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无界银行、AI入口、细分化趋势,一文看透3.0智能金融时代 | 干货

本文作者:陈伊莉 2018-09-28 19:24
导语:AI在转型过程中出现更多的细分和行业专业化的趋势

雷锋网(公众号:雷锋网)AI金融评论报道,在近日举办的智能金融峰会上,一众传统金融机构、金融科技代表企业共聚一堂探讨了人工智能与金融服务创新议题。微众银行 人工智能部副总经理 陈天健、百信银行 首席架构师 于浩瀚、金融壹账通 副总经理兼首席创新官 邱寒、第四范式 联合创始人&首席研究科学家 陈雨强、建设银行 广州开发中心副处长、高级信息技术工程师 廖敏飞参与了该圆桌讨论。波士顿咨询(BCG)资深董事经理 孙蕾担任主持人。

本场论坛汇集了传统的金融机构比如平安、建行代表,互联网银行代表微众银行、百信银行,以及AI企业第四范式各种不同立场、优势分明的行业推动者,共讨论了三个主题,分别是各自的优势与挑战、AI是如何助力智能金融3.0的发展,以及AI未来创新发展的预判,并分析了行业转型中多种趋势,可谓干货满满。

无界银行、AI入口、细分化趋势,一文看透3.0智能金融时代 | 干货

下为对话原文,雷锋网作了不改变原意的编辑:

金融机构与科技企业的各自优势

主持人:在很多传统金融机构做数字化转型的过程中,其实经常有的一个陷阱和误区就是,大家觉得技术可以解决业务问题,但实际上当你真正使用技术时,可能只适用于这个场景,而不能在全行范围内进行推广,或者没有融合到业务流程当中,没有真正改变人和人之间的工作方式和业务流程,如此很难在银行内进行大规模的变革。第一个问题,在金融机构转型时代,作为传统金融企业以及作为科技创新的企业,各自的优势和挑战在哪里?

寥敏飞:技术创新对银行生态的改变,有些已经在发生了,例如在线支付,有一些正在尝试,例如电子货币,有一些可能会发生,例如银行的“消失”。有一本书叫《消失的银行》,里面提到创新技术型的公司对传统银行的替代、消解。书中作者说到传统银行还存在,但是可能是面目全非的。金融科技的发展现在已经是不可逆转的潮流,金融科技公司有基于客户的场景的技术,他们可能做的更创新更好。

这种情况下我觉得我们传统的银行被迫进行变革,去应对他们。第一方面是从竞争转向合作,像几大行跟腾讯、阿里他们都在合作。第二个方面,传统银行现在大规模在投资大数据、区块链、人工智能方面。在这些方面我觉得在我个人看来,传统的银行在这方面还是有一点优势的,例如我们有庞大的客户群体、丰富的交易数据、综合的金融服务场景和手段。但仅凭这些不是太够的,我们还需要做出变革。虽然说传统银行有可能将来会消失,但是应用了金融科技的创新型的银行,一定是要浴火重生。

孙蕾:最近讲的开放银行、无界银行,都是说未来不存在银行,但是存在无所不在的金融服务。刚刚寥处从建行的角度我们怎么样开始做到无边,把科技融合到现在的银行服务中去。我们邀请下一位嘉宾于浩瀚,他原来在工行从业多年,现在作为百信银行的首席架构师。请您谈谈两者之间有怎样的独特挑战和优势。

于浩瀚:传统,不代表贬低。今天的传统金融机构其实是上一次的变革当中的优胜者。传统金融机构其实已经形成了比较稳定的营业模式,包括与之匹配的管理模式和组织文化,这是当前的优势,包括我们看的报道,工行盈利9个亿,有强大的盈利能力。正是因为经过这么多年的演化,整个组织成为生物体,有强大的惯性。虽然意识到了科技发展带来的影响,但是在实施过程当中便捷性、快速性确实跟不上互联网金融科技公司,因为它的领域太庞大,金融领域13个张牌照,它可能持了12张、10张。

