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| IBM Wason团队的Brian Walter现场演示人工智能Wason（沃森）。Richard是沃森的虚拟化身，反应与语态与真人一样。IBM官方供图 |
暴雪后，一颗大树倒在Shirly的家门口，她40岁的妈妈需要跟保险公司沟通如何移走这颗树，以及给房屋造成的损失索赔。通过手机，Shirly的妈妈跟虚拟的保险代理人Richard进行沟通，Richard不仅快速分析损失、给出解决方案、讲明索赔流程，还对相关延伸问题给出建议，比如车、房、人寿保险的选择和最优搭配等。
2017年朗迪峰会上，IBM Wason团队的Brian Walter现场演示上述人工智能Wason（沃森）在金融场景中的应用案例。你不仅可以和沃森交流，还可以看到它的面部表情，而它不仅能读懂你的表情，还可以读你的唇语和你的感情。
金融服务的本质是人与人之间的交流。新技术重构金融服务的生态，加深客户对于金融服务的依赖度，上述场景正是科技给金融带来的新想象之一。国内外金融科技企业正在加速应用移动互联、大数据、云计算、人工智能（AI）等技术，并通过技术创新提升金融服务效率、降低风险、创新商业模式。
但这对金融从业者来说，也许不是一个好消息。“黑科技”会取代他们吗？在业内人士看来，科技将带来的金融产业变革，让人从劳动密集型或数据密集型的工作中解放出来，释放人力去做更有价值的事情。
南方日报记者 戴晓晓
运用：人工智能搞定金融决策
IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，这个每秒钟可以完成数百亿次计算的AI，正被逐渐推广渗透至金融服务行业。
Brian Walter是新成立的沃森金融服务机构中客户洞察和认知体验全球项目主管。他还通过另一些虚拟场景展示语音识别和虚拟技术在金融客服领域的应用。比如帮助刚到纽约工作的年轻人Jack选择信用卡，Richard根据Jack的基本信息和要求帮他比较了市面上各类信用卡的费率、额度，进而给出建议，并提供了办理人电话。
在推动金融服务升级方面，更自然的表达方式是沃森的优势，专业知识积累成为它的重要价值。此前，IBM重点向医疗保健、零售和金融等行业宣传沃森的多种功能，因为它已经在这些行业积累了大量专业知识。例如，通过对无数患者基因数据分析及深度学习，沃森可以在肿瘤、白血病等方面形成针对个体患者的定制医疗方案。
将其运用于金融领域，沃森还可以帮助企业灵活地应对管理风险和合规问题，提高适应变化的监管环境能力。Brian Walter说，仅在2015年，金融行业的监管要求就新增了超过两万条，金融机构每年要花费大量人力、物力来解读这些规定并制定应对方案，现在沃森可以解决这个问题。
除了AI，IBM还看到了云计算、区块链等领域的潜在机会。根据市场预计，在云计算方面，到2020年，美国金融机构新开发的应用50％都是以云为主的应用。IDC国际数据公司预测，到2018年，亚太地区近80%的银行将在混合云架构上运行。
IBM的Bluemix云平台为开发者提供访问沃森的应用程序编程接口、区块链、数据分析和托管服务以帮助其形成新的收入流。此外，IBM的9个Bluemix Garages区块链网络遍布世界，帮助企业家、开发人员、设计师和行业专家设计开发应用。
前景：“中国数据+硅谷技术”带来新想象
在中美交流中，中国企业运用先进的数据分析能力反欺诈、提高金融服务效率和服务质量等方面所做的探索引起国际同行关注。
信而富硅谷大数据与创新实验室首席科学家Thomas Wang前段时间飞往北京，在百度待了5个月，大量的搜索数据让他觉得“太有意思了”。
