近日，由CFA协会主办的“人工智能与金融业未来”论坛在京召开。微软亚洲研究院副院长张益肇、华夏基金总经理汤晓东、中国光大银行数据挖掘专家田江、PINTEC品钛科学决策副总裁任然等人共同参与了人工智能主题圆桌，研究讨论人工智能发展对金融机构、金融从业人员的影响。

PINTEC品钛科学决策副总裁任然在圆桌讨论中介绍了几个AI技术是如何改善金融科技案例。

AI改善金融的两个案例

PINTEC品钛集团是一家科技金融技术服务公司，为金融机构、合作伙伴提供智能信贷、智能投顾等全流程解决方案。任然介绍到，在信贷流程中，很多公司会构建反欺诈模型信用评分模型，但人工智能的应用则是一种data drive business(数据驱动业务)的理念。科技公司搜集碎片化的数据，用各种方法整合数据，使之成为有意义的特征变量，实现“让数据说话”。

以用户经常在信贷申请阶段填写的资料申请表为例。以前用户去银行，要填写的申请表是完全一样的，比如姓名、身份证号、当前住址、户口住址、公司性质等等。但我们则尝试通过用户前几步填写的字段，针对性、预测性地改变第二页、第三页的问卷内容。通过他已经提供的信息，后续的问卷有可能删减一些意义重复的问题，有更加精准的问题来测试他，在我们能够精准把握用户时，问卷也可以提前结束。

再比如，针对信贷行业常见的欺诈现象，AI也可以发挥巨大的作用。比如某些诈骗者会专门“养”一个账户：进行少量消费、伪造身份、伪造收入证明等，想要欺诈到信贷额度。“养”出来的欺诈账户可能收入证明、传统信用分、接待记录等“强金融属性”的信用数据上都是完美的，传统的人工审核往往会难以识别这些情况。此时，人工智能在风控中反欺诈作用尤为突出。系统通过计算会发现，“养”出来的伪账户，一般在app内只会点击信贷页面和按钮，实名消费较少，这些“弱金融数据”在交叉验证时是无法伪装的，会露出很多马脚。

AI让数据说话

此外，当AI技术越来越高阶时，往往会通过机器学习，发现一些人类难以发现，或者需要长时间才能发现的问题。很多金融问题是非常复杂的，人的思维往往有假设性，而AI却往往具有开放性思维，往往能发现人们意想不到的问题。

以我们曾经遇到的一个事件为例，我们为一家电商合作伙伴平台打造了“预支付”功能(信用良好的用户得到一定信用额度，在额度内可以进行先消费、后付款)，发现有一批用户在完成了一系列流程后，却在支付阶段停止操作。工程师们想追踪原因，最初的猜测是：可能用户对额度不满意，或者认为申请流程复杂等等。但在AI的帮助下，我们才发现原来这一批用户之所以不支付，竟然是因为他们都使用某手机的某个浏览器的某个版本下的某分辨率，导致支付按钮无法显示。虽然这批用户数量并不庞大，但AI帮助我们挽回了一批不应该损失的用户。因此AI的应用也可以大幅度提升现有金融服务的体验，甚至开拓一些新的领域。

经过国内国际数十年的研发，人工智能技术已经不再高驻象牙塔，现今科技公司将其视作必备的技术工具之一，探索其在技术预测领域、金融应用领域、用户体验领域的延展。AI给行业的空间是很大的，从金融信贷AI应用发展方向上来看，我认为未来AI可以更好的用于提高用户体验，以及更精准的预测风险。