資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：銀行業有太多人工智能炒作，不切實際的想法并不是銀行面臨的唯一障礙。目前來說，人工智能會對銀行業產生較大影響還為時過早，一些表面跡象并不意味著人工智能即將接管這個行業。成本裁員支出和部署人工智能金融時報調查了家世界最大銀行對人工智能的態度。
摘要： 在人工智能火熱的今天，銀行業是如何看待人工智能對其的影響呢？答案可能出人意料。
隨著人工智能的發展，越來越多的行業都或多或少會受到該技術的影響。在博主之前的文章中，分析了人工智能、大數據以及VR對教育行業的影響，本文將分析人工智能對銀行業的影響。
德意志銀行首席執行官John Cryan曾提議用機器人取代全銀行的一半員工（約49,000名），這可真是一個龐大的數字啊。戲劇性的一幕發生了——他最近下臺了，無法實現這一提議，一半的員工心里都松了口氣。但從這件事中可以發現，很多銀行高管都看中了人工智能的潛力，進而想將人工智能應用于銀行這個傳統行業中。花旗集團首席執行官Vikram Pandit預計在未來五年內，30%的銀行崗位將被人工智能取代；日本瑞惠金融集團表示，利用人工智能技術將19,000從業者縮減到2027人；無獨有偶，中國的一些銀行也都宣布利用人工智能提升客戶服務并減少人工成本。
幾乎所有的大型咨詢機構都發表了關于人工智能如何改變銀行業的研究。畢馬威提出了一個愿景——“隱形銀行”，利用“聰明的虛擬助手”在與客戶互動等各個方面逐漸取代柜臺人員。
桑坦德公司在2010年推出紅色機器人帶領游客參加西班牙游覽中心；瑞銀使用亞馬遜公司的數字助理Alexa來服務客戶；摩根大通正在使用機器人執行交易，并用人工智能檢測欺詐；匯豐銀行表示，將通過人工智能來檢測洗錢、欺詐以及恐怖組織資金。
銀行如何使用人工智能1.聊天機器人和虛擬個人助理
現在很多行業都研發了各自的自動語音助手，比如通信運營公司、購物網站等。銀行業也不例外，使用聊天機器人和語音機器人與客戶進行簡單的互動，解決一些常見問題。
這個功能背后的技術是自然語言處理（NLP），它能夠模仿人類的說話方式，使得用戶越來越以難判斷他們是在與人交流還是與虛擬助手對話。此外，可以使用語言識別和人臉識別代替數字密碼以確保賬戶安全。
人工智能目前非常火熱，但大多數屬于炒作，現實環境要復雜得多。英國《金融時報》對30家使用人工智能的銀行進行了調參，結果表明該行業對人工智能的前景十分看好，因為它能夠降低銀行成本并提高收益。其中一家銀行甚至預測，50%到70%的就業崗位可能會被人工智能取代。然而，如何將人工智能很好地應用于銀行業還沒有達成共識，目前處于起步階段，還有很長的路要走。
2.分析客戶
銀行有一項很重要的業務就是貸款，它會根據每個客戶的詳細信息提供個性化的服務或決策。通過客戶分析和排序算法來評估風險或預測潛在客戶。
這項功能背后的技術是人工智能利用每個客戶大量的非結構化數據來分析客戶。機器學習可以用來分析客戶行為模式，相關算法也能夠自動做出一些決策等。一些基金經理已經在使用這項技術來評估首席執行官的行為，并找出對公司未來業績影響的相關因素。機器要完全達到人類水平還有很長的一段路要走，許多挑戰等待著我們解決。
3.簡化流程
銀行希望使用人工智能處理一些簡單的流程，這意味著文件將被計算機掃描并解析，一些決策也可以由人工智能系統制定。
這項功能背后的技術是將圖像識別和機器學習結合起來掃描大量文件，并根據合適的規則作出相關的決策。之后，算法可以決定應該將哪些情況傳遞給人類決策者。
銀行業都認為人工智能非常重要，但使用它的方式又大相徑庭。參與調查的一家歐洲銀行告訴《金融時報》，它家銀行有500-800人從事人工智能崗位，而世界上技術最先進的銀行之一諾迪亞只有25人從事人工智能崗位。據《金融時報》采訪透露，有幾家銀行對人工智能的預算從300萬美元到1500萬美元不等。總的來說，盡管銀行在其業務中嘗試使用人工智能，但并不像他們公開聲明的那樣投入很多研發經費。
4.斑點模式
人工智能可以發現交易中的異常或模式，進而預測出欺詐和洗錢等行為。人臉識別和語音識別也可以標記系統中存在的欺詐者，通過數據篩選以發現預測風險或投資機會的交易模式。
