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文丨孙虎的书房
编辑丨孙虎的书房
可以将应用在金融领域的人工智能技术划分几个层级。
基础层，是指可以提供底层基础软硬件和计算能力的层级。
人工智能算法框架、智能硬件、系统软件主要为支撑人工智能算法训练、推理和应用。
利用基础层提供的资源，针对金融场景中应用层的需求开发系列通用技术，为解决金融实际场景中的问题提供了完备的技术手段，它们从感知、认知和过程自动化方面提供全面的技术能力。
应用层，融合技术与业务需求而产生的行业场景。
应用层，通常来说，主要针对业务场景提供不同的智能解决方案，这是多种通用层技术的集合。
人工智能通过层级的技术赋能，对金融业产生深刻的影响。
一、基础层：
提供底层资源，支撑业务高效落地基础层为算法提供了基础的计算能力、工具和系统。
二、通用层：
解决业务痛点，创造核心应用价值。
（一）生物特征识别
生物特征识别技术，通过摄像头捕捉，特征提取，再对特征进行分类，完成匹配。
随着现代金融业务的在线化发展，越来越多的业务场景需要对客户进行远程的身份核实和认证，生物识别技术也因此在金融领域遍地开花。
（二）计算机视觉
计算机视觉技术是指运用设备捕捉观测对象产生的图像或者是视频中产生的信息，通过以计算机能够理解的方式进行分析和处理，从而使得计算机能够识别目标的过程。
（三）知识图谱
知识图谱一般是用来描述信息资源和资源载体之间的关系的技术，两者的关系一般包括挖掘、分析、构建和显示等。
在金融应用场景中，高度关联的有知识图谱技术、NLP和大数据分析。
针对券商、银行等金融机构原有的使用习惯，数库科技可以有效整合金融机构内外部信息，一方面可以实现金融机构数据的有序积累与知识沉淀，另一方面可以通过全景图谱打破信息孤岛，串联孤立数据提升数据分析价值，不断延展产业链数据的兼容性和关联性。
目前，SAM产业链包括100多万个细分产业节点、1万多个可连接数据的标准化产品节点、10多。
万组上下游产业关系，帮助金融机构建立智能产业数据的跟踪能力，并进一步帮助金融机构实现智能投资和研究、智能风控和智能营销等场景。
（四）自然语言处理
自然语言处理技术是指运用计算机处理、分析人类的自然语言，能将各种形式的信息，比如文本信息，通过自然语言处理和知识图谱，大大提高了数据获取能力，数据清洗能力，数据深度加工能力。
（五）智能语音
智能语音技术实现了人机语言通信，创造了更智能的客户互动模式，包括语音识别技术（ASR）和语音合成科技（TTS）。
（六）机器人流程自动化RPA
RPA又称为机器人过程自动化robotprocessautomation，是通过编写软件帮助机器人模拟人与计算机之间的交互过程，从而实现工作流自动执行的技术应用。
RPA的核心价值就是实现业务流程的自动化和智能化，在具体应用上只要符合大量重复、规则明确的特征场景，都可以应用RPA技术。
金融业是目前RPA的主要应用领域之一，RPA因为其在重复性工作处理上的高适用性被应用在金融业的多个领域。
在保险行业，RPA则可以完成合同文件报送、风控指标监控、系统清算等基础性工作。
在证券行业，也可以利用RPA实现无人工的自动开闭市、开市期间监控和定时巡检。
（七）其他
随着人工智能技术的不断更新和迭代，培训前模型和虚拟数字人等新兴前沿技术正在逐渐使金融业成为可能。
在金融行业对高频业务场景中，目前主要通过结合NLP技术对文本或音频的关键词提取并进行高精准度情感分析。
在金融领域，虚拟数字人可在虚拟接待，引导业务办理，解答业务问等业务场景发挥作用。
除此之外，知识计算、脑机接口、多模态分析等很多人工智能新的研究领域，随着技术研发和应用能力的不断完善和突破，将在金融的智能化场景应用中不断释放新的价值。
