AI入侵金融?AI是来解决实际问题的

今年全国两会，人工智能首次被写入政府工作报告。业界预计，人工智能将成为下一个风口。

　　而据《国际金融报》记者采访了解，人工智能早已“入侵”多个领域，其中也包括金融行业。

　　3月8日，一位传统金融机构高管金生(化名)对《国际金融报》记者说，他所在的零售金融领域的每个环节上都在利用“人工智能”做决策。比如，自动风险评测、自动交易等。

　　那么，未来人工智能在金融行业中还有多大的应用空间?码农和机器人会不会占领金融行业?

　　在金融领域，目前对于AI的依赖度高吗?

　　金生告诉记者，面对千千万万的个人消费者，如果完全依靠人做决策是不现实的，所以或多或少需要依赖机器辅助做决定，甚至有的部分机器会占据主导因素。

　　但现阶段，此类“人工智能”并不是理想中的“强分类器”。金生解释称，也就是说并不是能回答所有问题的万能机器，而是可以进行简单算法、回答与或非问题的“弱分类器”，利用技术手段做一些小决定。

　　在业内人士看来，目前对于“大数据”的利用是远远不够的。

　　金生指出，大部分传统金融机构拥有大量的信息和数据，但由于技术能力所限，现有的数据价值没有被深入挖掘，导致并不能真正有效利用现有数据。

　　氪信CEO朱明杰也对《国际金融报》记者称，国内互联网金融更多的是应用场景的创新，如P2P、消费金融、现金贷、互联网保险等。但如何真正通过深入挖掘和利用大数据，达到提升运营效率的目的并没有体现出来。

　　在朱明杰看来，其实可以做到尽可能地利用已有的经验和知识：一是数据使用方式的迁移，主要是指相似领域的数据处理加工;另一块是风险核心模型的迁移。

　　以坏账数据为例，传统金融的业务结果和样本非常珍贵，从时间维度上来说，确认坏账，少则一个月多则几个月，积累这部分数据要等很久;而且，每一笔坏账都是用钱“买”回来的经验。银行在业务拓展过程中，比如之前在信用卡授信业务上积累了样本，然后可以换到新进的消费信贷业务上。

　　金生认为，如果将传统金融行业和那些拥有大量数据的行业巨头比作是拥有石油的沙特阿拉伯，那么AI将是拥有强大马力的发动机引擎，只有二者结合才可以成为推动金融行业继续向前发展的动力。

　　金融从业人员OUT了?

　　有了人工智能，是否意味着金融从业人员面临被淘汰的危险?

　　朱明杰称，人工智能介入的前提是需要机器去学习风控专家的知识，所以这就说我们特别重视人的因素。现在大家都在讲人工智能，人工智能的本质是什么?在我的理解其实就是让机器学习人的经验。以前我们依赖经验丰富的风控人员，现在我们可以让机器把人的经验学过来，然后让机器来做一个自动的决策。目前，我们就扮演着“人肉学习”的角色。

　　金生认为，人和机器的关系是一个逐步替换的过程。完全实现人工智能，在可预见的5至10年内可能性很小。人工智能完全替代金融行业的某一个部门这个命题是不成立的，但是对金融从业人员的能力要求发生了改变，这是肯定的。

　　金生指出，过去银行需要的是金融人才，但以后会写代码的金融人才才是香饽饽。因为从学习曲线上来说，如果让一个IT技术人员学习金融知识，最多不超过半年便能掌握;但如果让一个金融科班出身的人员学写代码，可能起码需要两年的时间。

　　“我们的结论是，人工智能肯定不是在消除工作岗位，而是消除工作中的苦差事，并创造新的工作，而且这些新的工作更多的是依赖人类特点的岗位。”Bersin by Deloitte的创始人Josh Bersin在近期发布的2017 年全球人力资源趋势报告中如是说。