人工智能在財富管理中的應(yīng)用初探

湯啟威

摘要：深度學(xué)習(xí)、生物識別、語音識別和自然語言處理等人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種財富管理場景，給財富管理領(lǐng)域帶來顛覆性的變革。本篇中討論了人工智能在財富管理方面的應(yīng)用，如生物識別用于身份認(rèn)證，語音識別和自然語言處理用于智能客服，深度學(xué)習(xí)用于智能投顧等場景的現(xiàn)狀和前景，以及人工智能用于財富管理帶來的挑戰(zhàn)和措施建議。

關(guān)鍵詞：人工智能；財富管理；智能客服；智能投顧

人工智能是研究讓計算機(jī)完成過去需要人的智能才能完成的工作。人的智能特點包括學(xué)習(xí)、推理、思考和規(guī)劃等。金融行業(yè)是人工智能技術(shù)最早發(fā)揮重要作用的行業(yè)之一。根據(jù)金融行業(yè)財富管理領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需要，人工智能主要有四個技術(shù)分支在推動其流程再造和效率提升，即機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、語音識別和自然語言處理，以及生物識別等。

按照財富管理服務(wù)場景劃分，這些人工智能的應(yīng)用包括智能身份認(rèn)證和智能支付、智能營銷、智能客服、智能投研、智能投顧、智能風(fēng)控等。本文將討論的技術(shù)包括與財富管理中與客戶體驗密切相關(guān)的生物識別用于客戶身份認(rèn)證；語音識別和自然語言處理用于智能客服；深度學(xué)習(xí)用于智能投顧等。

1.人工智能在財富管理領(lǐng)域中應(yīng)用的現(xiàn)狀及發(fā)展前景

1.1生物識別用于身份認(rèn)證

生物識別是AI技術(shù)中智能識別領(lǐng)域的一項基礎(chǔ)應(yīng)用。人工智能技術(shù)發(fā)展促使生物識別技術(shù)迅速走向成熟和普及，生物識別的迅速普及，又幫助人工智能技術(shù)進(jìn)入財富管理領(lǐng)域。

生物識別是通過計算機(jī)，采集人的特定圖像特征或動作特征，和數(shù)據(jù)庫錄入的相應(yīng)特征比較，判斷是否是同一個人。目前，主要的生物識別技術(shù)包括指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別等。生物識別技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了多年。早先，它的應(yīng)用主要局限在安全監(jiān)控等領(lǐng)域，與公眾生活相距較遠(yuǎn)。隨著智能移動終端的性能大幅度提升，生物識別這項人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)開始走入我們的生活。首先是指紋識別用于智能手機(jī)的身份認(rèn)證，之后是人臉識別用于智能手機(jī)身份認(rèn)證，使得生物識別技術(shù)迅速普及。財富管理作為金融領(lǐng)域的一項業(yè)務(wù)，也在第一時間實現(xiàn)了生物識別用于身份認(rèn)證。包括手機(jī)銀行實現(xiàn)指紋識別轉(zhuǎn)賬，人臉識別轉(zhuǎn)賬，支付寶開通了人臉識別支付等。這些與財富管理有關(guān)的應(yīng)用需求，才帶來了生物識別市場的飛速增長。

據(jù)報道，2018年全球生物識別市場規(guī)模預(yù)計為168億美元，2023年將達(dá)到418億美元，復(fù)合年化增長率為20%。在生物識別領(lǐng)域，指紋識別應(yīng)用占比最高，占絕對主導(dǎo)地位。人臉識別的應(yīng)用也在飛速的發(fā)展。某銀行的可視柜員機(jī)，通過人機(jī)互動，可以實現(xiàn)身份認(rèn)證、儲蓄卡開戶、定期存款、轉(zhuǎn)賬匯款等二十余項業(yè)務(wù)，工作效率是人工客服的1.8倍。通過生物識別技術(shù)的應(yīng)用，可以有效縮短辦理業(yè)務(wù)的時間，從而提高工作效率。

1.2語音識別和自然語言處理用于智能客服

智能客服，將人的語言邏輯進(jìn)行整理并加以理解，再通過搜索知識圖譜，組織出恰當(dāng)?shù)幕卮鸹虼胧＿@是語音識別和自然語言處理在財富管理中的重要應(yīng)用。

