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罗兰贝格:AI迅猛“入侵”金融行业 数字化和创新技术平台成关键

2018-08-23 16:40:31 来源: 前瞻网 作者:
摘要: 2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产业发挥更大的作用,金融行业作为一种高度数据化的行业,首当其冲成为AI最好的应用领域。全球的银行、信用机构

2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产业发挥更大的作用,金融行业作为一种高度数据化的行业,首当其冲成为AI最好的应用领域。全球的银行、信用机构已经纷纷行动,力争在AI的大浪潮下抢得先机。

从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势:检测并防止欺诈、智能客服(智能投顾robo-advisor)、以用户为中心的创新、内部运作。

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端到端的数字化和平台将变得越来越重要

许多银行和金融服务提供商正开始大规模应用人工智能这一工具,使其价值链中的许多环节更加高效,并作为抵消利润缩减和竞争加剧以及保持业务盈利的手段。

人工智能并不是个新鲜的玩意儿了。早在20世纪60年代,对神经网络的基础研究就开始了。但自2015年以来,这一科技主题与金融服务业之间变得越来越相关。

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市场调研机构罗兰贝格(Roland Berger)的《零售银行业调查》(Retail Banking Survey)显示,虽然端到端的数字化和平台是当今金融服务提供商的一大关键,但人工智能在其中的角色扮演将越来越重要。

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大多数零售银行已经完成了第一波数字化过程,并且目前正在投资复杂交易的数字化

首先,使用人工智能的技术要求基本上已经到位,今天的计算机安装了更快的处理器,价格低得多。另一方面,云计算现在可以更轻松地连通计算能力。而另一个对金融部门特别重要的因素,即必要的数据(特别是资本市场方面的数据,以及公司自己的数据)现在很容易获得。

现阶段,金融公司所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。对于金融机构来说,有目的和计划的在合法的途径下收集、购买、或生成相关数据将会为未来企业发展带来巨大的优势。

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改变行业的新工具

金融业继续面临巨大的变革压力。利润率萎缩不仅意味着提供商必须削减成本并有效管理风险,而且还必须挖掘新的收入来源。除此之外,越来越多的监管负担需要更强大的分析工具,以便在报告条款和AML合规性检查等法律要求方面对金融部门进行全面监控。

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银行正在使用各种创新技术,欧洲银行比德国银行更开放

AI应用程序充当了有效的选择工具,可以应用于价值链的许多点。例如,图像识别可以在客户界面上用作授权过程的一部分,并且语音识别允许在客户咨询中部署聊天机器人。AI可以帮助进行信用检查和评级。对冲基金和股票经纪人也使用该技术来检测更高评级的客户,以此了解不相关的收益率或改善他们的交易活动。此外,人工智能工具可以帮助金融机构制定监督审查报告,并可用于数据分析和优化以及欺诈检测和预防目的。

机遇和风险

由于各个细分应用的潜力很大,金融行业的每家公司都会很好地系统地审查其AI布局下的价值链,评估潜在的风险并进行适当的管理。公司及其客户的优势是多方面的:

AI工具可提高数据质量并显著提高数据处理速度:估算表明,节省的费用可能是目前进行相同处理所需时间的四分之一到一半。

AI可以改善信用检查并相应降低风险成本,减少10%至15%的课程。

在人工智能的基础上提供的新型咨询——例如聊天机器人,将使得使客户服务更有效、更具创新性。只要使用得当,AI工具可以帮助公司赢得市场份额并获得额外收入。

人工成本降低,因为人工智能技术可以自动化许多流程或减少所需的人力。

但另一方面,正如金融稳定委员会去年11月在一份出版物中指出的那样,AI在金融行业的应用存在风险。其中一个风险在于自学习算法不可审计,更重要的是,行业越来越依赖于在监管框架之外运作的第三方。此外,金融市场与银行之间日益增长的互联互通带来了危险,这可能导致系统性风险。正是这些算法操纵了波动率指数,并在2月初引发了纽约证券交易所的修正,银行本身遭受了重大损失。

目前,AI在金融领域还面临着许多障碍:无法很好的用AI来定义一个金融问题,迁移学习等还并不能大规模普及应用;AI从业者和金融从业者缺乏有效沟通;金融领域缺乏足够的大数据和人工智能人才储备;投出产出在现阶段不成正比,短时间内难以获得收益;技术性的难题还包括很多。

这就是为什么金融稳定委员会要求对所有AI工具进行严格的测试,包括清晰的数据和反馈机制。有了这些,就有可能确保技术实际上能够实现预期,并且可以使之符合所有人的利益。

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