个人的支付领域在整个银行盈利里来说并不是占特别大的点,但是正是因为支付跟场景太近了,把行为数据给切割了,导致了大量科技公司利用AI技术,利用大数据技术更加了解客户,走出另外一条线路。传统金融机构实际上本身是B2B2C的公司,它主体是2B业务,从而辐射到2C个人。互联网公司走了另外一个路,B2C2B的概念。用客户取天下的概念,得到大量的个体客户,从而跟更多的B端所谓的客户进行更深入的合作,两家走的确实路线不大一样。

百信银行创业的时候也讨论到这个问题,当时是属于中信银行电子银行部,它的地位在当前营收主体里面非常低,得不到相应的重视和投入很难起来,不如隔离开来独立发,有可能将来成长为跟线下同等体系,可能就是这方面的约束,传统的机构组织惯性很难被一个不在主线上的点改变,所以惯性太大。

孙蕾:里面有两个很有意思的观点,传统银行是B2B2C的模型覆盖模式,这让我想起之前我们为全国最领先的某个零售银行做战略的时候,大概是三年前,我们当时问它说你的零售客户是怎样获来的,这家银行告诉我们说我们的零售客户是对公获来的。因为我们70%的零售客户实际上都是我们对公客户工资代发的员工。这么领先的银行,百分之六七十的客户是通过对公客户工资代发的员工。现在银行覆盖模式已经转变了,包括线上获客、线上导流、场景渗透,这都是新的发展方向,这个过程中跟金融科技公司有很强烈的竞合的关系,今天有两位更多的是从创新的角度上,一家是微众,一家是第四范式,这两家我更想请嘉宾分享一下从金融科技公司的角度上,你们理解的独特优势是在哪里,怎么处理跟银行之间的竞合关系?

陈天健:刚才说要传统银行和金融科技公司各有什么优势,这个话题我觉得有点纠结。从银行的角度来说,我们更像是一家科技公司,我们超过一半人员是技术人员。从科技公司特别是互联网公司的角度来讲我们非常银行,因为我们后面对接的是超过50家银行同业组成的同业网络。我们实际上是连接了银行和互联网渠道之间的中间渠道的角色,把B2B2C的模式从线上到线上。因为我们是做线上的渠道,我们对人工智能技术的应用是非常重视,没有办法通过大量人力处理各种各样客户连接的工作。

我们观察到的趋势是这样的,人工智能对于金融服务来说有两个重要的创新,第一种创新叫做机器人流程自动化,前几天遇到一个Gartner的人,他大概预测是说将来两年每一个企业尤其是金融企业,CRO的IT预算30%会投资到这个领域。机器人流程自动化RPA涵盖范围比较广,包含你在一个贷款的时候,查各种资料,包含整个用户身份的自动核验,基于我们的机器视觉的技术。微众银行联合腾讯已经在RPA为超过两百家同业伙伴提供支持,这个数量还在以肉眼可见的速度增长,我们预测在RPA领域不仅将来会成为一个比较集中的投资热点,IT投资热点,而且会形成一个趋势,就是标准服务的集中化,市场上会有少数的技术实力比较强的供应者供应大部分RPA的技术。企业数据分散化的问题,刚刚都提到通过大数据加机器学习做一个AI来做决策的支撑。但实际情况的话是数据孤岛,数据是不能连通的,怎么解决呢?我们待会会跟大家分享一下。

孙蕾:RPA本身也分一代、二代和三代RPA,早期RPA发展是取代人工简单重复操作,随后RPA在IPA的概念,会夹杂人工智能,会替代更多人工工作,我们也是非常平稳的过渡到第四范式这边,看看人工智能在这个角度上,我们在金融科技的领域有哪些独特的优势和一些应用。

陈雨强:对于金融来说发展了这么多年,从用纸记开始,用打击,到机器记账,到后面互联网、移动互联网的渠道。金融不会变的,变的是技术。技术永远服务于金融,将来还有区块链,有更多的技术,这个技术肯定要服务于金融本身的,从这个角度来说不管是什么银行都有技术的部分,我们的工行、建行、平安,做的是非常好的一点。为什么会有这样的感觉,有传统银行或者说金融创新的公司,因为金融本身的容错率非常低,传统或者已经成功的大银行不允许有特别大的误差,所以在人才方面,在管理方面,其实相对于一些创业创新的公司来说,相对是没有那么灵活。

