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未來幾年小風(fēng)口可能不斷，但大風(fēng)口只有一個(gè)，即人工智能。在互金行業(yè)，早已掀起“AI熱”，不管有沒有數(shù)據(jù)，有沒有場(chǎng)景，幾乎所有公司都在宣傳自己是應(yīng)用人工智能的金融科技公司。這里面有虛有實(shí)。不過不容否認(rèn)的是，網(wǎng)絡(luò)借貸會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，也需要大量數(shù)據(jù)的分析來強(qiáng)化運(yùn)營，因此網(wǎng)絡(luò)借貸確實(shí)是人工智能非常理想的應(yīng)用場(chǎng)景，也是目前最成熟的應(yīng)用領(lǐng)域。 

當(dāng)然，應(yīng)該看到，發(fā)展到現(xiàn)在，金融領(lǐng)域的AI應(yīng)用還是主要集中在借貸風(fēng)控環(huán)節(jié)，在其他方面是否可以有所作為？整個(gè)網(wǎng)絡(luò)借貸要實(shí)現(xiàn)全部AI化，還有多少坎需要邁過？ 

數(shù)據(jù)不足、經(jīng)濟(jì)周期的復(fù)雜性等制約智能風(fēng)控 

毫無疑問，風(fēng)控是金融領(lǐng)域最適用AI技術(shù)的環(huán)節(jié)，也是迄今為止收獲最大的環(huán)節(jié)，借助大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，通過分析各種與信用弱相關(guān)的行為數(shù)據(jù)，形成風(fēng)控能力，互金公司可以為缺乏足夠信用數(shù)據(jù)的群體提供借貸服務(wù)，雖然衍生了一些問題，但無可否認(rèn)智能風(fēng)控是互金十年以來的最大收獲。通過AI構(gòu)建風(fēng)控能力，互金公司得以實(shí)現(xiàn)借貸業(yè)務(wù)的拓展，形成收入和利潤。 

智能風(fēng)控帶來的變革已經(jīng)不用多說了，各種研究浩如煙海。不過智能風(fēng)控的主要應(yīng)用還是在消費(fèi)信貸領(lǐng)域，在服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)方面，互金以及AI都還缺乏作為。主要原因在于數(shù)據(jù)的缺乏，中小企業(yè)以及個(gè)體工商戶的數(shù)據(jù)不足，即使有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等也存在真實(shí)性問題，而訂單也還沒有線上化，缺乏足夠的數(shù)量和維度來判斷風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于AI而言巧婦難為無米之炊。 

如果有足夠數(shù)量和維度的數(shù)據(jù)，生產(chǎn)環(huán)節(jié)的信貸服務(wù)可以很多火起來。網(wǎng)商銀行已經(jīng)為超過155萬的線下小微經(jīng)營者（服裝店、超市便利店、煙酒雜貨等零售商家，以及餐飲、教育、美容、維修、家政等服務(wù)性商家）已經(jīng)發(fā)放了小額貸款，靠的是支付寶收錢碼積累的大量線下小微商戶交易數(shù)據(jù)以及口碑網(wǎng)積累的商戶數(shù)據(jù)。只要有足夠的數(shù)據(jù)，解決以往的融資困局不是難事，難就難在數(shù)據(jù)量不足，尤其是中小微企業(yè)，線上化數(shù)據(jù)著實(shí)有限，讓AI無從下手。 

除了數(shù)據(jù)不足，運(yùn)用AI技術(shù)服務(wù)于生產(chǎn)領(lǐng)域的借貸，還面臨算法的挑戰(zhàn)，即使有一定量的數(shù)據(jù)，但與消費(fèi)不同的是，生產(chǎn)環(huán)節(jié)有周期性，既有“補(bǔ)庫存、消化庫存”這樣的小周期，有行業(yè)興衰周期，還有宏觀經(jīng)濟(jì)的大周期，判斷風(fēng)險(xiǎn)時(shí)需要考慮的變量大大增加。這對(duì)于AI算法的精準(zhǔn)性提出了挑戰(zhàn)。AI可以戰(zhàn)勝圍棋高手，因?yàn)閲咫m然復(fù)雜但變量終歸是有限的，AI可以演算到人所不能演算的很多步驟，從而戰(zhàn)勝人類。但運(yùn)用AI預(yù)測(cè)行業(yè)周期與經(jīng)濟(jì)周期就很難，變量實(shí)在太多。 

因此AI要成為整個(gè)借貸風(fēng)控領(lǐng)域的核心，還需要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的完善以及技術(shù)的進(jìn)步。未來整個(gè)生產(chǎn)領(lǐng)域（商品與服務(wù)的生產(chǎn)）如果更多地應(yīng)用電商平臺(tái)、支付工具、SaaS、行業(yè)應(yīng)用軟件等，而數(shù)據(jù)又可以有規(guī)制地流動(dòng)，則會(huì)為AI的應(yīng)用提供更充足的燃料。算法模型的進(jìn)一步完善，可以整合更龐雜的數(shù)據(jù)維度，則有可能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的判斷更為精準(zhǔn)。 

AI應(yīng)用正從風(fēng)控環(huán)節(jié)擴(kuò)展到服務(wù)支撐環(huán)節(jié)，需要更好的算法 

在風(fēng)控之外，AI技術(shù)也在應(yīng)用于借貸過程的其他環(huán)節(jié)。風(fēng)控可以看做是互金企業(yè)增收的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而其他環(huán)節(jié)如客戶身份識(shí)別、客服、質(zhì)檢、信息交互、IT系統(tǒng)運(yùn)營維護(hù)等，則是借貸服務(wù)的支撐環(huán)節(jié)，對(duì)風(fēng)控、獲客等核心環(huán)節(jié)提供支持，沒有這些環(huán)節(jié)，業(yè)務(wù)就無法展開。如果將AI技術(shù)應(yīng)用進(jìn)來，對(duì)于增加收入作用不是很明顯，但可以提升運(yùn)營效率，降低運(yùn)營成本，并在一定程度上提升用戶體驗(yàn)。 

