AI+大模型在金融行業的應用場景 原創
AI技術之于現有金融行業的賦能是多領域、多環節的。從現有行業形態看，AI可賦能的金融領域包括營銷(如精準營銷、交叉銷售)、資管、風控(如反洗錢)等，面對客戶可包含金融消費者、金融機構和金融監管機構，改善金融市場信息對稱性并提升交易的效率和安全性。從潛在賦能的細分環節看，包含智能核身、智能催收、智能客服等在內的應用持續推出且逐步成熟，而智能投研、智能投顧、智能營銷等高市場價值的環節仍然存在較大提升空間。
整體而言，AI+金融并不是簡單的技術疊加，而是根據不同業務場景的需求，使用最新技術成果研發出的創新金融產品、業務流程、經營模式和配套解決方案等。
圖表1：金融行業AI應用核心場景
(資料來源：公開資料)
當前，AI+的智慧化應用在銀行、保險和證券這三個金融子行業中的多個場景中得到體現：(1)銀行業在AI技術的應用上最為廣泛，涵蓋了金融服務的整個流程，包括但不限于身份驗證、智能風險控制、精準營銷、投資研究、投資咨詢、運營管理、合規監管以及客戶服務等環節，其中被大量應用的主要在于信貸風險管理。(2)相比之下，保險和證券行業在AI技術的應用上成熟度相對較低，部分場景仍處于單一業務場景的采納階段。在證券行業中，知識圖譜技術助力于提供高效的智能投顧服務。
圖表2：智能金融細分行業應用場景
(1)AI在銀行業中的典型應用場景
信用風險評估：機器學習算法可以利用歷史數據進行訓練，來預測個人客戶的信用價值并評估該客戶與借貸相關的風險。通過分析信用歷史、收入、就業狀況和人口統計信息等各種因素，這些模型可以提供準確的風險評估，使銀行能夠就貸款批準、利率和信用額度做出決策。
客戶細分：機器學習技術可以根據諸如消費習慣、交易歷史和人口統計學等各種屬性對零售銀行客戶進行細分。通過將客戶分組成不同的細分群體，銀行可以針對每個細分群體的特定需求來定制其營銷和溝通策略。這樣可以實現個性化產品推薦、有針對性的促銷活動以及提高客戶滿意度。
反欺詐：機器學習模型能夠實時分析大量的交易數據，以識別與欺詐活動相關的模式和異常。通過將當前交易與歷史模式進行比較，這些模型可以標記可疑交易以供進一步調查，幫助銀行主動預防和減輕欺詐風險。
客戶流失預警：通過分析客戶行為、交易數據和互動歷史，機器學習算法可以預測客戶流失或轉向競爭對手的可能性。這使得銀行能夠采取積極的措施，如有針對性的保留活動或個性化優惠，以防止客戶流失并增強客戶忠誠度。
圖表3：金融科技在銀行業務中的場景應用
(資料來源：艾瑞咨詢)
(2)AI在證券業中典型應用場景
智能交易：自動化交易通過算法來執行交易，無需人工干預，從而提高交易效率和精確度。高頻交易是自動化交易的一個典型例子，它利用復雜的算法在極短的時間框架內進行大量交易，速度之快遠超人類交易員。此外，算法交易策略可以根據預設的規則自動執行，這些規則可以基于價格變動、交易量、市場趨勢等多種因素。自動化交易還在市場做市中發揮作用，通過自動設置買賣訂單來提供流動性，減少交易滑點，并為市場參與者提供緊密的價格。自動化交易系統內置的風險管理規則能夠實時監控投資組合的風險水平，并在必要時自動調整策略或執行平倉操作，以保護投資者免受市場波動的影響。這些系統還能夠精細分析交易成本，包括交易滑點和傭金費用，以優化交易執行的效率。隨著全球化的證券市場，自動化交易系統可以全天候運行，利用不同市場的交易時間，捕捉更多的交易機會。一些系統采用機器學習技術，能夠從歷史數據中學習，不斷優化交易策略。投資者也可以根據自己的交易風格和風險偏好定制自動化交易策略，使系統更加個性化。