一些金融创新的公司没有那么多历史包袱,在业务形式、使用技术、业务推广方式上有很多区别。所有的金融公司都会是一个科技金融公司,在未来。要做的事情是什么,是怎么让这些公司拥有最好的人工智能。我们判断是每家公司应该拥有自己的人工智能,而不是一些买好的服务。拥有自己的人工智能能力是关键的点,因为每个业务每个公司有自己的竞争策略,有自己的市场环境,有自己的人才结构,所以一定需要自己对于不同业务有不同的人工智能技术帮助业务的发展。这个情况下很重要的一点不是你设计一个通用的金融科技的技术来解决所有的问题,而是你要用AI这样的技术让所有人能改造成他们自己所需要的技术。

我们发现AI的人做这件事情中有什么难点,你会发现做AI的人和做金融的人观点有很大的区别。比方说用图像识别的方式抓欺诈,你给AI的人看,他会想到卷积神经网络,神经元怎么连接。但是银行人可能会想到哪里有欺诈,是男是女。所以怎么降低认知的门槛,让传统上做金融业务的人也可以用上AI,是这里面最大的挑战。

从金融1.0发展到3.0,AI有何助力?

孙蕾:我们今天要讨论的第二个课题关于整个行业。当我们继续往前走的时候,并回顾过往的中国银行业的黄金十年,最早期是信息系统加金融的方式,就是要上大量的银行核心系统,帮助流程自动化更多的规范化标准化业务流程。第二代就是互联网金融的时代,这个时候我们开始谈到怎么样和互联网公司合作,怎么做场景渗透和生态获客。第三个阶段开始做智能金融,用人工智能融入到业务流程,用人工智能帮助交叉销售、降低人工成本,所有新时代过程中,大家怎么看金融行业的创新理念,人工智能是怎么推动这个转型的?

寥敏飞:我们的客户从1.0到3.0的变化过程当中,客户对银行业务的要求,已经不满足单一的流程了,现在已经是希望我们提供安全的人工智能大量介入的活泼的一些金融场景。

举个例子,我们建设银行在2018年4月份在上海九江路开了第一家无人银行,这个无人银行里面大量使用人工智能的元素,例如我们的刷脸、虹膜、机器人、各种各样投屏的智能化元素。这个项目里面我们花了比较大的心血,我们是从单一的金融场景变成多元的服务场景,同时从单纯的存取款的业务,变成自动化的业务。这里面我们把租房、生活场景、缴费融入到整个智能网点里面去。同时我们大规模升级了我们自主的服务,使得客户在全自动全功能的环境里面完成它的业务。

人工智能对于客户服务确实是有变更和创新的驱动力。人工智能在这方面的那些客户服务的提升主要是如下几个传统。传统的客户服务主要是通过我们与客户之间的交谈,通过我们与客户之间长期服务,获取客户的需求,获客。但是我们认为是高成本低效率的,如果利用了人工智能去自动化提供这个服务以后,我们就可以把这个变成在我们获取客户需求,在服务客户里面比较重要的因素。这是我的一个分享。

邱寒:这是一个非常有意思的话题,这些年来我们一直在思考今后新的金融业态到底是怎样的。我自己发现了这样一个规律,每一次大的发展都是跳跃发展。前面嘉宾提到为什么互联网金融的创新发展在中国,而不是在美国。原因很简单,因为美国传统金融比较发达,到现在为止传统金融服务客户的需求服务的比较好。中国可能当时的基础比较薄弱,没有服务好,所以积累痛点到一定时候就不再沉默中死亡就在沉默中爆发,我们就爆发了。

