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認(rèn)知智能賦能金融,人工智能產(chǎn)業(yè)化前景可期

倩倩 ? 來源:億歐網(wǎng) ? 2020-03-14 15:00 ? 次閱讀
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隨著金融科技廣泛應(yīng)用于金融行業(yè),創(chuàng)新性金融服務(wù)模式不斷涌現(xiàn),金融業(yè)態(tài)也在發(fā)生深刻變革,新興業(yè)態(tài)在為行業(yè)帶來新變量的同時(shí),也產(chǎn)生了新的風(fēng)險(xiǎn)場景和風(fēng)險(xiǎn)特征,傳統(tǒng)合規(guī)管理與風(fēng)險(xiǎn)防范的手段越來越難以滿足監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)的要求,以科技來監(jiān)管金融科技的趨勢越來越明顯,監(jiān)管科技也隨之受到市場廣泛關(guān)注。據(jù)FinTech Global統(tǒng)計(jì),2019年全球有317筆監(jiān)管科技投資交易,融資規(guī)模達(dá)85億美元,同比增長89%。

一覽群智副總裁、金融行業(yè)合伙人馮海濤向億歐介紹,當(dāng)前受監(jiān)管端和合規(guī)端雙重應(yīng)用需求驅(qū)動,監(jiān)管科技顯現(xiàn)出巨大的商業(yè)潛力,市場機(jī)會窗口正加速到來。

監(jiān)管與合規(guī)需求雙向驅(qū)動,監(jiān)管科技迎來快速上升期

從合規(guī)端來看,金融機(jī)構(gòu)由于風(fēng)控合規(guī)能力滯后帶來的財(cái)務(wù)損失、聲譽(yù)損失、業(yè)務(wù)損失日益暴露,合規(guī)能力建設(shè)迫在眉睫。數(shù)據(jù)顯示,2018年全年,銀保監(jiān)會機(jī)關(guān)、原銀監(jiān)局及原銀監(jiān)分局,對銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)和從業(yè)人員共開出了超過3800張罰單。 同時(shí),懲罰的力度越來越大,罰單金額從百萬級別已經(jīng)開始上升至千萬級別。除了業(yè)務(wù)不合規(guī)導(dǎo)致的直接損失外,金融機(jī)構(gòu)風(fēng)控合規(guī)能力不足產(chǎn)生的間接損失無法估量。現(xiàn)實(shí)操作中,風(fēng)控合規(guī)部門因?yàn)殡y以判斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)中的金融風(fēng)險(xiǎn)而對業(yè)務(wù)部門的新探索采取保守態(tài)度,金融機(jī)構(gòu)很可能因此錯過許多創(chuàng)新機(jī)會。

此外,在金融監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下,監(jiān)管部門對于金融機(jī)構(gòu)合規(guī)的要求已經(jīng)從要求過程合規(guī)向注重結(jié)果有效轉(zhuǎn)變。金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)主要依靠人力的,以專家規(guī)則為基礎(chǔ)的方式很難滿足監(jiān)管要求,于是開始轉(zhuǎn)變思路,探索運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)主動進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識別與控制,降低合規(guī)成本,增強(qiáng)合規(guī)能力。

在監(jiān)管端,監(jiān)管部門正在轉(zhuǎn)變以往抓大放小、等待抽查風(fēng)險(xiǎn)事件的監(jiān)管理念。金融科技模式創(chuàng)新層出不窮,監(jiān)管機(jī)構(gòu)逐漸意識到以傳統(tǒng)大型金融機(jī)構(gòu)為“抓手”的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系可能導(dǎo)致監(jiān)管滯后和監(jiān)管真空,開始與被監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行主動互動,傾聽金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)創(chuàng)新時(shí)的問題。“我們現(xiàn)在非常高興地看到,很多監(jiān)管部門開始愿意嘗試一些更創(chuàng)新的方式,比如說運(yùn)用人工智能的手段進(jìn)行監(jiān)管,從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)和防范各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、漏洞。”馮海濤表示。

從解放人力到驅(qū)動業(yè)務(wù),監(jiān)管科技價(jià)值凸顯

監(jiān)管科技應(yīng)用涉及大量的金融數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和業(yè)務(wù)規(guī)則,具有鮮明的數(shù)據(jù)驅(qū)動特征,因此,提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量是監(jiān)管科技應(yīng)用推廣的前提和基礎(chǔ)。

