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智能金融:区域性银行大零售提速引擎

2018-07-30 13:39:53作者:南京银行 周文凯 余宣杰编辑:金融咨询网
通过建立金融人工智能分析平台,提升金融结构化数据和非结构化数据的处理与理解能力,推进智能金融产品和服务的积极创新,从而构建金融新业态,将智能金融作为商业银行发展业务提速引擎,使零售业务焕发新的活力与生机。

随着人工智能技术的商业应用取得突破性进展,人工智能在全球的关注程度达到了一个新的高度。今年7月,国务院在《新一代人工智能发展规划》中确立我国未来十年的人工智能技术发展路线,明确了指导思想、基本原则、战略目标、重点任务、保障措施和组织实施,将全力打造人工智能的生态系统,以人类可持续发展为中心,全面推动智能化。智能金融作为发展规划的一个重要创新领域被提出并给予了高度重视,它是以人工智能、大数据、云计算等新兴技术为核心要素,在人工智能与金融全面融合的基础上构建的新一代金融服务模式,全面赋予金融机构新的发展能力。助力金融服务在广度和深度的大力拓展,全面提升金融机构的服务效率,实现金融服务的智能化、个性化、定制化等特色功能。

  新经济常态下,特别是利率市场化与互联网金融,给传统银行业带来了诸多挑战,息差逐渐收窄,持续保持高收益的阶段不复存在;实体经济发展缓慢,贷款不良率居高不下。相对国有银行和股份制商业银行,区域性商业银行在风险承受能力、获客成本、融资成本方面存在诸多劣势。另一方面,实体经济发展缓慢,运转灵活性差,资金持有成本较高,资本流动性低,提高区域性商业银行资金的利用效率和资产运转速度,实现资本从粗放式向集约化模式转变势在必行。因此,区域性商业银行开始青睐资本消耗少、收益来源稳定、经济波动小、资金转速高的零售银行业务,该业务领域将是银行实现未来发展目标的重要手段之一。

  因此,如何利用和挖掘零售业务适应发展需要,是区域性商业银行面临的重要课题。而智能金融的兴起,则为区域性银行大零售战略突破性发展提供了一个更快更有效的解决方案。通过建立金融人工智能分析平台,提升金融结构化数据和非结构化数据的处理与理解能力,推进智能金融产品和服务的积极创新,从而构建金融新业态,将智能金融作为商业银行发展业务提速引擎,使零售业务焕发新的活力与生机。

人工智能全面布局融入大零售业务

  大零售业务积累了海量的数据信息,包括客户信息、客户与银行接触信息、同业之间的产品信息等。同时这些信息又分为结构化数据和非结构化数据,其中非结构化数据如客户肖像信息、客户证件扫描信息、客户指纹信息等,大量数据中潜藏着可用于零售营销的丰富信息,但是大零售数据的处理工作面临巨大的挑战。

  随着人工智能技术逐步深入大零售业务,使得大量数据得到有效加工分析,为大零售业务降低人力成本、提升业务处理能力奠定一定的基础。目前应用在区域性银行大零售经营管理中的人工智能模型主要包括ANNS(人工神经网络模型)、Expert System(专家系统)、Support Vector Machine(支持向量机模型),以及其他数据挖掘模型等,如图1。

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图1 人工智能与大零售业务融合图

  其中,神经网络是对生物神经网络系统的模仿,可以解决传统评估方法难以处理数据间高度非线性关系。专家系统结合人工智能技术和计算机技术,通过科学分析和推导过程,模拟某一个领域或多个领域专家的决策过程,来解决传统意义上需要专家处理的高难度问题。支持向量机用于客群的寻找,旨在寻找最优分类面使得区分客群分类的区分度最明显且误差率尽可能小。其他数据挖掘模型为了针对具体分析问题,在上述三类常用方法不能满足的情况下,采用适用范围较小但专项功能性较强的智能技术,来满足特殊案例分析的需要。这些人工智能模型在大零售经营管理领域中的应用主要如下:

