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招商银行、To B智能投顾讲述:金融机构的人工智能实践 | CCF-GAIR 2017

本文作者: 温晓桦 2017-07-19 00:46 专题:GAIR 2017
导语:招行在实践人工智能或者新技术应用到智能领域里面有什么样的经验和教训可以供大家参考或者学习的?

招商银行、To B智能投顾讲述:金融机构的人工智能实践 | CCF-GAIR 2017

(从左往右:薛昆、夏雷、王蓁、杨永智)

雷锋网AI金融评论报道,2017年7月7日至9日,全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳大中华喜来登酒店举行。本次大会由CCF中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)承办,期间聚集了全球30多位顶级院士、近300家AI明星AI企业 ,参会人数规模高达3000人。

在8日下午的金融科技专场中,来自招商银行、通联数据以及财鲸智能投顾的嘉宾围绕智能投顾的业务和技术实践展开了激烈的圆桌讨论。该环节由阿博茨科技CEO杨永智主持,招商银行总行研发中心副总经理夏雷、通联数据金融工程董事总经理薛昆、财鲸智能投顾联合创始人王蓁参与,共同分析了“金融机构的AI化实践”“智能投顾的销售与投资效果平衡”等相关问题。

雷锋网整理如下:

主持人杨永智:下一个问题我想抛给夏总,大家知道招商银行的智能在传统银行里面是做的最早的,想问一下,招行在实践人工智能或者新技术应用到智能领域里面有什么样的经验和教训可以供大家参考或者学习的?

夏雷:这个问题有点大,其实我们在招行的策略非常明确,第一步是移动化、第二步是数据化、第三步是智能化。目前处于数据化和智能化的交界点。在哪个地方用到智能,基本上银行的每个方面都可以用到智能,我们从前往后说。

比如说从新客服第一次进招商银行,系统就有人工智能技术参与,进行获客。举个例子,我们现在正在研究一个比较有趣的课题,客户进大堂我们就进行引导——如果他是一个有钱的人,我们就引导他到人工的方式,如果没有钱就引到自助设备上去。他第一次到来,既没有数据,我们也不知道他的账户,怎么知道有钱没钱呢?这个以前是靠大堂助理来看,有点势利眼。但是我们现在内部的研究项目是通过人工智能来判断,只要给它拍一张照片,我们内测能够达到80%的准确度。只要一张照片过来,就可以给你分辨出来你大体上是一个有钱人还是没钱人,再干后面的事情。(相由钱生?好看的是有钱还是没钱呢?哈哈)

这是一个很生动的例子,客人从还没有成为招商客户开始,我们就已经开始用人工智能。再后面比如说要在这儿开账户,你开账户的时候我要给你推荐产品、推荐协议,判断你这个人到底适合什么产品,后台是会有大量的智能推荐的系统。比如说判断你这个人可能适合理财、可能适合贷款等等,甚至判断出来你喜欢看某个资讯、某个新闻也有可能。

再后面刚才讲的智能投顾等等,这个前面已经说过了。再往后是客服,以往客户有疑问会打95555,但是我们90%以上的文字客户都是机器人在完成,准确度高的我们会把语音切换过去,大幅度地智能化。

还有一个领域是前面罗平教授(中科院罗平演讲全文:自动撰写金融文档如何实现,用 AI 解救“金融民工” | CCF-GAIR 2017)也讲到的,银行的中后台是极大的智能化的空间。比如说我们大量的票据录入,通过OCR一扫描以后,要识别出它里面的文字,还要进行分类、格式化、变成结构化的数据等等,这个里面有大量的人工智能可以干的事情。

再比如说我们的网点推荐,大家也可以想到招行的网点之间是可以调剂的,它要通过预测、通过一定的人工智能,结合大量的数据、包括天气进行预测。可能今天这个网点人少,多往哪个网点派一点,这里面又有大量的人工智能。

总结下来方方面面,银行基本上每个方面都要走智能化的道路。经常有新闻说,银行是最受人工智能冲击的行业之一,我想这是一个事实,大量的人工会以后会在银行减少。

杨永智:谢谢夏总!接下来的问题给王蓁,你们主要是2B的模式,给很多金融机构提供服务。请你给大家分享一下,你们跟大型金融机构合作中有什么样的经验和教训给在座的创业者。

