人工智能的发展路径及未来趋势

1．人工智能的发展路径。从产业链上看，人工智能产业链包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次。其中，基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等。人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

总体上看，人工智能的基础技术支撑已基本具备，多家相关公司重金投入硬件，提升运算速度，完善基础技术支撑。人工智能技术近年来得到快速发展，特别在感知智能上更是有诸多突破。随着神经网络和深度学习技术的发展，认知智能或将迎来新的技术突破。谷歌、Facebook、IBM、亚马逊、百度等公司争相开源人工智能评聘，谋求“开放”的大生态，全面发展人工智能技术。而在人工智能应用层面，苹果、谷歌、微软、IBM、百度、阿里、腾讯等也纷纷试水与场景融合。在试水人工智能的过程中，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，预计更为广泛的应用时代即将到来。

2．人工智能行业发展趋势。人工智能产业作为一个新兴领域，在世界范围内还处于起步阶段，我国人工智能领域的研究及应用水平与国外发达国家相比不分上下，可谓平分秋色。未来，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化。企业也会在不断满足并提升社会大众丰富多彩的生活品质而进步。人工智能行业可能呈现如下发展趋势。

第一，人工智能将承担更多、更复杂、更智能的工作。目前，人工智能应用多数还处于感知智能阶段，需要根据人工设定的程序来辅助人工完成某些工作。随着机器学习算法的发展，一方面，机器人可以更好地学习并掌握知识，并与生物仿真及传感器等设备结合，使其更加智能。另一方面，机器学习算法在数据分析方面的应用，使得机器可以取代手工数据处理和模型设计，实现数据监管和分析等工作，使数据科学家有更多的时间与精力去促进数据策略的发展。

第二，人工智能服务将走向价值链上游。目前，在服务行业人工智能主要用于辅助人工或提供更便捷的后台处理，却较少直接提供对客服务，即使有少量应用也仅是送餐机器人之类价值较低的服务。而自然语言处理将使人与机器的交流更加容易，用来处理语言的机器学习算法的提升会让人们与计算机之间的交流更加容易。自然语言处理的进步会在未来大幅改善人与机器之间的交流。收益于自然语言处理技术的发展，未来在服务行业人工智能将提供更多的直接对客服务，结合机器学习获得更多的服务技能和知识图谱，人工智能逐步走向服务价值链的上游。

第三，从训练式的被动学习向主动学习转变。机器学习主要依靠导入海量的数据来训练机器对事物的感知与认知。目前，深度学习已经可以通过采用大型仿真神经网络，使机器人主动获取网络上的图片、视频和声频等内容，并加以理解。未来，机器人或许能够从其他机器人的工作中获取信息，通过将信息上传至不同系统。即使两个完全不同的机器人也能够教会彼此如何识别一个特定物体或执行一项新任务，加速学习过程，实现主动学习。

第四，人工智能将是未来科技创新的排头兵。人工智能在未来将给各行各业带来深远的影响，人工智能的应用也将走进每个消费者的生活。人工智能必将与各行业进行深度结合，Fintech、智能家居、智能制造都将是其切入行业。此外，VR/AR技术对人机交互的改善与提升，其硬件的快速迭代也将驱动软件和内容的创新。

人工智能对金融行业的影响

云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能技术的进步与发展。深度学习在算法上的突破则掀起了人工智能浪潮，使得复杂任务的分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快速发展。人工智能在某些领域将彻底改变人类目前的生产模式，取代更多人、更多重复性的工作，劳动密集型的工作将完全由机器人来完成，人力将投向更具价值的事情。对于金融领域来讲，人工智能主要有以下几方面的影响。

1．金融行业服务模式更加个性化、智能化。在传统技术模式下，受人力资源和数据处理能力的影响，金融行业往往只能对少数高净值客户提供定制化服务，而对绝大多数客户仅提供标准化服务。而人工智能的飞速发展，使得机器能够更逼真地模拟人的功能，使批量实现对客户的人性化和个性化服务成为可能，这对于处在服务价值链高端的金融将带来深刻影响，将对目前银行沟通客户、发现客户金融需求的模式发生重大改变。金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等都将迎来新的变革。在前端，人工智能技术可以用于服务客户；在中台，人工智能技术可以支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策；在后台，人工智能技术可以用于风险防控和监督。总而言之，人工智能技术将大幅改变金融现有格局，使金融服务（银行、保险、理财、借贷、投资等方面）更加地个性化与智能化。