馮海濤坦言,當(dāng)前監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)處理金融數(shù)據(jù)都面臨著一些難點(diǎn)。首先,數(shù)據(jù)多源分散。對于金融機(jī)構(gòu)來講,分支機(jī)構(gòu)和總行、不同部門之間的數(shù)據(jù)孤島;對于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來講,不同監(jiān)管對象的數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象普遍存在;其次,數(shù)據(jù)量級很大。金融機(jī)構(gòu)需要形成幾十上百張的報(bào)表,涉及的數(shù)據(jù)量非常大,監(jiān)管部門雖然拿到的是金融機(jī)構(gòu)整合過的數(shù)據(jù),但是所有被監(jiān)管機(jī)構(gòu)報(bào)送的數(shù)據(jù)匯總起來量依然很大;此外,多源數(shù)據(jù)時(shí)常存在不一致的現(xiàn)象,金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性壓力也很大。

但相對于其他行業(yè),金融行業(yè)的數(shù)據(jù)治理已經(jīng)處于比較領(lǐng)先的狀態(tài)。馮海濤介紹,在銀行開展信息化建設(shè)的階段,銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從分散走向了集中,數(shù)據(jù)治理工程持續(xù)到現(xiàn)在,金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)已經(jīng)相對規(guī)范,這為當(dāng)下大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),同時(shí)也是一覽群智選擇將人工智能應(yīng)用到金融監(jiān)管科技上的重要考慮因素。

馮海濤將監(jiān)管科技的應(yīng)用分為三個(gè)層次:

第一層是監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)為了提高監(jiān)管效率、降低合規(guī)的人力及基礎(chǔ)設(shè)施投入成本,將NLP、知識圖譜等認(rèn)知智能技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)管和合規(guī)工作中部分重復(fù)性的勞動上,希望解放人力來做主動性更強(qiáng)、更具挑戰(zhàn)的任務(wù);

第二層是監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)變監(jiān)管和經(jīng)營理念,尋求利用監(jiān)管科技實(shí)現(xiàn)主動的風(fēng)險(xiǎn)識別和控制;

第三層是以監(jiān)管科技來真正驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展,這是更高級別的技術(shù)應(yīng)用。

以一覽群智向金融機(jī)構(gòu)推出的營銷型風(fēng)控解決方案為例,風(fēng)控合規(guī)部門可以運(yùn)用該方案對存量客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別,然后針對不同客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好給業(yè)務(wù)部門營銷提出建議,從而提升營銷的針對性和有效性。“當(dāng)風(fēng)控合規(guī)部門能夠?qū)I(yè)務(wù)部門發(fā)揮積極作用的時(shí)候,業(yè)務(wù)部門反過來會重新認(rèn)識他們的價(jià)值。”

認(rèn)知智能賦能金融,人工智能產(chǎn)業(yè)化前景可期

據(jù)介紹,一覽群智專注于人工智能大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用,在金融行業(yè)提供Elens新一代智能反洗錢、智能審單、 智能風(fēng)控與授信系統(tǒng)、智能運(yùn)營等端到端的應(yīng)用產(chǎn)品和解決方案。

具體來講,Elens新一代智能反洗錢系統(tǒng)應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)反洗錢合規(guī)業(yè)務(wù)場景,可以幫助金融機(jī)構(gòu)更精準(zhǔn)的進(jìn)行可疑交易監(jiān)測和甄別、客戶身份識別,進(jìn)而整體提升金融機(jī)構(gòu)反洗錢合規(guī)業(yè)務(wù)效率、降低合規(guī)成本。

在產(chǎn)品體系上,包含制裁名單系統(tǒng)、智能KYC、智能反洗錢可疑交易監(jiān)測、可視化可疑案例甄別平臺。具體到業(yè)務(wù)流程上,一覽群智將公開發(fā)布的制裁名單與合作伙伴的數(shù)據(jù)相結(jié)合,利用機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)研發(fā)了反洗錢制裁名單系統(tǒng),以人工智能的方式進(jìn)行制裁名單的管理,篩查準(zhǔn)確率比基于規(guī)則的篩查系統(tǒng)高出 60%左右;在可疑交易監(jiān)測階段,通過認(rèn)知智能訓(xùn)練的模型系統(tǒng)準(zhǔn)確性更高,可將系統(tǒng)報(bào)送的預(yù)警量降低60%~70%;對于可疑案例,系統(tǒng)可以通過交互式可視化的方式直觀呈現(xiàn)關(guān)系圖,自動推薦可能涉及的類罪,并根據(jù)監(jiān)管要求自動生成大額和可疑交易報(bào)告。

