银行业AI：炒作背后的现实——“尽管对新技术感到兴奋，但银行业态度非常谨慎”

摘要： 在人工智能火热的今天，银行业是如何看待人工智能对其的影响呢？答案可能出人意料。

随着人工智能的发展，越来越多的行业都或多或少会受到该技术的影响。在博主之前的文章中，分析了人工智能、大数据以及VR对教育行业的影响，本文将分析人工智能对银行业的影响。

德意志银行首席执行官John Cryan曾提议用机器人取代全银行的一半员工（约49,000名），这可真是一个庞大的数字啊。戏剧性的一幕发生了——他最近下台了，无法实现这一提议，一半的员工心里都松了口气。但从这件事中可以发现，很多银行高管都看中了人工智能的潜力，进而想将人工智能应用于银行这个传统行业中。花旗集团首席执行官Vikram Pandit预计在未来五年内，30%的银行岗位将被人工智能取代；日本瑞惠金融集团表示，利用人工智能技术将19,000从业者缩减到2027人；无独有偶，中国的一些银行也都宣布利用人工智能提升客户服务并减少人工成本。

几乎所有的大型咨询机构都发表了关于人工智能如何改变银行业的研究。毕马威提出了一个愿景——“隐形银行”，利用“聪明的虚拟助手”在与客户互动等各个方面逐渐取代柜台人员。

桑坦德公司在2010年推出红色机器人带领游客参加西班牙游览中心；瑞银使用亚马逊公司的数字助理Alexa来服务客户；摩根大通正在使用机器人执行交易，并用人工智能检测欺诈；汇丰银行表示，将通过人工智能来检测洗钱、欺诈以及恐怖组织资金。

银行如何使用人工智能

1.聊天机器人和虚拟个人助理

现在很多行业都研发了各自的自动语音助手，比如通信运营公司、购物网站等。银行业也不例外，使用聊天机器人和语音机器人与客户进行简单的互动，解决一些常见问题。

这个功能背后的技术是自然语言处理（NLP），它能够模仿人类的说话方式，使得用户越来越以难判断他们是在与人交流还是与虚拟助手对话。此外，可以使用语言识别和人脸识别代替数字密码以确保账户安全。

人工智能目前非常火热，但大多数属于炒作，现实环境要复杂得多。英国《金融时报》对30家使用人工智能的银行进行了调参，结果表明该行业对人工智能的前景十分看好，因为它能够降低银行成本并提高收益。其中一家银行甚至预测，50%到70%的就业岗位可能会被人工智能取代。然而，如何将人工智能很好地应用于银行业还没有达成共识，目前处于起步阶段，还有很长的路要走。

2.分析客户

银行有一项很重要的业务就是贷款，它会根据每个客户的详细信息提供个性化的服务或决策。通过客户分析和排序算法来评估风险或预测潜在客户。

这项功能背后的技术是人工智能利用每个客户大量的非结构化数据来分析客户。机器学习可以用来分析客户行为模式，相关算法也能够自动做出一些决策等。一些基金经理已经在使用这项技术来评估首席执行官的行为，并找出对公司未来业绩影响的相关因素。机器要完全达到人类水平还有很长的一段路要走，许多挑战等待着我们解决。

3.简化流程

银行希望使用人工智能处理一些简单的流程，这意味着文件将被计算机扫描并解析，一些决策也可以由人工智能系统制定。

这项功能背后的技术是将图像识别和机器学习结合起来扫描大量文件，并根据合适的规则作出相关的决策。之后，算法可以决定应该将哪些情况传递给人类决策者。

银行业都认为人工智能非常重要，但使用它的方式又大相径庭。参与调查的一家欧洲银行告诉《金融时报》，它家银行有500-800人从事人工智能岗位，而世界上技术最先进的银行之一诺迪亚只有25人从事人工智能岗位。据《金融时报》采访透露，有几家银行对人工智能的预算从300万美元到1500万美元不等。总的来说，尽管银行在其业务中尝试使用人工智能，但并不像他们公开声明的那样投入很多研发经费。