  (一)人工神经网络模型

  神经网络模型在大零售经营管理中的应用主要是在客户生命周期中进行风险评估与预测。Trippi和Turban(1996)研究了人工神经网络在信用风险管理方面的应用,包括个人消费信贷与银行贷款等领域的应用。由于BP神经网络相对其他评估方法具有优良的非线性处理能力,吴怡凡(2014)利用BP神经网络构建个人信贷评估模型,来对个人信贷风险进行防范。李虹、郑丕谔(2007)基于BP神经网络构建了个人消费信贷风险的方法,其根据已知银行客户资料数据建立BP神经网络模型,来对提出申请的客户根据其已有的消费信贷历史资料进行风险类型的识别。

  (二)专家系统

  专家系统在大零售经营管理中的应用具有较好的发展前景和适用范围。 郑晓红、卢衍桐、王庆等利用IDEFO建模方法,对商业银行经济模型的建立进行了研究,构建了一个决策支持系统。杨保安、朱明等通过将ANN与专家系统相结合,构建了银行风险识别、监管、监测预警的风险管理系统,从而有效加强风险防范与控制。朱明、杨保安等提出了基于知识的专家系统在银行贷款分类方面的运用,该系统由专家知识库、综合数据库、推理机、解释器、知识获取等5个部分构成,银行信贷人员藉可以利用该系统决定是否批准贷款,从而有效控制贷款的风险危害程度。张爱莉构建了贷款签字专家系统,该系统基于人工智能模型对商业银行贷款业务中贷款签字功能进行实现,该系统具有快速、高效的特点。

  (三)支持向量机模型

  支持向量机模型在大零售经营管理领域所应用的范围十分广泛。郑启鹏、李秀、刘文煌等结合客户数据所具有的属性,并运用SVM对银行的客户数据进行分类实现了银行客户关系的可靠管理。贺本岚结合商业银行的客户流失样本数据,利用支持向量机模型SVM进行客户流失预测,该模型对商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有一定程度的帮助。王兴芬、李雪燕、张继松等为了评价网上银行登陆系统验证码的安全性,采用支持向量机的方法对经过特征向量提取后的七类代表性的验证码进行识别。刘婷婷、刘爱荣、张迪等利用支持向量机对客户进行细分,提出有针对性的产品和服务,该模型通过运用预处理后的客户样本数据进行训练,从而利用得到的分析模型对将来的客户的行为做出预测。 

  (四)其他数据挖掘模型

  其他数据挖掘模型通常是为了解决常用模型技术不足问题,将人工智能中具有特殊应用功能的算法应用于特定场景。朱文博提出采用基于时间序列的金融统计方法,通过该方法来定量分析区域内农村信用社不良贷款与贷款余额之间是否存在非线性关系,从而证明两者之间存在潜在关系。赵宝华通过使用聚类算法对商业银行在数据仓库中所存储的客户数据进行细分银行客户群体,从而为交易内在规律的分析和银行服务的保障提供数据支持。万定生、刘聪、刘远生利用决策树方法建立相关模型分析个人客户信息,从而对银行个人客户进行细分,以求将满足理财账户的客户细分出来,并制定差异化的销售措施及个性化服务。

人工智能带来的机遇和挑战

  根据分析可以发现,人工智能的进步将会改变传统零售业务的运营模式。利用人工智能的各种方法,经过零售业务数据的训练和学习,人工智能的算法模型将会不断完善,以达到替代人类手工处理的能力。下面以某城商行XX银行为例说明人工智能对局域性商业银行大零售战略转型的作用。目前,该银行大零售管理中需要处理大量复杂数据,如图2。运用人工智能将有助于大零售业务部门大幅降低人力成本并有效提升业务处理能力。然而,人工智能在大零售业务中带来机遇的同时,也会带来一些潜在挑战。如图3所示,主要有:

