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人工智能在金融领域的发展态势和应用展望

发布时间: 2018-10-29 14:16   作者: 冯晓辉 王哲 李雅琪   来源: 人工智能杂志

  如今,在政策、技术、资本、需求等多方面因素的驱动下,人工智能迎来了新的发展态势,其中,在金融、医疗和交通等领域取得了瞩目的研究成果。AI落地商用的关键在于场景,金融行业所具有的数据量大、创新性高、购买力强、需求痛点明确等特点,使其顺利成为人工智能率先落地应用的前沿阵营。本篇文章聚焦“AI+金融”,分析人工智能在金融领域的发展态势和应用展望。

  一、人工智能金融的基本概念

  人工智能金融的内涵外延

  人工智能在金融领域的应用以客户实时需求和体验为立足点,以无处不在的数据信息和不断优化增强的计算模型为依托,以各类人工智能创新技术在金融领域的全面应用为实现条件,贯穿于金融服务垂直全流程,目的是打造更加安全、高效、个性化的综合性金融解决方案,是人工智能技术与金融服务深度融合的新兴产物。

  人工智能在金融领域的应用主要涉及机器学习、生物识别、自然语言处理等。其中,机器学习是金融行业应用最为广泛的人工智能技术之一,可以在海量的金融大数据中学习各种规律和方法,应用到金融业务的各个阶段,进而有效地优化流程、提升效率。指纹识别、人脸识别、虹膜识别和指静脉识别是金融行业应用较为广泛的四项生物识别技自然语言处理技术可通过处理财务年报、行业研报等大量文本形式信息,迅速提取关键指标,显著提升金融行业获取、清洗、加工和分析数据的效率。

  人工智能金融的发展历程

  金融业是最早拥抱信息技术的行业之一,从20世纪初以来,金融业先后经历了信息化阶段、互联网阶段以及科技融合阶段,为人工智能技术与金融服务深度融合提供了最为核心和关键的底层技术保障。人工智能在金融业的应用最早发生于2007年,研究机构Rebellion研发了第一个以人工智能驱动的对冲基金,成功预测了2008年股市崩盘,并于2009年比官方提前一个月将希腊债券信用等级降级为F 级。2008年前后,Wealthfront、Betterment等机构的陆续成立催生了智能投顾的迅猛发展,截至2015年底,来自全球近100家智能投顾机器人共管理了600亿美元的客户资产,预计至2020年,该数字将达到2万亿美元。

  二、人工智能在金融领域的发展态势

  技术创新

  人工智能领域技术创新十分活跃,各类新兴技术彼此之间相互依附、层层递进,为人工智能金融发展带来巨大推动力。

  一是底层基础技术要素日益完备。在数据方面,大数据为智能金融提供基础。目前,大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展,在风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等细分领域都得到了较为广泛的应用。在算力方面,云计算为智能金融提供了价格极低的超级计算能力,使金融企业能够以更低的成本获取更强的计算能力与服务能力。同时,云计算的微服务架构中,增加某种功能不会影响整体进程,其弹性扩展的特征使得人工智能金融的应用场景可以快速普及。

  二是人工智能技术的迅速发展推动智能金融领域的进步。人工智能可替代人力所能及的重复性劳动,并根据数据和模型进行计算预测,解决一部分人力所不能及的问题,在金融领域的应用可分为服务智能、认知智能和决策智能三个层面。服务智能得益于算力的提升,进行监督式机器学习,例如利用人脸识别、语音识别和智能客服等,达到提升金融领域交互和服务的目的。认知智能以监督式机器学习为主,辅以无监督式挖掘特征变量,进而使风险识别和定价更为精细。决策智能以无监督学习为主,通过预测人脑无法想象、尚未发生的情境,指导和影响当前决策。该层面在人工智能金融领域的典型应用是智能量化投资。

  企业发展

  我国人工智能金融领域企业发展的最大特点为技术研发类企业与金融企业进行合作,应用场景主要涉及智能投顾、智能风控等领域。在智能投顾领域,据不完全统计,目前宣传具有“智能投顾”功能的各类理财平台已经超过20家,典型产品包括:招商银行的摩羯智投、民生证券的璇玑智投、广发证券的贝塔牛等。创业企业凭借技术优势,与国内外券商合作,通过智能投顾服务切入财富管理领域。商业银行、券商、保险公司、财富管理机构等,通过将智能投顾整合进原有咨询类业务中,作为传统服务渠道和功能的延伸和拓展。在智能风控领域,据不完全统计,目前宣传具有“智能风控”功能的各类企业已经超过10家,以蚂蚁金服为典型代表,发布对外开放平台,合作对象主要以商业银行、中小金融机构为主。在为他们提供智能风控能力的同时,还能将其纳入到自己的生态体系中,获得更多的强关联数据。

