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经济观察网 采访人员 李华清1月18日 ， 中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）发布了《金融人工智能研究报告（2022年）》（以下简称“报告”） 。 报告指出 ， 目前 ， 人工智能技术在金融产品设计、市场营销、风险控制、客户服务和其他支持性活动等金融业五大业务链条均有渗透 ， 生物特征识别、机器学习、计算机视觉、知识图谱等人工智能相关的技术赋能金融业后 ， 衍生出智能身份识别、智能客服、智能营销等多个金融业AI应用场景 。
据银保监会的统计 ， 2020年银行机构和保险机构信息科技资金投入分别为2078亿元和351亿元 ， 同比增长20%和27% 。 银行、保险、证券行业处在数字化转型的浪潮中 ， 人工智能是数字化转型的技术手段之一 ， 但应用AI技术也应注意合规等问题 。
AI在金融业的应用场景
2021年 ， 中国人民银行发布《人工智能算法金融应用评价规范（JR/T 0221-2021）》 ， 规定人工智能算法在金融领域应用的基本要求、评价方法、判定准则 。 在此规范出来前 ， 2018年至2020年期间 ， 各地政府发布的推动金融科技发展的政策文件里 ， 已经有不少表述提到应用人工智能技术 。
在现实中 ， AI技术已经在金融业的智能身份识别、智能理赔、智能客服、智能风控、智能合规、智能投研和智能投顾等领域有所落地 。
举例来看 ， 金融业是目前RAP（机器人流程自动化）的主要应用领域之一 。 在商业银行中 ， 国库退税自动核对、单位结算账户自动备案、清算资金自动对账、反洗钱明细信息补录、信用卡中心风险换卡等工作可以由RAP承担；在保险业 ， RAP可以做合同文件报送、风控指标监控等工作；在证券业 ， 可以利用RAP实现开市期间监控和定时巡检 。
报告介绍 ， 中泰证券在零售、信贷、托管等十余个部门落地了RAP解决方案 ， 累计部署RAP机器人超210个 ， RAP累计运行时长超6300个小时 ， 累计折算成本超470万元 。
利用计算机视觉、语音合成以及采集真人形象、声音、动作等信息进行模型训练 ， 可以生成虚拟数字人 ， 虚拟数字人可应用在金融业的接待、引导业务办理等场景中 。
报告介绍 ， 2019年 ， 百度跟浦发银行联手打造的国内首个虚拟数字员工“小浦”正式上岗 ， 今年浦发银行已经设置了十多种数字员工岗位 ， 包括智能客服、智能外呼、AI营销员、AI大堂经理等 ， 创造了约2000人年劳动力价值 。 2021年 ， 农业银行与商汤科技打造的AI数字员工正式在农业银行的一个营业厅上岗 ， 担任线下大堂经理的角色 。
智能外呼在金融业中应用较为广泛 ， 个人客户也较为熟悉 ， 目前业内的智能外呼系统已经可以代替人工完成多轮无差别对话 ， 系统可以利用语义分析引擎拆解客户需求 ， 通过匹配知识库里的话术来进行答复 。
报告介绍 ， 阳光保险引入了语音机器人 ， 光是在2021年1月到9月 ， 服务量就达到135.68万笔 ， 节约成本486.25万元 。 中国人寿财险通过智能回访一年触达170多万名客户 ， 其中超70万人回访成功 ， 如果按普通人工坐席每天拨打150通电话进行回访的效率来换算 ， 节省人力成本超过220人月 。
在保险业 ， 融合了机器学习、计算机视觉、智能语音、知识图谱等技术的智能理赔发挥了不小的作用 。 传统保险业理赔过程中的一大痛点是理赔效率低和理赔成本高 ， 客户容易不满意 。
报告介绍 ， 中国平安针对车险理赔上线全球首个图像识别车险闪赔系统 ， 实现拍照秒级定损 ， 如果金额在2000元以内自动核保 ， 不需要等理赔员到达现场 ， 节省了大量的人力成本和时间成本 。