馮海濤介紹,傳統(tǒng)反洗錢需要三個(gè)人三天完成的工作量,合規(guī)部門在Elens新一代智能反洗錢系統(tǒng)的幫助下,可能只需要一個(gè)人一個(gè)小時(shí)就可以完成,大大提升了效率。

智能審單專家系統(tǒng)可應(yīng)用于國際結(jié)算、外匯、保險(xiǎn)、投行等具體業(yè)務(wù)場景中,幫助金融機(jī)構(gòu)解構(gòu)專業(yè)知識,解放專家勞動力。

以國際結(jié)算業(yè)務(wù)為例,近年來,各商業(yè)銀行都在大力發(fā)展中間業(yè)務(wù),國際結(jié)算業(yè)務(wù)成為中間業(yè)務(wù)的一個(gè)重要利潤來源。但由于國際結(jié)算審單過程復(fù)雜,對審單人員專業(yè)素質(zhì)要求甚高,各家銀行及其各家分支機(jī)構(gòu)在拓展國際結(jié)算服務(wù)領(lǐng)域的同時(shí),不得不配套自有的專業(yè)審單人才團(tuán)隊(duì),但審單業(yè)務(wù)本身的重復(fù)性又使得高專業(yè)素質(zhì)人才的流動性較大,由此產(chǎn)生的人力成本很高。

Elens智能審單專家系統(tǒng)利用OCR技術(shù)將發(fā)票信息電子化,通過NLP技術(shù)將發(fā)票中的貨物清單、開票日期等要素提取出來,并通過知識圖譜沉淀業(yè)務(wù)專家的知識,自動判斷各審核點(diǎn)是否通過,自動或輔助審單人員決策。

“智能審單專家系統(tǒng)把重復(fù)的枯燥的工作交給人工智能去做了,審單人員可以去做更專業(yè)的事情。有些人工智能判斷不了,仍然需要審單人員的應(yīng)變能力,某種意義上,人工智能并非替代人,而是把人變成了超人。”馮海濤說道。

智能風(fēng)控與自動授信系統(tǒng)主要應(yīng)用于小微企業(yè)信貸審批及授信業(yè)務(wù)場景,可以幫助金融機(jī)構(gòu)快速構(gòu)建信貸領(lǐng)域核心風(fēng)控與授信能力。

目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出眾多為消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)提供風(fēng)控支持的金融科技公司,馮海濤介紹一覽群智的差別優(yōu)勢在于對銀行小微企業(yè)風(fēng)控、反欺詐的深刻理解。同時(shí)她也表示,銀行本身是經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)構(gòu),智能風(fēng)控除了應(yīng)用于信貸業(yè)務(wù)之外,還可以應(yīng)用于銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理的方方面面,廣義的智能風(fēng)控仍是一片值得深入挖掘藍(lán)海。

當(dāng)前AI已經(jīng)進(jìn)入廣泛商業(yè)化落地探索階段,市場上以人工智能底層技術(shù)為基礎(chǔ),為醫(yī)療、金融、零售、出行、教育等垂直行業(yè)提供解決方案的公司不在少數(shù)。馮海濤認(rèn)為,一覽群智的差異化優(yōu)勢在于以認(rèn)知智能為技術(shù)立足點(diǎn),對垂直行業(yè)具有深刻的理解,以金融行業(yè)為例,公司擁有金融行業(yè)的專家團(tuán)隊(duì),能夠提供端到端的應(yīng)用軟件產(chǎn)品和解決方案,最終希望讓人工智能成為生產(chǎn)力,實(shí)現(xiàn)人工智能的產(chǎn)業(yè)化。具體到金融監(jiān)管科技領(lǐng)域,人工智能技術(shù)會越來越多的被監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)所接受,監(jiān)管科技未來將朝著智能化、動態(tài)化、人機(jī)協(xié)同、多方互動的方向發(fā)展,監(jiān)管科技將迎來風(fēng)口。

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