10月16日，作为2020全球人工智能大会的活动之一，以“普惠金融 智能共创”为主题的智能金融高峰论坛在杭州举行。中国人民银行科技司原司长陈静出席并致辞。
陈静司长表示，人工智能技术在金融的应用一定要与适宜的应用场景相结合；要加快云计算、分布式架构应用和大数据平台建设；要加强与社会的合作，发挥市场优势；加快AI应用人才队伍，尤其是复合型人才的培养与建设；同时要防范在AI应用中产生的风险。
接下来我们一起回顾下陈静司长的精彩内容：
▲中国人民银行科技司原司长陈静
随着金融科技和数字金融的快速发展，人工智能在金融领域的应用正在不断深化。国家对此项科技在金融行业的应用与发展十分重视。2017年，国务院下达新一代人工智能发展规划，明确要求“加快推进产业智能化升级”，要发展“智能金融。建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。”
一．我国金融业的发展靠的是改革与创新、先进科学技术的应用。
过去二十余年来以信息技术为代表的先进科学技术的应用推动了我国金融业的改革与发展。
1996年，全世界第一个互联网银行在美国诞生，叫安全第一银行。该新型银行没有实体网点，完全是在互联网上办理银行业务，是虚拟的银行。真正能做到“3A”,即“任何时间、任何地点、任何方式”。同时，银行服务成本大幅度下降。因此，互联网银行可大大地方便银行客户，同时可给予银行客户更好的回报。这标志着一个新的互联网金融服务时代的来临。大家认识到，中国的金融行业必须加快创新，加快互联网技术的应用，加快发展，否则就没有出路。
那时正好是我国即将加入WTO，中国银行业反复研究，如何应对。大家的共识是，加入WTO后外资银行的进入我国不可怕，只要我们要加快改革与创新，加快以先进信息技术为代表的科学技术的应用，我国的金融业能应对竞争，更快、更好的发展。长期以来，中国的金融业高度重视先进信息技术的应用，加快发展了互联网银行、互联网保险、互联网证卷。紧接着又积极推动创新发展了移动金融服务等,较好地适应了我国经济和社会的迅速发展。
仅举一例：如每年的“11.11”电子商务购物高潮，每秒几万笔的网上交易和网上的实时结算，大家都赞叹电商平台的高效、方便。大家网上购物付款是通过客户在银行开的银行卡账户进行的，这直接反映了商业银行的网上银行支付结算的快速、高效、安全。跨行的交易还必须经过人民银行的现代化支付清算系统，也反映了其高效与安全。我国的互联网金融服务已是世界先进水平。
二．当前，我们面临的重要问题：金融科技怎么进一步在中国金融业的发展中发挥重要作用？
这里面包括云计算、大数据、移动通讯及5G、人工智能、物联网及区块链等的应用。我认为，最重要的应用领域之一是人工智能应用。它是未来金融创新重要的应用趋势，是金融创新与发展的重大推动力。
大家知道，人工智能是研究如何在机器上实现人类智能的科学。人工智能就是要实现所有目前还只有借助人类智慧才能完成任务的集合，致力于使机器拥有类似人类的感知、认知、操控、交付能力，并与人类协同工作，以减轻工作量，改善人们的生活品质，解决人类智能难以解决的问题。这是人类多少年来不懈追求的科技梦想。有幸的是越来越多新的一代人工智能应用正逐渐将这个梦想变为现实。例如AlphaGo战胜了世界冠军李世石，引起了社会的巨大关注。
三．目前，中国金融业正在加强、加快推动人工智能的应用。主要有以下一些场景：
（一）机器学习、神经网络应用与知识图谱。
机器学习针对财务、交易数据进行建模，分析其中的显著特征，利用回归分析等预测交易策略。神经网络应用与知识图谱的应用大多在风控、征信领域。需要把不同来源的数据整合到一起，检测数据当中的不一致性，从而有效地进行借贷用户结构性数据比对，发现存在的风险与问题。
应用于金融预测、反欺诈。大规模采用机器学习，通过分析海量金融交易数据，改进和完善算法。如分析信用卡的数据，识别欺诈交易，提前预测交易的变化趋势，提前制定相应的对策等。
