評(píng)價(jià)某項(xiàng)人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，需要回答三個(gè)問(wèn)題：第一，技術(shù)成熟度如何？第二，技術(shù)能重點(diǎn)應(yīng)用在價(jià)值鏈哪些環(huán)節(jié)？第三，產(chǎn)生了哪些價(jià)值？
我們通過(guò)定量定性的分析，以及具體應(yīng)用案例，逐一說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、NLP、知識(shí)圖譜四項(xiàng)技術(shù)如何為金融行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。進(jìn)一步地，闡明金融機(jī)構(gòu)應(yīng)如何獲取這些價(jià)值。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是指，通過(guò)計(jì)算機(jī)等設(shè)備，對(duì)客觀世界中的目標(biāo)產(chǎn)生的圖像、視頻進(jìn)行分析處理，使得目標(biāo)能夠更好地被計(jì)算機(jī)所理解，從而取代以往由人的肉眼來(lái)識(shí)別目標(biāo)的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的底層技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以及基于算法和大量圖片數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的視覺(jué)模型。
其中，人臉識(shí)別、活體檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景，其視覺(jué)模型一般也是標(biāo)準(zhǔn)化的，這些技術(shù)在相應(yīng)的金融場(chǎng)景中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。
此外，還存在很多應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的非標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景。比如通過(guò)識(shí)別無(wú)人機(jī)圖像來(lái)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)狀況進(jìn)行評(píng)估、對(duì)保險(xiǎn)進(jìn)行定價(jià)等場(chǎng)景，需要個(gè)性化的視覺(jué)模型。在金融領(lǐng)域，非標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景應(yīng)用仍有待發(fā)掘，同時(shí)也需要場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)一步積累。
在金融業(yè)實(shí)際應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要應(yīng)用在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部流程、以及與客戶交互的自動(dòng)化，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶服務(wù)等核心價(jià)值鏈產(chǎn)生影響。這些影響體現(xiàn)在：對(duì)現(xiàn)有重復(fù)性的人工作業(yè)進(jìn)行取代、提升，并創(chuàng)造出新的客戶交互模式。
例如，刷臉支付是一個(gè)典型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。收款方通過(guò)對(duì)貨品類型和數(shù)量的識(shí)別直接計(jì)算出價(jià)格；支付方則通過(guò)“刷臉”，完成支付過(guò)程中的身份認(rèn)證、風(fēng)控，避免了相對(duì)繁瑣的密碼等驗(yàn)證方式。這一新型交互方式提升了支付流程端到端的自動(dòng)化程度，也提升了用戶支付服務(wù)的滿意度。
語(yǔ)音識(shí)別
語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)廣義上包括語(yǔ)音合成（TTS）、聲紋識(shí)別等一系列基于語(yǔ)音信號(hào)的技術(shù)，也包括NLP技術(shù)所提供的語(yǔ)義理解能力。本章技術(shù)和價(jià)值創(chuàng)造不涉及NLP相關(guān)部分，但在實(shí)際應(yīng)用案例中不會(huì)做刻意區(qū)分。
由于電銷、客服、回訪等場(chǎng)景的廣泛存在，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)中滲透相當(dāng)廣泛。在提升用戶交互滿意度、進(jìn)一步降本增效上，語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用價(jià)值仍有進(jìn)一步提升空間。
整體來(lái)看，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)最具價(jià)值的應(yīng)用在于與客戶交互、服務(wù)相關(guān)的環(huán)節(jié)中，起到降本增效的價(jià)值。此外，合規(guī)及客戶權(quán)益保障等相關(guān)場(chǎng)景下的應(yīng)用價(jià)值同樣不可忽視。
