招商證券首席數(shù)字官胡滔：人工智能在金融行業(yè)應(yīng)用的思考|達(dá)觀WAIC回顧
在2021年世界人工智能中，達(dá)觀數(shù)據(jù)與浦東青聯(lián)聯(lián)合舉辦了“未來辦公 文本賦能”行業(yè)論壇，圍繞語義分析、智能辦公機(jī)器人的應(yīng)用與多位行業(yè)專家與學(xué)者展開了一場精彩的交流盛宴。
招商證券總裁助理、首席數(shù)字官胡滔在論壇上進(jìn)行了《人工智能在金融行業(yè)應(yīng)用的思考》的主題分享，以下為演講內(nèi)容精華整理。
2016年3月，AlphaGo以4:1的成績擊敗世界圍棋冠軍李世石。很多人將這一事件定義為人工智能時(shí)代的黎明。AlphaGo每一步圍棋的走子有很多規(guī)則，算力很快，機(jī)器可以7×24小時(shí)不休息，這件事帶來了整個(gè)人工智能在實(shí)業(yè)行業(yè)管理的應(yīng)用。同時(shí)我們也看到現(xiàn)在幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和技術(shù)公司都在嘗試進(jìn)入自動駕駛領(lǐng)域，但無論特斯拉還是國內(nèi)企業(yè)，在自動駕駛領(lǐng)域仍然處于中級的階段，開放路測的企業(yè)并不多。
今天的人工智能在一個(gè)封閉確定規(guī)律的領(lǐng)域里，它的應(yīng)用相當(dāng)成熟，但在開放式、不確定性、需要人思辨和創(chuàng)新能力的領(lǐng)域，表現(xiàn)還不盡人意。這兩個(gè)領(lǐng)域分別對應(yīng)的是計(jì)算智能、感知智能以及認(rèn)知智能。在認(rèn)知的智能上，我們還有非常長的路要走。
基于人工智能行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，實(shí)業(yè)如何應(yīng)用人工智能？我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來三個(gè)方面：
1.想要應(yīng)用場景的開放程度如何，有具體的規(guī)則，封閉性越強(qiáng)，成功的概率就越高，對人工智能的挑戰(zhàn)就越低。2.在一些開放式環(huán)境中，有沒有足夠多的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何？需要通過歷史的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型。
3.場景的容錯(cuò)率如何？在學(xué)習(xí)的過程中，機(jī)器也會做出錯(cuò)誤判斷，如果場景容錯(cuò)率非常低，應(yīng)用的時(shí)候要越謹(jǐn)慎、挑戰(zhàn)越大，比如在銀行的貸款領(lǐng)域，尤其是企業(yè)貸款，動輒是幾百萬、上千萬，這里的容忍度就顯著降低。
任何一個(gè)場景，需要從三個(gè)角度來思考是否有合適的時(shí)機(jī)可以全面的應(yīng)用人工智能。
金融行業(yè)的應(yīng)屆生畢業(yè)生中，本科和碩士的占比遠(yuǎn)高于其它行業(yè)，而另一方面金融業(yè)的人70%、80%的時(shí)間都是在做一些枯燥的事情，只有20%-30%的時(shí)間做溝通、互動、分析、決策、反饋等高價(jià)值的工作。金融作為數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)，諸多痛點(diǎn)與人工智能的應(yīng)用相契合，是人工智能最適合應(yīng)用的領(lǐng)域之一。目前，人工智能已經(jīng)深入到算法交易、風(fēng)險(xiǎn)管理、欺詐識別、金融產(chǎn)品推薦、客戶服務(wù)等眾多場景，我們非常認(rèn)可人工智能在整個(gè)金融行業(yè)未來的價(jià)值。
人工智能在金融行業(yè)將會帶來幾種改變，而且價(jià)值會越來越高。1.自動化水平到達(dá)新高度，智能機(jī)器人對整個(gè)工作的自動化將有非常大的提升
2.智能分析與決策
3.新商業(yè)模式與新產(chǎn)業(yè)?
