浅谈人工智能在银行领域的应用及未来发展趋势
一．人工智能的发展历史
人工智能诞生于上世纪40~50年代，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。
1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，会上麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，被认为是人工智能诞生的标志。人工智能在上世纪20世纪50～70年代迎来黄金时代，在1966年~1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出机器人Shakey，这是首台采用人工智能的移动机器人，1966年美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA。
ELIZA的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。但20世纪70年代初，人工智能遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。在1980年后，人工智能来到繁荣期，1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。
2013年，深度学习算法被广泛运用在产品开发中，Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台；百度创立了深度学习研究院等。2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，人机大战第五场经过长达5个小时的搏杀，以李世石认输结束。这一次的人机对弈让人工智能正式被世人所熟知，整个人工智能市场也像是被引燃了导火线，开始了新一轮爆发。
二．人工智能在银行领域的应用
银行的运行模式决定它非常适合采用人工智能来取代人工，目前为止，银行使用人工智能的产品已经非常普遍了，例如智能客服，智能外呼，智能营销，智能风控，智能运营等。目前工商银行提出“e-ICBC3.0智慧银行”、建设银行提出“5G智慧银行”、平安银行提出三大阶段打造“AIBank”，由此可见人工智能对银行科技战略的深刻影响。
从应用上看，人工智能在银行主要应用集中在如下方面：
1.智能外呼催收：人工智能催收，主要融合了智能语音、智能分案引擎、催收知识图谱的全新贷后资产处置全流程管理平台，致力于为催收机构提供一站式技术与业务解决方案。依据银行催收的业务场景，结合众多银行金融机构的不良资产处置实战经验，采取事前需求沟通、事后专属优化，确保系统和业务的稳定高效对接，实现人工智能技术真正赋能不良资产处置机构业务。
在智能催收后台中，语音质检为合规催收保驾护航，智能话术、录音识别、行为健康等方式保证合规做作业；通过采用人工智能技术筛选标记，加速坐席开案效率；整合贷前申请数据、贷后催收数据、外部接入数据等，形成闭环的数据更新体系；智能分案引擎对案件处置整体过程提速，坐席辅助引擎实时为案件处理提供话术和合规性的作业指导，同时批量核验，底层通讯平台保证有效的语音沟通和短信触达。在疫情期间，利用人工智能催收，可以远程进行无接触的催收工作，通过智能外呼进行批量电话催收，及时将还款计划传达给欠款人，而且可依据企业M1，M2的情况，指导制定合理的解决方案，帮助企业提升催款还款效率。
2.智能营销与投顾：根据马科维茨的现代资产组合理论（MTP），结合个人客户的风险偏好和理财目标，利用人工智能算法和互联网技术为客户提供资产管理和在线投资建议服务，实现个人客户的批量投资顾问服务。运用人工智能，采用多层神经网络，实时采集所有重要的经济数据指标，智能营销投顾系统不断进行学习。它采用合适的资产分散投资策略，可实现大批量的不同个体定制化投顾方案，以不追求短期的涨跌回报，而期望长期的稳健回报为目标，进一步深刻践行银行长期服务客户的理念。通过智能营销投顾解决方案，把财富管理这个服务门槛降到一个普通的家庭人群来使用。
3.RPA银行机器人：RPA即机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation），通过软件机器人自动处理大量重复性、基于规则的工作流程任务。通俗来讲，RPA就是通过模拟人对计算机的操作，只要是人可以在计算机上通过操作鼠标和键盘来实现的，RPA都可以实现。作为信息化程度最高的行业之一，银行内部完成了成百上千套信息系统的建设，导致了大量系统与系统，数据与数据之间是割裂的，许多‘衔接性’的工作流程需要有员工操作完成。这些高流量、重复的、容易产生风险和失误的场景是RPA的应用首选，它们分布在银行里各个业务条线的前、中后台。
