近日，由CFA協會主辦的“人工智能與金融業未來”論壇在京召開。微軟亞洲研究院副院長張益肇、華夏基金總經理湯曉東、中國光大銀行數據挖掘專家田江、PINTEC品鈦科學決策副總裁任然等人共同參與了人工智能主題圓桌，研究討論人工智能發展對金融機構、金融從業人員的影響。

PINTEC品鈦科學決策副總裁任然在圓桌討論中介紹了幾個AI技術是如何改善金融科技案例。

AI改善金融的兩個案例

PINTEC品鈦集團是一家科技金融技術服務公司，為金融機構、合作伙伴提供智能信貸、智能投顧等全流程解決方案。任然介紹到，在信貸流程中，很多公司會構建反欺詐模型信用評分模型，但人工智能的應用則是一種data drive business(數據驅動業務)的理念。科技公司搜集碎片化的數據，用各種方法整合數據，使之成為有意義的特征變量，實現“讓數據說話”。

以用戶經常在信貸申請階段填寫的資料申請表為例。以前用戶去銀行，要填寫的申請表是完全一樣的，比如姓名、身份證號、當前住址、戶口住址、公司性質等等。但我們則嘗試通過用戶前幾步填寫的字段，針對性、預測性地改變第二頁、第三頁的問卷內容。通過他已經提供的信息，后續的問卷有可能刪減一些意義重復的問題，有更加精準的問題來測試他，在我們能夠精準把握用戶時，問卷也可以提前結束。

再比如，針對信貸行業常見的欺詐現象，AI也可以發揮巨大的作用。比如某些詐騙者會專門“養”一個賬戶：進行少量消費、偽造身份、偽造收入證明等，想要欺詐到信貸額度。“養”出來的欺詐賬戶可能收入證明、傳統信用分、接待記錄等“強金融屬性”的信用數據上都是完美的，傳統的人工審核往往會難以識別這些情況。此時，人工智能在風控中反欺詐作用尤為突出。系統通過計算會發現，“養”出來的偽賬戶，一般在app內只會點擊信貸頁面和按鈕，實名消費較少，這些“弱金融數據”在交叉驗證時是無法偽裝的，會露出很多馬腳。

AI讓數據說話

此外，當AI技術越來越高階時，往往會通過機器學習，發現一些人類難以發現，或者需要長時間才能發現的問題。很多金融問題是非常復雜的，人的思維往往有假設性，而AI卻往往具有開放性思維，往往能發現人們意想不到的問題。

以我們曾經遇到的一個事件為例，我們為一家電商合作伙伴平臺打造了“預支付”功能(信用良好的用戶得到一定信用額度，在額度內可以進行先消費、后付款)，發現有一批用戶在完成了一系列流程后，卻在支付階段停止操作。工程師們想追蹤原因，最初的猜測是：可能用戶對額度不滿意，或者認為申請流程復雜等等。但在AI的幫助下，我們才發現原來這一批用戶之所以不支付，竟然是因為他們都使用某手機的某個瀏覽器的某個版本下的某分辨率，導致支付按鈕無法顯示。雖然這批用戶數量并不龐大，但AI幫助我們挽回了一批不應該損失的用戶。因此AI的應用也可以大幅度提升現有金融服務的體驗，甚至開拓一些新的領域。

經過國內國際數十年的研發，人工智能技術已經不再高駐象牙塔，現今科技公司將其視作必備的技術工具之一，探索其在技術預測領域、金融應用領域、用戶體驗領域的延展。AI給行業的空間是很大的，從金融信貸AI應用發展方向上來看，我認為未來AI可以更好的用于提高用戶體驗，以及更精準的預測風險。