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　　人工智能是人類利用計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，深度學習、機器學習成為新的趨勢。機器通過大數(shù)據(jù)，開展自學習，使得人工智能的能力有了突破性發(fā)展。金融是依靠信息處理做生意的行業(yè)。金融機構有成熟的信息系統(tǒng)，良好的數(shù)據(jù)自動化采集體系，集中積累了大量規(guī)范的金融賬戶和歷史交易數(shù)據(jù)，非常適合開展人工智能應用。

 

　　前段時間，我們公司組織高管學習，方向是人工智能。除了請外面的大咖來講課外，還需要對公司人工智能的應用情況進行檢視。正好安排利用這次機會回顧梳理前期相關工作進展和方法策略得失，形成報告材料?；顒尤〉昧吮容^好的效果，統(tǒng)一了公司領導層對人工智能應用的思想認識，堅定了加大該領域投入和工作力度的決心。大家對于公司現(xiàn)階段的工作措施和成果表示認可，紛紛要求盡快將人工智能應用到自己所負責的工作之中。有關報告材料中的一些內(nèi)容在此與大家分享。

 

 

　　開展人工智能應用必須首先明確業(yè)務部門承擔該項工作的主要責任，技術專業(yè)部門只能起到推動和支持作用。人工智能應用的目的是解決業(yè)務問題，給企業(yè)帶來發(fā)展的新機會和價值。業(yè)務部門掌握著企業(yè)經(jīng)營管理所需要的資源，承擔企業(yè)經(jīng)營活動最終結果的全部責任，人工智能提供了新的技術工具選項，是否使用或用在何處，需要業(yè)務部門根據(jù)投入產(chǎn)出效益來衡量取舍。業(yè)務部門針對自身實際工作中的問題，結合能夠獲取的數(shù)據(jù)情況、技術投入及收益情況，確定是否采用人工智能技術，并牽頭開展相應的項目研發(fā)和實施。

 

　　要在企業(yè)中積極開展人工智能相關知識的培訓和宣傳，讓業(yè)務部門了解到有人工智能這個現(xiàn)代化新工具，可以用于替代人來更好地開展業(yè)務。要鼓勵業(yè)務部門在某些業(yè)務環(huán)節(jié)中大膽嘗試應用，并給予資金和技術資源的支持。要大力獎勵在人工智能應用方面取得突破性進展的部門和項目團隊，形成推廣案例廣泛宣傳。

 

　　現(xiàn)有人工智能所取得的成功基本都是表現(xiàn)在某一個細分領域的某個具體場景上。全能型的通用人工智能距離達到比較實用的程度還很遙遠。企業(yè)應該針對具體的應用場景，定義清楚問題邊界，開發(fā)專用的人工智能模型和程序，從某一點突破，再逐步擴大和拓展應用范圍。追求大而全的終極解決方案將會消耗大量時間和資金資源，難以獲得企業(yè)認可。圍繞解決具體業(yè)務問題，快速取得成績，才能形成良性循環(huán)，不斷獲取企業(yè)的支持和持續(xù)的投入。

 

　　金融業(yè)務中的量化交易、智能投顧、精準營銷、風險防控、智能客服、安防與客戶身份認證等方面，都可以開展人工智能應用。具體實施時，要找到非常具體的場景，將項目界定在一個非常有限的邊界內(nèi)，要有足夠的數(shù)據(jù)支持，要有量化的結果反饋。范圍越具體可控，數(shù)據(jù)越豐富，結果越明確，應用的效果就越好。

 

　　以智能客服為例，可以先選擇客戶產(chǎn)品問題文字應答這個局部的具體場景?？蛻糨斎氲膯栴}意見和對機器應答的回饋，都可以形成數(shù)據(jù)記錄下來。機器應答解決客戶問題的程度，可以根據(jù)客戶的回饋反應進行測量判斷。這樣機器就可以在這個比較狹窄的范圍內(nèi)，通過對大量客戶問題及對算法所給出答復的反饋結果數(shù)據(jù)進行學習，不斷調整優(yōu)化算法，快速提升智能應答服務的效率和質量。