应用于授信的决策。通过数据筛选、建模和预测打分，并将不同的资产分类和做分别处理。借助机器学习完成传统金融企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，从而及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，以减少因坏账而带来的损失。
应用于智能投顾。采用多层神经网络，实时采集所有重要的经济数据指标，不断进行深入学习，完善合适的资产分散投资策略算法，实现大批量的不同个体定制化投顾方案。为客户提供资产管理和在线投资建议与服务。
（二）计算机生物识别技术的应用。
近年来利用移动互联网支付安全漏洞产生的电信网络欺诈事件不停发生，如央视曝光的智能POS漏洞、某电商交易敏感数据泄漏等等事件，引发了社会的高度关注。如何确保移动银行、移动支付的安全性、客户数据的安全性、隐私性、账户的不可泄漏性以及手机丢失以后相关资料的不可窃取性等，是发展移动银行金融服务的重要基础。实践证明，确保参与金融交易活动人员的真实性是安全的基础。因此，应用计算机生物识别技术的新型身份验证方式受到越来越多的重视。生物识别技术通常分为两类，一类利用人体固有的生理特性（如指纹、静脉纹、人脸、虹膜等），一类勾勒 人体特有的行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。这是人工智能应用的重要领域。我国的银行已取得可喜的进展，如农业银行、招商银行都陆续推出了刷脸取款。浦发银行的声音银行已开通使用。我们从传统的银行，到互联网银行，再到移动（手机）银行，现在手机都不要了，是声音银行。创新与发展很快。
计算机生物识别技术的应用还包括自然语言的理解和处理。同样引起高度的重视。我国相关的IT企业已开发出很好的语音识别产品，他们在算法等方面做了很多的改进，识别精度大大提高，甚至能判断被识别者是否受胁迫等，推动这项技术不断向实用化迈进。在人民银行科技司的统一组织下，已出台了相关的金融应用标准，这是很令人鼓舞的。这推动了智能客服的发展。通过电话客服渠道，网上客服、APP、短信、微信以及智能机器人等与客户进行语音或文本的互动交流，从而提高金融服务的效率质量，降低成本。同时，积极开展语音数据的挖掘应用。基于语音和语义技术，自动将电话银行海量通话和各种用户单据内容结构化，打上各类标签，挖掘分析有价值信息，为服务与营销等提供数据与决策支持。
（三）服务机器人技术应用
运用机器人技术，在网点或机房投放智慧机器人，实现指定区域自动巡航功能，可对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。此外，增强银行服务的科技创新感和服务新体验，为银行服务的转型升级注入新的因素。
综上所述，金融业正在加快实现网点智能化、营销智能化、运营智能化、客服智能化、风控智能化。
四．积极推动人工智能在金融风险防控中的应用。
AlphaGo战胜世界围棋冠军，成为人工智能应用的又一重大里程碑性事件,给了我们金融行业重要的启示。
金融是现代经济的核心，金融风险尤其是系统性金融风险危害巨大。金融领域风险点多面广，隐蔽性、突发性、传染性、危害性强。一旦发生金融风险，金融体系运转失灵，必然会导致全社会经济秩序的混乱，甚至引发严重的政治危机。因此，金融风险防控是世界和国家大事，党和政府历来高度重视。
2017年7月召开的全国金融工作会议，习近平总书记亲自出席并作了重要讲话。强调金融是国家重要的核心竞争力。明确提出“强化监管，提高防范化解金融风险能力。要以强化金融监管为重点，以防范系统性金融风险为底线，加快相关法律法规建设，完善金融机构法人治理结构，加强宏观审慎管理制度建设，加强功能监管，更加重视行为监管。”“防止发生系统性金融风险是金融工作的永恒主题。要把主动防范化解系统性金融风险放在更加重要的位置，科学防范，早识别、早预警、早发现、早处置，着力防范化解重点领域风险，着力完善金融安全防线和风险应急处置机制。”
