在第二屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)成果展上，廣州一家科技公司的工作人員（左）在介紹AI人工智能消費(fèi)者行為識(shí)別。

新華社記者 林善傳攝

近年來(lái)，伴隨著高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)積累，得益于強(qiáng)大的計(jì)算能力，特別是深度學(xué)習(xí)算法上的突破，人工智能技術(shù)全面崛起，催生了金融行業(yè)一系列產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新——銀行業(yè)順應(yīng)人工智能革新潮流的步伐“當(dāng)仁不讓”。

近日，上海氪信信息技術(shù)有限公司推出異常交易監(jiān)測(cè)解決方案TAI（Transaction AI）。該方案在基于氪信獨(dú)創(chuàng)的同時(shí)，聚合了眾多全球尖端AI（人工智能）科技的復(fù)合型技術(shù)框架，專為復(fù)雜交易場(chǎng)景量身打造,推動(dòng)銀行業(yè)不斷升級(jí)。而這正是當(dāng)下AI對(duì)銀行業(yè)深刻影響的一個(gè)縮影。

多場(chǎng)景應(yīng)用AI技術(shù)

經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者了解到，TAI方案率先采用領(lǐng)域知識(shí)圖譜、基于無(wú)監(jiān)督算法和多級(jí)遞進(jìn)模型的異常檢測(cè)以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析和圖的半監(jiān)督傳導(dǎo)模型等技術(shù)，構(gòu)建交易行為偏離預(yù)測(cè)、賬戶行為偏離預(yù)警、群體風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等模型，有效解決了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域反欺詐系統(tǒng)面臨的全面性、準(zhǔn)確性、單一性、數(shù)據(jù)算力以及挖掘深度等困境。與此同時(shí)，該解決方案還通過(guò)為風(fēng)控專家提供可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了AI模型的白盒化，即不僅能輸入樣本獲得預(yù)測(cè)結(jié)果，還可以獲得模型的參數(shù)、梯度等信息。

也就是說(shuō)，TAI利用復(fù)合型AI內(nèi)驅(qū)力，助力商業(yè)銀行完成從平面到多維欺詐風(fēng)險(xiǎn)管理能力的全面升級(jí)。截至目前，TAI全新的技術(shù)架構(gòu)、風(fēng)控思路及交互友好的可視化風(fēng)控管理模式，已在氪信與多家銀行的資金交易反欺詐項(xiàng)目合作中得到實(shí)際運(yùn)用。從實(shí)踐成果來(lái)看，使用半監(jiān)督的欺詐賬戶識(shí)別模型體系和資金交易知識(shí)圖譜，可將識(shí)別群體欺詐的效能提升40倍。

實(shí)際上，除了交易外，風(fēng)險(xiǎn)控制、零售業(yè)務(wù)等都是AI助力金融的主要應(yīng)用場(chǎng)景。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，銀行業(yè)作為高度數(shù)據(jù)化的行業(yè)，加之業(yè)務(wù)規(guī)則和目標(biāo)明晰，是人工智能和云計(jì)算等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的最好應(yīng)用場(chǎng)景。“這基于4個(gè)理由。一是銀行一直非常重視IT技術(shù)的利用，信息化程度較高，技術(shù)環(huán)境與條件較好。二是銀行信息化程度較高，擁有豐富的數(shù)據(jù)沉淀。三是傳統(tǒng)金融行業(yè)更多是以人力為主的服務(wù)行業(yè)，亟待通過(guò)人工智能技術(shù)降低成本。四是銀行具有一定資金支持，留有試錯(cuò)的空間。”氪信CEO朱明杰認(rèn)為，金融業(yè)有能力、有動(dòng)力、有條件通過(guò)人工智能來(lái)提高效率，并借此機(jī)會(huì)創(chuàng)新業(yè)務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的普惠金融。

業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前，銀行業(yè)“擁抱”科技企業(yè)開(kāi)展合作，主要具有兩大脈絡(luò)：一條脈絡(luò)是“銀行＋互聯(lián)網(wǎng)公司”與“銀行＋技術(shù)服務(wù)公司”。其中，比較典范的是互聯(lián)網(wǎng)公司和以工農(nóng)中建四大行為代表的老牌銀行強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手。在另一脈絡(luò)上悄然進(jìn)行著為銀行帶來(lái)穩(wěn)健變革的，是各類技術(shù)服務(wù)公司以項(xiàng)目方式嵌入銀行的智能化升級(jí)體系。

比如，華為等硬件服務(wù)機(jī)構(gòu)提供云計(jì)算平臺(tái)，商湯、曠視、依圖等人臉識(shí)別公司為銀行提供遠(yuǎn)程核身能力，科大訊飛等語(yǔ)音公司為銀行提供智能語(yǔ)音產(chǎn)品，氪信科技等算法和建模公司為銀行提供智能風(fēng)控、營(yíng)銷、客服等業(yè)務(wù)解決方案等。

全方位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

值得注意的是，金融科技并非單純的技術(shù)概念，而是金融與科技深度融合的產(chǎn)物。金融科技對(duì)當(dāng)前銀行業(yè)的滲透和再造是全方位的，廣度和深度前所未有。

2018年年報(bào)中，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行、交通銀行提及金融科技的次數(shù)分別達(dá)15次、21次、7次、64次、21次。招商銀行還指出:“唯一可能從根本上改變和顛覆銀行商業(yè)模式的，是科技。”