這些環(huán)節(jié)背后的技術(shù)主要包括語音識(shí)別、自然語言處理、生物識(shí)別等，相對(duì)來說算是AI領(lǐng)域研究已經(jīng)比較深入的技術(shù)。另外用到的一些技術(shù)如情感識(shí)別、模式識(shí)別等，則屬于相對(duì)新興的研究。 

在這些方面行業(yè)有越來越多的探索。2017年8月，螞蟻金服開放AI客服能力，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶問題的迅速應(yīng)答，縮短服務(wù)時(shí)間；近日，科大訊飛與興業(yè)銀行、京東金融聯(lián)合推出了搭載金融服務(wù)功能的智能音箱，用戶可以通過智能語音在線交互辦理注冊(cè)、登錄、綁卡、賬務(wù)信息查詢、信用卡業(yè)務(wù)語音辦理等業(yè)務(wù)；玖富集團(tuán)與中科院自動(dòng)化研究所合作，成立“面向金融的智能語音服務(wù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”，在語音交互、自然語言理解、情感分析、聲紋識(shí)別、多模態(tài)人機(jī)對(duì)話等領(lǐng)域進(jìn)行探索，搭建基于語音交互的用戶身份管理、客服和質(zhì)檢系統(tǒng)；拍拍貸成立了智慧金融研究院，推進(jìn)智能技術(shù)的應(yīng)用。此前拍拍貸在系統(tǒng)底層軟硬件基礎(chǔ)上構(gòu)建一系列算法，用來支持圖象識(shí)別、自然語言處理、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、語音識(shí)別等等，最終服務(wù)于風(fēng)控、客服、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)。研究院的成立是繼續(xù)完善這些體系的研發(fā)。 

這些探索標(biāo)志著互金行業(yè)對(duì)于AI應(yīng)用的探索正在從風(fēng)控環(huán)節(jié)向整個(gè)借貸環(huán)節(jié)的精細(xì)化管理與高效化服務(wù)方面發(fā)展，行業(yè)不僅通過AI來做風(fēng)控，還試圖通過AI來降低客服、質(zhì)檢、身份識(shí)別等環(huán)節(jié)的成本，提供效率和體驗(yàn)。 

以質(zhì)檢機(jī)器人為例，互金公司需要確保從獲客到風(fēng)控再到客服每個(gè)環(huán)節(jié)的對(duì)外信息輸出是準(zhǔn)確的，這就要檢查客戶經(jīng)理、客服人員的語音服務(wù)記錄，工作量非常龐大。沒有AI技術(shù)就沒法做完全意義上的質(zhì)檢。而借助質(zhì)檢機(jī)器人，將各種語音轉(zhuǎn)化為文字，對(duì)文字再進(jìn)行機(jī)器審核驗(yàn)證，檢查不合規(guī)的部分。 

由此來看，金融在運(yùn)用AI方面，已經(jīng)走在前列。這也比較正常，金融領(lǐng)域一直是IT行業(yè)的最大客戶。 

與前面提到的智能風(fēng)控相比，智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)邏輯是利用機(jī)器找出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，以及各種數(shù)據(jù)維度與信用之間的聯(lián)系，而其他環(huán)節(jié)的AI應(yīng)用邏輯則是通過數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器，讓機(jī)器可以承擔(dān)部分固定性工作。 

這不一定是要減少人的工作機(jī)會(huì)，而是減少各種無效環(huán)節(jié)，將更多時(shí)間分配到有效的溝通中。例如客服一天撥打的電話可能有相當(dāng)一部分是空號(hào)，或者打通了以后但客戶并不想進(jìn)行溝通，這就浪費(fèi)了客服以及公司的時(shí)間。AI技術(shù)則將撥打環(huán)節(jié)交給機(jī)器，如果打通了，再通過交互來判斷客戶的溝通意愿，如果確實(shí)有溝通必要?jiǎng)t將電話轉(zhuǎn)接給人工客服。這樣就使客服效率獲得提升。 

當(dāng)然，目前在AI技術(shù)應(yīng)用于這些方面，還是有不少技術(shù)難題需要克服。這些領(lǐng)域運(yùn)用最多的是語音識(shí)別與語義識(shí)別。在語音方面，對(duì)于方言的識(shí)別，對(duì)于嘈雜環(huán)境下的語音識(shí)別，都還沒有得到有效的解決。在語義識(shí)別與自然語言處理方面，客戶語義的反轉(zhuǎn)，機(jī)器通常也無力應(yīng)對(duì)。舉例來說，客戶說能否介紹一下借款方面的利率為題，機(jī)器對(duì)此進(jìn)行回應(yīng)，客戶又說“不好意思說錯(cuò)了，是想咨詢還款期限的問題”，這時(shí)候?qū)θ硕院茌p松地進(jìn)行下一步的思考，但對(duì)機(jī)器而言，目前的語義分析與自然語言處理技術(shù)通常還做不出合適的判斷。這些都需要AI技術(shù)的進(jìn)一步成熟。 

除了技術(shù)需要進(jìn)步，企業(yè)還需要一定規(guī)模的資金與人員投入，并且經(jīng)歷較長的時(shí)間的開發(fā)，以及不斷的迭代，才能達(dá)到預(yù)期的效果。技術(shù)真正成熟后，AI在降低運(yùn)營成本方面的作用才能顯現(xiàn)出來，不過這是以前期的投入為前提的。

【來源：虎嗅網(wǎng)】