  国外人工智能金融企业多集中于智能投顾领域。2010年,智能投顾公司Betterment在纽约成立,同年Futures Advisor公司开始为美国1000家券商提供自动化的投资和退休金账户管理方案,一年后Wealthfront公司在硅谷成立,经过短短几年的发展,多家智能投顾公司已经具备了成长为独角兽公司的潜质,行业两大巨头Wealthfront和Betterment的估值均已达到10亿美元水平。Wealthfront是美国的专业在线财富管理公司,拥有非常具有代表性的智能投顾平台,借助计算机模型和相关人工智能技术,为经过调查问卷评估的客户提供量身定制的,包括股票配置、股票期权操作、债权配置、房地产资产配置等在内的资产投资组合建议。Betterment根据用户个人在其官网录入的投资目的、期限、目标金额、风险偏好等个人信息,向用户提供适合的资产分配建议。

  产业现状

  从全球来看,以人工智能和大数据技术为主要支撑的金融科技正处于高速增长期。根据市场研究机构Markets and Markets预测,人工智能在金融科技的市场规模将从2017年的13.38亿美元增长到2022年的73.06亿美元,复合年增长率(CAGR)为40.4%。普华永道计算各行业受到人工智能影响程度指数后发现,金融服务业是人工智能产品最具应用潜力的领域之一,41%的AI金融产品将在三年内达到成熟,剩余59%会在七年内成熟。CBInsights和波士顿咨询的数据显示,2017年全球初创金融科技企业融资额达到创历史新高的133亿美元,其中支付与信贷领域的融资占比最高。

  对比全球,我国“AI+金融”市场增长也不乏亮点。国内互联网金融行业历经多年发展逐步成熟,用户渗透率、支付机构网络支付交易规模、网络借贷规模均不断扩大,互联网资管、互联网信贷领域的市场规模已经有一定体量,仅2017年就有5家金融科技企业成功上市,人工智能与金融行业的结合数据规模和市场基础良好。据普华永道测算,目前我国人工智能在金融科技领域的渗透率约为4%,综合金融科技应用投资规模和人工智能渗透率预测测算,人工智能技术在金融领域的渗透率将在2020年达到15%,中国互联网金融核心业务市场规模将超过12万亿元,人工智能+金融的投资规模将超过200亿元。

  不过,目前来看,世界各国金融市场成熟度有所差异,投资机构的投资风格存在不同,金融行业个人隐私保护、信息安全等方面的技术边界问题尚未界定,从短期来看,人工智能技术对金融业更多是起到辅助作用。

  应用场景

  金融行业数据保有量巨大,是人工智能技术最容易渗透并产生影响的领域之一。人工智能在金融行业的应用可以分为服务智能化、认知智能化和决策智能化三个阶段。服务智能化表现为利用智能技术和工具的发展帮助整合金融服务人员队伍,代替人完成数据输入和事务处理等资源密集型重复性任务,降低人员出错率,使人力专注于更复杂和更有价值的工作。认知智能化主要利用人工智能进行金融分析和判断,辅助进行交易处理、合规性审核等任务,有效发现合规性问题和金融风险问题,节约人力成本费用。决策智能化是人工智能对金融领域影响的最终阶段,建立在服务智能化和认知智能化基础上,提出最终的金融决策建议。

  从金融行业的业务版块来看,人工智能技术在金融方面的应用主要集中在服务、投资、风控三大方面。从金融业务执行的前端、中端、后端顺序来看,人工智能在金融领域的应用场景主要有前端的智能客服、智能身份识别,中端的智能营销、智能风控,后端的智能投顾、智能量化交易等。总体而言,金融行业对人工智能的需求主要包括提效和降费两大方面。一是通过人工智能实现技术能力的飞跃,例如,在智能投顾和金融风控等方面,以人工智能为代表的数字技术严格执行算法策略,相对人工操作更为客观、敏捷。二是利用人工智能技术节约大规模金融服务的成本,以智能投顾领域为例,美国传统投资管理机构平均需要收取2%的咨询费或管理费,相比而言,Betterment、Wealthfront等主流智能投顾平台收费均不超过0.5%,大大节约了金融服务成本。

  由此可见,金融业依托人工智能等前沿技术,在金融服务、资产投资和风险控制等重点方面均逐步实现智能化。

  

       以上内容精选于《人工智能》杂志第六期

  本文作者

  冯晓辉

  赛迪智库电子信息产业研究所汽车电子产业研究室主任,北京大学凝聚态物理学博士。目前主要从事人工智能、汽车电子和5G等ICT领域的产业发展、政策规划研究工作。

  王 哲

  赛迪智库互联网研究所助理研究员,北京大学信息管理学研究生。主要从事人工智能、机器智能、大数据、工业互联网领域的战略咨询、产业发展和政策规划研究工作,重点支撑人工智能产业创新联盟、机器智能重大课题工作。

  李雅琪

  美国凯斯西储大学计算机工程硕士,赛迪智库电子信息产业研究所助理研究员。目前主要从事人工智能、汽车电子等领域的战略咨询和研究工作。

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