“行研深度”FinTech Futures：论人工智能与机器学习在金融服务业中的崛起

在金融服务领域，人工智能（AI）与机器学习（ML）引发了各方讨论，许多机构正在研究如何运用这些新技术来改变业务流程并提高运营效率。尽管交易流程的自动化已在行业内推广了几十年，银行也建立了长期的数据框架和管理机制，但大数据的兴起对人工智能技术的发展产生了深远的影响。IBM在2016年的统计显示，历史上90%的数据均是在2014年到2015年间产生的。对这些数据的整理、分析和量化为银行和金融服务公司留下了巨大的市场机会。

人工智能与机器学习技术是这个机会里最关键的因素。在零售方面，银行正致力于运用机器学习了解客户日常互动与消费习惯产生的数据，为客户定制产品与服务。而自动化产生的结论也面临着公平性与可靠性挑战，成为了全球监管机构关注的焦点。2018年，英国成立了人工智能办公室和人工智能委员会；在欧洲，欧盟委员会任命了人工智能高级专家组，并在2019年4月发布了一套AI与ML技术指南，对应用新技术的公司进行指导。

未来几年，人工智能将成为银行和金融服务公司运营服务情况的一个关键特征。2020年1月，FinTech Futures对人工智能（AI）与机器学习（ML）这两种工具在金融服务业中的普遍认知与应用情况进行了调查，以了解这些新技术在金融市场的未来发展趋势。

AI与ML技术在金融服务业的发展潜力

报告调查了受访者对AI及ML的特点认知及他们对新技术改变金融行业潜力的态度。受访者普遍表示，AI与ML新技术最大的优势是能够改善数据分析(86%)和提高生产率(77%)。62%的受访者表示，利用数据洞察加深客户认知的能力是未来发展的关键因素；而不到一半(46%)的受访者表示，降低总体成本的能力是这些新技术的主要优势。

在AI及ML技术在未来5年对行业产生影响的市场潜力调查中，23%的受访者表示，他们不确定这些技术在这期间对整个行业产生影响的潜力。只有4%的受访者认为，这些技术不会在这期间对市场产生差异化的影响，这表明对于少数人来说，AI和ML技术仍处于较低的优先级。

在对AI与ML技术资金投入的调查中，超过60%的受访者表示他们将增加在这些技术上的花费，其中一半的人表示将显著增加投入；38%的受访者表示他们的资金投入将保持大致水平。没有任何受访者表示他们将减少在该领域的资金投资。

金融机构对AI与ML系统的研发计划

报告调查了金融机构对AI与ML技术的研发态度与计划。超过四分之三（83%）的受访者表示，AI和ML系统的部署和开发将成为他们未来商业战略的核心部分。而15%的受访者表示，在可预见的未来，AI技术不会成为他们战略的核心部分。

当被问及预计在何时开发和部署的AI或ML系统时，53%的受访者表示他们已上线或准备在一年内上线相应的系统，而31%的受访者表示，他们处在概念验证阶段。尽管对新技术感到兴趣，但8%的受访者表示，他们目前无意部署AI或ML系统。

AI与ML技术在金融服务业的现有应用

调查显示，目前在已推进或准备推进AI与ML系统的金融服务公司中，在各部门的新技术应用较为平均。分别有38%的受访者计划在面向客户的前台部门和中台部门部署人工智能系统。后台部门并不是受访者首要考虑的部分，只有23%的人表示将在后台部门应用人工智能系统。

在研发团队建立问题上，大多数公司都计划建立自有的AI及ML技术团队。77%的受访者表示，他们将在组织内部寻找解决问题的方法。大约38%的受访者表示，他们将寻求与第三方公司合作，直接部署第三方系统或者委外开发一个内部解决方案。而8%的受访者表示，他们将寻求合并或收购一家具有发展前景的新技术公司。

AI与ML技术面临的监管与挑战

随着AI和ML技术在金融市场上的加速发展，监管机构也开始为这些新技术建立各项研讨会、理事会和指导方针。报告调查了金融机构认为AI与ML技术广泛应用所面临的挑战及对相应监管机构的态度。大多数受访者（36%）表示，监管的不确定性将是未来AI和ML技术应用的最大阻碍，更好的监管定义将有助于缓解这一问题；超过四分之一（27%）的受访者表示缺乏数据可用性会阻碍新技术的推广，而23%的受访者认为专业人才的缺乏将减缓新技术的创新与发展。

当被问及当地监管机构是否理解并支持AI或ML在行业的发展时，受访者表现出了矛盾心理。62%的受访者认为，他们的地方监管机构对这些新技术的推广既不支持也不反对。16%的人认为监管机构已理解并支持了这些新技术，23%的受访者则认为监管机构不理解也不支持这些新技术的应用。显然，监管机构仍需采取更多的工作，以更好地支持AI和ML技术的发展。

总而言之，AI与ML技术已在金融服务业引起各机构的重点关注。市场机构普遍对AI和ML改变行业的潜力持有信心，并计划在其基础设施中部署这些新技术，以提高流程效率及分析能力，为客户提供更优质的服务。尽管有些公司担心专业人才的匮乏将影响新技术研发，但它们仍在积极创建技术研发团队。适当的监管支持则是一个值得关注的问题，大多数公司表示，在开发AI与ML系统方面，当地的监管机构既不支持也不反对。与任何新技术一样，现有法律条款的适用性也许并不明显。监管机构应为这些新技术的推广实践提供指导方针和政策框架，以确保这些新兴技术能够得到良好有序的发展。

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