大數(shù)據(jù)之后，人工智能（AI）也不是新鮮詞。約兩周前，百度CEO李彥宏乘坐著無(wú)人駕駛汽車(chē)上了北京五環(huán)，便是人工智能在傳統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)典型例子。
在一些受訪人士看來(lái)，人工智能首先要顛覆的行業(yè)最可能是金融業(yè)?！澳壳皝?lái)看，人工智能最容易替代的是基于人的經(jīng)驗(yàn)判斷的工作?！卑凑諏?zhuān)注于人工智能的創(chuàng)業(yè)公司CEO王倫（化名）的定義，未來(lái)幾年，重復(fù)性的腦力勞動(dòng)最容易被人工智能所取代。
從網(wǎng)絡(luò)開(kāi)戶(hù)到售前投顧，幾年前，人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用就已經(jīng)開(kāi)始，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此?，F(xiàn)在，像王倫所在的公司正希望通過(guò)人工智能解決傳統(tǒng)金融行業(yè)的痛點(diǎn)，借此分享這一塊“萬(wàn)億的大蛋糕”。
被顛覆的金融
“從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看，人工智能當(dāng)下正好能代替一部分人的腦力勞動(dòng)，再往后就是代替人類(lèi)腦力+體力勞動(dòng)，比較典型的例子就是無(wú)人駕駛。不過(guò)現(xiàn)在這個(gè)時(shí)點(diǎn)人工智能還做不了這么多?！蓖鮽愓f(shuō)。
在人工智能領(lǐng)域，“監(jiān)督學(xué)習(xí)”和“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”被廣泛議論。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，監(jiān)督學(xué)習(xí)就是告訴機(jī)器人做什么事，機(jī)器人學(xué)會(huì)后能且只能做這一件事，比較常見(jiàn)的是人臉識(shí)別或者物體識(shí)別，是一個(gè)有限級(jí)的概念；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則是超過(guò)了界限的強(qiáng)人工智能。
而人工智能在傳統(tǒng)領(lǐng)域的突破與顛覆，最有可能首先在金融行業(yè)出現(xiàn)。目前可見(jiàn)的是，客服、后臺(tái)數(shù)據(jù)核算等重復(fù)性的腦力勞動(dòng)正在被大面積取代，且效率大大提升。
“比如說(shuō)信息收集的過(guò)程就可以用到人工智能。信息收集以后，加上既定的規(guī)則去收集和整理信息，這塊可以減輕極大的工作量。對(duì)人來(lái)說(shuō)，搜集碎片化的信息是個(gè)很繁重的工作，而且這個(gè)過(guò)程還容易漏掉信息。還有就是讓一個(gè)人去處理一個(gè)公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，可能一天處理一兩家就了不起了，但用人工智能把你做的數(shù)據(jù)做提取后，處理上千家沒(méi)有問(wèn)題。”北京某公募總經(jīng)理助理表示。
“其實(shí)在金融行業(yè)中，人工智能在許多年前就已深入其中，通過(guò)客觀分析及概率計(jì)算，人工智能充當(dāng)著分析師、操盤(pán)手的作用。人工智能對(duì)金融行業(yè)帶來(lái)的巨大影響是不可忽略的，未來(lái)還有逐步深化發(fā)展的趨勢(shì)?！蓖ń顿Y集團(tuán)創(chuàng)投領(lǐng)域負(fù)責(zé)人張嘉誠(chéng)向第一財(cái)經(jīng)記者表示。
人工智能與金融相結(jié)合，最開(kāi)始于互聯(lián)網(wǎng)金融。王倫告訴第一財(cái)經(jīng)記者，主要集中在三個(gè)方面，一是用戶(hù)在網(wǎng)上開(kāi)戶(hù)的時(shí)候，靠人臉識(shí)別做驗(yàn)證；二是OCR自動(dòng)化讀取；第三塊是跟圖像相關(guān)的風(fēng)控。在傳統(tǒng)金融行業(yè)，王倫的體會(huì)是保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)人工智能接受度最高，第二塊是銀行，因?yàn)轶w量很大；證券的話因?yàn)轶w量較小，相對(duì)機(jī)會(huì)少一些。
但人工智能在金融領(lǐng)域的滲透，遠(yuǎn)不止于此。去年年底開(kāi)始，王倫及其所在的工作將重心放在了人工智能對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)的改造上，特別是對(duì)于像騙保這類(lèi)傳統(tǒng)金融業(yè)的痛點(diǎn)難點(diǎn)，人工智能大有用武之地。