  (一)人工智能模型识别便利性和偏差风险性

  人工智能模型的应用将零售部门大量非结构化数据的价值挖掘出来,通过各种方法对多类型图片、多地域语音、复杂语义等非结构化数据进行分析,大大减少人工识别的工时耗费,便利于给客户和业务工作人员快速得到相应结果。与此同时,如果人工智能模型出现错误计算,零售业务部门将得到基于人工智能所作出的错误分析结果,对客户的预测分析和风险管理将难以做出准确的经营决策,直接影响后续经营活动,带来相应的损失。此外,由于所处理的数据规模巨大,短时间内很难弥补业务分析的缺失。

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图2  XX银行大零售管理中人工智能的应用

  (二)人工智能模型管控便捷性和失控危险性 

  人工智能模型具有自我学习并优化的能力特点,能够通过训练和学习不断提升业务处理能力。研发人员可以便捷的利用银行内数据的训练来掌控方法的成长和完善,但是这也存在方法失控的可能性,其自身智能错误将造成客户信息损失和大零售业务不稳定。因此,对其的管控便成为不可忽视的要点之一。虽然人工智能模型失控的概率相对较小,但内部技术实物或外部因素导入都增大了失控概率,并且失控后带来的损失十分严重,必须严加重视。

  (三)人工智能模型数据处理快速性和保密安全性

  为了支持大零售业务的开展,需要通过计算机视觉、自然语言处理、语音识别技术、机器人技术等一系列人工智能技术对过去需要人工耗费大量时间来处理和分析的业务进行快速计算和识别。过去海量规模的数据,利用人工智能模型可以在相对较短时间内处理完成,数据保密性就需提前规定。由于人工智能的运用与互联网信息技术的发展有千丝万缕的联系,人工智能所需要计算的数据需要通过网络加以传输,但人工智能模型本身以及互联网环境都存在各种潜在安全漏洞。若遭到黑客攻击,客户个人隐私信息和行内大零售经营信息一旦泄露,必然导致一系列安全问题的产生,给银行和客户带来不可预料的损失。

  (四)人工智能模型金融监管的难易性和对在岗人员的冲击性

  随着人工智能模型与大零售业务结合度越来越紧密,大零售业务的经营模式将出现相应改变,金融监管则需要面对一系列挑战。目前尚未将人工智能模型运行中出现的风险事件纳入监管体系下。人工智能模型产生的各种行为很难追溯,问题出现后责任主体也很难界定,处理成本比较高。而且人工智能在大零售业务领域的广泛应用,原本的人力操作将逐步被机器取代,营销管理、客户管理、业绩管理、产品维护等岗位上人员的需求将会大幅减少。这样的调整将改变大零售部门的就业结构,大零售部门需要提前对本部门人力资源配置格局和在职人员的稳定性进行有效合理规划。

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图3 人工智能带来的机遇和挑战

人工智能科学应用的对策建议

  应用人工智能在区域性商业银行大零售领域的应用,会提升数据的处理效率、加深对信息把握的深度和广度、有效减少人员耗费和时间成本,从而提高业务绩效。但要清醒的认识到应用人工智能模型会带来相当程度的风险。为此,区域性商业银行大零售业务部门需要客观了解人工智能的运行规律,逐步改进人工智能在大零售体系建设中的不足,通过对应的安全保障措施实施,改进新时期人力资源管理机制,加快弥补人工智能在大零售领域的监管机制漏洞。

  (一)完善人工智能模型的设计步骤

  人工智能模型有别于传统的数据分析方法,由于人工智能主要利用计算机来模拟人类的部分思维过程和智能行为,涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等多类学科。因此,更需要完善人工智能模型的设计步骤,指导人工智能模型的全生命周期实施过程。设计人员构建人工智能模型时,应该充分考虑设计原则的完善性、科学性和合理性,确保人工智能在识别各类信息时,避免信息处理产生歧义或错误结果,留有补救的空间,防止错误影响的扩散,提供并保证人类能够有介入纠正错误的机会,当错误产生时人工能有最后的决策权力。