具體到行業(yè)來看，AI的應(yīng)用在日漸廣闊和深入。以證券行業(yè)為例，橫軸表現(xiàn)的是人工智能對效率和體驗(yàn)的提升以及價(jià)值的創(chuàng)造，縱軸表示人工智能的通用性和專業(yè)性能力，我們把整個(gè)證券行業(yè)的前中后臺、包括監(jiān)管能夠運(yùn)用的領(lǐng)域做了分解。剛才談到，人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用需要去從場景的開放程度、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、場景本身的容錯(cuò)率這三個(gè)方面去考慮，當(dāng)應(yīng)用人工智能時(shí)從哪些場景入手最容易，我們梳理了一個(gè)表格（可見下圖），人工的參與度從左到右越來越高。
在低階應(yīng)用、在標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程中，人只需要做簡單的質(zhì)檢；中階應(yīng)用的階段，需要人工去確認(rèn)和干預(yù)，比如零售的信貸，在模型用了一段時(shí)間后，因?yàn)橄M(fèi)者行為的偏移、外部環(huán)境的變化，一段時(shí)間壞賬率會提升，人要進(jìn)行模型的調(diào)整做樣本的重新學(xué)習(xí)。在高階應(yīng)用，尤其是在證券行業(yè)，智能投資的決策里對人的經(jīng)驗(yàn)的依賴會更高，目前很難把所有優(yōu)秀投資經(jīng)理的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成知識圖譜。我們把剛才談到的初階、中階、高階的應(yīng)用都有一個(gè)案例，人工智能的最后一公里我們認(rèn)為RPA是最容易成功、最能夠帶來效率提升的應(yīng)用。RPA是對現(xiàn)有的環(huán)境依賴最低，降低成本效果最好的領(lǐng)域。招商證券有300多個(gè)場景已經(jīng)全面應(yīng)用RPA，RPA目前在公司內(nèi)部每天有32000分鐘的工作量，相當(dāng)于57個(gè)高素質(zhì)的人才工作，實(shí)現(xiàn)了作業(yè)效能50%的提升。
但RPA也有它的局限性，因?yàn)镽PA模擬人操作鍵盤和鼠標(biāo)，很多的系統(tǒng)之間有斷點(diǎn)，如果下載的是影像的文件，系統(tǒng)就無法識別。招商證券在4年前開始應(yīng)用RPA，我們發(fā)現(xiàn)斷點(diǎn)如果不用新的人工智能技術(shù)便無法更好的提升效能，所以我們開啟了和達(dá)觀的合作，將RPA和OCR、NLP做有效的結(jié)合。
例如標(biāo)準(zhǔn)化的招股說明書和行業(yè)分析報(bào)告，有了固定的模式很容易將它的信息變成結(jié)構(gòu)化的信息，包括銀行流水等。對于辦公文本的“通用識別及信息抽取”的場景，受益于較為豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較為確定的業(yè)務(wù)規(guī)則，目前招商證券與達(dá)觀數(shù)據(jù)合作，多個(gè)應(yīng)用場景已經(jīng)落地，并產(chǎn)生了較好的應(yīng)用價(jià)值。招商證券的智能系統(tǒng)目前每天處理超過5000份的文件，語義理解技術(shù)給同事節(jié)省大量的工作量，整體的處理效率提升比例達(dá)到60%以上。
招商證券與達(dá)觀數(shù)據(jù)的合作中，利用標(biāo)注平臺已沉淀110類文本的800多個(gè)識別提取模型，目前正在落地更多 “語義理解和摘要”類的場景 ，并不斷探索 “推理歸納和文本生成”類的場景，以實(shí)現(xiàn)更高階文本工作的智能化輔助。
招商證券在過去幾年全面建設(shè)AI體系，從IT基礎(chǔ)設(shè)施的升級，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新的工作方式，數(shù)據(jù)支撐的智能決策，以及AI加持的用戶互動，在這些方面都有很多落地和案例。
作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的核心技術(shù)，人工智能對于全球發(fā)展的重要性不言而喻。各國尤其是發(fā)達(dá)國家高度重視人工智能相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，普遍預(yù)測人工智能為下一代產(chǎn)業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)革命的技術(shù)引爆點(diǎn)，并且注入大量資金加快其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。同時(shí)如何以人為本，更好的科技向善，也是一個(gè)重要的思考問題。麥肯錫預(yù)測，未來幾年在金融行業(yè)人工智能會使從業(yè)人員的工作時(shí)間減少27%，決策效率提升38%。從人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展來看，金融行業(yè)的人工智能應(yīng)用將從摸索走向價(jià)值創(chuàng)造，從賦能到推動業(yè)務(wù)的發(fā)展，并呈現(xiàn)出四方面的特點(diǎn)：
1.從解放人力向驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展??從跟傳統(tǒng)的替代金融企業(yè)經(jīng)營的重復(fù)性作業(yè)和數(shù)據(jù)搬運(yùn)，轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛑悄芡额櫋⑸虣C(jī)發(fā)掘、智能風(fēng)控、智能營銷等驅(qū)動業(yè)務(wù)方向深度發(fā)展。
2.感知智能向認(rèn)知智能過渡?從語音識別、人臉識別等標(biāo)準(zhǔn)AI為主的感知智能，向文本分析挖掘、知識圖譜、輿情分析、傳導(dǎo)推理等“數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)”為主的認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變。
3.新技術(shù)推動金融普惠化轉(zhuǎn)變? AI替代人工降低金融服務(wù)的成本，并提升風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)效率，推動金融普惠化。例如，智能客服為每個(gè)長尾用戶提供專業(yè)服務(wù)，智能投顧為不同凈值的客戶提供個(gè)性化資產(chǎn)配置服務(wù)。
4.生態(tài)顯現(xiàn)集中度提高? 數(shù)據(jù)的互換價(jià)值逐步體現(xiàn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)破解數(shù)據(jù)孤島和隱私的作用將逐步顯現(xiàn)，業(yè)務(wù)生態(tài)日漸顯現(xiàn)，業(yè)務(wù)集中度逐步提高。
以上是我的分享，謝謝大家。
