中国民生银行信息科技部副总经理  毛斌

人工智能领域金融创新是民生银行凤凰计划科技战略3～5年转型规划中创新课题之一，以人工智能技术为基础的内部开放服务平台类建设项目是民生银行科技规划的一项重要工作内容。采用人工智能技术建设自然语言交互、计算机视觉、机器学习/深度学习等新一代智能化计算能力，为内部相关渠道或产品系统的集成接入创造了必要的前提条件，对提升民生银行的金融服务水平具有积极意义。

 

 

 

人工智能技术产业生态

  

 

近年来，人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、智能新型硬件等方面实现了技术突破，国内拥有自主知识产权的众多人工智能科技成果已进入实际应用，使得中国在该领域大体上能够与世界先进国家发展同步。人工智能也在2017年两会中国政府报告中首次被引入及提出。

 

人工智能现呈现出蓬勃发展的态势。国外内互联网及金融科技相关企业纷纷于该领域提早布局，目前已在多个应用领域落地萌芽，已逐渐形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。人工智能产业生态圈主要分为三个层面。

 

基础层。在硬件产品方面，主要包括一些芯片、传感器研发。在软件服务方面，主要包括数据资源、计算平台资源等。

 

技术层。技术层创新研发主要集中于人工智能算法、垂直行业应用模型等方面研究。基于基础层向上层应用输出人工智能核心能力。

 

应用层。直接面向终端用户的产品输出。在硬件产品方面，主要集中在智能硬件产品研发，如机器人、无人机、智能音箱、自动驾驶汽车、智能医疗设备等。在软件服务方面，存在多种服务形态，如虚拟个人助手、智能语音播报、虚拟客服等软件服务。

 

从目前业态来看，传统的科技巨头和互联网巨头集中分布于人工智能生态圈的基础层，在生态圈的技术层集中了众多顶尖研究机构（如高校学院、科研机构、公司科研团队等），而在应用层则一直保持百花齐放，也包括众多互联网创业公司涉入人工智能领域。而国内外金融行业，一般采取从应用层切入的策略，快速推进基于人工智能技术的应用落地。

 

 

 

民生银行在人工智能领域的探索与实践

  

 

民生银行凤凰计划科技战略中明确提出人工智能作为重要创新研究之一。顺应互联网形势及政策提案，民生银行信息科技部已开展了人工智能应用创新研究重点工作，致力于促进金融业人工智能技术应用发展。凡是不具有创造性的工作都可能被人工智能所取代，因此人工智能将深刻改变银行金融业务服务的模式。现阶段，民生银行主要从人工智能的三个子领域切入与探索。

 

 

自然语言处理。在该领域，主要在声音识别、声音合成、自然语言交互等方面进行创新与实践，未来人机交互向自然交互模式发展，为实现计算机与人类通过声音、文字进行交互，离不开自然语言处理技术支持。

 

计算机视觉。主要关注OCR技术、人脸识别、虹膜识别等方面。机器视觉计算能够通过大量图像数据进行学习与抽象，并精准地识别图像信息，帮助银行取代传统的识别方法，甚至取代人工作业以降低企业人力成本。

 

数据分析与挖掘。主要关注将结构化与非结构化数据的量化分析与深层挖掘。通过海量业务数据开展机器学习实现深度挖掘，在银行内部数字化智能化运营方面提供有力支撑。

 

下文将分别针对以上三个领域的具体技术应用与实践内容进行阐述。

 

 

服务机器人

  

 

金融属于服务行业，从事的是人与人服务价值交换的业务，人是核心因素，因此客户服务能力的提升对业务开展具有重要意义。现今银行客户服务交互方式主要由人工服务与自助服务两者结合。在自助服务方面，主要依靠电子化的交互方式，如营业厅的自助智能终端设备、互联网的在线电子客服等。

 

服务机器人是现阶段自然语言交互在金融行业的应用热点之一。经创新技术研究与调研，我们认为“自然语言交互+智能硬件”很可能是替代“APP+智能手机”的下一代主要为客户提供服务的人机交互界面，就像当年“APP+智能手机”替代“浏览器+PC”一样。客观说，银行在PC时代和智能手机时代并未能抢得先机，而如今人工智能技术应用热潮来临，我们计划在机器人时代提早布局。为提升目前电子自助服务方面的智能化程度、降低客户服务人力成本，建设基于人工智能的银行客户服务基础技术设施，提供一套完备的智能服务体系，是一种全新的技术手段。通过智能服务体系提供24小时的机器人服务，随时响应客户的相关咨询和需求，让机器人用深度学习的方式识别交互中客户的情绪反应，自动响应客户的多样化问题，并能够给予足够的建议。同时对于客户的反馈进行数据统计和数据分析，为我行精准客户营销提供基石和保障。

 

服务机器人是客户服务交互创新模式。民生银行主要采用人工智能领域的自然语言处理、计算机视觉等方面相关技术，构建新型交互模式核心能力，并在以下两个方面进行创新输出。

 

