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谈谈AI带给银行业的期望与落差

放大字体 缩小字体 发布日期:2018-04-15  来源:网易  作者:网易智能工作室
[摘要]近日,德意志银行CEO约翰克赖恩曾提议要用机器人取代银行98000名员工中的一半。上周末,他戏剧性的下台意味着他将无法实现这一承诺,但投资者们不必想着其他银行家也......
 
      近日,德意志银行CEO约翰·克赖恩曾提议要用机器人取代银行98000名员工中的一半。上周末,他戏剧性的下台意味着他将无法实现这一承诺,但投资者们不必想着其他银行家也如此看好人工智能的潜力,以期给这个自金融危机以来的10年里一直难以盈利的行业带来彻底改变。

花旗集团前CEO维克拉姆·潘迪特预测,未来5年内,30%的银行工作岗位可能会被人工智能的应用所淘汰。日本瑞穗金融集团表示,到2027年,该公司将用人工智能取代19000名员工,约占其员工总数的三分之一。

几乎每一家大型咨询公司都发表了关于人工智能将如何改变银行业的研究。毕马威更进一步,提出了“无形银行”的愿景,即“智能的虚拟助理”在客户互动的各方面工作中取代人类员工。

2010年,西班牙桑坦德银行推出了红色机器人,向顾客展示其西班牙游客中心。瑞士联合银行将亚马逊的数字助理Alexa应用于客户服务方面,摩根大通正在使用机器人(那种看不见的机器人)来进行交易,而摩根士丹利则有一个人工智能欺诈检测团队。就在本周,汇丰表示,它将效仿摩根士丹利的做法,利用人工智能来检测洗钱、欺诈和恐怖主义融资。

投资者杰若恩·范欧尔表示:“长期而言,我认为利用人工智能和技术将决定赢家和输家之间的差距”。他负责运营荷兰荷宝集团设立的欧洲首个金融科技专项基金之一。

下面,我们列举了银行业正在使用的人工智能,看看真实情况是什么样的?

1.聊天机器人和虚拟个人助理

用途

银行正在使用聊天机器人和语音机器人来与客户互动,并在任何员工参与问题之前解决问题。

背后的技术

自然语言处理和生成将使客户越来越难以判断,他们是在与人交谈还是人工智能界面。语音识别和面部识别可以代替密码来确保安全。

言论

“为了与未来接轨,你需要高效的后台运作……除此之外,你还需要能够量身打造产品……如果你不能在未来提供这种服务,输的将会是你。”英国《金融时报》对30家主要银行使用人工智能的情况进行了调查,结果显示,该行业对一项能够帮助削减成本和提高回报率的技术前景感到兴奋。一家银行甚至预测,银行中50-70%的工作岗位可能会被人工智能所取代。

现实

这种说法过于夸张了,事实却更为复杂。目前,在如何将人工智能应用于银行业的问题上,不仅没有达成共识,而且目前许多应用机器学习的努力都是有限的。该行业正在摸索前进的道路,而不是朝着有利于人工智能发展的未来前进。

2.客户分析

用途

银行希望根据每个客户的详细资料提供个性化的交流和决策。他们还可以使用客户分析和算法排序来评估风险和精确目标报价。

背后的技术

人工智能可以利用每个人的大量非结构化数据来分析客户。机器学习可以用来分析行为模式,算法也可以自动增加决策的数量。语言分析也将应用于对文字选择和语法的分析来预测决策。一些基金经理已经开始使用这一技术来评估首席执行官的语言选择,并弄清楚这对未来的公司业绩意味着什么。

现实

加拿大皇家银行的人工智能研究部门的负责人福特尼·阿格拉菲特说:“有太多的人发表了关于成本和工作影响的观点”。她补充说到:“我们解决的问题都是非常狭隘的问题。人们的误解是,人类和机器可以表现得旗鼓相当。我们还有很长的路要走,我们需要解决诸多挑战,才能让机器在接近人类思维的水平上运行。”

帕特里克·亨利·温斯顿教授在1972年至1997年间领导了麻省理工学院的人工智能实验室,现在是该研究所的福特教授。他和阿格拉菲特一样,对其局限性感到担忧。

3.简化流程

用途

银行希望“低价值流程”能够被人工处理。这意味着计算机将扫描和解析文档。一些决策可能是由对每个领域的法规和法律完全了解的人工智能来做。

背后的技术

图像识别和机器学习可以结合在一起扫描大量的文件,并根据应用的法律和法规采取行动。然后,算法可以用来决定哪些案例应该被传递给一个人类决策者。

言论

帕特里克·亨利·温斯顿教授说:“你所需要创造出取代人思维能力的东西,今天所谓的人工智能系统并不能做到这些,现在的人工智能拥有的更多是感知方面的能力而不是认知方面的能力。什么时候人工智能会拥有认知能力?最后也许会实现,但我并不看好。今天很少有人工智能的研究者进行认知方面的工作。”

现实

作为一个集体,各银行都认为人工智能很重要,但它们使用人工智能的策略却不一样。参与调查的一家欧洲银行告诉英国《金融时报》,它有500至800名在人工智能部门工作;瑞典北欧联合银行通常被认为是世界上技术最先进的银行之一,它说银行内只有25名员工从事人工智能的相关工作。英国《金融时报》调查的30家大型银行中,有几家愿意披露其在人工智能支出方面的数据,预算从300万美元到1500万美元不等。一家银行表示,其正将支出从每年不到300万美元增加到5000多万美元。

总体而言,尽管各银行在其业务范围内对人工智能进行了试验,但它们并不像公开声明所暗示的那样乐观。30家银行中,有7家银行愿意估计人工智能的长期成本节约,6家表示将削减成本不到20%,另一些则更为乐观。

4.模式识别

用途

人工智能可能会发现交易中存在的异常或模式,这可能意味着欺诈和洗钱。面部和语音识别也可能会给已经进入系统的欺诈者打上标记。数据可以被筛选,以找到显示风险或投资机会的交易模式。

背后的技术

机器学习使人工智能能够解析大量非结构化数据,从而将信号与市场中的噪声分离开来,而且它可以自我纠正。复杂的图像识别可以用来识别人和物体。

言论

Kasisto公司的首席执行官兼联合创始人Zor Gorelov说:“银行业存在太多不切实际的人工智能炒作,银行业高管对此感到困惑,这是可以理解的。”该公司向包括新加坡星展银行、渣打银行和其他10家银行在内的多家银行出售人工智能平台KAI。

 
本文导航:
  • (1) 目前,在如何将人工智能应用于银行业的问题上,不仅没有达成共识,而且目前许多应用机器学习的努力都是有限的。该行业正在摸索前进的道路,而不是朝着有利于人工智能发展的未来前进。
 
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