国内商业银行智能投顾业务发展探讨以摩

人工智能就是能在不同环境中独立或交互地完成各种拟人任务的自动化设备。云计算、大数据等技术的成熟推动了人工智能的进步，同时深度学习引起算法上的突破进一步助推了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率得到大幅提升，从而推动了相关语音识别技术、VR技术、语言处理、机器学习以及机器人技术的迅猛发展。人工智将在不远的将来促使各个产业产生巨大变革，其能大面积替换中低端的分析工作，并在时间维度上进行预测，从而优化风险定价模型，同时减少情绪化干扰，实现优化博弈的策略目标。因此如果能在银行业及互联网金融领域实现人工智能的全维度应用，就可以通过从海量金融及商务交易数据中提取相关有效信息，对信息进行加工分析后反馈给金融机构作出决策，或者实时反馈用户方进行选择，从而减少交易双方信息不对称或者不确定性的现象，促进金融业智能化程度的提高。

作者

梁天姿、贺梦姣、梁佳琛、林欣雅、刘翎羽

编辑

王佳滢

一、商业银行创新发展进入了以人工智能为特征的新阶段

1.人工智能的应用对商业银行发展的影响

在当前，我国银行业由于智能化起点低且银行业本质上是一个数据密集型行业，因此人工智能在我国银行业的应用空间非常广阔。目前人工智能对银行业的影响主要体现在：

（1）银行业服务模式将会更加主动

在互联网相关技术尚未得到大规模应用时，银行往往需要投入大量资源用于自身客户维护和沟通，以便发现客户需求，获取业务价值。到了互联网时代，互联网技术以及互联网金融平台的迅速发展，促使商业银行大力推进信息系统建设，网银、手机APP的出现降低了银行服务客户的成本。由于客户端和网页端都使用标准化的功能模板，因此需要客户熟悉和学会这些功能，并在众多菜单功能中搜索需要的金融服务，客户和银行的交流是单向的。这种情况下发现客户需求的成本由银行转嫁给客户，在方便银行的同时，也使银行相应地丧失了创造更多业务价值的机会。

随着人工智能的迅猛发展，机器能在相当程度模拟人的功能，从而实现批量人性化以及个性化的金融服务，这将对深处服务行业价值链高端的银行业带来深远影响。人工智能技术在服务前端可以用于客户维护，在中台支持授信和各类金融交易并进行分析决策，在后台主要用于风险防范与监督，它将大幅改变银行业现有格局，使得银行服务更具个性化和智能化。因此人工智能将成为决定商业银行维护客户和发现客户相关金融需求的最主要因素之一，并对银行产品、服务方式、营销渠道、风险管理、信贷管理以及投资决策等带来重大的影响。

（2）银行大数据处理能力得到大幅提升

由于银行业与整个社会存在紧密的交织网络，银行内部积累了大量信息数据，涉及各类业务交易、客户信息、产品分析、风险管理、投资顾问等，这些数据级别都以海量计算，但这些数据往往通过非结构化的形式进行保存（如客户身份证相关扫描件信息），既占据过多的储存资源，造成重复存储产生的浪费，又无法转化为可分析数据，使得银行业大数据的处理比较棘手。运用人工智能的深度学习系统，可以对银行业积累的足够多的数据进行不断学习，从而不断完善甚至超过目前人类的回答能力。特别在风险管理与金融交易这些比较复杂数据的处理上，大规模应用人工智能将大大减少人力成本并提升银行风控能力和业务处理水平。针对平台的资产选择、信息披露、风险管理、贷后管理以及逾期催收等业务运营需求，通过大数据紧密结合人工智能，可以提供个性化智能化的解决方案，从而全面降低银行授信风险，进一步提高银行产品质量及服务质量。人工智能是基于海量信息的深度学习系统，同时人工智能与大数据是互相联系的两项技术，人工智能与大数据的合理运用将为商业银行带来可观的业务增长，而且对于未来智慧金融来说，二者更是成为标配。

2.人工智能在商业银行中的具体应用

目前我国人工智能相关的研究及应用水平与欧美发达国家相比旗鼓相当。人工智能技术已经进入高速发展期，其中语音识别、图像识别以及机器学习等细分领域产生了大量具有突破性的研究成果。

由于商业银行的客户群庞大、储备的数据量大且较为准确有效，这就为数据分析和建模打下了坚实可靠的基础。通常银行资金实力雄厚，可对高科技进行大量投入，同时商业银行对风险管理的要求更为精准，因此人工智能在银行业有着天然的应用优势，例如通过大数据构建金融产品知识图谱，通过社交网络与核心数据的分析识别深度了解客户。

随着国际互联网巨头尝试将人工智能技术应用于金融产品的方方面面，国内银行业也逐步推广使用人工智能技术。目前，国内大型银行已在客服营销、风险控制、信贷管理等多个领域逐步应用人工智能技术，预计还将在更多的领域，尤其是在提升客户体验、网络内容管理和风险管理等领域进一步研究与应用相关人工智能技术。

近年来，商业银行在具体业务层面进行了一系列积极有益的人工智能创新探索，主要包括智能投顾、智能风控、智能客服、智能营销、支付创新、网点服务等方面。

（1）智能投顾

银行传统的理财顾问需要根据投资者的要求，向投资者推荐符合其风险偏好特征同时适应某一特定阶段市场预期的投资组合。这种传统方式需大量昂贵的人工才能完成，由此无形中抬高了银行理财服务的进入门槛，使得过去的银行理财服务主要针对高净值客户。

智能投顾以最少人工参与的方式实现投资组合管理，通过更强大的算法模型结合人工智能技术对银行客户进行财富画像，为银行的每一位客户提供个性化的资产管理方案。目前国内不少商业银行已经涉足智能投顾，通过机器与量化技术，为那些经过问卷评估的银行客户提供个性化的资产组合投资计划，旨在为客户提供一个自动化的理财服务以实现投资回报最大化。不少智能投顾平台能够结合自然语言搜索，通过图形化用户界面以及云计算实时关联金融市场，充分利用动态数据与实时交易信息及时反映市场趋势，既能提供研究辅助，又能智能回答复杂理财投资问题，一方面缩短了交易时间，另一方面也降低了交易成本。

智能投顾是商业银行人工智能创新应用的重要领域。招商银行年12月，在手机银行APP5.0正式上线“摩羯智投”；工商银行年11月推出智能投顾“AI投”；浦发银行年12月推出全新智能投顾“极客智投”；中信银行年1月推出智能投顾“信智投”；中国银行年4月推出智能投顾“中银慧投”。

（2）智能风控

对于商业银行的海量交易数据，人工智能可以通过深度学习技术从数据中自动识别相关欺诈交易，帮助银行总结交易模式，实现事中成功拦截，阻断欺诈交易，从而提高反欺诈反洗钱系统的有效性，降低误报率，减少合规风险；也可以利用社交平台中的大量客户数据，通过知识图谱技术，即按照专家设计的规则以及不同种类的实体连接相结合的关系网络，提高金融风险管理水平。

国内已有不少银行通过和互联网企业的合作，收集网络和社交平台上的个人信息，通过知识图谱技术以及大规模语义数据库，推出了客户信息盗窃自动报警系统。还有一些银行基于