金融风险有两大特征:
一是影响和损失巨大。如2008年国际金融危机，损失触目惊心。不到半年的时间里，原油价从147美元跌到33美元；美国倒闭了1471家对冲基金，占市场总数的近15%;全球超过6000家对冲基金倒闭关门,超过总数的2/3。平时有几十万亿美元现金流动的市场突然一夜之间流动性严重不足。美国政府为拯救金融市场前后花了超过7万亿美元。世界经济中断了持续30多年的黄金增长期,陷入长时期的深度衰退。
二是防范与预警的难度很大，至今仍是世界难题。
为什么会发生金融危机和金融风险？金融危机和金融风险是否可以避免？国外有专家认为，金融危机是一个永恒的现象(金德尔伯格)。有专家认为，金融危机具有特殊的周期性，大体周期是十年左右。目前金融界达成的共同认识是金融危机产生的原因十分复杂，涉及经济宏观政策、金融体系的脆弱性、金融监管的失败，以及社会集团利益以及国家和政治的搏弈等。围绕着危机原因的研究越来越多，但争议仍很多，金融风险防控与监管仍是公认的世界难题。
金融风险防控分金融机构自身风险防控和金融监管机构对风险防控监管两部分。
我认为新一代人工智能的应用大有希望协助解决这个难题。
八百多年来，金融风险和金融危机的产生是有标志性特征的，有一定规律。世界范围内已积累了浩繁的相关数据资料。我们金融机构和监管部门也积累了大量的有关数据，并已拥有了高性能计算能力。我们缺的是深度学习与分析。这正是新一代人工智能的巨大优势。人工智能的应用很有希望将金融风险防控与监管提高到崭新、空前高的水平。标志就是实现习总书记要求的“科学防范，早识别、早预警、早发现、早处置”。这需要我们金融机构、金融监管机构和有关人工智能企业、相关的IT企业研究单位等的通力合作。我们衷心希望这一天能尽快到来！
五．对推动我国银行金融机构人工智能应用的一些建议：
1.人工智能技术在金融的应用一定要与适宜的应用场景相结合。现在人工智能相关的技术很多，不能全面开花。一定要从实际出发，紧密结合金融业务发展与创新的需求，选择最具前景、最紧迫的业务来发展。
2.要加快云计算、分布式架构应用和大数据平台的建设。新一代人工智能的特征是高性能计算与大数据的结合。高性能计算能力的建设投入很大，是需很高成本的。大数据应用也是如此。没有云计算就没有大数据。没有大数据就没有新一代人工智能的应用基础。在当今金融服务竞争激烈的形势下，服务的竞争实质上是面向市场的能力、成本和质量的竞争。加快金融人工智能应用必须建设与管理好云计算、分布式架构应用和大数据平台。
3.要切实加强与社会的合作，发挥市场优势。 银行金融机构有自身的优势，熟悉金融业务，拥有并掌握金融业务数据。同时也有相当的专业人才。人工智能企业和相关科研机构在人工智能的技术、开发能力、人才等有优势。金融机构要与相关的人工智能企业、运营商、研究单位、院校密切合作，探索在市场经济环境中的合作机制。共同努力，走出一条多、快、好、省发展金融智能应用之路，而不能闭门造车。
4.要加快人工智能应用人才队伍、尤其是复合型人才的培养与建设。干什么事情，人才是基础。
5.要防范在人工智能应用中可能产生的风险。
全世界在大力发展人工智能技术与应用的同时，也高度关注与重视可能产生的风险。有的著名专家甚至认为人工智能发展最终会毁灭人类等，引起很大争议。国内外有一些生物识别技术领域的专家，对生物识别技术的广泛应用有疑虑。认为生物识别标志的不可更改性存在着很大的风险。一旦人们存储在计算机中的指纹、掌纹、虹膜纹、声纹等被泄漏和窃取，那就非常的危险和麻烦，因为它不可更改。它不像密码，泄漏以后密钥和算法可更改。此类问题如何进行有效防范与化解十分重要。银行金融机构和相关企业、科研机构等应从最初制定人工智能技术与应用战略发展规划开始到研发、应用的全过程都给予高度重视。真正实现人工智能持续健康地发展，更好地为我国金融和经济、社会服务。