三、应用层：
结合业务需求，衍生智能金融场景。
（一）智能营销
智能营销是指利用人工智能、物联网、计算机和互联网通信等现代科学技术，通过建立客户画像、进行图谱构建，从智能化获客到精准施策达成交易的智能营销新模式。
利用知识图谱和NLP等人工智能技术金融机构可以将自身储存的大量客户信息，不仅可以通过深度数据分析转化为营销资源，还可以根据用户画像实现精准的营销定位并且在此基础上深挖客户潜在需求，大大提高了市场营销的转化率。
与此同时，RPA帮助企业完成营销自动化，解放企业人力资源，助力营销降本增效。
1、个性化金融服务——构建普惠金融的核心
个性化营销是智能金融的重要应用场景。
基于机器学习和知识图谱建立的智能推荐系统，可以根据客户的历史交易信息、员工服务信息和产品信息等内部数据，通过内容推荐算法和协同过滤算法为客户提供个性化的营销服务。
2、GBC联动营销——创新联动，智能化获客手段
银行利用运用知识图谱技术，构建涵盖个人、机构、法人的全网络资金流向知识图谱，快速、精准定位资金漏损点，创新突破联动营销业务模式，提升全链条拓户增存能力。
（二）智能身份识别
声纹识别技术的应用，有效弥补了缺乏人脸识别使用条件的语音交互场景。
声扬科技通过声纹识别技术，帮助金融机构进一步降低骗贷骗保的风险。
这不仅扩大了金融机构的业务覆盖面，也有效地促进了普惠金融的进一步深化。
随着生物识别技术与金融业的进一步融合，已经落地应用的认证技术也在迭代更新，例如部分城商行希望用指静脉识别取代现有的指纹识别技术。
与其他生物识别技术相比，指静脉识别技术由于不可复制、不受外部环境的影响，因此具有更高的安全性。
（三）智能客服
智能客服是利用RPA、NLP、知识图谱、智能语音、机器学习等技术，是一种基于大规模知识处理的技术引擎。
它可以提供基于语义的智能应答服务，帮助企业完成面向客户的知识管理。
智能客服已经成为现代金融机构与客户间沟通交流最高效的模式。
1、智能客服系统——全天候处理专业问答
智能客服系统通过使用逻辑对候选答案进行提取和分析，然后通过NLP实现知识向量的精确表达。
可以大大提高问题的提取和半结构化答案的效率，从而大大提高知识提取和半结构化表达的效率。
智能客服系统有效地解决了传统客服人力占用较大、成本较高、业务高峰期难以有效覆盖、多渠道端口难以有效资源整合等痛点。
在知识图谱技术的加持下，不仅可以使用知识库进行专业问答，还可以通过知识关联形成推理问答。
智能客服系统还可以通过机器学习模型在日常工作中完成训练，使用高维向量建模训练数据使得问题和正确答案的向量表达的得分尽量高，实现自我发展、自我优化。
2、智能电话外呼系统——打造智能化远程服务体系
智能电话外呼系统集成了智能语音、NLP、ASR、TTS和智能网关等技术，可以代替人工完成无差多轮对话，系统使用基于NLP技术的语义分析引擎分解客户需求，并通过匹配知识库中相应的脚本进行响应。
在产品营销、逾期催收、风险预警、信息通知、问卷调查等多个外呼场景中可以快速有效触达用户需求，大幅降低人力成本。
3、智能数字理财专员——构建最智能的财富管理银行
智能数字理财专员以纯线上财富管理业务为切入点，实现客户线上理财业务的全旅程智能化服务，包括售前产品投教、解读，售中产品比较、筛选、推荐以及售后持仓分析等。
（四）智能投顾
智能投资顾问是指通过云计算、大数据、人工智能等多种技术手段，以资产组合理论等论为基础，构建以数据为基础的模型和算法，然后根据投资者的风险偏好、财务状况和收入目标，输入相应变量创造的模型，从而自动的为客户形成投资建议，并可以持续跟踪和动态调整投资组合。
