去年五家银行AI投入超百亿元 大行如何做到强者更强？

“2020年有5家银行在整个数字化转型、AI转型的投入上超过了100亿元，其中两家甚至超过了200亿，但是也有很多中小金融机构在科技、AI投入上不足1亿元。”6月23日， 在2021第四范式发布会的金融分论坛上，第四范式金融事业部总经理詹谦表示，在这种情况下，大行如何做到强者更强，中小金融机构如何通过差异化手段获得主动?

作为人工智能技术与服务提供商，第四范式利用AI技术、产品及服务，通过对数据进行预测和挖掘，揭示出数据背后的规律，帮助企业提升效率、降低风险，在智能化转型中实现质变。

詹谦表示，2022年平均每个企业一年会新增35个AI场景，在金融行业AI场景数量激增会以井喷的速度发生。这种情况下，AI作为基础设施快速响应整个市场的变化显得至关重要。

在营销场景中，金融机构会收集行为数据和反馈数据，建立整体闭环、不断迭代能力。据第四范式金融行业咨询总监于佳介绍，第四范式比较基础的理论就是闭环理论，通过了解客户需求，拿到相关反馈，快速迭代，不断用更新更好的规则充实规则库，形成闭环。

他说，AI决策场景的能力很难保持一个始终准确的效果，背后阶段性答案是用真实的、实时的数据做决策，能够提升决策效率。

决策不等于分析，实时性至关重要。“比如说手机端APP，在线应用触达到我们的产品，此时我们就源源不断的提供需求数据，这些数据是实时的，要靠AI、专家规则能力和运营能力。”他表示，当下不能只看数据信息，更应该看需求、第三方平台反馈和客户反馈，降低效率带来的偏差成本。

“各大金融机构原来自有的核心业务系统沉淀了大量规则，所以很多技术人员倡导中台化，把这些能力抽象出来。我们要把这个能力变成引擎，帮助总结业务规则，提升业务效率。在需要的时候把引擎推到业务前端或者业务链条上，加速解决金融场景业务决策链的效率问题。”于佳表示。

他认为，把服务固定下来，不断迭代，最终实现业务敏捷化。一旦遇到新商机和新风险，就能快速产生应对能力，才能完成从单点的风控模型到完整的风控体系，从传统的人力劳动变成人机配合去做相关决策的效率提升。

“例如当下金融机构对于智能语音客服的需求，从前我们更注重用AI解决客户经理的规范化术语。但是现在我们发现客户在沟通的时候暴露了大量的需求信息，问A的时候暴露了B的想法。”于佳表示，这就涉及到挖掘数据背后的信息，包括记录它去结构化，图谱化，形成相关的需求触点。

随着金融机构能力的提升，数据中台、模型平台的概念开始出现。他表示，这里面有一些场景数据是复用的，很多场景的行为数据、它的过程信息，可能是下一个环节的反馈信息。通过对这些数据进行高效治理，就会形成一个新的决策链条影响业务转型。记者 冉学东 见习记者 付 乐 北京报道

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