2．金融大数据处理能力大幅提升。长期以来，金融行业沉淀了大量数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等。这些数据容量巨大、形态多样，占据宝贵的储存资源，又无法有效转换成可分析数据以供分析。虽然大数据技术对此有所改善，但依然在数据的有效处理和利用上面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，金融行业有足够多的数据供机器进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。

人工智能技术在金融领域应用场景

结合目前人工智能技术支持能力和市场实际应用情况看，基于语音识别的技术最为可能优先在金融行业进行应用。市场和同业已经具有成熟的商业运营案例和业务框架，技术实现难度较低，可迅速实现商业价值。其他类人工智能技术目前商业运用仍处于初期阶段，应予以继续进行跟踪研究验证。结合目前行业发展趋势，按照人工智能技术分类，提出金融应用场景设想若干，具体如下。

1.语音识别与自然语言处理应用——智能客服。利用语音识别与自然语言处理技术，打造智能的客服机器人，通过整合集团对外客户服务渠道（包括电话、网页在线、微信、短信及APP等），提供在线智能客服服务。一是可以为座席提供辅助手段，帮助客服快速解决客户问题。客服机器人通过实时语音识别和语义理解，掌握客户需求，并自动获取客户特征和知识库等内容。还可通过个人网银、掌上银行、微信公众号等，推出个人金融助理等功能。二是可以基于语音和语义技术，可对电话银行海量通话和各种用户单据数据进行识别和分析，挖掘分析其内在价值，为客户服务与客户营销等提供数据与决策支持。同时，这些数据还可以供智能客服系统进行自动学习，生成知识问答库，为后续客服机器人自动回复客户问题提供参考与依据。

2.计算机视觉与生物特征识别应用——人脸识别与安全监控。计算机视觉与生物特征识别技术，让机器可以更准确的识别人的身份与行为，对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。一是可以利用网点和ATM摄像头，增加人像识别功能，提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作，也可以帮助识别VIP客户。二是可以利用网点柜台内部摄像头，增加对员工可疑行为识别监控，记录并标记疑似违规交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用。三是可以在银行内部核心区域（如数据中心机房、金库等）增加人像识别摄像头，人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入，同时对于所有进出人员进行人像登记，防止陌生人尾随进出相关区域，实现智能识别，达到安全防范的目标。

3.机器学习、神经网络与知识图谱应用——预测分析与智能投顾。机器学习与神经网络技术使机器能够通过数据的分析处理去自动构建、完善模型，提前判断事务变化趋势和规律，并提前做出相应的决策。一是使用深度学习技术，学习海量金融交易数据，从金融数据中自动发现模式，如分析信用卡数据，识别欺诈交易，并提前预测交易变化趋势，提前做出相应对策。二是基于机器学习技术构建金融知识图谱，基于大数据的风控需要对不同来源的数据进行整合，检测发现数据当中的不一致性，分析企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系，主动发现并识别风险。三是借助机器学习，通过数据筛选、建模和预测对融资企业或个人信用打分；通过提取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，判断企业或其产品在社会中的影响力和产品评价；并通过数据分析和模型预测投资的风险点。实现在放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，从而及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，以减少因坏账而带来的损失。四是运用人工智能技术，采用多层神经网络，智能投顾系统可以实时采集各种经济数据指标，不断进行学习，实现大批量的不同个体定制化投顾方案，把财富管理这个服务门槛降到一个普通的家庭人群来使用。

4.服务机器人技术应用——机房巡检和网点智慧机器人。运用机器人技术，一是可以在机房、服务器等核心区域投放24小时巡检机器人，及时发现处理潜在风险，替代或辅助人工进行监控。二是可以在网点投放智慧机器人，可对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。此外，增强银行服务的科技创新感和服务新体验，为银行服务的转型升级注入全新的因素。

当前，人工智能技术虽然在辅助人工、提高劳动生产率上发挥了积极作用。农业银行已在客服、营销、风险、信贷等多个领域应用人工智能技术，未来还将在更多的领域，特别是在提升客户体验、内容管理和风险防控等领域，更加深入的研究与应用人工智能技术。金融行业作为科技发展的重要应用和践行者，应紧跟人工智能发展趋势，积极尝试在各领域的运用与验证。

来源：金融电子化

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