在銀行、保險和互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，無論售前還是售后，都有大量的客戶咨詢業(yè)務(wù)，需要配置人數(shù)眾多的呼叫中心客服人員，而人工智能可以替代大量的人工客服。

傳統(tǒng)模式下，財富管理機(jī)構(gòu)通過“了解你的客戶”環(huán)節(jié)，了解客戶的基本信息，財務(wù)狀況，風(fēng)險偏好，財富管理的需求等，分析匹配合適的產(chǎn)品。然而，了解客戶狀況和匹配最佳產(chǎn)品，取決于客戶服務(wù)經(jīng)理提供的問卷適合性，客戶的表達(dá)是準(zhǔn)確性，以及匹配的產(chǎn)品最佳性。智能客服可以跟蹤客戶的背景信息，比如，資產(chǎn)分布、歷史消費數(shù)據(jù)、投資數(shù)據(jù)、財富變化動態(tài)和征信數(shù)據(jù)等，對客戶的財富程度、投資經(jīng)驗、風(fēng)險偏好以及對資產(chǎn)流動性的需求做出準(zhǔn)確的評估，讓客戶更好地了解自身的財富狀況，有效規(guī)避風(fēng)險，讓客戶得到更高質(zhì)量的服務(wù)，根據(jù)客戶的問題和需求，業(yè)務(wù)人員解答問題、解決問題和提供建議的滿意度情況，對智能客服進(jìn)行訓(xùn)練。對客戶滿意的服務(wù)，智能客服會學(xué)習(xí)這些經(jīng)驗，并在自己的服務(wù)中加以運用。若客戶不滿意的服務(wù)，智能客服總結(jié)這些經(jīng)驗，并在自己的服務(wù)中加以避免。通過此類訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程，智能客服的服務(wù)質(zhì)量會逐步提升，最終讓用戶完全滿意。

據(jù)調(diào)查，預(yù)計智能客服能夠滲透20%-30%的客服場景，回復(fù)用戶85%的咨詢要求，尤其是在高頻次的問題的應(yīng)答回復(fù)方面，智能客服有顯著的優(yōu)點。因此，智能客服能為財富管理機(jī)構(gòu)節(jié)約大量的運營成本。

1.3深度學(xué)習(xí)用于智能投顧

在傳統(tǒng)財富管理投資顧問模式中，客戶依靠客戶經(jīng)理的專業(yè)知識和經(jīng)驗，來選擇成熟的資產(chǎn)配置方案。這種服務(wù)模式的成本很高，往往只能服務(wù)于少數(shù)富裕人群。智能投顧在兩個方面推進(jìn)了行業(yè)的進(jìn)步。一是減少了人工互動的成本，令投資顧問的服務(wù)業(yè)務(wù)能夠觸及到中產(chǎn)人群。二是智能投顧通過深度學(xué)習(xí)，整合了各種現(xiàn)代投資組合財富管理理論，能夠針對客戶的財富背景，更有效提供最優(yōu)化的投資組合決策。

目前的智能投顧主要有三種類型。第一種是機(jī)器人投顧，全部決策和交易都有機(jī)器來完成。典型的機(jī)器人投顧根據(jù)客戶信息和調(diào)查問卷，通過量化交易決策決策模型進(jìn)行智能決策，從十幾種資產(chǎn)中自動匹配投資組合，用計算機(jī)進(jìn)行自動交易、稅收優(yōu)化，提高客戶的投資回報。同時，由于機(jī)器有效地代替了人工，可以使服務(wù)成本降到原來的四分之一。比如，工商銀行的“AI投”，通過人工智能實現(xiàn)對客戶的精準(zhǔn)畫像分析，以智能算法選擇投資組合，實現(xiàn)了一鍵式理財。

第二種是人機(jī)結(jié)合智能投顧，其特點是決策和交易都可以由機(jī)器來完成，但在智能決策完成，構(gòu)成投資組合之后，加入了人工服務(wù)的環(huán)節(jié)，可以和客戶討論相關(guān)的決策，聽取意見，必要時進(jìn)行調(diào)整。這種方式結(jié)合了機(jī)器的有點和人工服務(wù)的優(yōu)點，可以提升客戶體驗。

