金融领域中的人工智能应用案例

2023-07-05 理论教育版权反馈

【摘要】：人工智能不仅在国外风生水起，在国内的发展也是如鱼得水。中国人工智能的快速发展，同样影响着中国金融业的发展。下面我们来分析三个国内金融领域运用人工智能的案例。蚂蚁金服“人工智能+金融”有着非常丰富的应用场景，如图7-5所示。

人工智能不仅在国外风生水起，在国内的发展也是如鱼得水。随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段，2014－2016年的增速均在37%以上，其发展增速喜人。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇。据前瞻产业研究院预计，到2022年，我国人工智能产业规模将达到680亿元。

中国人工智能的快速发展，同样影响着中国金融业的发展。伴随着基于大数据的机器学习算法的发展以及语音识别、人脸识别、自然语言处理技术的日趋成熟，一些金融机构如银行也开始引入人工智能，2016年我国银行业金融机构离柜交易金额超过1500万亿元，平均离柜率达到84.3%。下面我们来分析三个国内金融领域运用人工智能的案例。

（一）蚂蚁金服金融智能平台

蚂蚁金服拥有人工智能技术应用的丰富场景和海量数据。支付、保险、财富、风控、微贷，这些由蚂蚁金服提供的金融服务背后蕴藏着深厚的人工智能技术实力。蚂蚁金服构建了一个金融智能平台，从底层的图像理解、语音识别能力，在此之上发展了自然语言处理（NLP）的能力，然后基于这些技术诉求进行机器学习、深度学习，分析时间序列，如预测余额宝的利率变化等。在最顶层，技术团队发展出推理和决策的能力，使其能够帮助用户和金融合作伙伴做出明智的决策。平台囊括了一系列的人工智能技术，包括强化学习、无监督学习、图推理、共享学习等。这些技术的选择始终需要满足金融领域的实时对抗性、大规模以及安全加密性。蚂蚁金服2017年两个关键词是“开放”和“人工智能”，即希望使用先进的人工智能技术驱动业务，同时蚂蚁金服作为科技公司，遵循“技术成熟一个，就开放一个”的原则，蚂蚁金服强大的技术能力将会开放赋能给合作伙伴及金融机构，让他们能在各自的专业领域进一步发挥所长。

蚂蚁金服“人工智能+金融”有着非常丰富的应用场景，如图7-5所示。在财富领域，蚂蚁金服可以利用人工智能技术做理财产品的精准推荐、智能投资顾问；在芝麻信用板块，人工智能技术可以利用用户画像做精准评估。

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图7-5　蚂蚁金服的智能金融场景

1.使用机器学习技术建立安全风控系统

在安全风控场景中，会涉及用户、终端设备、商家等多个实体，他们之间通过资金流动形成互联。传统的风控技术依赖于建立好的诸多规则和模型。过去10年来，蚂蚁金服使用机器学习技术建立起了强大的风控系统，并希望能在此基础上进一步升级风控系统。

2.运用人机对话提高智能客服效果

智能助理和机器人是人工智能领域最热门的话题之一，其中“人机对话”是关键。如果你现在打开支付宝中的“智能客服”页面，你就可以与支付宝人工智能客服进行互动，感受人工智能客服的有问必答。此外，蚂蚁财富的社区机器人是蚂蚁金服智能对话机器人的又一案例，用户直接输入问题或者参与讨论，都可以得到她的回答，她甚至还提供舆情分析等强大功能。

3.采用强化学习技术提升花呗智能签约率

对于许多商家来说，如何发放优惠券、通过什么渠道发放、发给谁（事件+人群+渠道）能取得最大收益，这些都是非常有价值的商业问题。针对这些问题，蚂蚁金服采用了深度强化技术，整个框架设计上采用了流式强化学习框架，所以能够实现实时更新，整个算法能够在框架上迭代。此技术最终实现了推荐卡片点击率171%的增长，最终签约率也实现了可喜的149%的增长。

4.利用图像技术解决车辆定损效率

定损宝是一个利用图像技术的车辆定损产品。简单来说，当车主在行驶过程中不幸发生了一次小车祸，自己的爱车损伤后需要保险公司定损赔偿。他不再需要耗费精力走联系定损员等烦琐流程，而仅需要将车辆损伤部位拍张照片上传至定损宝，定损宝就可以根据图片对车辆损坏程度定损。这一技术极大地节约了车险公司高昂的定损员培训等其他人力的支出。从图像的噪声去除、类目识别，到目标检测、原因判断，再到程度判断（损坏程度）、目标跟踪，之后对目标进行分割、多图融合，最终生成决策并进行验证，整个链路都依托于深度学习技术。目前，全国每年车险案件达4500 万起，其中60%都为纯外观损伤案件。定损宝能够将案件的平均处理成本降低至150元，同时可减少50%的作业量，更可以解决偏远地区定损员人力不足的问题。

（二）平安科技人工智能实验室

2017年5月10日，平安集团旗下平安科技人工智能实验室取得里程碑式的成果：根据国际权威人脸识别公开测试集LFW（Labeled Facesinthe Wild）公布的测试结果，平安科技人脸识别技术以99.8%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外众多知名公司，位居世界第一。该精度为LFW所公布的最佳成绩，也是平安科技在学术界取得的首项世界第一的纪录。平安集团人脸识别技术金融类应用场景包含信贷审批、信用卡批量比对、银行业务身份核实、互联网账户开户、账户登录、投保核保等。众多知名金融企业也采用平安科技人脸识别技术，包括但不限于深圳社保钱包、平安普惠、平安银行、平安信用卡、平安产险、平安养老险、平安证券、嘉兴银行等，累计稳定使用次数达到亿级别。