這項功能背后的技術是機器學習使得人工智能可以解析大量非結構化數據，以將信息與噪聲分離，并進行自我校正。復雜的圖像識別則可以用于識別人或物體。
銀行業有太多人工智能炒作，不切實際的想法并不是銀行面臨的唯一障礙。一些專家表示，銀行對AI的大部分投資都流向于熱門應用，比如聊天機器人等，忽略了其它應用領域的開發。面對以上問題，銀行是如何看待人工智能的呢？答案部分取決于銀行對人工智能的認知，那些參與《金融時報》調查的銀行對人工智能的認知僅限于執行最基本的任務。渣打銀行首席數據出納員Shameek Kundu表示，在2017年，14個人工智能項目中僅有20%左右專注于“凈成本或生產率”，絕大部分的項目是為了提高對風險的預測能力以及承擔風險的能力。
風險管理是銀行業的永恒話題，對于該話題，需要使用科學的知識，人為的干預只會變成阻礙。對于沒有變化的重復性任務，且不需要特別技巧的清算、結算等操作過程，使用人工智能的方法能夠很好地完成上述過程，這樣可以提升辦公自動化和降低相關成本。
除了風險管理應用以外，摩根大通還使用人工智能提升執行交易效率，花旗銀行使用機器學習來處理向交易者發送的定價請求等。從這些可以看出，銀行業之間對如何使用人工智能存在一些差異，一些銀行專注于了解新技術能為其提供新的商業模式或新方法來賺錢，而一些銀行則將降低成本作為其第一目標。但隨著對人工智能的發展，大多數銀行逐漸改變了其看待人工智能的態度，將利用人工智能增添潛在收入看得與降低成本一樣重要。
我們希望利用人工智能給客戶帶來更好的解決方案、決策過程中更有效。因此，不要對人工智能抱有太大的敵意，它不會取代大量的勞動力，而要相信人工智能能夠增強勞動力。總的來說，人工智能將創造潛在的收入，同時節省相關成本。
對于一些人來說，選擇合適的領域使用人工智能是最困難的問題，因為有時候很容易陷入人工智能的陷阱。人工智能并不是萬能的，一些人工智能驅動的想法看起來很新穎，但實際上只是對現有的數據處理能力進行了微小的改進。荷蘭銀行宣稱，它們將真正地廣泛應用人工智能，包括客戶數字助理、檢測欺詐以及風險分析等。此外，為了發現人工智能最有價值的應用領域，它們也在做積極的嘗試。
當人工智能項目在銀行業遍地開花時，如何評估其前景對局外人來說是一個令人畏懼的問題。實際上，如果你深入研究其核心要點，那么你就可以很好地判斷其市場前景是否樂觀。
人工智能項目對后臺業務的影響還需要一段時間的觀察，但已經對前臺產生了一定的影響。在實施一些技術后，能夠更好地分析客戶并推銷更多的產品。
目前來說，人工智能會對銀行業產生較大影響還為時過早，一些表面跡象并不意味著人工智能即將接管這個行業。比如八年前，桑坦德銀行采用機器人迎客，但現在桑坦德13,697家銀行分支機構中沒有發現一個機器人的存在。
成本：裁員、支出和部署人工智能《金融時報》調查了30家世界最大銀行對人工智能的態度。部分銀行提供了詳細的回答，部分銀行給了大致答案，而部分銀行拒絕參與調查。以下是調查的部分具體結果：
前臺為王：18家銀行中有17家已經在前臺使用AI技術，前臺也是銀行所能看到AI最大潛力的地方。
應用廣泛：18家銀行中有8家在前臺、中臺、后臺以及數據分析中使用了AI技術，其它10家銀行在這四個領域中的三個領域使用了AI技術。
資源差異大：9家銀行提供了它們對AI的投入研發經費。6家銀行對其研發經費為500萬歐至1500萬歐，其中一家機構計劃每年從300萬美元增加至5000萬美元。
保守的裁員率：7家銀行給出了關于人工智能相關失業率的估計，6家估計會低于20%。
高等問責：18家銀行中有5家管理層直接對人工智能負責。
流行合作：18家銀行中有8家參與合資企業，4家投資了相關的AI公司。
作者信息
Laura Noonan，金融分析師、投資觀察員
本文由阿里云云棲社區組織翻譯。
文章原標題《AI in Banking: The Reality Behind the Hype》
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