 

 

　　人工智能技術專業(yè)性比較強，需要有一支專門的隊伍，負責人工智能應用的推動宣傳和技術支持保障工作。首先要找到掌握人工智能技術的優(yōu)秀專業(yè)人才，形成專業(yè)團隊。目前市場上人工智能人才奇缺，價格水漲船高，比較經(jīng)濟的做法可以采用外聘獵取和內(nèi)部培養(yǎng)相結合的模式。重點招聘能夠領導人工智能應用的領軍人才，輔助從內(nèi)部選擇一批有潛質的年輕技術骨干，通過實踐中學習積累，逐步形成本企業(yè)的人工智能核心團隊。選擇人工智能人才要著重看其解決實際問題的能力，而不能盲目強調其學術地位和理論水平。

 

　　要積極與業(yè)內(nèi)的人工智能服務公司接觸交流，跟蹤掌握市場上可以采用的人工智能技術和工具，搭建實驗環(huán)境，模擬各主要人工智能應用類型，開展研究實驗，培養(yǎng)建立人工智能應用的專業(yè)實施能力。針對業(yè)務問題開展技術服務時要以追求創(chuàng)造業(yè)務價值為最終目標，選擇最經(jīng)濟快速的方式開展工作，避免一味強調穩(wěn)定可控而僅僅采用自主開發(fā)的單一模式。要將直接引進外部產(chǎn)品、引入外部技術力量和聯(lián)合開發(fā)都作為可能的選項。

 

　　要收集研究市場上人工智能應用的成功案例，針對企業(yè)的具體問題需求，設計提出基于人工智能的初步解決方案，并形成算法原型。通過與業(yè)務部門交流互動，讓業(yè)務人員理解人工智能所能夠扮演的角色，聆聽業(yè)務部門的反饋意見，調整方案建議，爭取業(yè)務部門能夠接受，愿意立項采用人工智能技術解決其業(yè)務問題。

 

　　在與業(yè)務部門交流時，要避免不切實際的成果預期承諾，以免后續(xù)工作過程中產(chǎn)生誤解，影響雙方合作。人工智能技術仍處于發(fā)展階段，業(yè)務部門也缺乏相關應用的直接感受，技術和業(yè)務均需要通過項目收獲經(jīng)驗。要充分估計到可能遇到困難，盡可能限制項目的邊界范圍，比較保守地預估將會實現(xiàn)的成績目標，讓大家能夠在實施過程中保持比較平和的心態(tài)。

 

　　具體實施過程中，要采用敏捷開發(fā)法，快速進行原型驗證，持續(xù)迭代優(yōu)化。人工智能應用需要大數(shù)據(jù)支撐，只有將算法模型投入使用，才能持續(xù)獲取大量反饋數(shù)據(jù)，驗證模型算法的有效性。反復持續(xù)進行算法模型的部署、驗證和調整是人工智能應用項目所必須經(jīng)歷的過程。

 

　　人工智能應用需要嵌入到業(yè)務活動中，可能會涉及業(yè)務系統(tǒng)做相應配合調整。初期應盡可能讓人工智能算法模型及配套應用相對獨立運行，與原有系統(tǒng)相互隔離，讓人工智能應用作為新增加的功能選項，其運行出現(xiàn)問題時不影響原有業(yè)務的正常進行。當算法模型比較成熟后，再考慮對所涉及的業(yè)務系統(tǒng)做比較完整的配套優(yōu)化，整合形成一體化的服務。

 

 

　　人工智能應用需要有掌握相關技術的專業(yè)人才，還需要有大量的數(shù)據(jù)為建立和訓練模型提供支撐。目前市場上人工智能的人才非常稀缺，而大規(guī)模數(shù)據(jù)也是分散在不同的場景下，被不同的公司所掌握。金融機構不可能僅僅依靠自己，就能夠完全具備開展人工智能所需要的人才和數(shù)據(jù)資源條件。必須考慮與其他社會企業(yè)單位開展協(xié)作，爭取共贏。