以人形机器人硬件为界面。未来银行智慧厅堂描绘了以智能自助终端为主人工服务为辅的银行柜台数字化营业场景，而人形机器人作为与营业厅内客户沟通的新型交互界面，已逐渐成为各家金融机构争相大胆尝试的创新应用。现阶段，在业内率先推出集成现有自助设备应用的作业型机器人后，民生银行意识到同业的机器人设计的同质化问题，在人形机器人2.0的建设当中，积极与外界产研机构合作，与国家级智能装备联盟携手共建机器人研究实验室，尝试整合各类金融机具，通过专业金融外设与自然交互方式向客户提供服务。

 

以电子渠道为界面。电子客服、电话客服、手机银行等传统应用是银行目前最重要的客户服务渠道。采用自然语言处理、计算机视觉等技术，为其打造新一代人机交互方式。银行电子客服不再是传统百科式问答，而是有温度的服务员；电话银行不再是繁琐的多层数字按键菜单交互，而是听懂人话的智能功能导航；手机银行成为客户专属的金融小秘书，能与客户交流，并提供精准的信息或服务。同时，也为未来新型电子渠道（如AR、VR、全息影像等）提供自然语言交互的支持，如图1所示。

 

 

图1 基于人工智能的银行客户服务创新模式

 

 

智能投资顾问

  

 

现阶段，银行端的投顾方式以传统的“人对人”的营销模式占据主导地位，由投资顾问建议客户做出产品选择。智能投资顾问系统可以通过计算机数据分析与挖掘，替代或者部分替代人工进行金融产品进行组合构建，通过资产配置和组合优化的方法，在严格控制投资风险的前提下，构造获得长期稳健的资产投资组合。

 

智能投顾可以大幅度降低为客户提供投资顾问服务的成本，将投资顾问服务惠及更多的人。现阶段智能投顾的智能化程度并未达到人们的期望，“手续费打折”、“投资标的主要为ETF指数型基金”、“在线专家顾问”三大利器是目前国际智能投顾平台的主要竞争优势。相当长的时间内，机器算法只能作为专家决策的辅助工具。因此民生银行选择研发人机结合的智能投顾平台（如图2所示）。

 

 

图2 民生银行智能投顾平台

 

民生银行智能投顾平台基于人工智能技术，通过导入产品与市场两端数据，进行相应的数据分析与挖掘，分别获取精选产品池和大类资产配比，作为投顾模型的决策数据支撑。同时，外部引入一些市场成熟的量化策略作为投资策略参考，并根据客户的主观风险偏好以及经过机器学习获得的用户画像等用户信息，通过计算机得到量化评价指标。民生银行采用人机结合方式，将基于人工智能的投资顾问作为专家决策的辅助工具。

 

 

 

OCR文字识别通用平台

  

 

目前金融行业各类报表、单据等纸质表格的录入大多采用人力手工输入的方式，工作量大，且出错率较高。当前针对纸质图像文字识别普遍采用OCR技术。OCR技术在固定格式的文字识别上（比如身份证、营业执照等）有非常好的效果，有些识别项甚至能做到99%的准确性。但在非固定格式的文字识别上，比如财务报表、凭条单据等，由于国家没有统一的表格格式，纸质表格的格式五花八门，需要数据录入人员花费大量时间进行手工处理。

 

OCR文字识别是计算机视觉领域的技术应用之一，该技术在金融领域的应用越来越广泛也越来越个性化。除了证照识别、银行卡识别这样的简单场景以外，非固定格式的报表、票据以及手写文稿的识别等复杂个性化使用场景开始出现，而在与AR技术，LBS技术和人脸识别等其他计算机视觉技术结合后，又能够产生很多有趣的应用场景。

 

民生银行采用人工智能计算机视觉领域的OCR技术，构建文字识别的通用处理平台，能够快速自主实现个性化OCR需求，为其他系统提供服务（如图3所示）。它能够支持各类纸质文件格式的灵活输入，能够减轻数据录入的工作量，节省人力成本，且提升工作效率。以“财务报表识别”为例，利用大量来自各公司客户向我行提交的财务报表图像文件作为训练样本，通过机器学习，从而构建财务报表识别模型，支持从业务系统上传的报表图像附件解析输出为标准电子表格文件格式（如Excel文件）。

 

图3 OCR通用处理平台

 

 

小结

  

 

人工智能技术为银行业金融业务服务模式带来全新的转变机遇，无论在提升客户体验、内部管理效率，或者是风险防范以及量化分析的精准与理性等方面，在金融业内已呈现出应用加快的趋势。民生银行在紧随互联网行业及金融行业人工智能技术应用潮流的同时，也会时刻关注监管部门相关政策与建议，以支持业务和技术创新为目标，积极抢占人工智能发展高地，继续前瞻性探索人工智能领域新技术的金融应用。