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机器人
人工智能技术如何颠覆金融业？
这2年来人工智能的浪潮一浪高过一浪，带动了新一波工业4.0的科技发展，创新工场创办人李开复博士在其新发表的新书《人工智能来了》中谈到：人工智能的核心发展与未来的应用包含人脸及图像辨识、语音识别、大数据数据分析、机器翻译、深度学习等面向，这些技术均将对金融业未来的发展有颠覆性的影响。其中强大的计算能力及高质量的大数据是构成深度学习的基本要素，透过深度学习，针对特定的问题与数据数据，人工智能系统可以运用复杂的数学计算，将不同数据间的特性显现出来，有助于建立预测模型，方便我们日后能快速有效地处理类似问题。
现在已有多家银行引进机器人提供迎宾、游戏及基本业务介绍服务，其实人工智能的功能不仅于此，金融业是全球拥有最多数据的行业，运用人工智能及大数据分析将会革命性地改变银行、保险、证券业的经营模式，包括价值链改造、流程改善、提高作业效率等。如何运用人工智能创造新的商业模式及顾客价值，是目前金融业引进金融科技时所面临的最大挑战，公子义提出以下一些人工智能应用在金融服务的实例供读者参考：
1.构建风险控制模型
人工智能也能协助包含信用评分与风险、市场风险、营运与作业风险等方面的预测、监控与管理。以个人信贷与信用卡常用的信用评分卡（为例，目前国内大多数银行的信用评分制度，多仰赖以联合征信中心信用相关为主的资料作为主要评分的参数，面对现在客户多元的消费与支付行为，这种以信用为主的评分方式，对于许多客群（例如学生、没有信用卡或较少与银行往来的客户）的辨识能力不足，同时对于一般客户的消费信息的了解也所知有限，例如，客户在国美电器信用卡花了5000元买了一台笔记本电脑，银行的信用卡授权系统仅知道客户在国美电器消费5,000元，至于买些什么东西就不知道了。
如果能进一步知道客户的消费内容，对于客户的消费型态与信用风险的关系，应该会有不一样的面貌，这些都是可以透过人工智能与大数据即可达到的。因此，银行可以思考如何在取得客户授权及个资保护的前提下，寻求与其他的数据拥有者例如第三方支付商例如微信、支付宝等社交媒体等数据，再配合联合征信中心的信用资料，便可发展出全方位的信用评分系统，对于各项业务的推展将会会有实质的帮助。
2、理财交易咨询
最为知名的理财机器人顾问公司是位于美国纽约的Betterment公司及位于加州硅谷的Wealthfront公司，两家公司都以将投资决策简单化为核心目标，网站上都会先询问客户几个简单的问题：例如财务目标、风险容忍度、投资的范围等，根据这些回答系统会算出建议的资产配置，透过在线转账将资金汇入帐户后，系统便自动将资金配置投资于几个指数型基金（ETF），整个过程历时不超过10分钟，而且完全自动化，没有理财专员介入服务。资产配置会定期检视即调整组合比重，针对较高资产的客户，也保障一定的收益率。
国内许多银行也正计划引进理财机器人服务给客户。然而，为提供差异化服务，建议银行应先进行客户特性分析，了解行内客户的属性与需求后，针对理财机器人的选股及投资组合建议策略进行调整，否则又会出现一堆缺乏差异化的产品。
3.透过生物识别技术加强安全防护
透过生物辨识技术，包含脸部识别、语音声纹、虹膜、静脉、指纹等生物特征，作为客户进行金融交易及特定场域安全防护时身份辨识的主要方式。透过生物辨识技术及感测装置，原本传统客户须至分行面对面进行身份确认的作业，未来可以透过手机、平板电脑、笔记本进行远距辨识，大大降低时间与成本。
马云在德国汉诺威电子展就曾公开展示以人脸识别技术
举例来说，现在微信利用客户独一无二的声纹（包含波长、强度、节奏及频率等超过130种特征）取代原来的密码，只需十几秒即可完成身分认证，相较原来需问ㄧ堆问题，声纹辨识能大幅缩短认证时间。透过辨识人类手指中流动的血液吸收特定波长光线形成静脉分布图像，就能进行身份识别，因为每个人指静脉分布都不一样，不容易被复制。支付宝在2015年时就进行以机器视觉和深度学习技术研发人脸识别支付技术，马云在德国汉诺威电子展就曾公开展示以人脸识别支付技术买了一枚邮票。
4.人工智能客服
目前有许多银行运用Paper机器人作为迎宾专员，提供打招呼、游戏及信息查询等初阶服务。透过运用人工智能的技术，迎宾机器人会有的功能是：当客户走进银行营业大厅时，迎宾机器人能够利用脸部辨识的功能判定客户身份，同时运用大数据及搜索引擎，提供客户最实时的理财信息及客制化的银行产品，这样便能提供较为精准的营销讯息，而不仅是跟客户猜拳，唱歌，打招呼，甚至不知道客户是谁等。此外，以往电话客服中心通常只扮演客户服务的角色，随着客服电话进线量大增，这些客户主动接触银行的通话，比起电销业务团队外拨联系客户的触达率要有效，因此在完成客户服务事项后，电话客服中心也能担负起销售的任务。
智能客服技术提升客户的粘度和忠诚度
当客户呼入电话时，在电话语音系统通过身份辨识后，透过CTI系统将客户相关数据上传至客服人员的计算机画面上，客服人员可以清楚了解客户的基本数据、消费记录、经过人工智能及大数据分析后所建议的产品、与客户对应的销售话术及全自动的在线申办与交易系统。由于手续简便，客户只需回答要或不要，整个交易就可于在线立即完成，因此会有相当不错的成交率，目前在客服中心销售的产品与服务有信用卡单笔消费分期付款设定、整笔账单分期付款设定、消费满额即自动分期付款设定、公用事业费代缴设定、简易人寿保险商品、信用贷款等申办流程较为简易且交易特性属于常态重复发生的服务，以提高与客户往来的粘度与忠诚度。
5.为客户提供精准营销服务
包含购买行为分析，客户特征、用户行为分析，透过大数据分析与云端计算，提供模块式差异化产品与服务。金融商品与服务主要的核心是定价（利率及手续费）、信用（放款额度）及风险管理，要能完整周延进行规划、执行、检核及管理，需要大量的数据分析。
通过大数据为金融客户提供定制化服务
，作为各项营销及业务管理决策，要能做到精准营销，需要大量、多元且质量佳的数据，例如客户基本数据（包括：性别、年龄、家庭、居住地、职业、年资、收入等）、交易类型数据（例如金融交易信息如信用卡用卡行为、存款、放款、退票、支付、缴款、购物支付、医疗等），才能运用各类型分析技术如数据采集、数据存储、大数据及人工智能机器学习等，发掘及洞察各类顾客特性，并利用数据开发预测模型，作为大量处理信用额度、风险管理及产品订价及促销的系统工具，依据不同预测结果规划差异化策略，提供定制化服务。
银行工作如何面对人工智能的挑战？
现在许多金融业者在面对人工智能的发展时，许多人都很担忧机器人会取代银行行员的工作，其实我们应该与人工智能为伍，不要视为竞争对手，而是当作我们的助手与工具，透过运用人工智能可以协助金融业无论在业务拓展、风险评价与管理、产品优化、客户服务及法令遵循等各方面，能有更系统化、效率、低成本且普及的方式提供优质的成效，传统行员的工作内容与型态也会随之改变，转以更重视与客户间的沟通及互动、较高价值的产品服务规划及跨领域的协调等，形成一个全然不同的金融服务生态系统。
最后更新：2017-10-08 00:54:00