当前，随着云计算、大数据等信息技术的飞速发展，人工智能已不断深入到我们日常的生活和生产当中。近日，国务院进一步印发了《新一代人工智能发展规划》，并特别提到了智能金融的概念，将之提升到国家层面！我们知道，相对其他行业来讲，金融行业的数据、智能化场景等都更为丰富。作为人工智能应用的重点，智能金融无疑是人们最值得关注的焦点！
近日，《新金融世界》记者采访了国内领先的智能金融公司——海致网络技术（北京）有限公司金融业务副总裁杨娟。关于我国智能金融技术、应用现状及未来趋势，杨娟进行了精彩的分享。
核心技术在哪里
据了解，海致智能金融知识图谱方案的核心技术是以知识图谱技术框架、机器学习算法引擎、自然语言处理引擎和数据抽取与转换引擎构建的智能金融知识图谱应用。
关于技术与价值的关系，杨娟坦陈：“光有技术是不够的，不管多么先进的理念，大数据也好，AI也好，要想为某个行业创造真真正正的效益，必须要和这个行业的业务场景有一个深度的结合。否则的话，技术只能停留在概念阶段。海致的AI业务场景已经能够深入到银行的日常业务流程当中，并创造出真正的效益和价值。”
行内行外整合挖掘
据杨娟介绍，海致智能金融模型的数据源采用的是行内数据和互联网数据结合的模式。
“一方面，以前银行只关注自己行内的数据，但在现在的互联网、大数据时代，这远远不能满足实际的需要。现在互联网当中存在的、与银行客户以及潜在客户相关的海量信息和数据，海致都可以进行一站式的采集和解析。”
“另一方面，其实银行行内的数据本身就是一个宝藏，尤其是在有了大数据技术之后。以前银行内部就有很多的文本、报告甚至是影像资料等，只不过没有被充分挖掘，现在通过大数据技术，我们可以把行内的数据充分利用起来，然后再辅以行外数据，这样数据模型就非常丰富了。事实上在真正有效的模型里面，行内数据的比重一般要达70%左右，行外数据只是一个有效的补充，这也是我们和很多其他数据公司不太一样的地方。”
据了解，海致金融知识图谱包含很多维度，包括企业间的投资关系、资金往来关系、贸易往来关系、担保关系等。当前，我国的企业数量已达数千万家。现实中，银行对公风控部门涉及的业务非常复杂，很多银行根本不知道这些企业跟企业之间到底是什么样的关系。依靠海致金融知识图谱，我们可以去查询任意两家企业之间的关联以及企业与企业之间的派系关系，及早发现违规的担保圈，实现担保风险的动态预警，这对银行具有重大意义。
智能应用提升产能
智能金融不能仅仅是概念，在现实实践中，能不能提升产能，才是金融业关注的焦点。
据了解，海致金融去年为某股份制商业银行实施了互联网数据采集及客户关系发现项目。从2016年11月上线到目前为止，该系统风险信号的识别率大于20%，已经为客户避免了超过两百亿的互联网贷款损失。从今年2月份开始，系统又开始向客户全国各分行推送大数据营销信号，也已创造了超过一百亿的营收。现在海致金融正与这家股份制商业银行进行二期工作，着重于企业复杂关系的深度挖掘，以及大数据风控的模型，合作已进入深入阶段。
另一个案例中，是海致金融为某城市商业银行做的智能CRM的项目。该系统通过广泛收集和挖掘互联网大数据，并与客户行内的客户信息、账户信息、产品信息、交易信息等汇集，然后对企业客户进行标签化的管理，构建营销模型以及大数据风险预警模型，成为客户经理随身携带的智能工作助手。这家银行上了这套系统之后，他们的目标是把行内目前的500个客户经理在一年之内压缩到350个。
“这是一个循序渐进的过程，不可能说一夜之间所有的客户经理就不需要了，但是人工智能技术确实可以帮助我们进一步提升人员效率，降低银行的人力成本。”杨娟说。
未来的应用场景更加丰富
智能金融未来的趋势是什么？杨娟说，提高智能水平和服务效率，减少客服人员和人力成本，这是智能金融未来的趋势。另外，在营销和风控方面，也一定会涌现出更多、更丰富的业务应用场景。“智能金融并非一日可以建成，所谓的AI取代人也是需要一点一点发生。这是一个漫长的过程，最重要的是我们已经出发，已经在路上。”
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