AI+大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景 原創(chuàng)
AI技術(shù)之于現(xiàn)有金融行業(yè)的賦能是多領(lǐng)域、多環(huán)節(jié)的。從現(xiàn)有行業(yè)形態(tài)看，AI可賦能的金融領(lǐng)域包括營銷(如精準(zhǔn)營銷、交叉銷售)、資管、風(fēng)控(如反洗錢)等，面對客戶可包含金融消費(fèi)者、金融機(jī)構(gòu)和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)，改善金融市場信息對稱性并提升交易的效率和安全性。從潛在賦能的細(xì)分環(huán)節(jié)看，包含智能核身、智能催收、智能客服等在內(nèi)的應(yīng)用持續(xù)推出且逐步成熟，而智能投研、智能投顧、智能營銷等高市場價值的環(huán)節(jié)仍然存在較大提升空間。
整體而言，AI+金融并不是簡單的技術(shù)疊加，而是根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景的需求，使用最新技術(shù)成果研發(fā)出的創(chuàng)新金融產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程、經(jīng)營模式和配套解決方案等。
圖表1：金融行業(yè)AI應(yīng)用核心場景
(資料來源：公開資料)
當(dāng)前，AI+的智慧化應(yīng)用在銀行、保險和證券這三個金融子行業(yè)中的多個場景中得到體現(xiàn)：(1)銀行業(yè)在AI技術(shù)的應(yīng)用上最為廣泛，涵蓋了金融服務(wù)的整個流程，包括但不限于身份驗證、智能風(fēng)險控制、精準(zhǔn)營銷、投資研究、投資咨詢、運(yùn)營管理、合規(guī)監(jiān)管以及客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)，其中被大量應(yīng)用的主要在于信貸風(fēng)險管理。(2)相比之下，保險和證券行業(yè)在AI技術(shù)的應(yīng)用上成熟度相對較低，部分場景仍處于單一業(yè)務(wù)場景的采納階段。在證券行業(yè)中，知識圖譜技術(shù)助力于提供高效的智能投顧服務(wù)。
圖表2：智能金融細(xì)分行業(yè)應(yīng)用場景
(1)AI在銀行業(yè)中的典型應(yīng)用場景
信用風(fēng)險評估：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，來預(yù)測個人客戶的信用價值并評估該客戶與借貸相關(guān)的風(fēng)險。通過分析信用歷史、收入、就業(yè)狀況和人口統(tǒng)計信息等各種因素，這些模型可以提供準(zhǔn)確的風(fēng)險評估，使銀行能夠就貸款批準(zhǔn)、利率和信用額度做出決策。
客戶細(xì)分：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以根據(jù)諸如消費(fèi)習(xí)慣、交易歷史和人口統(tǒng)計學(xué)等各種屬性對零售銀行客戶進(jìn)行細(xì)分。通過將客戶分組成不同的細(xì)分群體，銀行可以針對每個細(xì)分群體的特定需求來定制其營銷和溝通策略。這樣可以實現(xiàn)個性化產(chǎn)品推薦、有針對性的促銷活動以及提高客戶滿意度。
反欺詐：機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崟r分析大量的交易數(shù)據(jù)，以識別與欺詐活動相關(guān)的模式和異常。通過將當(dāng)前交易與歷史模式進(jìn)行比較，這些模型可以標(biāo)記可疑交易以供進(jìn)一步調(diào)查，幫助銀行主動預(yù)防和減輕欺詐風(fēng)險。
客戶流失預(yù)警：通過分析客戶行為、交易數(shù)據(jù)和互動歷史，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測客戶流失或轉(zhuǎn)向競爭對手的可能性。這使得銀行能夠采取積極的措施，如有針對性的保留活動或個性化優(yōu)惠，以防止客戶流失并增強(qiáng)客戶忠誠度。
圖表3：金融科技在銀行業(yè)務(wù)中的場景應(yīng)用
(資料來源：艾瑞咨詢)
(2)AI在證券業(yè)中典型應(yīng)用場景
智能交易：自動化交易通過算法來執(zhí)行交易，無需人工干預(yù)，從而提高交易效率和精確度。高頻交易是自動化交易的一個典型例子，它利用復(fù)雜的算法在極短的時間框架內(nèi)進(jìn)行大量交易，速度之快遠(yuǎn)超人類交易員。此外，算法交易策略可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則自動執(zhí)行，這些規(guī)則可以基于價格變動、交易量、市場趨勢等多種因素。自動化交易還在市場做市中發(fā)揮作用，通過自動設(shè)置買賣訂單來提供流動性，減少交易滑點，并為市場參與者提供緊密的價格。自動化交易系統(tǒng)內(nèi)置的風(fēng)險管理規(guī)則能夠?qū)崟r監(jiān)控投資組合的風(fēng)險水平，并在必要時自動調(diào)整策略或執(zhí)行平倉操作，以保護(hù)投資者免受市場波動的影響。這些系統(tǒng)還能夠精細(xì)分析交易成本，包括交易滑點和傭金費(fèi)用，以優(yōu)化交易執(zhí)行的效率。隨著全球化的證券市場，自動化交易系統(tǒng)可以全天候運(yùn)行，利用不同市場的交易時間，捕捉更多的交易機(jī)會。一些系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化交易策略。投資者也可以根據(jù)自己的交易風(fēng)格和風(fēng)險偏好定制自動化交易策略，使系統(tǒng)更加個性化。
