)有效賦能，合作銀行及金融機構超過200家。

長遠來看，人工智能技術在金融領域的潛力巨大，應用會越來越成熟，場景也會進一步得到拓寬。而在金融數(shù)字化轉型風口下，頭部持牌消費金融公司將迎來更多機遇。

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