一位業(yè)內(nèi)人士告訴記者，央行的征信系統(tǒng)已采集了9.9億自然人。然而截至目前，過(guò)去從未申請(qǐng)過(guò)貸款或信用卡，與銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無(wú)信貸關(guān)系歷史，征信記錄基本空白的人群接近10億人。當(dāng)他們想要辦理信用卡等信貸業(yè)務(wù)時(shí)，銀行需要通過(guò)非金融屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷。“過(guò)去的BI（商業(yè)智能）時(shí)代，數(shù)據(jù)系統(tǒng)面向人的規(guī)則建設(shè)和處理；而在AI時(shí)代，在線業(yè)務(wù)漸成主流，數(shù)據(jù)量激增，超出了人的經(jīng)驗(yàn)范疇和處理能力邊界。這些非結(jié)構(gòu)化的、非金融的數(shù)據(jù)，恰恰是機(jī)器擅長(zhǎng)處理的領(lǐng)域。”該業(yè)內(nèi)人士稱。

具體來(lái)看，依托機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等底層核心技術(shù)，智能風(fēng)控解決方案可提供預(yù)授信行內(nèi)白名單、貸前準(zhǔn)入、貸后預(yù)警、收益評(píng)分、信用卡激活促動(dòng)、信用卡貸后調(diào)額、智能催收等多個(gè)場(chǎng)景的解決方案。

“BI時(shí)代，由專家定義規(guī)則，通過(guò)機(jī)器計(jì)算，采用的數(shù)據(jù)都是低維特征的。”朱明杰表示，而在AI時(shí)代，則可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、高維AI引擎和專家一起挖掘金融場(chǎng)景數(shù)據(jù)，形成智能金融解決方案。他指出，2018年11月，氪信就推出了新一代金融科技領(lǐng)域的智能引擎“非或然”，實(shí)現(xiàn)了從知識(shí)挖掘到知識(shí)內(nèi)嵌，建模過(guò)程軟件化，以及數(shù)據(jù)閉環(huán)，進(jìn)一步提升了效率和安全性。

不僅如此，伴隨銀行越來(lái)越“互聯(lián)網(wǎng)化”，手機(jī)App已不僅是物理網(wǎng)點(diǎn)的補(bǔ)充，也是一種電子銷售渠道，它已經(jīng)成為銀行觸客的門戶。根據(jù)銀行財(cái)報(bào)，截至2018年底，工商銀行和建設(shè)銀行的App下載用戶數(shù)均已突破3億，招商銀行和掌上生活兩大App的累計(jì)用戶數(shù)達(dá)到1.48億，“月活”代替“開(kāi)卡數(shù)”成為銀行衡量業(yè)績(jī)的重要指標(biāo)。

中國(guó)銀行也在近期正式發(fā)布了手機(jī)銀行6.0全新版。發(fā)布時(shí)，中國(guó)銀行副行長(zhǎng)鄭國(guó)雨表示，中行手機(jī)銀行6.0將人工智能和專家智慧緊密結(jié)合，提供覆蓋全幣種、全市場(chǎng)的“AI+金融”智能投資理財(cái)服務(wù)，用戶可隨時(shí)隨地享受中銀慧投、專屬投資顧問(wèn)等服務(wù)。

事實(shí)上，將銀行App打造成一個(gè)超級(jí)平臺(tái)，并通過(guò)App來(lái)重新定義銀行服務(wù)邊界的探索，正是讓AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用回到了熟悉的互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。

建立統(tǒng)一的算法中臺(tái)

現(xiàn)階段，AI本質(zhì)上是機(jī)器通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練做出智能決策的能力。這為區(qū)別于FICO（美國(guó)個(gè)人消費(fèi)信用評(píng)估公司）的新一代技術(shù)公司提供了發(fā)展契機(jī)。業(yè)內(nèi)人士表示，這些技術(shù)公司的創(chuàng)始者們，通常是習(xí)慣以信息化方式解決問(wèn)題的AI專家。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)里，他們搭建的搜索引擎日數(shù)據(jù)處理量在ZB（1ZB是10萬(wàn)億億字節(jié)）級(jí)別，而金融領(lǐng)域只到PB級(jí)別（1PB是1000萬(wàn)億字節(jié)）。也就是說(shuō)，這些技術(shù)公司對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘、用戶分析等早已駕輕就熟。

那么，在AI時(shí)代，銀行等金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是什么？在專家看來(lái)，關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)“AI as a service”——AI即服務(wù)。這意味著，致力于向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的金融企業(yè)，可以將AI視為一種服務(wù)能力。而要獲得這種能力，不僅要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，還要建立統(tǒng)一的算法中臺(tái)（用來(lái)構(gòu)建大規(guī)模智能服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施），從而將其應(yīng)用于不同的垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

需要看到的是，當(dāng)下部分向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，已經(jīng)具有打通數(shù)據(jù)構(gòu)建統(tǒng)一平臺(tái)的意識(shí)，但對(duì)建立統(tǒng)一的AI算法中臺(tái)重視不足，出現(xiàn)了一個(gè)企業(yè)不同部門同時(shí)造輪子（算法）的情況。這樣導(dǎo)致的結(jié)果必然是難以建立統(tǒng)一的AI平臺(tái)，抑制了技術(shù)進(jìn)步能夠帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響力，并造成資源浪費(fèi)。

“‘AI即服務(wù)’戰(zhàn)略在具體落地時(shí)，需要協(xié)作型組織關(guān)系和復(fù)合型人才，建立全生命周期數(shù)據(jù)管理和新型開(kāi)放式數(shù)據(jù)生態(tài)，從而提供有效的AI平臺(tái)支撐。”朱明杰表示，這意味著AI時(shí)代企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，人人都是AI產(chǎn)品經(jīng)理，需要了解產(chǎn)品，了解AI的邊界，同時(shí)還要具有相關(guān)場(chǎng)景領(lǐng)域的知識(shí)。