利好政策持续释放 “AI+金融”规模化落地恰逢其时

1评论 2019-09-09 07:58:00 来源:金融时报-中国金融新闻 300270还有几个板?

  当前,由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾。作为人工智能技术应用落地最快的领域之一,金融业与人工智能的结合已日渐深化,在创新智能金融产品、提升金融服务效率、加强风险防控能力等多个方面已有较成熟的应用路径和方法。

  经过近几年发展,业界对人工智能的要求已经不再是“仰望星空”,而是要进一步推动人工智能在金融领域规模化落地,为社会创造更多的价值。随着一系列利好人工智能政策的持续释放,业内人士认为,AI应用正进一步从外围向核心业务逐步渗透,由感知向决策类应用加速扩展,推进人工智能在金融领域大规模落地恰逢其时。

  人工智能发展步入新阶段

  在科技强国的背景下,科技创新得到高层的重点规划,科技在金融领域的应用也愈加广泛和深入。近年来,监管层陆续出台多项政策,肯定了发展金融科技的重要性与必要性,同时,鼓励人工智能发展的高层文件也相继推出。在支持金融与科技融合的政策背景下,人工智能在金融领域的市场持续扩容。

  早在2017年7月,国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》,要求建立金融大数据系统,创新智能金融产品和服务,发展金融新业态,将智能金融发展提升到新高度。而就在今年8月份,中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》(以下简称《规划》)中,也对人工智能技术未来的发展做出了重要部署。《规划》中明确提到,要深入把握新一代人工智能发展特点,统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产,稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。

  有第三方研究机构报告显示,智能经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年人工智能核心产业规模接近570亿元,目前安防和金融领域市场份额最大。业内人士认为,随着中央和监管层面对人工智能发展现状进行积极回应,并作出日渐明确的前瞻性布局,人工智能在我国发展将步入新的阶段,在金融层面的应用也将逐步深化,可以预见的是,一个更富活力和效率的金融科技新生态正在形成。

  “AI+金融”应用逐步深化

  当前,生态开放和科技转型已成为我国金融行业发展的两大关键词。在推动传统金融机构科技化转型和新金融机构逐步开放技术赋能的双向交流过程中,人工智能在金融市场的应用也更为广泛,逐步走向深化。

  较早布局人工智能的金融机构已尝试将人工智能应用贯穿于整个业务体系。如银行对人工智能的应用,已不局限于外围的在线智能客服、电话智能导航、柜面人脸识别等场景,而是逐渐渗透至产品开发、营销、风险管控、客户管理与客户服务等核心流程。

  陆金所首席技术执行官毛进亮认为,AI技术正从各方面重塑财富管理行业,不仅能解决传统人力理财顾问普遍面临的供需失衡、利益导向、成本高、门槛高、服务水平参差不齐的痛点,还可以通过大数据、机器学习等技术为投资者进行精准画像,让机构更了解客户需求、资产状况、风险偏好等,真正实现千人千面的个性化服务。从监管层面来说,AI技术与其他技术的配合,也能让财富管理服务流程更加公开透明,并且有完整的服务记录,为有效监管提供支持。

  还有业内人士表示,在未来,根据不同场景的业务特征创新智能金融产品与服务,探索相对成熟的人工智能技术在多个领域的应用路径和方法,以此构建全流程智能金融服务模式,将推动金融服务向主动化、个性化、智慧化发展,助力构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

  目前,业内已有机构开始尝试用智能理财机器人(行情300024,诊股)与用户进行自然语言交流和开放式对话,并为用户提供涵盖账户查询、产品咨询、市场分析、投资者教育在内的各种金融服务。通过运用人工智能进行客户服务,力求解决用户与产品的匹配问题,并满足更多用户仍未满足的金融服务需求。

  数据风险需妥善应对

  需看到,人工智能仍处于发展演进过程中,在金融领域更大规模的应用落地层面,客观上还存在数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性的障碍。因此,必须正视和应对这些挑战,并妥善应对。

  如在数据应用方面,实际上,为了人工智能应用的有效运行,需要利用包含不同维度的数据信息,即便是已有海量数据(行情603138,诊股)储备的金融机构,也需要获取多种外部数据。然而,由于数据安全和隐私的保护问题以及商业垄断等原因,合法的数据供应市场发展依然相对滞后。例如,要使得数据具有分析和智能学习价值,金融机构需要加强对数据的清洗以及标签化处理,为人工智能提供多渠道获取信息和深度学习的数据基础,但前期耗费的时间长、成本高,导致金融机构裹足不前,这是当前人工智能面临的普遍困境。

  《规划》中对人工智能技术的部署也用了“稳步应用”四个字。扎实推进人工智能纵深发展,需要关注安全和效率,进一步加快基础设施的建设,充分利用开源和开放平台。

  进一步促进人工智能大规模落地,业内人士建议,需要政产学研多方共同努力。对于市场来说,技术概念从提出到实际投产需要较长一段时间,对人工智能应用研究需要有足够的耐心,尊重技术发展的客观规律。而对于技术供给方来说,也要顺应市场变化,通过技术创新、产品创新、商业模式创新帮助企业降低人工智能应用门槛,脚踏实地服务于产业发展和实体经济。

  延伸阅读:我国人工智能产业链初步成型

  经过近年的快速发展,我国人工智能产业逐步分化出了上中下游,其中,上游提供基础能力,中游将基础能力转化成AI技术,下游则将AI技术具体运用到特定行业,形成生产力。中游是核心技术环节,根据中游的技术分类对市场空间进行估算,智能语音将保持40%左右的稳定中高速增长,计算机视觉将连续保持超过100%的爆发式增长,自然语言处理将以20%的增速稳步发展,其他类的潜在空间也十分巨大。综合来看,国内人工智能市场空间规模到2020年或超千亿元。根据国务院的《新一代人工智能发展规划》,到2030年,国内人工智能核心产业规模将达到万亿元,相关产业规模将达10万亿元。(来源:招商银行(行情600036,诊股)研究院 整理:欣然)

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