AI反洗錢管理：AI大模型在反洗錢領域的應用可以利用機器學習、知識圖譜、大數據分析技術對客戶身份識別和可疑交易監測進行智能化分析和定性，降低證券公司在反洗錢報送過程中的人工投入成本和失誤，并減少因反洗錢工作不到位問題受到的處罰概率。AI智能化的應用，使得證券公司有能力分析出各種潛在洗錢路徑、資金變動和交易模式背后的復雜數據，從而協助提高反洗錢人員應對潛在洗錢風險的能力。
智能投顧服務：利用先進的AI大模型技術，通過深度分析和處理海量公開數據，為客戶提供專業的投資決策支持。在具體實施層面，AI大模型綜合運用多維度數據，為客戶提供關于上市公司經營狀況、盈利能力和市場競爭力的系統化分析，幫助客戶全面理解潛在投資對象。
圖表4：智能投顧流程
(資料來源：艾瑞咨詢)
(3)AI在保險業中的典型應用場景
個性化保險產品：在保險行業，個性化保險產品正成為滿足消費者需求的重要途徑。人工智能通過對客戶數據的深入分析，包括個人健康記錄、生活習慣、職業風險等，能夠揭示個人獨特的風險狀況。基于這些信息，保險公司可以設計出更加貼合客戶需求的保險產品，如為經常旅行的人提供定制化的旅行保險，或者為有特定健康問題的人提供相應的健康保險計劃。此外，AI還能夠根據客戶的長期行為模式進行動態定價，使保險費用更加公平合理。
自動化理賠：自動化理賠處理是保險行業提升效率和客戶滿意度的關鍵。利用人工智能技術，保險公司可以加快理賠流程，減少人為錯誤。例如，通過圖像識別技術，AI可以快速分析事故現場的照片，自動檢測車輛損傷并評估損失程度。自然語言處理技術則能夠理解理賠申請中的文本信息，自動提取關鍵數據并填入理賠系統中。此外，智能工作流可以指導客戶通過理賠所需的各個步驟，從而減少等待時間并提高整體的理賠體驗。
車險與遠程信息技術：車險業務通過遠程信息技術特別是UBI(Usage Based Insurance)模式，實現了保險定價和服務的革新。保險公司現在能夠利用車載遠程信息處理設備收集駕駛行為數據，包括行駛速度、加速度、行駛時間和路線等。這些數據被用來評估駕駛者的風險水平，從而提供個性化的保費報價。實時反饋系統還能鼓勵駕駛者采取更安全的駕駛行為，降低保險索賠的概率。
圖表5：金融科技在保險業務中的場景應用
(資料來源：艾瑞咨詢)
(3)AI在金融行業的風險和挑戰
在金融服務中使用人工智能，風險可能出現在產品或服務生命周期的各個階段且相互關聯。比如，在貸款申請的過程中，人工智能系統可能被用于推銷貸款產品、處理申請、決策貸款審批、自動化信貸管理過程，以及建立資產負債管理和資本監管所需模型等。但在所有這些環節中，數據都可能存在偏差，例如誤判某些人群或特殊群體數據、缺乏透明度和可解釋性、人工智能模型“輸入輸出”邏輯黑匣子難以理解，以及根據人工智能模型結果做出的決策責任不明確等。
金融行業天然具有數據密集型的特點，個人和企業客戶的敏感信息在金融服務中頻繁流動。AI技術在提升金融服務效率的同時，也帶來了數據隱私保護的嚴峻挑戰。金融機構必須確保客戶數據的安全性，防止數據泄露和濫用。此外，隨著AI系統越來越多地參與決策過程，如何確保算法的透明度和可解釋性，以及個人數據不被算法決策所偏見，成為亟待解決的問題。同時，金融機構需要遵守越來越嚴格的數據保護法規，如歐盟的通用數據保護條例，這對AI技術的應用提出了更高的合規要求。
本文轉載自公眾號數字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
