在2021年世界人工智慧中，達觀資料與浦東青聯聯合舉辦了“未來辦公文字賦能”行業論壇，圍繞語義分析、智慧辦公機器人的應用與多位行業專家與學者展開了一場精彩的交流盛宴。

招商證券首席數字官胡滔

招商證券總裁助理、首席數字官胡滔在論壇上進行了 《人工智慧在金融行業應用的思考》的主題分享，以下為演講內容精華整理。

人工智慧發展現狀的理解

2016年3月，AlphaGo以4:1的成績擊敗世界圍棋冠軍李世石。很多人將這一事件定義為人工智慧時代的黎明。AlphaGo每一步圍棋的走子有很多規則，算力很快，機器可以7×24小時不休息，這件事帶來了整個人工智慧在實業行業管理的應用。同時我們也看到現在幾乎所有的網際網路企業和技術公司都在嘗試進入自動駕駛領域，但無論特斯拉還是國內企業，在自動駕駛領域仍然處於中級的階段，開放路測的企業並不多。

今天的人工智慧在一個封閉確定規律的領域裡，它的應用相當成熟，但在開放式、不確定性、需要人思辨和創新能力的領域，表現還不盡人意。這兩個領域分別對應的是計算智慧、感知智慧以及認知智慧。在認知的智慧上，我們還有非常長的路要走。

基於人工智慧行業發展的現狀， 實業如何應用人工智慧？我們根據經驗總結出來三個方面：

1.想要 應用場景的開放程度如何，有具體的規則，封閉性越強，成功的機率就越高，對人工智慧的挑戰就越低。2.在一些開放式環境中，有沒有足夠多的資料， 訓練資料的質量如何？需要透過歷史的資料去訓練模型。

3. 場景的容錯率如何？在學習的過程中，機器也會做出錯誤判斷，如果場景容錯率非常低，應用的時候要越謹慎、挑戰越大，比如在銀行的貸款領域，尤其是企業貸款，動輒是幾百萬、上千萬，這裡的容忍度就顯著降低。

任何一個場景，需要從三個角度來思考是否有合適的時機可以全面的應用人工智慧。

人工智慧在金融行業的應用分析

金融行業的應屆生畢業生中，本科和碩士的佔比遠高於其它行業，而另一方面金融業的人70%、80%的時間都是在做一些枯燥的事情，只有20%-30%的時間做溝通、互動、分析、決策、反饋等高價值的工作。 金融作為資料驅動的行業，諸多痛點與人工智慧的應用相契合，是人工智慧最適合應用的領域之一。目前，人工智慧已經深入到演算法交易、風險管理、欺詐識別、金融產品推薦、客戶服務等眾多場景，我們非常認可人工智慧在整個金融行業未來的價值。

人工智慧在金融行業將會帶來幾種改變，而且價值會越來越高。1. 自動化水平到達新高度，智慧機器人對整個工作的自動化將有非常大的提升

2. 智慧分析與決策

3. 新商業模式與新產業

具體到行業來看，AI的應用在日漸廣闊和深入。 以證券行業為例，橫軸表現的是人工智慧對效率和體驗的提升以及價值的創造，縱軸表示人工智慧的通用性和專業效能力，我們把整個證券行業的前中後臺、包括監管能夠運用的領域做了分解。剛才談到，人工智慧在金融行業的應用需要去從場景的開放程度、資料的質量、場景本身的容錯率這三個方面去考慮，當應用人工智慧時從哪些場景入手最容易，我們梳理了一個表格（可見下圖），人工的參與度從左到右越來越高。

在低階應用、在標準作業流程中，人只需要做簡單的質檢；中階應用的階段，需要人工去確認和干預，比如零售的信貸，在模型用了一段時間後，因為消費者行為的偏移、外部環境的變化，一段時間壞賬率會提升，人要進行模型的調整做樣本的重新學習。在高階應用，尤其是在證券行業，智慧投資的決策裡對人的經驗的依賴會更高，目前很難把所有優秀投資經理的經驗轉化成知識圖譜。我們把剛才談到的初階、中階、高階的應用都有一個案例，人工智慧的最後一公里我們認為 RPA是最容易成功、最能夠帶來效率提升的應用。RPA是對現有的環境依賴最低，降低成本效果最好的領域。 招商證券有300多個場景已經全面應用RPA，RPA目前在公司內部 每天有32000分鐘的工作量，相當於 57個高素質的人才工作，實現了作業 效能50%的提升。

但RPA也有它的侷限性，因為RPA模擬人操作鍵盤和滑鼠，很多的系統之間有斷點，如果下載的是影像的檔案，系統就無法識別。招商證券在4年前開始應用RPA，我們發現斷點如果不用新的人工智慧技術便無法更好的提升效能，所以我們開啟了和達觀的合作，將RPA和OCR、NLP做有效的結合。

例如 標準化的招股說明書和行業分析報告，有了固定的模式很容易將它的資訊變成結構化的資訊，包括 銀行流水等。對於辦公文字的 “通用識別及資訊抽取”的場景，受益於較為豐富的訓練資料和較為確定的業務規則，目前 招商證券與達觀資料合作，多個應用場景已經落地，併產生了較好的應用價值。招商證券的智慧系統目前 每天處理超過5000份的檔案，語義理解技術給同事節省大量的工作量，整體的處理 效率提升比例達到60%以上。

招商證券與達觀資料的合作中，利用標註平臺已沉澱110類文字的800多個識別提取模型，目前正在落地更多 “語義理解和摘要”類的場景，並不斷探索 “推理歸納和文字生成”類的場景，以實現更高階文字工作的智慧化輔助。

招商證券在過去幾年全面建設AI體系，從IT基礎設施的升級，團隊創新的工作方式，資料支撐的智慧決策，以及AI加持的使用者互動，在這些方面都有很多落地和案例。

人工智慧應用的思考

作為新一輪科技革命和產業革命的核心技術，人工智慧對於全球發展的重要性不言而喻。各國尤其是已開發國家高度重視人工智慧相關技術與產業的發展，普遍預測人工智慧為下一代產業革命和網際網路革命的技術引爆點，並且注入大量資金加快其產業化程式。同時如何以人為本，更好的科技向善，也是一個重要的思考問題。麥肯錫預測，未來幾年在金融行業人工智慧會使從業人員的工作時間減少27%，決策效率提升38%。從人工智慧在金融行業的應用發展來看，金融行業的人工智慧應用將從摸索走向價值創造，從賦能到推動業務的發展，並呈現出四方面的特點：

1.從解放人力向驅動業務發展 從跟傳統的替代金融企業經營的重複性作業和資料搬運，轉變為向智慧投顧、商機發掘、智慧風控、智慧營銷等驅動業務方向深度發展。

2.感知智慧向認知智慧過渡 從語音識別、人臉識別等標準AI為主的感知智慧，向文字分析挖掘、知識圖譜、輿情分析、傳導推理等“資料+模型=服務”為主的認知智慧轉變。

3.新技術推動金融普惠化轉變 AI替代人工降低金融服務的成本，並提升風險定價效率，推動金融普惠化。例如，智慧客服為每個長尾使用者提供專業服務，智慧投顧為不同淨值的客戶提供個性化資產配置服務。

4.生態顯現集中度提高 資料的互換價值逐步體現，聯邦學習破解資料孤島和隱私的作用將逐步顯現，業務生態日漸顯現，業務集中度逐步提高。

以上是我的分享，謝謝大家。

招商證券首席數字官胡滔：人工智慧在金融行業應用的思考|達觀WAIC回顧

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人工智慧應用的思考

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