（1）企业征信查询机器人：在企业或个人授信审批过程中，客户经理需要登录法院、工商、税务、裁判文书等20多个企业/个人征信相关系统网站，汇总查询结果信息。同时，客户经理还要按照合规要求截图保存。企业征信查询系统实现对企业相关信息的一键查询。机器人自动登录外部征信系统或者网站，获取、汇总并截图保存查询结果信息。不仅提升了工作效率，还保障了征信数据的完整性。
（2）财务报表机器人：分支机构客户经理需要将大量的财务报表上的数百项信息手动录入至相应的企业金融系统，并将财务信息填写至相应的企业金融系统，并将财务信息填写至尽职调查报告。同时，这些财务报表的会计科目数值大，再加上报表的会计科目也不规范，例如有些企业资产负债表中提供的科目是“实收资本”，有些企业是“实收股本”，这类同义词也需要由专业财务资质经验的业务老师做后续判断。财务报表数量多，会计科目数值大，报表不规范，导致财务报表采集过程费时费力，且容易出错。
在这种场景下，采用RPA+OCR+自然语言处理的解决方案，首先通过OCR技术将财务报表扫描件转化成电子文件，再使用自然语言处理技术识别同义词，最后再用RPA实现信息的自动化采集和尽职2调查报告财务分析的自动生成。在机器人的帮助下，财务报表采集和分析的时间从几个小时降低到10分钟以内，效率显著提升。
（3）智慧贷后审判机器人：当授信申请通过审批后，银行就会出具审批意见书。授信部门贷后管理人员需要从长篇幅的审批意见书中提取出需要执行与关注的内容，并下发给支行及支行的客户经理执行。客户经理需要关注企业贷款的资金流向、经营情况，如果是外贸项目还要关注汇率的变动情况等。审批意见书篇幅比较长，不同人员在阅读理解时对要点理解上可能不一致，这会让后面的执行和落地存在一定的挑战和困难。
针对这一痛点，提供了智慧贷后审批机器人解决方案。首先用自然语言处理技术实现审批意见书的关键要素的提取，同时将提取的要素按照高级、中级、低级进行分类，然后再下发给客户经理执行，最后贷后管理人员做执行情况的跟进。在智能RPA的帮助下，大幅度提升了经营机构的贷后管理水平，更好地满足了监管机构的合规要求。
4.智能客服：客服系统是为客户服务的窗口，智能客户整合全部对外的客服服务通道，提供多模式融合（包括电视、网页在线、微信、短信及App等）的在线智能客服；对内实现语音分析，客服助理等商业智能运用。为坐席提供一种辅助手段，帮助坐席快速解决客户问题。客服助理通过实时语音识别，实时语义理解，掌握客户需求，自动推送客户特征，知识库等内容，借助微信公众号等平台，推出语音问答系统，打造个人金融助理形象。
通过电话客服渠道、网上客服、APP、短信、微信以及智能机器人终端与客服进行语音或文本的互动交流，理解客服业务需求，语音回复客户提出的业务咨询，并能根据客服语音导航至指定业务模块。对传统按键式菜单进行改造，用户使用自然语音与系统交互，实现菜单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营成本。电话客户不再受限于菜单，可开展全业务的语音导航播报服务。
5.智能风控：智能风控是一个基于人工智能技术的综合性系统工程，充分利用各种数据，借助如机器学习、深度学习和大数据技术，与风控业务逻辑、流程的有机结合，结合银行信贷业务中的交易欺诈、网贷申请欺诈、信贷全生命周期风险管理、客户价值分析、预期客户管理等场景的痛点及问题，最终形成一套完整的风控系统。
传统银行的业务一般是基于线下模式来开展的，缺少线上业务运营的经验，相应的风险控制经验和能力不足。而各类金融科技企业通过新兴技术—如人工智能、大数据、云计算—对多维度客户数据的处理，理解和预测不同客户的行为和需求，为他们提供个性化的服务。对于银行业而言，金融科技企业在产品与服务创新、运营效率与客户体验方面的优势明显，银行与金融科技企业的合作成为发展趋势。近年来，智能风控逐渐成为金融领域，尤其是银行业的应用热点，它提供一种贯穿事前预警与反欺诈、事中监控和事后分析全业务流程的风控手段。
三．未来的发展模式
人工智能的发展将推进银行改革，逐渐颠覆传统的业务流程、客户接触交互的方式、以及产品开发和企业运营决策的手段，利用人工智能构建新的竞争优势，除了自身的积累和技术进步，还需要积极与外部企业探索新的商业模式，加强与互联网公司合作，通过掌握细分市场数据，以场景应用为入口，在积累海量数据的同时抓住用户，逐步成为行业的主导者和引领者，建立由银行主导、高校研发或金融科技公司合作的一体化的发展模式，将高校或金融科技公司在人工智能方面的科研成果与具体业务相结合，将技术转化为真正的商业价值。
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人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势