人工智能将提升金融精准服务能力

在过去互联网数十年的发展中，数字化进程主要集中在消费领域，而伴随着国家政策的导向与数字技术的创新，新兴科技正加速向传统产业渗透，产业数智化将成为拉动经济增长的核心动力。

其中，发挥科技“头雁”作用的人工智能，就实践来看，已在线上零售、金融风控、智慧城市等多个行业及应用场景产生了商业价值。

而明确的商业价值也为人工智能行业带来了更多的资本投入，使人工智能得以持续、高速发展。根据市场调研机构IDC公司《全球人工智能支出指南》预测，随着各企业将人工智能作为数字转型的一部分，全球人工智能预算将在未来4年翻一番，2024年将达到1100亿美元。

可以说，以人工智能等数字技术为引领，如何在未来5年乃至10年抓住数字化转型机遇，赋能实体经济，促使数字经济带来的社会经济增长最大化，是每个企业、每个行业都在关心的问题。

“十四五”规划明确强调，要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、新业态、新模式。促进平台经济、共享经济健康发展。

当前，无论是科技企业还是金融机构，都在积极拥抱人工智能。

从近期科技企业的动向来看，华为在新加坡落地了5G人工智能创新实验室；中国石油大学（北京）与科学城英特尔FPGA中国创新中心联合推出“边缘人工智能与异构计算联合实验室”，将共同开展人工智能方向科研工作。

京东发布的《技术重构社会供应链——未来科技趋势白皮书》（以下简称《白皮书》）分析认为，人工智能在机器学习、机器视觉、自然语言处理等领域的基础理论和关键技术将取得重要突破，从而加强AI的可信赖程度，人工智能的“头雁”效应也将得到充分释放。在下一个10年，随着计算场景多元化和下沉，海量数据的产生和处理需求不断提高，人工智能将是重要的驱动力。

随着技术的迭代升级，金融机构着力加快运用人工智能等金融科技手段进行数字化变革既是大势所趋，也是金融科技行业把握智能金融发展“风口”的必然选择。

有观点认为，未来，以人工智能为技术核心的金融科技将进一步助力提升资金的流转效率，改变金融供应链中供需双方的交互方式。

《白皮书》认为，人工智能是未来金融服务的核心能力，是下一代金融服务满足客户千人千面需求、进入各类细分场景的助推器。联邦学习、神经网络等技术的发展，实现了在产品设计、渠道获客、风险管理、客户运营等环节为各类客户提供精准服务的能力；智能客服等场景提升了客户体验，同时降低了业务运营成本；图计算在风控反欺诈、反洗钱等领域的应用，可基于设备信息、环境信息、用户行为等信息洞察传统关系数据库难以识别的异构深层关系网络，推算用户的风险等级，识别黑产，有效挖掘团伙欺诈行为。

对于如何做好技术研发，真正地将人工智能的创新技术落地应用在获客、风控等不同场景，科技企业与金融机构一直在持续探索并实践。

2021年一开年，北京银行对外宣布了将在城市副中心设立金融创新实验室，并计划与中科院自动化所合作，在人工智能、大数据等领域开展联合创新，探讨人工智能算法、机器学习、大数据挖掘等领域技术的金融应用。浦发银行在新加坡设立创新中心，提出“1+3+N”战略布局，将在人工智能、区块链、API这3个技术领域开展金融创新场景研究与业务产品孵化。

具体细化到人工智能三大技术之一的机器学习应用领域，随着新场景问题的不断出现，结合特定场景的机器学习范式不断被提出。京东科技也在积极跟进机器学习发展方向，2020年10月正式推出自主研发的联邦学习平台——Fedlearn。据了解，目前京东科技金条、白条业务模型已经全面实现了传统建模向联邦建模的升级，联邦模式下模型的风险识别能力和流量转化率均得到了提升。

如何把握“十四五”时期人工智能的发展脉络？国家信息中心日前发布的《战略性新兴产业形势判断及“十四五”发展建议》（以下简称《发展建议》）给出了具体方向。

《发展建议》提出，“十四五”期间要重点在第五代移动通信、人工智能、新能源、新能源汽车等我国已经具备一定竞争实力的领域，加强整体创新体系建设，在一批产业领域形成中国具备引领能力的产业标准与认证体系。同时，进一步加大力度推进创新相关的减税降费工作，利用金融等市场化手段引导社会资源向创新领域集聚，为战略性新兴产业的新兴领域提供充足支撑。

基于此，机构可重点关注前沿技术升级与金融场景融合两大方面，一方面，夯实底层技术基础，推进大数据前沿技术创新；另一方面，在典型的金融服务场景中灵活运用金融资源，深化技术应用，如金融安全、融资服务、支付结算、智能营销、智能客服、智能投顾与财富管理等。

来源：金融时报-中国金融新闻网