人工智能浪潮下 金融行业转型中的风险与机遇

疫情之下，以线下展业为主的各大金融机构都在加速推动线上转型，人工智能技术在金融领域的应用呈加速发展态势。德勤分析了金融机构如何应对人工智能带来的风险并从中获益，以期对企业能有所启示。

金融机构加速推动线上转型

受疫情影响，各行业都在积极探索“零接触”的线上服务或生产方式。过去以线下展业为主的金融机构在发生着显著变化。

德勤管理咨询大数据与人工智能合伙人尤忠彬对疫情下金融行业的变化进行了总结，主要表现为四个“加速”：“一是客户行为线上化加速；二是业务交付的智能化加速；三是金融机构转向精益经营的步伐加速；四是金融机构的技术创新加速。”而人工智能作为线上模式发展中的重要技术之一，在此次疫情中被按下了加速键。由于线下服务与营销模式被迫停止，金融机构将加速线上模式的建设，智能化的应用将迎来进一步发展。尤忠彬指出：“短期内，人工智能将在金融机构的前台客户服务端与中后台交付端迎来广泛应用。”

人工智能入场：风险与机遇并存

业界普遍认为，金融业的高度数据化和其清晰的业务规则目标，是人工智能技术的最好应用场景。早在2018年，人工智能与金融业的融合就已经开始。当前，新一代人工智能在全球兴起，为经济社会发展注入新动力，人工智能也必将会为金融业带来更多可能。

但在这片未知的海洋中，仍存在着许多挑战与不确定性，金融机构应该如何有效应对风险？

德勤总结并分析了当前金融领域运用人工智能的主要风险，其中可解释性、系统性风险和歧视与正义是最受关注的三大重点问题。

一、人工智能的可解释性。随着技术发展，人工智能日益复杂，有时开发者都难以全面理解人工智能做出决策的原因和逻辑，因而隐藏巨大风险。金融机构需要通过提升透明度等方式，建立一种平衡的知情信任来提升解释性。

二、人工智能的系统性风险。当金融机构均采用人工智能进行决策时，其市场信号解读趋同，导致一个市场信号的影响不断强化，形成偏离正常市场规律的结果。而这些不正常的市场变化会成为人工智能的学习基础，将人工智能的决策逻辑进一步畸化，造成恶劣后果。为应对这一问题，金融机构应通过强化关键市场信号的捕捉与报告、采用可交互式的人工智能决策引擎、采用熔断工具等方式，降低系统性风险。

三、歧视与公平。歧视在金融系统中的呈现主要包括来自人的歧视、数据歧视、模型歧视和间接歧视，金融机构应加强员工的反歧视培训、促进工作场所多元化，并通过现有的统计分析工具，进行监控，纠正潜在歧视。同时，解决这一问题也需要政策制定者和金融机构共同努力。

此外，金融领域中的人工智能还存在算法受托、算法合谋等其他不确定性因素。

金融机构应当如何获益？

在技术飞速发展的背景下，人工智能越来越多地参与到金融行业的变革之中，金融机构应当正视技术，积极转变，抓住机遇。

德勤对金融机构提出了五条建议：“一是价值引领，任何人工智能的研究与应用应以产出业务价值为核心目标；二是战略先行，金融机构应全面看待人工智能带来的机遇与挑战，重新构思数据与人工智能时代下的新商业模式，打造适宜自身的‘数据飞轮’模型，并由此出发细化人工智能的建设任务与应用场景；三是全面转型，金融机构应从对技术本身的关注，扩展到对人工智能应用的体系性的关注，围绕人工智能，从组织机制、人才队伍、企业文化、业务模式、技术基础出发，全面重塑核心能力；四是由点及面，金融机构应找到适宜的核心人工智能场景，快速启动建设、敏捷迭代，实现最佳效果，并在此基础上凝结方法、能力，推动规模化应用；五是战略定力，金融机构要清晰地认识到人工智能的价值并坚决地投入资源，推动变革。”