“认知计算”为银行业开启新风向

2018-02-27 20:00:00 作者:zhanggl 出处 : 比特网

  在台湾,有一个玉山银行的人工智能ChatBot在投放之初立刻吸引了大家的眼球,这个在社交网络Line上的“随身金融顾问”可以随时以语音或文字的形式,为顾客提供外汇咨询、房贷评估、信用卡推荐等金融咨询服务,聊天式的交互让智能客服有了温度,而更加直观人性化的服务也大大提高了顾客对金融产品的兴趣,加深了客户洞察与联结。

  ——得益于政策扶植和大量资本的注入,中国人工智能市场正风生水起,不仅在互联网中获得大量实践,越来越多的传统行业也开始积极拥抱人工智能,银行更是成为了人工智能的前沿阵地。

  不光是智能服务机器人,中国各银行也开启了在智能客服、智能人脸识别、智能投顾、智能运维、智能风控等多个领域的尝试,人工智能正在成为传统银行业转型升级的关键驱动力。

  这种变化是全生态的,面对银行业的新需求,金融电子化解决方案提供商也在积极求变,以适应“银行+AI”的新趋势。

  当银行遇上AI

  成立于2001年的和美(深圳)信息技术股份有限公司(简称“和美信息”)正是一家人工智能技术的先行者。

  和美信息是国内最早从事自助银行开发和建设的金融自助设备生产商与服务商之一,曾在中国率先推出了存款机、无人银行、自适应性自助银行系统平台和现金循环系统、循环式自助柜员机和多功能自动发卡机等,将自助银行概念、实体和消费习惯全面引入中国,开启了国内自助银行全方位服务业务。如今,和美信息已经为30余家总行、一千多家分行提供解决方案和服务,全面覆盖国内市场。

  近年来,互联网金融、互联网支付手段的兴起给传统银行带来了巨大冲击。互联网支付被誉为中国现代的“新四大发明”之一,切实为生活带来了巨大便利。相比之下,银行App应用体验尚待提升,顾客和银行的并距离没有像互联网支付那么近。

  那么,传统银行将会成为明日黄花?当然不。

  “银行掌握着很大的资产,结果客户感觉不到”,和美信息董事长刘小伟表示,金融系统资产仍旧占据整个社会资产的90%,实际是一片蓝海。相对于当下互联网企业只是占据客户数量及少量资产,银行的资产、客户数量及实体信誉三重优势更为明显,如果未来银行资产的质量能够和客户的感知程度相匹配,银行就重新焕发生机了。

  随着人工智能新趋势的到来,银行也开始了积极转型。在过去的一年中,刘小伟深刻的感受到,金融机构对人工智能的认识和发展的需求确实很迫切。“银行要深入这个时代,就必须在AI方面有所突破;银行要发挥出海量用户及海量资产的潜力,就一定要用适应时代的方法去武装自己,所以现在各大银行对AI需求和认识也非常迫切和深入”,刘小伟说。

  针对“银行+AI”的新趋势,和美信息联手IBM,希望为银行打造核心的人工智能平台。IBM大中华区云计算事业部销售总监冯衍表示,双方的合作主要覆盖了三个方面:“第一,打造银行核心智能平台,构建出不断演化智能产业链;第二,提升用户体验,包括整个的用户交互层面,如何保有客户,如何提高用户满意度等;第三,响应国家号召,以创新驱动金融机构业务发展。”

  “认知计算”大显身手

  具体来看,双方将在智能服务机器人、智能客服、智能投顾、智能运维、智能风控、智能流程等方面展开合作,帮助银行解决产品规划、后代产品迭代和客户认知的问题。

  智能服务机器人:能够实现全自然语言人机交流、高精准人脸识别和全方位自主导航,全兼容银行的非现金业务,能够很好地胜任银行大堂经理及客户经理的角色。

  智能客服:基于IBM认知计算的和美智能客服,全天候在线,支持多轮对话,能够精准定位问题,回答内容更智能,保证客服质量,知识库可实现全自动化学习。通过挖掘用户潜在需求,生成客户画像做个性化精准营销,助力银行业务分析,提升业务洞察力。

  智能投顾:基于大数据技术和云计算,采用大规模机器学习的方式,和美信息推出了“千人千面”的智能投顾系统。

  智能运维:在银行的现金和系统的运营管理上,基于深度学习提前预测现金管理和设备维护,从而降低成本,提升客户满意度。

  智能风控:基于IBM的认知模型,提供企业客户的风险评级和贷后违约风险预测、零售客户的准入反欺诈评估、实时反欺诈等风险控制解决方案,帮助金融机构识别各种欺诈问题、信用风险,减少资金与品牌损失。

