551
機器人
人工智能技術如何顛覆金融業？
這2年來人工智能的浪潮一浪高過一浪，帶動了新一波工業4.0的科技發展，創新工場創辦人李開複博士在其新發表的新書《人工智能來了》中談到：人工智能的核心發展與未來的應用包含人臉及圖像辨識、語音識別、大數據數據分析、機器翻譯、深度學習等麵向，這些技術均將對金融業未來的發展有顛覆性的影響。其中強大的計算能力及高質量的大數據是構成深度學習的基本要素，透過深度學習，針對特定的問題與數據數據，人工智能係統可以運用複雜的數學計算，將不同數據間的特性顯現出來，有助於建立預測模型，方便我們日後能快速有效地處理類似問題。
現在已有多家銀行引進機器人提供迎賓、遊戲及基本業務介紹服務，其實人工智能的功能不僅於此，金融業是全球擁有最多數據的行業，運用人工智能及大數據分析將會革命性地改變銀行、保險、證券業的經營模式，包括價值鏈改造、流程改善、提高作業效率等。如何運用人工智能創造新的商業模式及顧客價值，是目前金融業引進金融科技時所麵臨的最大挑戰，公子義提出以下一些人工智能應用在金融服務的實例供讀者參考：
1.構建風險控製模型
人工智能也能協助包含信用評分與風險、市場風險、營運與作業風險等方麵的預測、監控與管理。以個人信貸與信用卡常用的信用評分卡（為例，目前國內大多數銀行的信用評分製度，多仰賴以聯合征信中心信用相關為主的資料作為主要評分的參數，麵對現在客戶多元的消費與支付行為，這種以信用為主的評分方式，對於許多客群（例如學生、沒有信用卡或較少與銀行往來的客戶）的辨識能力不足，同時對於一般客戶的消費信息的了解也所知有限，例如，客戶在國美電器信用卡花了5000元買了一台筆記本電腦，銀行的信用卡授權係統僅知道客戶在國美電器消費5,000元，至於買些什麼東西就不知道了。
如果能進一步知道客戶的消費內容，對於客戶的消費型態與信用風險的關係，應該會有不一樣的麵貌，這些都是可以透過人工智能與大數據即可達到的。因此，銀行可以思考如何在取得客戶授權及個資保護的前提下，尋求與其他的數據擁有者例如第三方支付商例如微信、支付寶等社交媒體等數據，再配合聯合征信中心的信用資料，便可發展出全方位的信用評分係統，對於各項業務的推展將會會有實質的幫助。
2、理財交易谘詢
最為知名的理財機器人顧問公司是位於美國紐約的Betterment公司及位於加州矽穀的Wealthfront公司，兩家公司都以將投資決策簡單化為核心目標，網站上都會先詢問客戶幾個簡單的問題：例如財務目標、風險容忍度、投資的範圍等，根據這些回答係統會算出建議的資產配置，透過在線轉賬將資金匯入帳戶後，係統便自動將資金配置投資於幾個指數型基金（ETF），整個過程曆時不超過10分鍾，而且完全自動化，沒有理財專員介入服務。資產配置會定期檢視即調整組合比重，針對較高資產的客戶，也保障一定的收益率。
國內許多銀行也正計劃引進理財機器人服務給客戶。然而，為提供差異化服務，建議銀行應先進行客戶特性分析，了解行內客戶的屬性與需求後，針對理財機器人的選股及投資組合建議策略進行調整，否則又會出現一堆缺乏差異化的產品。
3.透過生物識別技術加強安全防護
透過生物辨識技術，包含臉部識別、語音聲紋、虹膜、靜脈、指紋等生物特征，作為客戶進行金融交易及特定場域安全防護時身份辨識的主要方式。透過生物辨識技術及感測裝置，原本傳統客戶須至分行麵對麵進行身份確認的作業，未來可以透過手機、平板電腦、筆記本進行遠距辨識，大大降低時間與成本。
馬雲在德國漢諾威電子展就曾公開展示以人臉識別技術