智能投顾与人工服务相比，更加自动化、个性化同时还低费率。
在人工智能技术的加持下，智能投顾建立起了融合投资分析算法和投后自动化管理为一体的模型，只要获取客户的投资偏好就可以帮助客户获得一套定制化的兼顾主、被动投资策略的投资组合，从而实现有效的自动化投资管理。
（五）智能投研
智能投资研究的运作模式基本可分为三个步骤：第一步是数据的获取，通
过爬虫获取实时、动态、多维度的数据；第二步是数据的整理，利用NLP和知识图谱等人工智能技术对原始数据进行清洗、筛选、提取和计算，然后据此构建相应的模型；
第三步是数据的分析，利用对投资业务逻辑和分析逻辑深度学习训练过的模型分析整理后的数据，找出核心因子之间的联系，进而做出预测以支持投资决策。
（六）智能理赔
智能理赔是指保险公司基于机器学习、计算机视觉、知识图谱和智能语音等人工智能技术构建智能保险理赔系统代替传统的劳动密集型作业方式。
实现身份核验、理赔单据识别、欺诈检测、图像定损等服务的RPA自动化管理，建立起事前风险预警、索赔预防，事中欺诈检测、精准定损和事后数字化赔付的机制。
传统保险行业在理赔环节的最大痛点在于理赔效率低和理赔成本高，人工效率的限制致使理赔的认定和赔付速度都无法满足客户的满意度，同时冗长的赔付环节消耗了大量低效率的人工劳动，也增加了保险行业的运营成本。
智能理赔系统在损失发生后通过移动端获取现场图像等数据，然后通过智能算法模型在给出定价的同时完成欺诈检测，最后通过数字化赔付完成全自动化的业务处理。
在这一过程中智能理赔系统中的机器学习通过理赔、风控等自我学习脚本代替了人工操作，它可以节省人力成本同时缩短理赔使时间，从而提高了用户的体验。
（七）智能风控
Smart风控将通过机器学习、知识图谱和计算机视觉等多项人工智能技术，结合大数据和云计算，构建一个全面的智能金融风险防控系统。
它是操作风险、信用风险、合规风险、交叉风险和声誉风险的数字化、自动化和智能化转换。
智能风控的本质是通过数据驱动的风险管理和运营优化实现精益风险管理模式。
因此智能风控的核心在于大数据，风控模型利用NLP技术对金融机构自身积累的数据、第三方合作数据库和爬虫获取的网上公开数据进行语义理解，并通过关联模型打上标签，形成金融风控的知识图谱。
智能风控的出现标志着金融行业风控的动力从传统的以合规风控为代表的监管驱动模式转向以利益驱动模式，降低风控的管理成本，改善客户体验，对冲未知风险。
1、信贷风险防控——全流程提升经营能力
目前，在金融领域，智能风控通过应用OCR客户授权书识别功能，在深化智能识假防假、识别作废发票等场景预警准确率超过手工识别准。
2、反欺诈智能防控——全流程保障交易安全
银行反欺诈实践。
银行通过利用知识图谱开展信贷资金流向自动化监测，防范贷中资金流向房地产等违禁领域，在网银个人转账场景部署交易反欺诈超高维智能模型。
（八）智能合规
智能合规技术是基于认知计算的应用。
它使用机器可读规则，通过数字监管协议帮助使用标准化规则，并通过使用标准化规则集减少释义和解释错误，从而帮助金融机构监管自身业务流程，进行持续性的合规审核和合规评估。
（九）智能运营
智能运营是基于人工智能感知和认知技术，在RPA技术的加持下，通过集中管理相似业务流程，提高业务标准化程度，加强资源集约化利用程度，实现平台共享。
获取集约效应并由此降低业务处理的相关运营成本，释放数据资产的内在效能，助力金融机构核心业务场景的智能化升级。
RPA数字员工——提升运营流程自动化处理能力
利用机器人流程自动化等技术，构建RPA数字员工，替代人工完成信息录入、核验、提交等简单重复性操作，促进降本增效、加强风险防控、助力业务拓展，预估每年此项技术可释放上百人年工作量。
参考文献