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人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用已愈發(fā)廣泛，不少銀行也陸續(xù)開始涉足人工智能。其中大型銀行更多選擇自己搭建 AI 系統(tǒng)，而部分銀行則選擇采購(gòu) AI 公司的算法方案。
對(duì)中小銀行而言，如果有一體化的軟硬件系統(tǒng)能夠解決他們對(duì)所有 IT 基礎(chǔ)搭建以及 AI 算法等技術(shù)的需求或許會(huì)更好。雷鋒網(wǎng)觀察到，其實(shí)從今年開始，更加全面的、一體化的金融云的趨勢(shì)開始出現(xiàn)，缺乏 IT 基礎(chǔ)和人工智能開發(fā)能力的中小銀行，不僅可使用常規(guī)基礎(chǔ)云服務(wù)，也可直接調(diào)用 AI 算法，讓 AI 在金融行業(yè)普惠逐漸成為可能。
中小銀行自己搭建基礎(chǔ)金融云并不現(xiàn)實(shí)
資料顯示，民營(yíng)銀行、村鎮(zhèn)銀行在開業(yè)初期拿到監(jiān)管批文到開業(yè)，大致只有 6 個(gè)月的時(shí)間。這 6 個(gè)月期間，他們有大量事情去做，其中包括在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成一整套的系統(tǒng)建設(shè)、托管和云化服務(wù)，從而滿足科技風(fēng)險(xiǎn)防范和滿足監(jiān)管要求。
我們知道，銀行 IT 系統(tǒng)在建設(shè)過程中，需要考慮高靈活性、可拓展性、穩(wěn)定性、安全性、成本之間的權(quán)衡問題，若想構(gòu)建自己的銀行信息系統(tǒng)云服務(wù)需要從 IaaS、PaaS、SaaS 全局進(jìn)行部署，麻雀雖小卻要五臟俱全。以城商行在 IT 投入為例，單是硬件就能耐占到 IT 總支出的 50%，而且在運(yùn)行過程中很多機(jī)器會(huì)被折舊、淘汰，這對(duì)中小銀行來說成本壓力和技術(shù)挑戰(zhàn)巨大。
相反，有些規(guī)模較大的銀行則 IT 能力過剩，這時(shí)候他們會(huì)把能力提供給中小銀行。其中，作為同業(yè)之王的興業(yè)銀行就是 IT 能力對(duì)外輸出的代表機(jī)構(gòu)之一，客戶以農(nóng)商行、村鎮(zhèn)銀行以及正在興起的民營(yíng)銀行等中小銀行為主。
某民營(yíng)銀行首席信息官說道，以銀行的角度講，選擇金融云服務(wù)商看重兩點(diǎn)：第一是快速部署和快速上線能力，可滿足在兩、三個(gè)月內(nèi)完成上線前的準(zhǔn)備。第二點(diǎn)是 IT 體系建設(shè)過程當(dāng)中能夠給銀行帶來業(yè)務(wù)上的支持，因?yàn)闃I(yè)務(wù)支持能力是銀行科技的落腳點(diǎn)，也是最終的目標(biāo)。中小銀行搭建云服務(wù)好比做家庭影院一樣，沒必要自己親自去鋪光纖，只負(fù)責(zé)管控好內(nèi)容資源就行，其他事情讓更專業(yè)的、價(jià)格更劃算的第三方做即可。
隨著人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，不少人認(rèn)為，以往集中解決穩(wěn)態(tài)的基礎(chǔ)金融云服務(wù)似乎并不能滿足銀行客戶對(duì)敏態(tài)的需求。以興業(yè)銀行旗下的興業(yè)數(shù)金為例，近日他們聯(lián)合 IBM 推出全新的金融云產(chǎn)品“數(shù)金云”，借助 IBM Power Systems 服務(wù)器及 Power 云服務(wù)等方案完成基礎(chǔ)設(shè)施云服務(wù)能力升級(jí)的同時(shí)，將來計(jì)劃進(jìn)一步為中小銀行提供人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、金融云（容災(zāi)云、備份云、金融組件）等能力。
AI 對(duì)金融內(nèi)在的改變主要體現(xiàn)在：信貸、金融咨詢、金融安全、投資機(jī)會(huì)、監(jiān)管合規(guī)、保險(xiǎn)、智能投顧等幾大領(lǐng)域。
