如何用人工智能武裝銀行

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全球銀行業經過上百年的發展，目前已經成為了主導全球金融的最主要力量。我國作為全球性的金融大國，銀行業的發展自然也是重中之重。

在不同的時間線中，銀行業的每一款服務和産品在特定的時間節點下都有其特定的服務人群。如果這類人群“進化”了，那麼對應的，銀行所提供的服務也要做出相應優化。

主動求變，國内銀行也開始向人工智能技術靠攏。

作為我國金融狀況的晴雨表，銀行業的發展與我國的經濟狀況可以說有很大關系。

長期以來，中國的銀行業在宏觀經濟支撐下得到了良好的發展機遇。尤其在 2010 年左右，伴随着我國幾家大型商業銀行均已完成股份制改革，這代表着我國銀行業實作了由國有獨資銀行向股權結構多元化的公衆持股上市銀行的曆史轉變。

但這一轉變，帶來的不隻是股權結構上的變化，更有因全面擁抱市場、接納更多不同體量的使用者、接收到更多不同種類需求而引發的對于銀行自身的變革。

而這種變革，正是促使了銀行業需要找到一個能力來武裝自己，確定自己不受到損傷的同時還能做到“出手還擊”。而這，正是索信達 AI 實驗室正在努力為各家傳統銀行企業所帶來的東西。

銀行實作“AI武裝”的三要素

要素一：可解釋機器學習，讓人工智能模型知其然更知其是以然

不放心将業務交給機器，這是人工智能技術深化金融領域的重要阻礙。

從幾十年前的科幻電影開始，人們就幻想有一天機器能夠取代人去完成工作。然而到了今天，當技術在一定層面上可以實作的時候，人們卻又對其産生了種種疑慮。

首先是技術層面，由于人是具備思考能力的個體，如果要機器取代人類開展較為複雜的工作，就會對資料的完備性、模型的多樣性以及算法的複雜性都有很高的要求。尤其是在銀行這種關乎國計民生的行業，一旦産生了錯誤，可能會産生很嚴重的後果。

這的确是實際存在的問題，随着銀行業的分析模型越來越多，所用到的算法也越來越複雜。為了追求更高的模型精度，各種內建模型 (如随機森林、XGBoost) 和深層網絡模型 (如 CNN、RNN、LSTM) 成為熱點算法，但由于模型過于複雜，這些算法已經成為無法了解的黑箱，業務上難以應用。這就需要把這種無法了解的“黑箱”，通過一定的技術将其變為具備可解釋能力的方法，這就是可解釋機器學習（Interpretable Machine Learning，縮寫為IML）。

授人以魚不如授人以漁，而這，就是索信達 AI 實驗室所存在的意義之一。

通過在可解釋機器學習領域進行的深入研究，索信達 AI 實驗室不僅能夠實作準确的模型預測，還能給出模型為什麼會得到這樣的預測結果，提升模型的可解釋性；為了實作可解釋機器學習，我們可以通過改良模型架構來增強模型的靈活表征能力以及預測精度，以滿足内在可解釋的需求；也可以通過事後的歸因解析以及可視化方法，在保證複雜模型精度的同時，獲得模型的部分可解釋性。

知其然更要知其是以然。可解釋機器學習的核心思想在于選擇模型時同時考慮模型的預測精度和可解釋性，并盡量找到二者之間的最佳平衡。通過上述的方式，模型可以展示資料中特征的量化影響，有助于業務人員快速了解模型特征，并進行個性化營銷。

要素二：個性化服務，基于可解釋推薦算法的精準推送

要說人工智能技術對營銷領域的最大落地實踐貢獻，精準推薦能力可以說是對全領域影響最大的一個能力。

推薦系統的威力，相信在各家電商平台上應該已經有過體會了，這在銀行的移動端業務中也同樣适用。随着手機銀行業務的不斷增長，合理利用手機銀行中的推薦闆塊以達到推廣理财産品的需求越發急迫。

但是傳統的推薦算法往往為了追求推薦的效果而使用複雜模型（deepFM，FM），但由于複雜模型内部結構不可知，當資料品質不高時 (在推薦系統場景中十分常見，例如點選資料存在大量無偏好誤觸)，推薦算法的實際效果往往不佳。然而因為内部結構的不可知，導緻問題往往難以發覺，進而影響到業務。

作為可解釋機器學習下針對推薦領域的一類技術，可解釋推薦系統與傳統推薦系統相比，其除擁有較高的推薦精度外，在模型内部更是有着極強的可解釋性，這也就解決了上文所提到的因内部結構不可知而導緻的一系列問題。

進而能夠幫助銀行在多産品理财、個性化推薦理财、産品點選預測以及預測未來使用者方向等多方面進行科學決策，幫助業務人員了解模型結果、改善模型精度以及提高使用者對于推薦的信任度。此外還能夠實作【探索交易行為周期 -- 探索顧客地域分布 -- 客戶分群分析 -- 建構可解釋因子分解機模型 -- 預測推薦結果并對模型效應進行解釋】的推薦系統全生命周期管理。

要素三：降低落地門檻，為機器學習落地打造充分有利的環境

當下資料處理與模組化過程都比較複雜，需要銀行内部的科技部門花費大量時間去進行模組化和訓練。但是業務不等人，尤其目前全球化程度不斷加深，24 小時中每分每秒都有業務在産生。對于銀行業來說，模型訓練結果晚一天出來，就等同于額外增加了一天的成本。

但是現實是殘酷的，機器學習相對其它技術而言其準入門檻較高，并且一些資曆豐富、有潛力的開發者都被網際網路頭部企業所集中起來，在業務與人才雙雙不等人的情況下，更是凸顯了當下銀行業對于機器學習能力的迫切需求。

是以，自動化機器學習能力就成為了解決銀行業這一痛點的方案之一。其高度自動化的能力，可以極大提升資料科學家的效率，幫助銀行内部寶貴的人才資源從繁瑣的流程中解放出來，把更多精力投入在核心問題的解決上。進而能夠起到降低企業時間成本、提升生産效率的目的。

索信達 AI 自動化機器學習能力，目前已經可以實作半自動化機器學習，可以滿足自動模型選取與內建、參數自動調優、特定領域下的特征工程等功能，可以助力銀行企業在整個模組化周期中，加速模組化過程，為後期模型結果分析工作留出更多時間。在不需要專業人員來過多涉入的同時，做到了降低 AI 門檻、在銀行内部推廣 AI 能力的目的。

用 AI“武裝”銀行，這一切，都歸功于背後強大的 AI 技術團隊

與我們固有的印象不同，其實作在的銀行業，反而更像是抓住了風口。因為當 AI 在加速落地的過程中，銀行業一定會享受到 AI 所帶來的一系列紅利。而這種紅利，也終将回報給員工以及每一名使用者。

讓資料适得其所，能夠在銀行體系内發揮其最大價值，并以開放資料服務的方式去實作整個系統的運作，這才是 AI 銀行應該具備的特質。

索信達 AI 實驗室懷揣着為各家銀行進行科技賦能的目的，目前在可解釋機器學習、可解釋推薦算法以及自動化機器學習等多方面能力有了突破性進展。旗下更是聚有曹建立、邵平、張磊、董偉等多位在 FinTech 領域具有相當口碑的技術專家，索信達 AI 實驗室正在成為影響國内金融行業發展的一支重要技術力量。

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原文釋出時間：2020-06-09

本文作者：InfoQ

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