如果用这样的观点看中国的互联网金融爆发以后,下一个阶段遇到最大痛点反而不是互联网金融,因为互联网金融在现在的业态当中占有的优势,而是传统金融机构。

人工智能首先解决人工的问题,谁会在技术当中成为最大的受益者。刚才讲首先人工智能可以做不管是做RPA也好,做我们很多其他的工作也好,首先替代大量的人工工作,什么行业才有大量的人工工作需要替代呢?传统金融行业,光是callcenter,虽然80%做了自动化,我们还有上万人,我们有充分的意愿应用新的技术,替代这样的人工服务,低效的服务。今后下一步的发展也许就是人工智能的切入点,也许爆发点会爆发在所谓传统行业,传统机构,产生一个跳跃式的前行,2.0是外来的,3.0是1.0直接3.0的模式。

大家一直讲分布式的计算,银行那时候比较有钱,用IBM的大机小机,互联网没有钱用单片机。那时候是逼出来的,现在传统银行尤其是中小银行,已经到了被双头挤压,一是大行,可能对他们也是有很多的压力,同时新生业态互联网金融业有很多压力。我们也服务很多中小银行,看到他们现在内生转变的意愿以及业务的转型的趋势,我觉得这种,包括我们现在可以赋能的嫁接,也许今后就会看到一个完全不一样的业态。

孙蕾:邱总刚才说的问题特别有意思,我想接着往下深入一个问题,银行业也在转型,大的银行在这个过程中虽然船大难掉头,但是家大业大,有很多资源投入,只要有决心,就可以有很多时间窗口可以转型。但是中小银行他们还有多少时间窗口可以用?未来整个银行业的格局会不会做一个变化?这些中小银行会不会被淘汰?

邱寒:中小银行的确挑战蛮大,业务上受到双重挤压,转型条件上也比较艰难,艰难在哪个地方呢?刚才讲首先这次新的业态是由技术推动的。技术大家都看到我们的中国拥有技术的人是稀缺的,这些人大多到了科技公司和科技公司大行。因为这些人既少又贵,包括现在招上百个科学家,不是一般的小行可以承受得起的。

当业务受到挑战的时候,其实对他们来说唯一的出路就是寻找到适合他们的第三方力量帮助他们做这个转型。第四范式讲每个公司都要拥有自己的人工智能,想法很美好,就像每一个少女希望拥有自己的大钻戒一样,但不一定可以实现,这个时候不得不借助外部的力量,

最后我们相信部分的可能中小银行业态会有改变,因为有一些转的不够快,没有找到自己的特色,今后生存的确非常困难。但是中小行有自身的优势,比如深耕当地,他们在当地的客户资源,对当地客户的了解,以及在客户当中的长期形成的口碑,这些都是它自己的优势所在。如果能利用好自己的这些优势,结合上新兴的技术,寻找到自己的发展途径,我觉得他们今后不但可以生存,而且生存的很好,这也是我们看到部分中小银行已经找到自己的路。如果刚才讲智能银行3.0,到底会是一个怎样的状态,我个人觉得不会是一个统一的垄断的形式,百花齐放的状态,因为金融办理已经非常同质化了,如果我们今后每次打开的都是一样的产品,大家不觉得很无聊吗?

孙蕾:核心观点还是银行格局里面有大有小。小的生存下来就是两个要点,一个是抓住资源禀赋,第二主动求变,在这个过程中尽快转变过来。请陈雨强总讲讲在第四范式的角度,AI怎么推动整个行业的转型呢?

陈雨强:第四范式会做很多人工智能基础设施建设方面,在我们来看企业其实经营分成几层,第一层是战略制定,顶层有战略制定,战略制定完了以后有中层的策略制定,底层其实是有策略的执行,所以说你可以看到前面几次变革1.0、2.0、3.0,比如说互联网变革可以认为是策略执行的变革,过去我们的保险员,我们需要在街上发传单,现在可以在互联网、移动互联网投放广告,可以触发客户,可以有比较大效率的提升。策略制定方面还是由人制定的,我是给男人发还是给女人发,给北京还是上海发,这个问题是人决定的。AI可以在策略制定层面上对金融,对各种企业的发展提供比较大的帮助。为什么AI可以做到这点呢?其实最核心的一点是AI本身是一个程序,程序是一个孜孜不倦可以看到所有细节的实体。