现在的平安已成为金融行业科技实践的领跑者，深度学习团队用人工智能技术深植金融各个环节，源源不断地为平安输送着新鲜的“血液”，在智能定损、生物特征识别、智能机器人等方面成果显著。

1.智能定损

平安科技在2017年9月发布了基于智能定损技术的“智能闪赔”产品，200层的多维度深度残差网络解析图片信息，每年五亿级车险图像识别，98%的准确率自主识别车辆受损部位及其损伤程度，所有这些使得车险定损速度急速提升4000倍，取代原来烦琐的理赔环节，现在仅需环车拍摄并上传照片便可即刻获得理赔。平安产险在全国范围内上线使用该产品，这也是图片定损技术在业内第一次落地于场景并被使用。

2.平安声纹

平安声纹是平安科技自主研发的生物特征识别引擎，建立亿级声纹库，识别率已达到99%。平安声纹识别是利用双声道分离技术提取客户的有效语音，对语音特征进行比对后，通过声纹相似性来判断说话客户的身份。声纹技术支持远程识别，助力简化核身流程，有效拦截欺诈风险。声纹识别技术以“平安声纹登录”“平安声纹黑名单”“平安电话中心”的形式在平安集团内外20多个金融应用场景落地，并正准备为教育部门提供用声纹核身的方式防止替考、骗考现象。

3.平安票证通

传统纸质票据处理、存档和电子化问题在金融保险公司亟待解决，平安科技首创应用OCR电子光学识别加众包的方式，使得99.9%的智能电子存档成为现实。精准的票证图像角度矫正，专业票据文字与打印文字分离技术，尖端的票证自动模范分析和生成技术，以及创新的泛化模型，使得平安的OCR识别速度高达0.3s/张，识别准确率超过98%。与人工众包复检修正相结合，形成完整的电子化存档解决方案，多家专业公司已受惠于平安票证通的助力。

4.平安智慧城市

全国各地，例如深圳市政府计划斥资数千亿元打造智慧型城市，而平安保险公司正利用自身几十年的技术积累帮助全国建设智慧城市。平安保险公司首创了“人工智能+保险”形式的智慧城市计划，让保险保障城市的安全成为一种新的商业模式。另外，依靠像素级语义分割、高精度目标监测与追踪的平安智慧监测系统已在智能机场中落地。为机场减少了90%的误报出镜率，节省了大量的人力与财力，更是保障了机场的全面安全。

5.智能客服

基于金融领域业务场景的积累，平安利用深度人工智能技术已能解决特定场景下的复杂问题。深度学习团队的智能文字机器人结合物理机器人成为全渠道智能客服，95%的业务问答准确率，为平安集团减少了30%的人力成本，客户等待时间也大幅度减少53%，为企业节省了大量运营成本的同时，显著提升了客户的服务体验。

（三）银行网点的“场景革命”

科技的价值不在于它有多么先进，如果被束之高阁，便没有价值。产品的落地，实际上不只是产生价值，它更可以影响一个行业的发展，甚至可以改变大众的生活方式，这便是“场景革命”。人脸识别，作为人工智能中最先落地产业的技术之一，正在引领金融行业“场景革命”，主要表现在以下几个方面。

1.取款

目前，银行ATM机刷脸取款已经上线。刷脸取款依托人脸识别技术，客户在ATM终端设备上选择刷脸识别，系统将会对用户进行人脸识别检测，然后输入身份证号。识别通过后用户选择名下的银行卡进行交易取款，最终输入密码取现。无须携带银行卡，这种更便捷的取款方式，将在未来为客户摆脱各种卡的束缚，减轻钱包负荷。为了将便捷带给更多客户，发展普惠金融，刷脸取款将普及千家万户。

2.远程开户

除企业集中办理员工工资卡，银行开户几乎全部需要本人到银行办理开户手续。银行网点压力大、人力成本高、用户体验度不佳。银行App装载云从科技人脸识别系统，将降低银行网点办理远程开户的运营成本，让用户开户更便捷、更轻松。

3.购物、支付

中国建设银行是国内首个应用刷脸支付技术的银行。“刷脸支付”通过刷脸小额支付，解决了学生群体中小额频繁交易各种不便利的痛点。学生们可以不携带任何财物，通过IBIS集成生物识别平台识别身体上的生物特征，就能进行小额支付，降低财物遗失被盗的风险，也使得在校园内的运动、出行更轻松。

4.信用卡

中国交通银行太平洋信用卡中心通过集成人脸、指纹以及虹膜等多种生物识别技术的IBIS生物识别管理平台，在增加了信用卡安全性的同时，也提升了用户体验度。

5.精准营销系统

人脸识别的精准营销系统可以在银行大堂中通过人脸识别系统识别重要客户，并调取CRM客户关系管理系统中的客户信息（如曾经购买理财产品的记录以及人脸图片、省份、城市、性别、年龄、银行卡等信息），将该信息反馈给客户经理。该系统识别方便快捷、用户行为偏好分析清晰，可以帮助银行客户经理快速锁定潜在客户。

6.发放贷款

发放贷款是银行的主要收入来源之一。一般放贷都需要到银行办理相关手续，而人脸识别系统将跳过这一步骤，给贷款人更好的服务体验。

7.营业网点/自助银行人员布控、排查

当系统检测到有异常人员出现，或有短时间频繁出现的人员（疑似踩点），该系统可以进行可疑人员排查并通知安保，增强案件防控能力。