而在終端交互層面的升級(jí)則更多以圖像識(shí)別、智能客服的形式呈現(xiàn)：如螞蟻金服利用 OCR 技術(shù)實(shí)現(xiàn)證件校核；用 AI 機(jī)器人充當(dāng)客服聊天，還可基于用戶過往的操作記錄、服務(wù)時(shí)長(zhǎng)等變量，自動(dòng)分析出用戶可能會(huì)選擇點(diǎn)擊的幾個(gè)疑問選項(xiàng)。
除了螞蟻金服外，其實(shí)不少大型傳統(tǒng)銀行都有著非常深厚的人臉識(shí)別和語(yǔ)音、語(yǔ)義技術(shù)，以其直銷銀行產(chǎn)品為例，平安天下通 App 中，平安利用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程身份認(rèn)證，用戶根據(jù)系統(tǒng)提示，完成指定動(dòng)作識(shí)別，即可進(jìn)行APP解鎖、刷臉支付以及刷臉貸款等。而語(yǔ)音和語(yǔ)義技術(shù)應(yīng)用在呼叫系統(tǒng)和 App 智能客服中。
李開復(fù)曾提到人工智能在中國(guó)爆發(fā)的第一個(gè)且最大的領(lǐng)域一定是金融。因?yàn)殂y行正好契合了這四大讓人工智能順利運(yùn)行的條件：天文數(shù)字級(jí)別的數(shù)據(jù)量；有標(biāo)注的數(shù)據(jù)：比如股票市場(chǎng)是漲是跌，個(gè)人信貸是否償還；領(lǐng)域單一垂直，如貸款的應(yīng)用不能拿來做股票；有頂級(jí)的人工智能專家。
當(dāng)然，第四條其實(shí)并不完全成立，雖然大多數(shù)銀行擁有 AI 技術(shù)人員，但并不見得他們具備所有方向的垂直數(shù)據(jù)（如人臉數(shù)據(jù)）和開發(fā)AI落地產(chǎn)品的能力。
IBM 大中華區(qū)硬件系統(tǒng)部服務(wù)器解決方案副總裁施東峰介紹到，為了讓銀行擁有 AI 的能力，今年 IBM 在與興業(yè)數(shù)金這樣的金融云服務(wù)機(jī)構(gòu)合作時(shí)，會(huì)在 Power Systems 服務(wù)器以及 Power 云服務(wù)機(jī)構(gòu)中添加 Caffe、TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，一體化的軟件硬件方案為金融云服務(wù)商的銀行客戶提供重要客戶識(shí)別、ATM 行為智能分析、影像自動(dòng)化分析、可定制的識(shí)別分析模型等功能，直接降低開發(fā)和使用門檻。
有業(yè)內(nèi)人士提到兩個(gè)觀點(diǎn)：中小銀行對(duì) AI 是否有確切的應(yīng)用需求很關(guān)鍵；其次是 IBM 或者采用 IBM 方案的金融云服務(wù)商要想在銀行大規(guī)模普及 AI 技術(shù)，會(huì)與 AI 公司的金融業(yè)務(wù)產(chǎn)生沖突。
為此，雷鋒網(wǎng)采訪了邯鄲銀行 CIO 王強(qiáng)，詢問邯鄲銀行對(duì) AI 的態(tài)度。王強(qiáng)是 CMU 人工智能博士，有著近 20 年的金融 IT 研發(fā)與管理經(jīng)驗(yàn), 其在銀行變革管理、銀行 IT 規(guī)劃與核心系統(tǒng)轉(zhuǎn)型、Fintech 等方面具有豐富的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在擔(dān)任邯鄲銀行 CIO 之前，王強(qiáng)曾任 IBM GBS 美國(guó)金融行業(yè)IT設(shè)計(jì)合作總裁，宇信易誠(chéng)高級(jí)副總裁兼首席金融專家，F(xiàn)iserv 亞太區(qū)董事總經(jīng)理和 TCS 大中華區(qū)首席咨詢顧問等職位。
王強(qiáng)介紹到，邯鄲銀行目前還沒有大規(guī)模使用相應(yīng)的 AI 技術(shù)，但未來會(huì)在知識(shí)方向和學(xué)習(xí)上面做研究，然后將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用在手機(jī)銀行、直銷銀行以及微信銀行中，從功能和客戶體驗(yàn)層面利用知識(shí)方向和學(xué)習(xí)技術(shù)。與此同時(shí)，也會(huì)將專家決策，大容量、大數(shù)據(jù)挖掘、專業(yè)決策體系等技術(shù)應(yīng)用在信貸當(dāng)中。