王蓁:我们大部分是智能投顾,但不仅限于智能投顾,我们还做搜索和其它业务。首先和机构合作的时候,为什么是机构而不做个人?个人我们有过简单的尝试,国内做个人业务的流量太贵,不适合,流量已经被大头瓜分完了,做机构可能是更适合中小公司的机会。这是第一。

第二,和机构合作的时候,因为中小公司相对来讲船小好调头,大公司的决策流程比较复杂,整个业务推进会相对比较慎重。在这个时候,中小公司有自己的技术优势的时候,他是可以给那些大的机构提供服务的。当然其中可能有一个理念会比较先进,大的机构不一定能够立刻接受,需要反复地对机构教育。

其中一个典型的例子,我不太同意薛总的看法,长期投资或者被动投资我认为在中国是无效的,这是美国市场的东西。其实我刚才已经简单讲了,我们可以看2007年4月份到2017年4月份,中国A股市场也投进去了,一分钱没有拿到,10年投资,长期吧、被动投资吧,1分钱都没有。

但是美国屡创新高,买入并持有的被动投资或者长期投资,只有放在美国市场才有效,放到欧洲也是没有效的。更别说国内的,在国内因为水土的原因,国内的证券市场发展相对来讲还是不是特别长,但是很迅速,变化很快。其实很多人是从教科书里读出来的,教科书告诉我们,投资是一个好东西,但是在国内市场不一定。

我们要根据中国的国情和实际情况进行判断到底是怎么样的,像类似于这种情况,我们和机构合作的时候,要说服他们做很多工作、告诉他们为什么要这样。我们可能有一些反直觉的结论,但是这些数据是真实告诉我们的东西,我们需要去教育他。

杨永智:谢谢!夏总有没有不同的观点?

夏雷:我非常同意王总的观点,我们有没有看到智能投顾公司的成立时间都是2008年?都是美国金融危机的时期。所以他搞被动投资问题不大,而且很容易取得客户信任。如果你在中国做这个事情,恐怕和美国的环境完全是不同的。

另外我还补充一个,中国客户的心态和美国也不太一样,在美国基本上散户操作,不像大部分的机构操作,中国的散户操作比较多,而且赌博性比较重,追涨杀跌比较重。

你认为在一定的风险之后给他一定回报是可以的,但是客户看不到这一点,他觉得收益率你给低了不好,但是你已经评估了他的风险,如果他自己真正操作比这个还要差很多。所以在客户心态上,也是中国的一大问题,所以我们要把中国的智能投顾做好,在资产选择上只能有中国的特色。比如说你投资ETF就不行,要选择一些主动型的。

在客户对于风险的认识上,我们要通过服务不断地提醒客户。在招行,客户买了招行的理财产品,我们会不断地跟进,以收益报告提醒客户当前的情况——风险怎么样,当前要不要调仓等等。其实这个过程也是在引导客户的风险预期,让他知道在这个过程中不是没有风险的,不是到最后越高就越好。

从这些角度来讲,中国的投顾行业跟美国不同,但是恰恰给人工智能提供了广泛的空间。仅仅是被动投资,人工智能能做多少呢?如果是主动的就做得多了,还有客户的心态好也可以做得多。

主持人杨永智:我自己也研究过这个领域,刚才两位分享的总结下来,像智能投顾的鼻祖现在管理的资金规模是几十个亿美金。和做财富管理的相比,这个钱是很少的。你说美国的第三方智能投顾公司非常成功,我觉得现在还谈不上。有些第三方也做了智能投顾平台,一上来就是几百亿、几千亿的资金。所以做这些第三方的智能投顾公司,比传统的金融机构去应用智能投顾技术,可以迅速吸纳非常多的资金。

总结下来,这里面2B的机会可能会更多一些,2C的机会最起码我们现在还没有看到。因为这里有一个逻辑悖论,中国的屌丝只关注赚不赚钱,其它都不认,你这么牛逼、这么赚钱,你干脆自己赚钱好了。从刚才几位嘉宾的对话总结下来是这样的。

现场互动

时间已经到了,我想接下来留一点时间给大家互动一下,给大家留一点时间提几个问题。大家有什么问题想跟台上的嘉宾探讨吗?