 

　　目前市場上許多互聯(lián)網(wǎng)科技公司依靠自己的大數(shù)據(jù)和人才隊伍優(yōu)勢，已經(jīng)研究出相當實用的人工智能工具，如人臉識別、語音識別、文字識別、圖像識別、智能客服應答等。這些服務已經(jīng)部署在云計算環(huán)境，方便所有企業(yè)調用。云端智能服務按使用付費，價格實惠，實施調用也十分方便快速。隨著使用單位的增加，將帶來更大規(guī)模的數(shù)據(jù)讓算法模型更優(yōu)秀，更能夠產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟。相比較而言，金融企業(yè)在人才和數(shù)據(jù)上都沒有優(yōu)勢，完全沒必要在類似比較公共的人工智能工具服務上花費資源自行研發(fā)，應直接購買使用相關云服務，這與購買使用其他公司開發(fā)的軟件包產(chǎn)品非常類似。

 

　　金融機構有人工智能的使用場景和數(shù)據(jù)，但不掌握部分專業(yè)領域的人工智能技術，可以利用其具有場景數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，尋找有專業(yè)能力的公司開展合作。我們公司電話服務中心的通話質量檢查工作，一直采用人工抽查監(jiān)聽的方式，效果很不理想，急需改變。正好有個研究機構計劃開展語音情緒識別方面的人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新，雖然他們掌握有相關語音情緒識別模型算法技術，但沒有數(shù)據(jù)進行算法訓練，更沒有場景進行檢驗和疊代優(yōu)化。經(jīng)過接觸，發(fā)現(xiàn)雙方優(yōu)勢互補，我們有非常豐富的語音數(shù)據(jù)和實際的使用場景，他們有專業(yè)的人才技術。大家一拍即合，確定共同投入資源開展研究，分享最終成果。目前模型訓練進展順利，已經(jīng)嘗試部署在質檢環(huán)節(jié)中開始迭代優(yōu)化了。

 

　　金融服務不夠高頻，所能夠獲取的客戶數(shù)據(jù)相對比較單一，在利用人工智能開展風險管理、精準營銷和個性化服務等業(yè)務活動時，需要有更加全面完整的客戶行為數(shù)據(jù)提供支持。這需要金融機構與其他具有相關數(shù)據(jù)的公司機構開展合作，基于更廣泛數(shù)據(jù)共同研發(fā)相關的人工智能應用。比如保險公司為具有良好健康生活習慣的客戶提供優(yōu)惠保險，就應該找醫(yī)療機構、健康運動APP和餐飲APP等開展合作，建立基于運動、飲食及自身健康狀況數(shù)據(jù)的人工智能算法模型，應用于產(chǎn)品定價、營銷和服務中。

 

　　金融機構是圍繞信用和風險識別開展業(yè)務活動的，要安排專人重點負責該方面人工智能的應用工作。要特別注重相關數(shù)據(jù)的收集，建立廣泛的數(shù)據(jù)合作體系。要結合自身行業(yè)及市場定位特點研究相關的人工智能算法模型，通過實際數(shù)據(jù)中的深度學習訓練，形成獨特的金融產(chǎn)品服務。經(jīng)過一段時間的持續(xù)積累，相關人工智能的應用能力將會成為企業(yè)的核心競爭力。

 

　　有些比較小的人工智能項目，自己有數(shù)據(jù)，沒有外部的工具服務可以利用，也沒有公司愿意合作，若業(yè)務有比較強烈的要求，可以安排自己力量進行研發(fā)。目前市場上有很多開源的人工智能算法模型程序，可以很好地加以利用。比如我們公司電話中心的排班管理，一直被預測結果不準確所困擾。經(jīng)過建立人工智能預測模型，利用生產(chǎn)過程的反饋數(shù)據(jù)進行深度學習迭代，很好地達到了業(yè)務預測的準確性要求，獲得了業(yè)務部門的認可和好評。

（文章來源：億歐網(wǎng)）