4.斑点模式

人工智能可以发现交易中的异常或模式，进而预测出欺诈和洗钱等行为。人脸识别和语音识别也可以标记系统中存在的欺诈者，通过数据筛选以发现预测风险或投资机会的交易模式。

这项功能背后的技术是机器学习使得人工智能可以解析大量非结构化数据，以将信息与噪声分离，并进行自我校正。复杂的图像识别则可以用于识别人或物体。

银行业有太多人工智能炒作，不切实际的想法并不是银行面临的唯一障碍。一些专家表示，银行对AI的大部分投资都流向于热门应用，比如聊天机器人等，忽略了其它应用领域的开发。面对以上问题，银行是如何看待人工智能的呢？答案部分取决于银行对人工智能的认知，那些参与《金融时报》调查的银行对人工智能的认知仅限于执行最基本的任务。渣打银行首席数据出纳员Shameek Kundu表示，在2017年，14个人工智能项目中仅有20%左右专注于“净成本或生产率”，绝大部分的项目是为了提高对风险的预测能力以及承担风险的能力。

风险管理是银行业的永恒话题，对于该话题，需要使用科学的知识，人为的干预只会变成阻碍。对于没有变化的重复性任务，且不需要特别技巧的清算、结算等操作过程，使用人工智能的方法能够很好地完成上述过程，这样可以提升办公自动化和降低相关成本。

除了风险管理应用以外，摩根大通还使用人工智能提升执行交易效率，花旗银行使用机器学习来处理向交易者发送的定价请求等。从这些可以看出，银行业之间对如何使用人工智能存在一些差异，一些银行专注于了解新技术能为其提供新的商业模式或新方法来赚钱，而一些银行则将降低成本作为其第一目标。但随着对人工智能的发展，大多数银行逐渐改变了其看待人工智能的态度，将利用人工智能增添潜在收入看得与降低成本一样重要。

我们希望利用人工智能给客户带来更好的解决方案、决策过程中更有效。因此，不要对人工智能抱有太大的敌意，它不会取代大量的劳动力，而要相信人工智能能够增强劳动力。总的来说，人工智能将创造潜在的收入，同时节省相关成本。

对于一些人来说，选择合适的领域使用人工智能是最困难的问题，因为有时候很容易陷入人工智能的陷阱。人工智能并不是万能的，一些人工智能驱动的想法看起来很新颖，但实际上只是对现有的数据处理能力进行了微小的改进。荷兰银行宣称，它们将真正地广泛应用人工智能，包括客户数字助理、检测欺诈以及风险分析等。此外，为了发现人工智能最有价值的应用领域，它们也在做积极的尝试。

当人工智能项目在银行业遍地开花时，如何评估其前景对局外人来说是一个令人畏惧的问题。实际上，如果你深入研究其核心要点，那么你就可以很好地判断其市场前景是否乐观。

人工智能项目对后台业务的影响还需要一段时间的观察，但已经对前台产生了一定的影响。在实施一些技术后，能够更好地分析客户并推销更多的产品。

目前来说，人工智能会对银行业产生较大影响还为时过早，一些表面迹象并不意味着人工智能即将接管这个行业。比如八年前，桑坦德银行采用机器人迎客，但现在桑坦德13,697家银行分支机构中没有发现一个机器人的存在。

成本：裁员、支出和部署人工智能

《金融时报》调查了30家世界最大银行对人工智能的态度。部分银行提供了详细的回答，部分银行给了大致答案，而部分银行拒绝参与调查。以下是调查的部分具体结果：

• 前台为王：18家银行中有17家已经在前台使用AI技术，前台也是银行所能看到AI最大潜力的地方。
• 应用广泛：18家银行中有8家在前台、中台、后台以及数据分析中使用了AI技术，其它10家银行在这四个领域中的三个领域使用了AI技术。
• 资源差异大：9家银行提供了它们对AI的投入研发经费。6家银行对其研发经费为500万欧至1500万欧，其中一家机构计划每年从300万美元增加至5000万美元。
• 保守的裁员率：7家银行给出了关于人工智能相关失业率的估计，6家估计会低于20%。
• 高等问责：18家银行中有5家管理层直接对人工智能负责。
• 流行合作：18家银行中有8家参与合资企业，4家投资了相关的AI公司。

作者信息

Laura Noonan，金融分析师、投资观察员

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《AI in Banking: The Reality Behind the Hype》
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