比方说它跟人跟专家一起去写规则,同样写三条规则,AI不会比人更好。但是写三千万条规则,机器一定可以写出更好的规则,带来更大的提升。之前我们做反欺诈的问题,传统来说问了一下专家,专家说之前会看比方说你刷卡的时间间隔,如果时间间隔在一个小时之内,并且在北京上海之间刷卡的话,我觉得你肯定是欺诈,因为不可能这么短的时间做位置转移。但是对于专家来说他们只会把发生频率最高的那部分拿出来,因为是最重要的,可能是北京、上海、深圳、广州这样的地方,会在规则当中。对很小的城市来说,并不会在规则当中。AI可以把所有的规则一一进行枚举,一一进行检测。这只是一个例子,还有你刷的金额是一次上升还是一次下降,还是先上升再下降,专家只能找到最重要的规则,但是你一个个找有成千上万的规则,机器可以做到这点。

策略执行方面来说,企业基本上会抓大放小,把重要的部分做好,剩下的部分放开。但是AI可以帮助企业把策略制定这块做的更加精细,精细到人,精细到每个不同的个性,这是我们做的过程中发现对金融带来最大的变革的地方。

陈天健:普惠金融,提升金融服务的可得性,就要求每家银行的服务必须化为无形,嵌入各种场景当中。但是光嵌入场景当中是不够的,你必须跟场景的数据进行连接,才可以千人千面为用户定制金融服务。问题来了,过去四年大数据应用没有见着,但是全社会的数据保护意识起来了。数据之间越来越难以连接,企业之间越来越不向对方开放数据,在这种不开放数据的前提下,场景连接形成空话,你洗点用户给我,我洗点用户给你,那还是导流。如何在保护数据的情况下,保护数据所有权的情况下,让银行、企业、互联网公司之间的数据能够有效连接,我觉得是将来一个非常值得研究的方向,也是将来能够为金融带来翻天覆地变化的一个技术机遇。

相关的研究已经非常热了,或者正在变的更热,微众银行也在投身其中。我们正在研发测试联邦学习的机制,基于新的机器学习机制,参与的各方在不用曝光任何自己数据库的情况下,也可以去建立更加强大的AI模型,用来服务业务的发展。这种特性在兼顾了数据保护和业务应用的两方面的诉求,调整了整个生态的权责利的工具的出现,很有可能会让金融的生态发生一个比较大的变化。

孙蕾:这里更多聚焦于数据共享方面怎么样推动未来的转型。

于浩瀚:我比较赞成天健总的观点,百信银行是第一家独立法人直销银行,特点是没有线下网点。我面临冷启动的问题,我没有线下网点,我如何拿到资金、数据、客户。在冷启动的阶段目前还是走2B的方式,跟线上各种场景合作,进行导流动的概念。但实际上就像刚才说的,大家现在意识特别强烈,在导流过程当中通常加一条非常苛刻的约束条件,不能触达客户,这是非常约束你将来发展的模式。怎么办呢?比如我做数字风控,因为我确实人少,我也走科技,我肯定要往AI的领域去,还有百度的技术支持。我做AI需要数据资产,我现在怎么办呢?我只能去买,数据成本很高。刚才说的关于联合建模的事情,我们也在试图跟各种有数据的厂商,试图联合建模,但是有一个前提条件,你要数据对等才可以。像我处于冷启动的时候,对方没有任何意愿做数据建模的,要大家体量相同,所以我觉得未来确实是数据如何有效的能够进行共享或者说降低企业使用数据的成本这件事情对大家的所谓的AI应用非常关键。