信而富是一家致力于消费信贷服务的金融科技公司，其硅谷实验室专注大数据分析、信用评分模型及其他金融前沿技术研究，独创预测筛选、自动决策等核心技术。目前，这家实验室在数据应用领域投入约400万—500万美元。
基于技术优势，Thomas团队很快与百度、腾讯达成合作。预测筛选是一种大数据处理技术，通过对用户在上述互联网、社交平台等方面的行为、轨迹数据进行分析，确定“白名单”（即目标名单），极好地解决了欺诈防范的问题。“白名单”产生以后，由自动决策技术决定是否为在“白名单”上的客户提供帮助其获得借款的服务，并对该借款的额度、期限和费率等作出决策。不需人工干预，即可做出标准化决策。
传统金融机构从日常数据中可能无法评估一个人的财务状况，但是通过机器学习，把信息拼接起来，能够筛选出精准人群。值得一提的是，这些数据都经过脱敏处理，不涉及具体个人隐私。
依托技术优势，信而富不仅让BAT（百度、阿里巴巴和腾讯）中的两大巨头主动伸出合作橄榄枝，还让一半以上的全国性商业银行成为了它的风险管理技术客户。Thomas说：“腾讯没有我们的技术，但我们没有它的数据，这是双向的合作。”
随着中国金融科技往纵深发展，越来越多的中国企业不再追求模式创新和体量增长，而是将重点放在技术布局上。去年底，凡普金科发布了自主研发的智能动态风控生态系统FINUP云图2.0，将图谱知识、机器学习、自然语言处理和深度学习等新兴技术相融合，自动进行用户识别，发现潜在的欺诈风险，进一步提升风控水平。
“技术和金融两种力量已经结合在一起，互相影响、互相促进，推动金融科技螺旋式上升发展。”凡普金科董事长张辉认为，要在短时间内搭建起自己的互金生态圈，最为主要的就是以科技为基础，让金融更有温度。
观点：人才、机器和科技应共同发展
业内人士认为，建立完备的公共数据基础服务，是企业实现数据管理的前提和基础。金融领域应用机器学习与人工智能目前尚存在一些难点，比如真正能够降低风险的数据太少，而大量无价值数据又太多。
“对我们最重要的是做模型。现在的机器学习非常多，所以我们用了很多不一样的新模型。”在谈到硅谷金融科技领域的技术新趋势时，Thomas Wang直言。此外，他还在研发新的AI系统，用于智能投顾和金融服务等领域。
“再过5年、10年，金融科技行业的人会少很多。”Thomas Wang说，机器学习很快将取代人工，比如风险评估人员，甚至是写代码的编程师。“现在是人为优化这些模型，以后可以再做一个模型，把前面的模型再优化。”
人工智能技术可以有人的个性，不断学习和提高，当他们体验新信息、新情景和新反应时，将自我进化。Thomas说，原来要花两三周时间写代码，未来可能几分钟就搞定了，把人解放出来，做更好的用户体验、更好的运营和商业模式。
关于“机器学习是否会代替人”的话题，美国运通大数据负责人Ash Gupta认为，机器学习固然重要，但人才更加重要，应创造一个好的环境，利于人才、机器和科技共同发展。
找到大量的数据，并为工作所用，才是最重要的。“在各个公司的竞争中，Google每一次都会赢，因为它的数据最多。”Thomas说，现在中国BAT的数据也是非常好的，所以只要研发出足够好的模型，中国金融科技企业将具有很大竞争力。
传统金融机构也在这波浪潮中获得了发力的新契机，尤其是在移动端、人工智能和区块链方面。招商银行新发年报中显示，去年招行在银行业率先推出摩羯智投，截至年末，户均购买金额达到3.69万元，被认为是招商银行运用金融科技技术向智能化转型的重大创新。
有观点认为，如果说传统金融机构处于第一金融圈，新金融处于第二金融圈，那么新技术的深入运用将能推动第二金融圈与第一金融圈的更多合作。这也是金融科技企业在国际竞合方面的重要机遇。今年7月在上海举行的朗迪中国峰会上，中美企业将继续聚焦这一热点。
