瘋狂的AI金融 金融從業(yè)者應(yīng)該知道三個謊言

任何一個新技術(shù)浪潮來臨都難免會有泡沫，瘋狂的AI金融背后，仍有三大謊言。李開復(fù)老師在其《人工智能》一書中提到，智慧金融是AI目前最被看好的落地領(lǐng)域。因為金融行業(yè)可以說是全球大數(shù)據(jù)積累最好的行業(yè)，銀行、保險、證券等業(yè)務(wù)本來就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)開展的，這些行業(yè)很早就開始了自動化系統(tǒng)的建設(shè)、并極度重視數(shù)據(jù)本身的規(guī)范化、數(shù)據(jù)采集的自動化、數(shù)據(jù)存儲的集中化、數(shù)據(jù)共享的平臺化。

與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)不同，AI創(chuàng)業(yè)需要巨大資本投入，包括服務(wù)器、人才和數(shù)據(jù)標(biāo)注等方面都需要巨大投入，而金融機構(gòu)雄厚的資本使得每年都能夠支出大手筆的IT投入。數(shù)據(jù)顯示，美國摩根大通銀行每年的IT支出是95億美金，美國銀行是90億美元，富國銀行是70億美金。而中國平安每年的研發(fā)投入經(jīng)費在70億元人民幣以上，這是互聯(lián)網(wǎng)玩家所不能比擬的。

“金融科技對傳統(tǒng)銀行是沖擊是顛覆性的，雖然剛剛開始，但它的影響已經(jīng)產(chǎn)生。”11月6日，清華大學(xué)國家金融研究院院長朱民在首屆JDD-2017京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大會上表示，AI應(yīng)用會遍布銀行所有的垂直領(lǐng)域和職能部門，這就是傳統(tǒng)商業(yè)銀行的未來，這也是金融科技的未來。

然而，任何一個新興技術(shù)浪潮都難免會有泡沫，瘋狂的AI金融背后，仍有三大謊言。

謊言一：給銀行再造一個系統(tǒng)

2008年末有人曾經(jīng)說過“如果銀行不改變，我們就改變銀行”的豪言壯語，時至今日，貌似都已經(jīng)變成了現(xiàn)實，微信、支付寶等第三方支付確實改變了金融體系。但是，移動支付并未從本質(zhì)上改變銀行體系，銀行還是基于傳統(tǒng)的CRM系統(tǒng)。

人工智能是一把利劍，很多人拿到它，第一個想法就是要改變原有的行業(yè)體系。這種“拿著錘子找釘子”的打法難免受挫，因為銀行體系是經(jīng)歷幾十年沉淀，上下游牽涉到的流程復(fù)雜，不易改變。

Linkface CEO黃碩有十幾年的銀行從業(yè)經(jīng)驗，他在接受億歐采訪時說，想給銀行客戶做一個服務(wù)的時候，客戶的基本原則要求是不要輕易改變他們現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程，因為金融業(yè)務(wù)的流程特別復(fù)雜，不像互聯(lián)網(wǎng)公司可以試試，金融機構(gòu)沒有半年的論證不會跟你談，切記“心太大”。

傳統(tǒng)銀行的市場相對比較封閉，他們對于外面的接受度比較低，銀行領(lǐng)域的從業(yè)人有一套相對固定的思維方式。12月14日，來2017億歐創(chuàng)新者年會-AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用峰會，與業(yè)界頂級大佬共同探討AI如何在金融、安防、醫(yī)療、新零售等領(lǐng)域商業(yè)落地。

謊言二：人臉識別取款

人臉識別技術(shù)愈來愈成熟，并逐漸在安防、交通、3C等領(lǐng)域落地，今年九月，中國農(nóng)業(yè)銀行在貴陽的兩臺自動取款機上線“刷臉取款”，用戶可以不帶卡，只要刷臉就能取款。

但是，刷臉取款真的安全嗎?

作為國家人臉識別標(biāo)準(zhǔn)起草人，中科奧森首席科學(xué)家李子青對人臉識別的應(yīng)用相對保守，他在接受億歐采訪時說：“如今的人臉識別還很不成熟，只要你看到戴墨鏡到口罩能識別的都是瞎吹，騙人的人臉識別;雙胞胎能識別出來的都是在騙人;跨年齡的人臉識別都是騙人，MIT Review說螞蟻金服和百度達(dá)到了金融級別，我認(rèn)為是沒有達(dá)到的。有部分銀行想用刷臉取款，我覺得5年之內(nèi)別想做。”

其實，無證取款就是運用1：N的人臉識別技術(shù)，目前技術(shù)成熟度還不如1：1的人證驗證。而且銀行對人臉識別準(zhǔn)確度要求非常高，因為取款是不可逆的，如果大范圍上線，潛在危險非常大。另外，一旦銀行推出人臉識別之后，很可能會有黑客來對付。

，除了人臉識別之外，用戶還需要輸入手機號碼或身份證號進(jìn)行身份確認(rèn)，最后再依靠密鑰進(jìn)行取款，安全性相對插卡取款還多了一重保障。

其實，農(nóng)行的人臉識別取款也不是一鍵完成，農(nóng)行對外表示

謊言三：AI將取代金融和數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析都是為了解決一個問題，或者驗證一個猜想，總之需要達(dá)到一個目標(biāo)。這些需要先預(yù)設(shè)一個或多個目標(biāo)作為切入點，然后在探索過程中逐步修正。

提出和發(fā)現(xiàn)問題的過程，交給計算機干不太靠譜，因為計算機不會提出問題，即使計算機能發(fā)現(xiàn)的問題也一定是人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了的問題，需要先有人來設(shè)定規(guī)則，然后計算機才能根據(jù)規(guī)則發(fā)現(xiàn)問題。而數(shù)據(jù)分析師，就是設(shè)定規(guī)則的人。

即使同一份數(shù)據(jù)給不同的分析師，可能會得出不同的結(jié)論，

對模型輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，那完全是分析師的天下。很多時候分析師并不單單根據(jù)數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論，還要結(jié)合很多外界因素來修正結(jié)論。分析師的經(jīng)驗越豐富，擁有的有效信息量越多，得出的結(jié)論就越接近事實。

而且這個過程是計算機目前沒辦法自主進(jìn)行的，商業(yè)智能系統(tǒng)做的再好，也需要由分析師來設(shè)定規(guī)則，告訴計算機在什么時間需要做什么。

媒體經(jīng)常以“機器人殺人”、“取代工作”為噱頭證明人工智能浪潮的來臨，金融行業(yè)失業(yè)威脅論此起彼伏。其實，許多金融科技從業(yè)者重視人工智能但遠(yuǎn)未到委以重任的地步，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,人工智能所能替代的只是初級的信息收集與處理等基礎(chǔ)工作。在真正可以完整模擬人腦的人工智能出現(xiàn)前，分析師不可能被取代。

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