NLP
NLP 是人工智能分支之一，是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科的交叉技術(shù)，能夠計(jì)算機(jī)去處理和分析自然語(yǔ)言，最終目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與自然語(yǔ)言的有效交互。
常見(jiàn)的NLP應(yīng)用方向包括句法語(yǔ)義分析、信息抽取、文本挖掘、機(jī)器翻譯、信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)、對(duì)話系統(tǒng)等，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用方向的重要技術(shù)手段。
在實(shí)際落地中，由于不同垂直領(lǐng)域存在不同的詞匯、術(shù)語(yǔ)，因此NLP技術(shù)一般需要通過(guò)大量垂直領(lǐng)域的文本資料加以訓(xùn)練，從而對(duì)識(shí)別模型進(jìn)行不斷優(yōu)化后才能真正實(shí)現(xiàn)商用。
當(dāng)前階段，受限于技術(shù)成熟度，NLP技術(shù)為金融行業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值還相對(duì)有限，僅僅應(yīng)用在自動(dòng)化相關(guān)的場(chǎng)景下，例如文本合規(guī)檢查、數(shù)據(jù)檢索等，主要價(jià)值體現(xiàn)在幫助金融機(jī)構(gòu)降低運(yùn)營(yíng)成本上。
但著眼于未來(lái)，NLP技術(shù)有望成為金融機(jī)構(gòu)智能分析決策的基礎(chǔ)，尤其是與各類大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的結(jié)合，有可能對(duì)于金融價(jià)值鏈造成顛覆。
例如，智能投研平臺(tái)Kensho基于NLP技術(shù)對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘、整合、分析，輔助財(cái)經(jīng)新聞人員進(jìn)行快速數(shù)據(jù)提取。未來(lái)結(jié)合知識(shí)圖譜與大數(shù)據(jù)分析，智能投研在某些方面可以達(dá)到超越人類的投資分析水平，從而產(chǎn)生新的金融商業(yè)模式。
在金融實(shí)際應(yīng)用中，NLP往往與語(yǔ)音技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)造出更加智能的客戶交互模式，一方面減少了人工坐席數(shù)量，優(yōu)化了運(yùn)營(yíng)成本；另一方面，NLP對(duì)于信息的挖掘相對(duì)于人工存在優(yōu)勢(shì)。
下一步，NLP應(yīng)用探索的方向?qū)?huì)超越客戶交互環(huán)節(jié)，而深入到金融價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，為金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)商業(yè)模式變革與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，如智能投研與智能投顧。
知識(shí)圖譜
在金融應(yīng)用中，知識(shí)圖譜與NLP和大數(shù)據(jù)分析相輔相成。目前階段，知識(shí)圖譜技術(shù)的成熟度距離大規(guī)模應(yīng)用尚存在距離，但由于其“金融大腦”得核心地位，未來(lái)將有望成為智慧金融生態(tài)的基石。
在金融應(yīng)用場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜與NLP和大數(shù)據(jù)分析存在高度關(guān)聯(lián)。
知識(shí)圖譜本質(zhì)上是一種大規(guī)模語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點(diǎn)和邊組成。知識(shí)圖譜將現(xiàn)實(shí)世界中的“實(shí)體”以及它們之間的聯(lián)系，抽象成圖結(jié)構(gòu)中的“點(diǎn)”和“邊”，從而形成一張關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為計(jì)算機(jī)提供了從關(guān)系角度去分析問(wèn)題的能力。
而在金融知識(shí)圖譜的構(gòu)建過(guò)程中，往往需要借助NLP技術(shù)，如知識(shí)抽取、實(shí)體對(duì)齊等。另一方面，單一的知識(shí)在模型構(gòu)建、知識(shí)推理等方面，知識(shí)圖譜與大數(shù)據(jù)分析的結(jié)合同樣重要，進(jìn)而構(gòu)建智能分析決策能力。
狹義的知識(shí)圖譜本身只是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，并不具備直接的金融應(yīng)用價(jià)值，本部分所涉及的技術(shù)包括圖譜本身，也包括基于圖的各類分析技術(shù)。
