人工智慧變革金融：讓華爾街「深感不安」

過去幾年，每當談及互聯網金融帶來的衝擊力和顛覆性，大部分金融業人士都會秉持「保留」意見，其中一個極為重要的佐證就在於：很多複雜的金融服務難以完全「去人工化」。

而事實也證明，這幾年互聯網金融行業爆發所帶來的改變，更多還是停留在渠道層面的創新，並沒有真正革了金融機構的命。不過，技術變革帶來的衝擊顯然才剛剛開始。

在2017 Lendit峰會上，來自IBM Wason團隊的Brian Walter做了一個關於「計算機與人工智慧改變金融服務」的主題演講，並展示了人工智慧「Wason」(沃森)在金融場景中的應用案例。

在他看來，隨著包括大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等新技術發展的成熟，以及在具體業務和場景中應用的落地，這場金融業的變革已經真正拉開大幕。

AI改變金融

「沃森」的名字來自於IBM創始人Thomas J. Watson，它實際上是一台由90台IBM伺服器、360個計算機晶元驅動組成的超級計算機系統，體積相當於10台普通冰箱那麼大。

「沃森」不僅運算極快，記憶力超強，甚至還能懂得一些人類語言中的暗喻和雙關。IBM認為沃森可以媲美人腦，可以理解自然語言的複雜性，也能夠利用交互行為不斷學習。

Brian Walter在現場展示了「沃森」在三個金融場景中的應用案例。

第一個場景：因為暴雪，一顆大樹倒在了Shirly家的門口，她40歲的媽媽需要跟保險公司溝通如何移走這顆樹，以及給房屋造成的損失索賠。

通過手機，Shirly媽媽跟虛擬的保險代理人進行了溝通。它不僅幫助分析了損失、給出了解決方案、索賠流程，還對延伸出的其他問題給出了建議，例如，車、房、人壽保險的選擇和最優搭配等等。

第二個場景：一個剛剛到紐約工作的年輕人Jack想要辦一張信用卡，他通過視頻向客服Richard進行諮詢。

（Jack通過視頻向客服Richard諮詢）

後者是一個靠「沃森」程序驅動的虛擬化身，長相和聲音與真人無異，並且可以通過讀取Jack的唇語和表情，了解他的心情。Richard根據Jack的基本信息和要求幫他比較了市面上的各類信用卡的費率、額度，進而給出建議，並提供了辦理人電話。

第三個場景：「沃森」的數據分析功能曾用在預測體育賽事結果和選拔球員上，它通過獲取運動員過往的視頻、數據，甚至社交媒體的信息來預測出他這場的表現，或者其運動生涯的價值。而這一功能也可以用來了解金融客戶和他們的需求。

這是三個最常見的金融場景，其本質都在於使用技術手段輔助工作，替代部分重複性的腦力勞動，最終實現金融服務效率的提升。無論如何，從「沃森」的應用中已經可以窺見人工智慧變革金融業的巨大可能。

事實上，在此之前「沃森」早已成功應用在包括醫療、餐飲在內的不少傳統行業，例如，它曾經通過分析海量數居和醫療案例幫助醫生確診癌症病例，提供解決方案等。

（IBM員工在安裝「沃森」）

2016年9月底，IBM宣布收購風險管理和監管合規諮詢公司Promontory。加入IBM之後，Promontory的600名金融專家將用大量金融知識和案例來訓練「沃森」，使其具備能夠提供金融建議的能力。隨後，「沃森」也開始應用在一些金融場景中。

華爾街「失守」?

從「醫療」到「金融」——雖然看上去這是兩個截然不同的專業領域，但它們卻有一個共同的特點：即兩者都需要處理海量的數據。

金融機構在開展業務的過程中積累了海量的高價值數據,其中包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等數據。創新工場董事長兼CEO李開復就曾多次表示，人工智慧最好的應用領域之一就是金融業,因為這是唯一純數字領域。

所以，儘管人工智慧的應用將對傳統金融機構帶來巨大的衝擊，但它同時也獲得了重新發力的契機。因為，它們掌握著最優數據和IT資源，而這是那些新興的互聯網金融公司、金融科技公司難以企及的優勢。

中信證券在一份關於人工智慧+金融的報告中援引BCG數據表示,在海外成熟市場,銀行平均將營業收入的 8%左右投入 IT 系統建設;而這一比例在國內稍低,但也可達到3%左右。

「金融科技」不再是一個標籤性的概念，它的隱性門檻越來越高。計算能力、數據資源和核心演算法等條件的成熟催化了人工智慧的進步，也將成為未來金融機構、金融科技公司們的核心競爭力。

此外，與以渠道變革為主的「互聯網+金融」時代相比，「人工智慧+金融」帶來了金融服務和產品層面的改變。比如，目前人工智慧已經在智能投顧、智能量化交易、智能客服、反欺詐和生物身份識別等領域被廣泛應用。

(表 2:人工智慧+金融與互聯網金融對比)

人工智慧不僅可以幫金融機構提高效率、增加收入，還可以節省開支。

據Brian Walter介紹，僅在2015年，金融行業的監管要求就新增了超過兩萬條，而金融機構每年要花費大量人力物力來解讀這些規定並制定應對方案，現在「沃森」就可以解決這個問題。

目前來看，人工智慧的主要功能還是在於輔助或替代人力,用以加強金融機構服務長尾客戶能力。儘管這對於機構發展和用戶體驗來說都有非常積極的影響，但對於金融從業者而言可能並非一個好消息。

近日，據媒體報道，摩根大通開發了一款金融合同解析軟體COIN，通過該軟體，原來需要律師和貸款人員每年花上360000小時才能完成的工作在幾秒鐘內就可完成。而且，不僅錯誤率大大降低，它還全年無休。

COIN並不是唯一一個讓華爾街深感不安的消息，早在去年，高盛和Google共同入股了一家名為Kensho的金融科技公司。不管你拋出什麼跟股票漲跌的刁鑽問題，這個分析軟體都可以在數秒鐘內完成分析預測給你答案。