“在車(chē)險(xiǎn)理賠中，有很多情況是夸大損傷。真實(shí)場(chǎng)景中保險(xiǎn)公司要求修車(chē)廠拍照片，為了騙保一些修理廠的做法是用修車(chē)廠原有的破損厲害的車(chē)，每次理賠就把這個(gè)壞的零件拍一下發(fā)過(guò)去。人工智能下的以前的舊零件只要拍過(guò)一次，以后就不能再用?！蓖鮽惻e例道。
目前來(lái)看人工智能還是處于技術(shù)向產(chǎn)品慢慢過(guò)渡階段，還沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模盈利?！拔覀兪侨ツ?2月我們開(kāi)始做人工智能，那個(gè)時(shí)候還要教育客戶(hù)什么是人工智能，向他們解釋人工智能是安全的，現(xiàn)在開(kāi)始有客戶(hù)主動(dòng)找上門(mén)來(lái)，市場(chǎng)的認(rèn)可度越來(lái)越高。”王倫進(jìn)一步說(shuō)道。
按照《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，到到2020年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1500億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模過(guò)萬(wàn)億。
將替代部分崗位
“比如說(shuō)汽車(chē)發(fā)生輕微事故，在用到人工智能后，原先可能需要半天時(shí)間的理賠就只需要幾分鐘時(shí)間就能搞定，效率大大提高?！蓖鮽愐才e例。
可以想見(jiàn)，隨著人工智能的快速發(fā)展，越來(lái)越多的重復(fù)性崗位被替代，也意味著大量從事此類(lèi)崗位的人員要失業(yè)或者換崗。
不過(guò)，包括王倫在內(nèi)的很多受訪人士看來(lái)，“并不一定是件壞事”。
張嘉誠(chéng)認(rèn)為，人工智能研發(fā)原則是用來(lái)彌補(bǔ)人類(lèi)工作中的不足，并非替代人類(lèi)，這和以往的科技升級(jí)理念是相同的。因此，人工智能對(duì)人類(lèi)就業(yè)的影響，實(shí)則可以看做科技升級(jí)對(duì)就業(yè)的影響，而這種影響自人類(lèi)創(chuàng)造第一個(gè)工具之后就始終存在。機(jī)械運(yùn)輸替代人力運(yùn)輸，機(jī)械生產(chǎn)替代人工生產(chǎn)，科技升級(jí)始終影響著就業(yè)，而人工智能只是其中一個(gè)環(huán)節(jié)，并不具特殊性。
“此外，機(jī)械在進(jìn)步，人類(lèi)也在進(jìn)步，低效率崗位的淘汰是大勢(shì)所趨，而中高效率的崗位將逐步增加起來(lái)，歷史數(shù)據(jù)告訴我們，科技升級(jí)帶來(lái)的就業(yè)始終遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于失業(yè)，人類(lèi)通過(guò)一系列培訓(xùn)、培養(yǎng)，勢(shì)必將能承擔(dān)起相應(yīng)崗位?！痹趶埣握\(chéng)看來(lái)，單純關(guān)注舊崗位的消失而忽略新崗位的增加，這種觀點(diǎn)是有失偏頗的?！盎蛟S我們看到人工智能替代了部分分析師崗位，但我們又可曾看到，在人工智能興起后，又有多少人轉(zhuǎn)入幕后成為技術(shù)管理者及研發(fā)者?！?
而上述北京公募總經(jīng)理助理便認(rèn)為，即便是在最有可能被顛覆的金融業(yè)，能取代的也只是一小部分。
“人工智能需要大數(shù)據(jù)、計(jì)算資源、算法等作為基礎(chǔ)，它適應(yīng)的環(huán)境也有些要求。人工智能在做判斷的時(shí)候一定是確定性的，比如說(shuō)做無(wú)人駕駛，做識(shí)別，它都要求是確定性的結(jié)果。你沒(méi)有確定性的規(guī)則，人工智能是沒(méi)法使用的。但對(duì)于投資決策的過(guò)程來(lái)說(shuō)，就比較困難了?！彼舱f(shuō)。
“人工智能幫人類(lèi)解決了一些重復(fù)繁瑣的事件后，就可以更高效地把專(zhuān)注力集中于對(duì)不確定性因素的把握和判斷。人工智能是一個(gè)很好的工具，但你要在合適的地方去使用它，如果讓它幫你做判斷這個(gè)就不行，因?yàn)橥顿Y結(jié)果是不可重復(fù)的。我們今天做的這個(gè)事情，下一次遇到同樣的場(chǎng)景，結(jié)果可能是不一樣的。因?yàn)橛绊懙囊蜃涌偸窃谧兓?，不可能是完全一樣的?chǎng)景。”該北京公募總經(jīng)理助理進(jìn)一步表示。
但毫無(wú)疑問(wèn)的是，人工智能的趨勢(shì)不會(huì)改變，包括金融行業(yè)在內(nèi)的傳統(tǒng)行業(yè)也會(huì)因此而受益。記者便了解到，人工智能不僅能幫助壽險(xiǎn)行業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)外，結(jié)合保單信息和云端數(shù)據(jù)還能評(píng)估用戶(hù)欺詐可能性，幫助保險(xiǎn)公司提升反欺詐能力。