提问:我想请教夏总一个问题,因为我们大家都看到招行在Fintech这一块跟进比较快,在去年的时候推出摩羯智投,不知道这个产品客户的认可度怎么样?包括使用情况、投资规模。

夏雷:我简单用一个数据说话,我们每个月的投资交易量购买额40多个亿,不知道这个数据是否能够说明问题。刚才主持人说几十亿美元,这个规模太小了,可以说中国这个市场也太大了。招行在这一块也仅仅是做了一个起步,效果已经很明显,所以我相信各位在座在这个领域里面能做得更大。

提问:几位嘉宾你们好,我是一个创业者,我做的事情是做股票的智能投顾,做一些2B和2C两方面的智能投顾服务。虽然是做股票的,但是我们也特别关心大类资产配置和财富管理领域。其实我们有遇到这样的问题——现在大部分的理财类的智能投顾或者资产配置客户只是一个外壳,销售的成分更重于技术的含量,比如有了一个包装以后,不管是什么样的理财产品也好、还是基金也好,会有原来更有利于他的销售。

刚才王总和夏总都谈到这个问题,夏总的观点更多是强调销售,王总更多是强调产品有多好,可能是一个买方和卖方的差别。我想问的问题是,两位怎么看这个问题?比如说对于一个金融机构可能需要这样的服务,对于卖方来讲他不可能给买方强调这个东西包装得多好,他更多的是从他的能力来讲,但是他的能力又是很难评估的,我怎么论证这个事情?

夏雷:你谈到金融机构,我首先谈一下我的看法。我们本来没有对摩羯智投提出多少销售的目标,我们引用人工智能做投顾,并不是在摩羯智投才有的。在这之前,我们在网点线下就已经把这样的算法放到大堂经理的系统里面,其中一个重要的目的就是防止他的过分销售倾向。在我们看来,给客户增加价值才是我们追求的目标,而不是去销售。

当然这个是从银行角度我们自己有这样的条件,因为我们经营的范围很大,不至于说需要从理财产品销售上赚取不应该我们赚的利润。所以对于我们来讲,争取客户价值才是最重要的,要防范的反而是各级的网点销售人员因为绩效和考评原因导致的销售,这样的人工智能对于我们来讲反而是过分销售。

王蓁:我来简单补充一点,刚才你提到销售这个事情,其实主持人提到美国智能投顾是第三方规模还是没有起来或者起来没有那么快,反而美国的传统金融机构,比如说先锋基金收购了FutureAdvisor之后,立刻到了几百上千亿美元的规模。为什么?因为他本身就有流量。

这个问题再拓展一步,像刚才夏总说的,招商银行每天卖几十亿的摩羯,其实说实话他不卖摩羯,他卖蝎子、卖螃蟹一天也是这么多,没问题的,这个和人工智能没有什么关系。因为他的渠道真的很强,品牌背书在这儿,但是要是让我们去卖肯定不行。

其实我们一直坚信的事情是什么呢?做智能投顾其实属于投资的一种,只不过它是希望能够帮助大家做得更好,帮助90%以上的人在90%以上的时间战胜他们自己,这是我们的最低限度。用人话来讲,我们想做到两个目的:

  • 第一点,最基础的就是帮客户赚到钱,无论你怎么样,你赚不到钱,你再人工智能都没用。因为中美市场的差异其实是很多人工智能的机会,他的机会是很多的,这是底线,不能突破。所以说,在这一点底线上,其实我们的策略来讲,我们叫“五频”,有高频、中频、低频,我们不是以销售为目的,不对客户直接进行这方面的收费。我们服务机构的时候是按照我们真实的表现业绩。举个例子,我们超过了比如说年化百分之多少的时候或者超过大盘百分之多少的时候,我们才能够有这样的一个收入,我们是以真实是否赚钱来获得收入的,这是我们的第一点。

  • 第二点,在赚钱的基础上或者在帮用户赚到钱的基础上,我们才考虑是不是能够节省成本,提高效率。这两点合起来,其实才能够保证我们整个这套系统,第一保证我们和客户的利益是一致的,第二保证了我们的人工智能真的是用到未来发展方向有效的方向上,这两点是缺一不可的。

杨永智:今天智能投顾的专场到此为止,我们接下来是区块链专场,请各位嘉宾就座。

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