其中算法部分會(huì)由邯鄲銀行自己負(fù)責(zé)，由邯鄲銀行博士后創(chuàng)新基地負(fù)責(zé)算法研究。而在開發(fā)這塊，邯鄲銀行會(huì)與第三方供應(yīng)商進(jìn)行合作。
在問道是否會(huì)采用 Face++、商湯科技、云從等公司的刷臉技術(shù)時(shí)，王強(qiáng)提到，邯鄲銀行也正在嘗試做人臉識(shí)別方面的工作，但由于邯鄲銀行在人像采集能力和數(shù)據(jù)積淀相對(duì)較少，現(xiàn)階段的工作在大量地補(bǔ)錄人像非結(jié)構(gòu)化圖像數(shù)據(jù)。當(dāng)然，邯鄲銀行也不排斥采用上述 AI 公司的人臉識(shí)別技術(shù)方案。
隨后雷鋒網(wǎng)問道，如果未來 IBM 在其 Power Systems 中加入大量認(rèn)知計(jì)算的功能從而一起打包賣給銀行以及其他行業(yè)的客戶，讓這些客戶擁有部分 IBM Watson 的能力，這時(shí)候是否會(huì)影響到其他 AI 創(chuàng)業(yè)公司的金融業(yè)務(wù)。
此前也曾供職于 IBM 的王強(qiáng)從兩方面看待這個(gè)問題，他指出 Watson 在北美使用較多，到中國(guó)后的最大問題是它對(duì)中文的語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解能力有所欠缺。
如果銀行擁有部分 Watson 的能力，從銀行的角度講，其實(shí) Watson 在高融的處理方式層面，包括深度算法和結(jié)構(gòu)算法會(huì)對(duì)銀行征信體系的完善有很大的意義。因?yàn)檎餍蓬I(lǐng)域需要從多方面的數(shù)據(jù)來進(jìn)行綜合處理，從而找出更好的數(shù)據(jù)項(xiàng)，包括建立模型、學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、智能決策分析。Watson 的進(jìn)入直接受到影響的就是中國(guó)征信市場(chǎng)的八家征信機(jī)構(gòu)。其次 Watson 提供的相似度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度挖掘等算法可應(yīng)用在信貸領(lǐng)域。
而像 Face++、云從、第四范式等這類 AI 算法供應(yīng)商，雖然他們也與銀行有著一定的合作，但其在金融行業(yè)涉及的層面較淺。金融行業(yè)產(chǎn)品非常復(fù)雜，AI 公司需要提供更多的專業(yè)解決方案。因此 AI 若想服務(wù)好銀行客戶，需解決銀行更多、更深層次的需求，其中非常重要的一項(xiàng)是一定要加強(qiáng)知識(shí)庫(kù)的能力。因?yàn)檎麄€(gè)知識(shí)庫(kù)模型沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式，這時(shí)候數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系以及相似度的關(guān)系，需要進(jìn)一步地進(jìn)行開發(fā)和學(xué)習(xí)。所以從各自的優(yōu)勢(shì)來講，IBM 與 AI 創(chuàng)業(yè)公司在銀行領(lǐng)域所側(cè)重的業(yè)務(wù)交集并不大。
現(xiàn)階段常規(guī)的金融云服務(wù)猶如電力一樣，由某些機(jī)構(gòu)開發(fā)然后輸送至各個(gè)中小銀行，從而降低了研發(fā)和使用成本?？梢灶A(yù)見，未來人工智能也將會(huì)作為這波“電力”的一分子，與區(qū)塊鏈等技術(shù)一起輸送至銀行手中，使得金融 IT 在性能層面更加智能，在操作層面更加便捷。
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