AI反洗錢管理：AI大模型在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對客戶身份識別和可疑交易監(jiān)測進(jìn)行智能化分析和定性，降低證券公司在反洗錢報送過程中的人工投入成本和失誤，并減少因反洗錢工作不到位問題受到的處罰概率。AI智能化的應(yīng)用，使得證券公司有能力分析出各種潛在洗錢路徑、資金變動和交易模式背后的復(fù)雜數(shù)據(jù)，從而協(xié)助提高反洗錢人員應(yīng)對潛在洗錢風(fēng)險的能力。
智能投顧服務(wù)：利用先進(jìn)的AI大模型技術(shù)，通過深度分析和處理海量公開數(shù)據(jù)，為客戶提供專業(yè)的投資決策支持。在具體實施層面，AI大模型綜合運(yùn)用多維度數(shù)據(jù)，為客戶提供關(guān)于上市公司經(jīng)營狀況、盈利能力和市場競爭力的系統(tǒng)化分析，幫助客戶全面理解潛在投資對象。
圖表4：智能投顧流程
(資料來源：艾瑞咨詢)
(3)AI在保險業(yè)中的典型應(yīng)用場景
個性化保險產(chǎn)品：在保險行業(yè)，個性化保險產(chǎn)品正成為滿足消費(fèi)者需求的重要途徑。人工智能通過對客戶數(shù)據(jù)的深入分析，包括個人健康記錄、生活習(xí)慣、職業(yè)風(fēng)險等，能夠揭示個人獨特的風(fēng)險狀況?；谶@些信息，保險公司可以設(shè)計出更加貼合客戶需求的保險產(chǎn)品，如為經(jīng)常旅行的人提供定制化的旅行保險，或者為有特定健康問題的人提供相應(yīng)的健康保險計劃。此外，AI還能夠根據(jù)客戶的長期行為模式進(jìn)行動態(tài)定價，使保險費(fèi)用更加公平合理。
自動化理賠：自動化理賠處理是保險行業(yè)提升效率和客戶滿意度的關(guān)鍵。利用人工智能技術(shù)，保險公司可以加快理賠流程，減少人為錯誤。例如，通過圖像識別技術(shù)，AI可以快速分析事故現(xiàn)場的照片，自動檢測車輛損傷并評估損失程度。自然語言處理技術(shù)則能夠理解理賠申請中的文本信息，自動提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)并填入理賠系統(tǒng)中。此外，智能工作流可以指導(dǎo)客戶通過理賠所需的各個步驟，從而減少等待時間并提高整體的理賠體驗。
車險與遠(yuǎn)程信息技術(shù)：車險業(yè)務(wù)通過遠(yuǎn)程信息技術(shù)特別是UBI(Usage Based Insurance)模式，實現(xiàn)了保險定價和服務(wù)的革新。保險公司現(xiàn)在能夠利用車載遠(yuǎn)程信息處理設(shè)備收集駕駛行為數(shù)據(jù)，包括行駛速度、加速度、行駛時間和路線等。這些數(shù)據(jù)被用來評估駕駛者的風(fēng)險水平，從而提供個性化的保費(fèi)報價。實時反饋系統(tǒng)還能鼓勵駕駛者采取更安全的駕駛行為，降低保險索賠的概率。
圖表5：金融科技在保險業(yè)務(wù)中的場景應(yīng)用
(資料來源：艾瑞咨詢)
(3)AI在金融行業(yè)的風(fēng)險和挑戰(zhàn)
在金融服務(wù)中使用人工智能，風(fēng)險可能出現(xiàn)在產(chǎn)品或服務(wù)生命周期的各個階段且相互關(guān)聯(lián)。比如，在貸款申請的過程中，人工智能系統(tǒng)可能被用于推銷貸款產(chǎn)品、處理申請、決策貸款審批、自動化信貸管理過程，以及建立資產(chǎn)負(fù)債管理和資本監(jiān)管所需模型等。但在所有這些環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)都可能存在偏差，例如誤判某些人群或特殊群體數(shù)據(jù)、缺乏透明度和可解釋性、人工智能模型“輸入輸出”邏輯黑匣子難以理解，以及根據(jù)人工智能模型結(jié)果做出的決策責(zé)任不明確等。
金融行業(yè)天然具有數(shù)據(jù)密集型的特點，個人和企業(yè)客戶的敏感信息在金融服務(wù)中頻繁流動。AI技術(shù)在提升金融服務(wù)效率的同時，也帶來了數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。金融機(jī)構(gòu)必須確?？蛻魯?shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。此外，隨著AI系統(tǒng)越來越多地參與決策過程，如何確保算法的透明度和可解釋性，以及個人數(shù)據(jù)不被算法決策所偏見，成為亟待解決的問題。同時，金融機(jī)構(gòu)需要遵守越來越嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，如歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例，這對AI技術(shù)的應(yīng)用提出了更高的合規(guī)要求。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號數(shù)字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
