炒作背后的现实:谈谈AI带给银行业的期望与落差

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来源:网易 2018-04-16 08:44:53 AI人工智能银行 银行动态

核心提示花旗集团前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。

  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。

  “我们正试图变得非常现实,并将银行的期望设定在系统的能力范围内。我们马上要做的一件事就是我们要说‘我们的工作系统必须与一个人有情境上的连接……因为没有人可以把工作交给人工智能系统负责,而且很可能在可预见的未来,他们将无法将100%的进程交给人工智能来负责。”

  现实

  不现实的期望并不是银行面临的唯一障碍,因为他们正对人工智能领域进行更深入的研究,而他们所得到的承诺是如此之多。一些专家表示,有一种危险是,过多的投资流向了“性感”领域,比如聊天机器人,而对人工智能幕后过程研究的投资便有些捉襟见肘了,但却是这一方面的研究才可以让银行获得更大的收益。

  总结

  因此,在所有这些纷纷扰扰中,银行把他们的注意力集中在哪里?答案在一定程度上取决于银行所认为的人工智能究竟是什么。那些参与了英国《金融时报》调查的银行给出的定义都很狭隘,他们把人工智能定义为那些只执行更多基本功能的程序,这些功能包括逻辑推理、学习和自我校正,不需要明确的编程(加拿大皇家银行),还有一种定义是包括所有自动化在内的人工智能的愿景(野村证券)。其中一个定义有130个词。还有一个定义涉及到图表。

  渣打银行首席数据官沙梅克·昆都表示,在2017年该行所关注的14个人工智能项目和试点项目中,只有大约20%集中在“纯成本或生产率”上。他补充道:“大多数项目都是为了提高我们的风险偏好,降低了风险,但也提高了我们承担风险的能力。”渣打银行对人工智能的定义是“一种技术和方法,使机器能够完成那些需要人类智能来完成的事情”。

  风险管理是各银行不断提到的主题。在这方面,科学是站在他们这一边的,就像其他机械的任务一样,人类的干预会阻碍而不是帮助。“对于那些没有变化的重复性任务(在中间部门,在后端),对于那些不需要聪明才智的清算/结算/操作流程来说,人工智能的方法非常棒,”Santander InnoVentures (桑坦德银行旗下1亿美元金融科技风险投资基金会)的风险合伙人帕斯卡尔·布维耶说到。该基金会是西班牙银行金融科技风险投资基金,投资于早期的金融技术,包括专注于人工智能的金融科技。

  布维耶补充称:“它们是确定性的,并且实际上不需要奢侈的黑匣子算法,也不需要达到一定的监管/法律门槛,这些都属于优化、自动化、智能自动化、机器人流程自动化等领域。这都利于银行削减成本。”

  除了风险管理应用程序外,摩根大通利用人工智能来更有效地进行交易,也可能属于这一类,花旗的机器学习业务也可以处理向交易员发送的定价请求。

  德国金融科技咨询公司GFT Technologies的首席执行官玛丽卡·卢莱表示,“专注于理解新技术能够给他们带来新的商业模式和专注于新方法能给他们带来更多收益的银行之间存在明显差异,而其他银行则将成本削减作为第一个目标。”

  银行对令人担忧的员工很敏感,工会则对裁员很敏感,他们转而谈论让员工腾出工作来做更有趣的工作。随着人工智能辩论的不断深入,银行已经改变了他们所传递的信息,使得人工智能的收入增长潜力至少和削减成本一样重要。

  荷兰银行集团ING表示:“我们希望利用人工智能为我们的客户带来更聪明的解决方案,并在决策过程中更加有效。因此,我们相信,人工智能将赋予劳动力更多可能,而不是‘人工智能取代劳动力’。”

