專題:2024第九屆新金融論壇
2024第九屆新金融論壇于2024年12月26日在北京舉行,主題為全球秩序重構與中國金融力量崛起。交通銀行網絡金融部高級網絡金融專家陳利強出席并演講。
對于如何引導“ AI +金融”向上向善發展,陳利強表示有幾點看法:
首先,AI的應用要聚焦提升客戶體驗和服務能力,踐行金融的政治性和人民性。
其次,將AI深度應用于風險防控領域,平衡好發展與安全。
第三,依靠AI之盾防范AI之矛,守好人民群眾的錢袋子。
“人類社會幾千年的歷史,沒有因為任何科技的產生而停止發展的腳步,相信我們也一定有能力管好AI,用好AI。”他說。
以下為演講實錄:
很長一段時間以來,AI一直是一個熱門話題,大家都在期待運用人工智能可以給整個社會發展帶來一些新變化,諸如工業機器人、智能駕駛等等,都一定程度上改變了我們的生產生活方式。當然,在新技術帶給我們便利性與時效性提升的同時,我們也需要高度關注技術飛速發展帶來的新變化、新挑戰。
技術是中性的,這是大家的一個共識。但是,技術中性是一個靜態的中性。孔子在注解易經的時候說“吉兇悔吝者,生乎動者也”,意識就是說,所有事物只要付諸現實就會出現吉兇善惡。比如一塊金屬,放在那里,就是中性的;如果有人把他用于改善民生,這就產生了善;如果有人用它去制造武器、發動戰爭,這就產生了惡;如果我們為了保護家園、保衛和平,也同樣用它制造武器,這便又成了一項善舉。因此,把握科技中性的規律,引導科技向上向善,不僅是我們的期待,也應該是我們的責任。
在這個規律下,如何引導“ AI +金融”向上向善發展,這里我結合交行對人工智能的應用,談一些觀點和想法,供大家參考。
首先,AI的應用要聚焦提升客戶體驗和服務能力,踐行金融的政治性和人民性。
一是AI+服務。比如在客戶體驗上,依托算法,構建數字人,實現了對客戶問題的快速響應與精準解答,營造更加貼心、高效的互動體驗;AI還可以賦能傳統人工坐席,運用NLP、大模型等能力,為客服人員提供知識推薦和業務提示,更好地提升對客戶服務水平;我們也嘗試整合數字人、多模態交互等技術能力,構建金融教育基地,讓數字員工“姣姣”與金融消費者進行金融知識互動問答。
二是AI+數據。隨著科技的飛速發展,AI技術在不斷推動銀行零售業的巨大變革。在快速變化的市場環境中,我們深刻認識到,數據已成為驅動業務增長與轉型的關鍵力量。比如,在客戶營銷方面,使用智能算法,在產品服務推薦,資金流向預測以及流失喚回體系等場景使用,精準分析客戶行為、偏好與需求,實現個性化營銷策略的定制,提升營銷的轉化率。比如,在內容推薦上,根據用戶的歷史偏好與行為,智能推送個性化內容,提升了客戶轉化率和滿意度。
其次,將AI深度應用于風險防控領域,平衡好發展與安全。
在風險防控領域,使用AI算法實時監測潛在風險,提前預警,顯著降低了業務運營過程中的不確定性,為業務的穩健發展筑起堅實防線。當前金融業務風險呈現類型多樣化、更新速度快、向多產品擴散的趨勢,支付產業面臨更為復雜、嚴峻的風險挑戰。通過深度集成AI模型,我們構建了風險防控體系,以保護金融系統并防范各種風險。該體系能夠精準洞察潛在威脅。其中,團伙關聯分析通過對不同用戶之間的聯系和交易模式,識別可能存在的欺詐團伙。我們使用圖網絡模型將用戶屬性數據及其交易行為進行建模,形成網絡結構,以識別客戶之間的關聯性。團伙關聯分析在識別和監控高風險用戶群體,以及關聯團伙過程中具有重要應用。另外,地理空間分析在識別高風險交易和異常地理交易驗證過程中,發揮著重要作用。通過對這些數據的分析,可以識別潛在的欺詐行為。
第三,依靠AI之盾防范AI之矛,守好人民群眾的錢袋子。
隨著近些年AI的廣泛應用,AI也被不法分子用作攻擊的工具。當前除了利用AI來構建各種惡意檢測、攻擊識別系統外,黑客也可能利用AI達到更精準的攻擊。這些都需要我們給與更加積極的應對。對此,我們采用人機識別分析,通過識別用戶行為及設備特征,對用戶的點擊流、操作軌跡、設備特征、交互速度等數據,進行操作習慣分析,利用人工智能模型對行為數據進行訓練,構建人機識別模型,對于疑似機器人操作的賬戶進行二次驗證或凍結處置。
對AI本身的安全也需要加強認識并實施管控。在關鍵的AI應用場景上,AI自身的安全性變得前所未有的重要。因此,銀行應構建人工智能安防的紅軍隊伍,通過理解攻擊者可能采取的策略,進行模擬攻防演練,及時發現并修復潛在的安全漏洞,防患于未然。
當然,AI向善,最重要的還是要自覺遵守消費者個人信息保護等法律法規,自覺保護消費者利益,自覺遵守科技倫理。
交通銀行也是始終秉持“金融為民,服務實體,科技向善”的理念和初心,全力推動AI技術的前沿突破,持續引導人工智能在金融領域的向上向善發展。
人類社會幾千年的歷史,沒有因為任何科技的產生而停止發展的腳步,相信我們也一定有能力管好AI,用好AI。我們金融行業也一定有能力推動AI向上向善,把AI打造成服務五篇大文章的主引擎。
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