舉例來說，現在微信利用客戶獨一無二的聲紋（包含波長、強度、節奏及頻率等超過130種特征）取代原來的密碼，隻需十幾秒即可完成身分認證，相較原來需問ㄧ堆問題，聲紋辨識能大幅縮短認證時間。透過辨識人類手指中流動的血液吸收特定波長光線形成靜脈分布圖像，就能進行身份識別，因為每個人指靜脈分布都不一樣，不容易被複製。支付寶在2015年時就進行以機器視覺和深度學習技術研發人臉識別支付技術，馬雲在德國漢諾威電子展就曾公開展示以人臉識別支付技術買了一枚郵票。
4.人工智能客服
目前有許多銀行運用Paper機器人作為迎賓專員，提供打招唿、遊戲及信息查詢等初階服務。透過運用人工智能的技術，迎賓機器人會有的功能是：當客戶走進銀行營業大廳時，迎賓機器人能夠利用臉部辨識的功能判定客戶身份，同時運用大數據及搜索引擎，提供客戶最實時的理財信息及客製化的銀行產品，這樣便能提供較為精準的營銷訊息，而不僅是跟客戶猜拳，唱歌，打招唿，甚至不知道客戶是誰等。此外，以往電話客服中心通常隻扮演客戶服務的角色，隨著客服電話進線量大增，這些客戶主動接觸銀行的通話，比起電銷業務團隊外撥聯係客戶的觸達率要有效，因此在完成客戶服務事項後，電話客服中心也能擔負起銷售的任務。
智能客服技術提升客戶的粘度和忠誠度
當客戶唿入電話時，在電話語音係統通過身份辨識後，透過CTI係統將客戶相關數據上傳至客服人員的計算機畫麵上，客服人員可以清楚了解客戶的基本數據、消費記錄、經過人工智能及大數據分析後所建議的產品、與客戶對應的銷售話術及全自動的在線申辦與交易係統。由於手續簡便，客戶隻需回答要或不要，整個交易就可於在線立即完成，因此會有相當不錯的成交率，目前在客服中心銷售的產品與服務有信用卡單筆消費分期付款設定、整筆賬單分期付款設定、消費滿額即自動分期付款設定、公用事業費代繳設定、簡易人壽保險商品、信用貸款等申辦流程較為簡易且交易特性屬於常態重複發生的服務，以提高與客戶往來的粘度與忠誠度。
5.為客戶提供精準營銷服務
包含購買行為分析，客戶特征、用戶行為分析，透過大數據分析與雲端計算，提供模塊式差異化產品與服務。金融商品與服務主要的核心是定價（利率及手續費）、信用（放款額度）及風險管理，要能完整周延進行規劃、執行、檢核及管理，需要大量的數據分析。
通過大數據為金融客戶提供定製化服務
，作為各項營銷及業務管理決策，要能做到精準營銷，需要大量、多元且質量佳的數據，例如客戶基本數據（包括：性別、年齡、家庭、居住地、職業、年資、收入等）、交易類型數據（例如金融交易信息如信用卡用卡行為、存款、放款、退票、支付、繳款、購物支付、醫療等），才能運用各類型分析技術如數據采集、數據存儲、大數據及人工智能機器學習等，發掘及洞察各類顧客特性，並利用數據開發預測模型，作為大量處理信用額度、風險管理及產品訂價及促銷的係統工具，依據不同預測結果規劃差異化策略，提供定製化服務。
銀行工作如何麵對人工智能的挑戰？
現在許多金融業者在麵對人工智能的發展時，許多人都很擔憂機器人會取代銀行行員的工作，其實我們應該與人工智能為伍，不要視為競爭對手，而是當作我們的助手與工具，透過運用人工智能可以協助金融業無論在業務拓展、風險評價與管理、產品優化、客戶服務及法令遵循等各方麵，能有更係統化、效率、低成本且普及的方式提供優質的成效，傳統行員的工作內容與型態也會隨之改變，轉以更重視與客戶間的溝通及互動、較高價值的產品服務規劃及跨領域的協調等，形成一個全然不同的金融服務生態係統。
最後更新：2017-10-08 00:54:00