  在加拿大皇家银行的人工智能研究所,阿格拉菲特女士说她的团队“优先考虑那些我们有证据可以解决的事情”。这包括“分析新闻,确定世界事件如何影响美国市场”。

  其结果将是“潜在地创造收入,但同时也节省了成本,这些是我们的研究人员、我们的顾问、我们的财务顾问和从事研究工作的人用于理解所利用的工具,”她补充道。

  对于一些人来说,选择合适的领域来使用人工智能是最困难的问题。桑坦德银行的首席数字和创新官林赛·阿格斯说:“很容易陷入‘让我们用人工智能来解决它’的陷阱。一些人工智能的想法可能看起来非常‘闪亮’,但实际上只是对现有的数据处理能力进行了微小的改进。”

  在荷兰银行,这家荷兰银行为其扩大人工智能使用范围的决定进行了辩护,其中包括为客户提供数字助理和检测欺诈和进行风险分析的工具。荷兰银行表示:“为了发现最具价值的地方,我们正在积极试验。这不仅适用于现有的服务,也适用于新的机会。我们正在研究如何让我们的员工更容易地工作,以及客户如何从人工智能中获益。”

  随着人工智能项目将银行拉向不同的方向,评估成功和领导力对局外人来说会很可怕。荷宝集团的范欧尔说:“将营销故事与实际完成的故事区分开来是非常重要的,通常两者之间存在很大的差别。如果你深入研究核心,你就能很好地判断它的市场营销是否真实。”范欧尔先生正在寻找提高成本/收入比率和交叉销售的证据。他说:“如果你没有看到这些证据,而银行说他们在人工智能领域做了所有这些事情,你就必须问问自己,这是不是并非真的。”

  他表示,银行将需要更长的时间才能看到人工智能项目的后台运行结果,而一些人已经看到了对前台的影响。“我们已经与几家银行进行了交谈,它们可以清楚地表明,在实施了这些技术之后,它们能够交叉销售更多的产品,而且它们更善于与客户沟通。”

  渣打银行的昆都表示,对于外界来说,看到切实的成果,让他们能够决定自己的银行在人工智能领域的投资是否正在取得成果,这“为时过早”,尤其是因为其大部分的人工智能冒险都是实验性的。他补充说:“早期的结果是有希望的。他们将能够看到人工智能所带来的影响。”

  对于局外人来说,表面的迹象并不意味着人工智能将接管整个行业。八年前,这些机器人开始向游客展示桑坦德市,但在桑坦德银行的13697个银行分行里,现在看不到任何一个机器人的身影。

  成本:裁员、支出和部署人工智能

  英国《金融时报》对全球30家最大的银行进行了调查,调查他们对于人工智能的应用方式。18家银行对14个问题中至少5个问题给出了详细答案,另外5家对它们的人工智能工作给出了描述性的答复,其余5个都拒绝参与。结果显示:

  前端部门最重要:

  在这18家银行中,有17家已经在前端部门使用人工智能,从花旗的Facebook messenger聊天机器人到瑞银在客户服务方面使用亚马逊虚拟助理Alexa,这也是银行看到与人工智能相关的节省成本方面的最大潜力的地方。

  应用范围广最好:

  18家银行中有8家在前端部门、中端部门、后端部门和数据分析部门使用人工智能,另外10家银行在这4个部门中的3个部门使用了人工智能。

  资源差异很大:

  9家银行提供了有关人工智能的详细信息,一家要求匿名的欧洲银行称其雇佣了500至800人。北欧联合银行称其有25人。有6家银行提供了人工智能支出的详细信息,从500万欧元至1500万欧元的资金不等,一家机构计划将支出从300万美元增加到5000万美元。

  在裁员方面持保守态度:

  7家银行给出了可能的与人工相关的失业数据。6家银行表示,这一数字将低于20%。

  大银行的责任:

  在18家银行中,有5家拥有直接负责人工智能的管理委员会成员。

  正时兴的合作关系:

  在18家银行中,有8家参与了合资企业,其中4家已在与人工智能相关的公司进行投资。

  (选自:FT 编译:网易智能 参与:Rosie)

责任编辑:晓丽

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