在金融領(lǐng)域，知識(shí)圖譜擁有巨大的價(jià)值創(chuàng)造潛力，因?yàn)?strong>知識(shí)圖譜技術(shù)將成為未來(lái)智慧金融生態(tài)中最為重要的知識(shí)庫(kù)和“大腦”，在金融價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮創(chuàng)新化的作用，帶動(dòng)金融行業(yè)新交互模式、經(jīng)營(yíng)模式、商業(yè)模式誕生。
潛在應(yīng)用領(lǐng)域1：精準(zhǔn)營(yíng)銷
在營(yíng)銷場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜可以通過(guò)整合多數(shù)據(jù)源，形成關(guān)于潛在客戶的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)描述。
針對(duì)個(gè)人客戶，知識(shí)圖譜通過(guò)其個(gè)人愛(ài)好、電商交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等個(gè)人畫(huà)像信息，分析客戶行為，挖掘客戶潛在需求，從而針對(duì)性地推送相關(guān)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。
針對(duì)企業(yè)客戶，知識(shí)圖譜通過(guò)分析其基礎(chǔ)信息、投資關(guān)系、任職關(guān)系、專利數(shù)據(jù)、訴訟數(shù)據(jù)、失信數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)對(duì)涵蓋企業(yè)間的資金關(guān)系、實(shí)際控制人關(guān)系、供應(yīng)鏈關(guān)系、競(jìng)品關(guān)系的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，從而為企業(yè)推薦合適產(chǎn)品和服務(wù)。
潛在應(yīng)用領(lǐng)域2：產(chǎn)品組合設(shè)計(jì)
精準(zhǔn)營(yíng)銷更多涉及到單一產(chǎn)品的推薦和銷售，而客戶的需往往是多元化的，想要覆蓋客戶多元化的需求，知識(shí)圖譜技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用必不可少。
在金融業(yè)務(wù)交互場(chǎng)景中，KYC（了解你的客戶）和KYP（了解你的產(chǎn)品）兩個(gè)過(guò)程可以基于知識(shí)圖譜，將客戶和產(chǎn)品相關(guān)的快速結(jié)構(gòu)化和知識(shí)化。在此基礎(chǔ)上，快速針對(duì)某一客戶的各類需求構(gòu)建專屬的產(chǎn)品組合，實(shí)現(xiàn)千人千面的智能產(chǎn)品組合設(shè)計(jì)，輔助銷售人員更好地為服務(wù)客戶甚至對(duì)其進(jìn)行取代。
潛在應(yīng)用領(lǐng)域3：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與反欺詐
反欺詐是風(fēng)控中非常重要的一道環(huán)節(jié)。反欺詐的難點(diǎn)，一方面在于整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的多數(shù)據(jù)源，構(gòu)建統(tǒng)一的反欺詐模型，另一方面在于欺詐案件常常采取組團(tuán)欺詐等新型方式，導(dǎo)致欺詐過(guò)程包含的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，利用普通的大數(shù)據(jù)分析難以洞察。
知識(shí)圖譜作為關(guān)系的最佳表示方式，允許便捷地添加新的數(shù)據(jù)源，還可以通過(guò)直觀的表示方法有效分析復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)。比如，在信貸風(fēng)控場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜可以將借款人的消費(fèi)記錄、行為記錄、網(wǎng)上的瀏覽記錄等整合到一起，從而進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。
潛在應(yīng)用領(lǐng)域4：其他創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景
在各種存在大量非結(jié)構(gòu)化文本的場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜技術(shù)都可能得到應(yīng)用，比如針對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品條款的知識(shí)圖譜構(gòu)建。
由于保險(xiǎn)產(chǎn)品條款存在復(fù)雜性和專業(yè)性，因此投保人很難根據(jù)條款來(lái)判定自己的損失是否可以得到賠付。馬上消費(fèi)金融利用知識(shí)圖譜技術(shù)，為某保險(xiǎn)公司的在線投保平臺(tái)提供對(duì)保險(xiǎn)條款的智能解讀，方便投保人更好地了解保險(xiǎn)條款，從而減少因?qū)ΡｋU(xiǎn)條款的不同解讀引發(fā)的糾紛。
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