说到对AI金融业的促进,我觉得从提升能效、人员能效来优化流程的角度来说,必须要走这样的路径,因为确实是在人家智能,叫人工智能,要走这种过渡阶段。我更担心的事情,如果把AI放在大的科技背景下,假设对工行和建行这种企业的冲击,会担心比如说物联网起来。我们原来的线上购物网站也好,或者社交网站,通过场景化的方式实现了个人的数字化的过程,但是企业数字化的过程很少有多少人在有效解决企业的经营活动数字化的问题,但是物联网一上去,有可能企业的数字化被解决了,农业的数字化也被解决了。

数字化结合其他的领域,一旦可以将行业深度数字化的技术出现的时候,如果谁跟不上AI这件事情,谁就直接被淘汰了。对金融机构的冲击还是要分体量的,比如说对中小金融机构,有可能真的在这种态势下如果不能积极的转变,像我们金融经营说三要素,是经营了什么?经营了资金、信息跟风险,信息等同于我要撮合需求双方,或者我要拿到更多的客户信息,资金是你怎么吸纳存款的问题,这个基础上你可以管住风险,就可以拿到收益,就是这个概念。有可能这个潮流下,比如说上一个潮流互联网,信息这个要素你想经营都经营部了,就只在经营资金的问题,管风险的问题。到下一个阶段当别人的风控能力比你强的时候,你想经营风险都经营部了。你三天完成一个结果,别人三秒钟搞定的事情,金融机构真的要重新定位,你告诉经营哪个要素,有可能我放弃两个要素,跟客户可能更接近,现在互联网公司资金成本很高,我就用资金好了,可能一些头部金融科技公司我就经营信息好了,可能中间有一些公司我服务于这两端怎么更好的各自,我认为随着AI技术的发展,金融领域原来大而齐的全链条经营态势会切割成更加细致的金融服务分工。

人工智能创新趋势

孙蕾:刚才讲的一个点特别好,看到AI在转型过程中出现更多的细分和行业专业化的趋势。刚刚陈天健和于浩瀚都讲了一个问题,在人工智能时代,算法并不是最核心的,反而数据是最核心的,大家讨论了很多数据分享的问题,这个问题不仅仅是我们所说的技术问题,当我们看欧洲、美国你会发现在数据分享,无论是政府数据的分享,用户数据的分享,以及银行数据分享过程中,他们都制定了很多法律法规,这个过程中不仅仅是技术公司用技术推动,而且需要整个社会和国家从国家的层面上看应该有哪些相应的法律法规进行规范,同时要定义清楚数据的所有方到底是谁,现在很多时候是数据的使用方反而变成了数据的所有方,它决定开不开放。本身这些核心问题需要国家层面上进行一系列的监管和法律法规进行规范。讲一下未来人工智能发展的创新趋势是什么。

寥敏飞:我认为未来的金融行业将会人工智能进行升级,有一个观点就是说网点可能看起来不存在,但是因为人工智能而无处不在。第二,银行将会不局限于传统的技术平台,可能是采用开放式的程序接口,同时可能更加的对人工智能这种技术持一种开放性的态度,最后我们银行一定会更加吸收更多的懂人工智能的年轻的血液,使我们的创新发展更蓬勃向前走。

于浩瀚:我一直在想一个问题,我能不能将阿里和腾讯变成我的后台,我觉得如果AI技术发展到进入一个拟人化的状态,比如说自主仿真系统,就可以成为整个社会的总入口,因为它等同于你的私人管家。基于这样的设想我们目前做一个探索,百信银行提了五年战略,基于自然语言的动态银行,直观说我希望未来手机银行上没有任何菜单,就有一个语言按钮,如果可以做到这样的能力,期望自己未来可以更多成为客户的私人管家,我进行整体社会资源的调度,包括购物,包括其他的需求。

孙蕾:脑洞大开一下,人工智能可能变成了一个唯一入口,通过这个入口可以触及到各种各样的服务。

陈天健:我们的观点很简单,机器学习是现在最后一个决策的时间点,不要错过,该上RPA的赶紧上,如果再不上的话两年以后就完全过时了。我们相信基于安全合规的机器学习的技术,连接各个企业的数据,是金融服务普惠化、大幅度提高可得性的未来。

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