  某城商行在此过程中,采取了分步实施逐步推进的战略规划,基于的原则是人工智能结论用于辅助而非替代原有模型策略。如果人工智能用于全新的业务场景,暂无历史可借鉴的模型,那么人工智能与人工结合是初步上线必不可少的环节。当机器学习的样本量足够、识别足够准确、预测符合风控期望,再将人工智能演进为纯线上的自动决策引擎。

  (二)科学推进大零售经营管理领域运用

  考虑到大零售将在区域性商业银行成为新的业务增长点,人工智能在大零售经营管理领域的运用更需要科学合理地推进,特别是人工智能模型不够完善的情况下,对人工智能的运用需要有详细的计划和稳健的执行。人工智能结合大零售经营管理的推进落地,应根据人工智能模型的现实发展水平来统筹规划,首先要保证人工智能模型在运用过程中的安全性。

  某城商行在大零售领域的落地,需要考虑模型应用的安全边界:设置与客户交互的模型应用,比如聊天机器人,首先要考虑机器人设备对人体的安全,和机器人与客户交互的语言库中对人类精神侵害的词语禁区设置;设置于决策环节的模型应用,一定要有后评价模块与人工介入开关。

  (三)注重大零售数据的保密安全措施

  目前,国家相关部委高度重视个人隐私信息的安全和保护。因此,保护银行内部客户信息和自身运营信息,对大零售运营管理领域运用人工智能具有十分重要的价值。就区域性商业银行大零售部门而言,常常不具备独立开发信息保密技术的能力。为此,大零售部门在运用人工智能进行运营管理的过程中,有必要加速组建银行自身核心技术应用团队,只有具备深入了解人工智能模型内在规律的研发应用能力,才能有效地对包括人工智能模型在内的整个数据采集、传递、处理、分析和结果等流程提供全面安全漏洞防范,避免信息安全方面的风险。

  某城商行为了更安全的管理和应用数据资产,准备了三防措施:“人防”,指建设自身分析团队,同时做好员工行为管理与道德行为指引工作,引导分析团队积极向上的以客户为中心,发掘创造能力,设计更多更好的金融服务;“技防”,指为了监督操作合规性所涉及的一整套流程落地软件与技术,比如远程操作软件,各种加密技术,以及防泄密的软件;“物防”,指相关的基础硬件设施,包括网络设备、身份识别卡等介质。

  (四)强化人工智能监管和协调疏导就业岗位危机

  人工智能作为一个新兴的技术在大零售经营管理领域的应用,对相关监管系统的构建和经营形式提出了全新的规定。虽然包括国务院在内的各个部委和各级政府大力鼓励人工智能为代表的智能金融对传统金融业进行改造,但是其主要重心侧重于新技术应用领域,对人工智能的监管以及人工智能对产业和社会的冲击还未及时跟进和调整。因此,需要区域性商业银行大零售战略执行部门尽快根据其特点制定相关的管理机制和监管体系,准备好相应的处置预案,以此避免人工智能技术在运用过程中发生安全事故。同时,对于大零售相关部门的从业者来说,了解人工智能的发展阶段和未来趋势,不断提升自身应变能力也尤为关键。相关人力资源管理者也需要引导和帮助从业者顺利实现岗位转型,构建既懂银行零售业务,又懂人工智能的复合型人才队伍。

  本着业务与科技融合发展的原则,适应近年来金融科技的发展潮流,某城商行借助科技、业务、以及人力资源团队,已经开始着力打造企业级的人工智能团队,在信息部门与业务部门共同培养相关人才,并且以开放的态度,与同业建立相应的实验室,就人工智能领域应用进行深入探索。

(文章来源:新金融世界杂志)

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