  智能流程:机器人流程自动化(RPA)平台主要用于构建软件机器人,处理基于任务的重复性业务流程。帮助企业设计、运行和管理复杂的业务流程。RPA把员工从这些工作中解放出来,优化整个企业基础流程作业、降低成本、提高效率、和确保零失误,是企业迈向人工智能的第一步。

  据冯衍介绍,在双方的合作中,IBM与和美信息共同打造出了整体的AI解决方案,从整个数据管理和获取平台,到数据分析平台和工具,一直到机器学习的整套技术和工具。

  针对结构化数据,IBM提供了Data Science Experience(DSX)大数据分析软件管理平台和统计分析软件包SPSS,来解决客户的算法、计算和建模。而针对更加海量的非结构化数据,IBM Watson Explorer则扮演了关键角色。

  IBM Watson Explorer是一款强大的认知探索解决方案,能够将搜索与内容分析工具与独特的认知计算功能相结合,帮助用户找到所需信息并充分理解这些信息,进而提升自己的工作效率,做出更可靠,更有价值的决策。

  “IBM Watson Explorer能够建立在企业私有平台,最主要的特点是做自然语言的处理和分析”,冯衍表示,当前企业约80%的数据都是非结构化的,都不是传统的交易数据。IBM与和美信息合作的各个场景,如智能客服、智能投顾、智能服务机器人等最终都会落到自然语言的处理和分析,这正是Watson Explorer最擅长的部分。

  冯衍举例说,在银行客服中心质量管理中,为提升服务水平,银行需要评估客服的通话质量。单客户和银行之间的通话量非常巨大,过去,银行往往只能抽取5%的通话来进行质量评估,而通过智能客服的方式,可以通过大量智能化的手段,对100%的全数据样本进行评估。

  同时,智能客服系统还能实现覆盖客户沟通的所有渠道,包括电话、短信、微信、网站等等,利用基于深度神经网络的智能交互引擎,通过自然语言处理、机器识别、模式识别等技术进行语义识别,实现机器理解,让沟通更加高效;还可以进行客户画像,实现智能精准推送。

  双方合作的智能投顾系统则采用分布式大数据+机器学习相结合技术进行策略的生产。区别于传统的人工策略选择方式,机器学习是将全部可能的投资组合都进行逐一计算,从而形成真正的“千人千面”投资策略,为客户选择最优化的单次或分批次投资策略,保障客户的最优化收益。

  如今中国和国际金融市场联系更加频繁,生态环境融合越来越密切,高频交易出现了更大的资产风险。“应对高频交易必须用毫秒级、未来是微秒级的风控能力”,刘小伟表示,更高级的风控手段,很大程度上是解决银行风险问题的有效防护体。故而,智能风控也成为和美信息与IBM合作的重心之一。

  “认知商业”迎新机

  2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,明确提出了“三步走”战略。2017年12月,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标。

  人工智能在中国被提升到国家战略高度,发展已经驶入快车道。据权威预测,2020年中国人工智能市场规模将达人民币2000亿元,金融、政府、医疗将占整体应用市场规模的一半份额以上,人工智能在中国产业生态链上将逐步发展完整。

  政策的促动、传统行业对于AI的旺盛需求,也为以“认知商业”为方向的IBM带来了巨大的机会。

  和美信息与IBM的合作很具代表性,代表着双海量机构应对人工智能时代变迁的迅速展开。之所以选择IBM作为战略合作伙伴,主要考虑了三个因素:

  “其一,IBM在金融业的关键业务领域一直扮演着重要角色,有丰富的经验和资源积累;其二,IBM人工智能的数据处理能力能满足当前银行业务发展的需要;其三,和美信息与IBM能够实现优势互补 在国内金融市场的开拓上可实现互利共赢。”

  刘小伟表示,双方的合作非常顺畅,源于双方对客户业务的理解都非常深入、团队经验丰富,很容易调动资源,把客户的需求比较完整的从后台到前端提炼出来。同时IBM在技术方面的承受程度、应变能力都非常领先,所以项目落地的进展可能会超出当初的想象。

  “实际上过去三个月双方的合作在各个领域都已产生了明显效果”,刘小伟说。

  云、认知、行业化是IBM的三大发力方向。如今,IBM的“认知商业”已经在金融、医疗、物联网、环境、制造、能源等大量行业获得实践,并拉动了IBM战略性业务的营收增长。随着智能革命的到来,“认知商业”也将迎来新的发展契机。

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