金融行業智能化應用的金融行業智能化應用的實踐及感悟周周建華010203金融行業智能化應用的現狀金融行業智能化應用的挑戰金融行業智能化應用的實踐經驗301.01.金融行業智能化應用的現狀隨著Alexnet等深度神經網絡在imagenet上的突破，2012年是智能化應用大規模嘗試的元年2022ChatGPT問世2016AlphaGo戰勝李世石2017Transformer20062006Hinton提出N990BP神經網絡BP神經網絡990受限于專家系統的局限性956達956達特茅斯會議980受限于計算980受限于計算能力識別取得突破957提出感知機模型第一次浪潮第二次浪潮第三次浪潮19502000119502000弱人工智能強人工智能/通用人工智能邏輯計算認知與理解AI對人類思考AI幫助人類解決的問題邏輯語言描述的弱人工智能強人工智能/通用人工智能邏輯計算認知與理解AI對人類思考AI幫助人類解決的問題邏輯語言描述的的能力綜合多方信息進行判斷決策語音識別智能機器人、虛擬個人助理應用場景強人工智能/通用人工智能強人工智能指擁有意向，意識，意志的機器智能機器擁有和人類一樣的智能水平，可以替代一般人完成生活中的大部分工作超人工智能階段，Al就會像人類一樣通自身可以多次進行審計迭代，智能水平超過人類人工智能(AGI)邁進。超人工智超人工智能多領域綜合智能某特定領域智多領域綜合智能某特定領域智能獨獨立意識與創新創造超超越人類的能力解決一切難題、執行任何指令人的決策驅動當前當前AI的決策驅動智能弱人工智能指只會計算、推斷，解決具體問題的機器智能目前廣泛應用的是弱人工智能，比如自動攔截垃圾郵件、智能推薦購物、戰勝柯潔的AlphaGo、機器人客服等段一:探索2012~2015段一:探索2012~2015部分大的金融機構開始嘗試將人工智能技術應用于業務場景，主要還是在小規模嘗試的階段，主要是為了創新需要2019~各金融企業開始認為智能化的能力是數字化經營的必要元素，逐步關注降本增效的實際價值和業務場景的深度融合人工智能發展進過了三次發展浪潮，智能化在金融行業的應用可以歸納為探索、跟風、理性三個階段。22016~2018已經出現了一些頭部金融企業相對比較成熟22201610身份識別反洗錢投信融資資產管理242323精22201610身份識別反洗錢投信融資資產管理242323精準營銷風險防控客戶服務行業調研顯示，金融行業重點關注并應用人工智能的業務領域主要為精準營銷、風險防控、智能客服、身份識別等，目的是為了克服傳統金融業務中營銷風控不精準、人工客服成本高及合規壓力大等難題；保險行業則更關注客戶服務、欺詐識別、承保、理賠等，目標偏向于降本增效。金融保險金融222201918865客戶服務欺詐識別承保理賠銷售/分銷保單簽發產品開發代理支持精算/定價85金融行業數據來源：《人工智能技術金融應用情況調研報告》參與調研機構共26個，包括工商銀行、農業銀行等18家商業銀行，以及保險公司、支付機構、清算機構、科技公司等8家機構。保險行業數據來源：Gartner調研數據，聚焦2021年37家機構。802.02.金融行業智能化應用的挑戰缺少體系化的數據資產管理算力數據缺少體系化的數據資產管理算力數據挑戰一：智能化應用的數據基礎比較薄弱能三駕馬車算算法數數據治理體系的建設自自有數據字段稀疏人工智能=80%數據+20%算法模型找不到數據用不了數據數據價值有限挑戰二：行業監管對智能化應用提出了較高要求部數據應用部數據應用保護監管對于銀行等金融機構的算法模型有明確的可解釋性要求，這樣很大程度上減少了智能化技術應用的可行性需要保障不會出現在沒有理由的情況下使任何特定的個人或個人群體處于不利地位。金融行業普遍存在自有數據比較稀疏的問題，希望外部數據的合作，但目前不管是隱私計算還是數據交易所的設置都沒有解決數據壁壘的問題個人隱私保護要求客戶有撤回收集的隱私信息的權利吐槽：技術不懂業務，做的東西沒有解決我的問題啊吐槽：業務不懂技術，總是亂提需求業務方技術03.03.智能化應用的實踐經驗機器*參考gartner機器*參考gartner分析報告智能化的定義和內涵是什么智能化的內涵在于:讓機器拓展人的能力，重新定義人與機器的協同關系2、決策增強1、輔助決策支持人類機器智能化的三種形態智能化的三種形態3、決策自動化3、決策自動化示例：經營決策人的認知和機器整人做出決定做好信做好信息的采集、整理、匯總示例：產品推薦機器共同決策。機器使用人工智能生成建議，并提供診斷性分析供人類驗證和探索?；呗缘墓芾硎褂妙A測、預報、模擬、規則、優化或其他人工智能，由機器自主決策。關鍵啟示關鍵啟示弩弩：依靠機械裝置的動力核心關鍵瓶是價值發揮的前提創要伴隨著流程數人可勝任任前提一業務目標的拆解及業務流程梳理前提一業務目標的拆解及業務流程梳理識別場景關鍵一塑流程升級前提二體系化的智能化應用評估有的放矢關鍵二關鍵二營及迭代持續反饋觸達客戶數轉化率客單價智能化XX=業務流程*業應用的發力點觸達客戶數轉化率客單價智能化XX=業務流程*業應用的發力點業務目標因子的拆解有利于幫助我們找到智能化升級的方向業務目標因子的拆解有利于幫助我們找到智能化升級的方向結合業務架構的梳理可以明確智能化升級的場景業務目業務目標務架構圖例來自于網務架構圖例來自于網絡可及性評估指標說明數據數量當前擁有的可用數據可及性評估指標說明數據數量當前擁有的可用數據的數據數據質量數據的質量如何，高質量數據占比多少數據可用性是否這些數據都可以隨時被使用，是否滿足監管要求數據安全性是否有數據安全性的問題評估指標說明收入增長是否能夠帶來業務收入的增長降本增效是否能夠帶來成本的下降或者效率的提升用戶體驗是否有助于提供客戶的體驗風險管控是否可以降低經營過程中的各類風險服務質量是否可以提高用戶滿意度或者NPS智智能化應用場景評估模型性評估指標說明成熟度所依賴的智能化技術的成熟度應用情況目前該技術的的應用規模或者應用場景數智能化人才是否有足夠的專業化人才支持算力支撐是否擁有足夠的算力，業務的價值是否大于算力的成本生產力生產力化技術決定業務流程的內涵:描述在特定的業務目標下基于當前生產力不同角色(包括機器)的協同方式(生產關系)生生產關系系/業務流程算法/模型