第三種是建議型投顧，主要是針對個人投資者的財富管理需要而設(shè)立，為投資者提供財務(wù)管理、投資組合建議。計算機(jī)通過智能算法為客戶的決策提供建議，客戶自己是最終決策者和執(zhí)行者。

據(jù)估計，智能投顧與人工理財顧問相比，能夠把理財管理成本降低80%。這樣就可以把理財?shù)钠鸩浇痤~從數(shù)十萬元降低到1萬元，讓理財惠及廣大民眾，而不是只針對高凈值人群。這是人工智能財富管理的一個社會效益。花旗銀行曾經(jīng)預(yù)計，到2025年，智能投顧管理下的資產(chǎn)可能高達(dá)5萬億美元。

2.人工智能用于財富管理領(lǐng)域帶來的挑戰(zhàn)

2.1信息安全

隨著人工智能收集整理數(shù)據(jù)的量急劇增大，使得我們的信息安全問題越發(fā)嚴(yán)重。一旦人工智能程序遭到攻擊，會導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)以及私密信息泄露，從而對用戶的財產(chǎn)安全產(chǎn)生影響。

2.2系統(tǒng)穩(wěn)定

智能投顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性是財富管理取得預(yù)期收益的基礎(chǔ)。人工智能一方面依賴客戶輸入的信息，另一方面依賴大數(shù)據(jù)提供的各種背景信息，一旦這些信息出現(xiàn)差錯，將導(dǎo)致決策失誤，使財產(chǎn)受到損失。另外，深度學(xué)習(xí)的知識是歷史形成的，如果市場發(fā)生了重大變化，歷史知識可能不能覆蓋當(dāng)前的變化，決策就可能產(chǎn)生失誤。

2.3技術(shù)保障

技術(shù)性原因也會對人工智能在財富管理領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)生影響。人工智能的算法需要不斷地更新和測試。算法運行的軟硬件環(huán)境也需要進(jìn)行嚴(yán)格的測試和嚴(yán)密的監(jiān)控。當(dāng)前，我國人工智能人才十分短缺，能夠為客戶創(chuàng)造價值的金融科技人才更是不能滿足行業(yè)發(fā)展的需要。

3.應(yīng)對挑戰(zhàn)的措施

3.1完善相關(guān)制度

人工智能在財富管理領(lǐng)域迅速普及，對監(jiān)管和風(fēng)險防控提出了新的要求。在監(jiān)管方面，需要盡快調(diào)整相關(guān)法律法規(guī)、監(jiān)管體系和管理架構(gòu)，以此保障當(dāng)出現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重大缺陷或者安全隱患時，有相應(yīng)的規(guī)則來明確各方的風(fēng)險處置責(zé)任。同時，還要研究利用人工智能加強(qiáng)監(jiān)管，防止洗錢、欺詐和防范金融風(fēng)險。

3.2防控技術(shù)風(fēng)險

財富管理機(jī)構(gòu)要對人工智能應(yīng)用可能產(chǎn)生的風(fēng)險有充分的認(rèn)識。在人工智能系統(tǒng)應(yīng)用前要經(jīng)過充分的應(yīng)用條件測試和場景測試，并在使用中進(jìn)行嚴(yán)密的監(jiān)控，以避免發(fā)生重大風(fēng)險，給客戶帶來財產(chǎn)損失。

3.3推動技術(shù)創(chuàng)新

人工智能現(xiàn)在依然是發(fā)展中的技術(shù)，需要培養(yǎng)更多人工智能金融科技人才，推動財富管理技術(shù)創(chuàng)新，同時帶動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。為適應(yīng)人工智能發(fā)展的需要，國家已經(jīng)在十幾所高校開辟了人工智能專業(yè)。要讓人工智能人才為財富管理客戶創(chuàng)造更多的價值，則需要把人的投資智慧和經(jīng)驗讓人工智能充分學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并且通過機(jī)器自主學(xué)習(xí)，實現(xiàn)比人工財富管理更高的收益。

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