人工智能技術（AI）對金融機構業務流程的改造，正變得無處不在。
“尤其在疫情沖擊期間，AI的確幫了大忙。”上周在上海舉行的2020世界人工智能大會期間，一家互聯網大型消費金融平臺負責人王強（化名）向21世紀經濟報道記者介紹，除了智能問答工具幫助平臺以非接觸方式精準洞察借款人的還款能力與還款意愿，智能客服工具則大幅簡化了一些受疫情影響借款人的延期還款協商流程。
浦發銀行行長潘衛東對此也感同身受，在“人工智能予力永續未來”主題論壇上，他表示，通過AI等科技，目前浦發銀行除監管規定必須面對面辦理的金融服務之外，個人業務均實現線上經營，面向企業則提供在線1+N融資、在線“e賬通”等，此外智能語音客服工具也發揮重要作用，轉人工話務量同比下降逾50%，為廣大客戶提供便捷的非接觸金融服務同時，服務質效和產能也得到保障。
在多位業內人士看來，這背后，是AI技術對金融機構業務流程的改造，不再局限在單個業務層面，正在驅動整個運營中臺系統掀起AI革命，釋放更強生產力。
目前，不少金融機構在業務中臺體系設立了數據中臺、運營中臺、AI中臺、技術中臺等，但對涵蓋多元化業務類型、連接海量用戶的金融機構而言，這些中臺所存在的數據分享不暢與業務流程斷點，正對業務運營效率持續提升構成新的阻力。
王強透露，要讓AI對金融機構中臺運營效率提升發揮最大效應，需解決兩大痛點，一是金融機構科技部門需深刻領會企業未來3-5年業務轉型規劃方向，對科技能否妥善解決業務轉型過程的風控、運營效率提升等問題做到“心里有數”；其次，金融機構對科技的投入也得制定一份整體規劃，聚焦AI賦能如何打通各個業務部門操作隔閡與流程斷點，才能真正實現業務交易、業務管理、績效考核，數據銜接、監管報備等環節無縫對接與智能化運營。
“AI對金融機構中臺業務流程改造的深層次變革，才剛剛開始。”他指出。
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AI技術也有“無厘頭”判斷
在王強看來，疫情沖擊恰恰讓他們看到了AI技術的實戰效果。
“年初以來，我們上線了多個基于AI技術的運營中臺系統，包括數據中臺、技術中臺等。”他告訴記者，其中不少中臺已發揮不錯的效果。比如疫情導致他們無法實地調研個體戶與小微企業經營狀況。因此，數據中臺通過小微企業主上傳庫存與經營狀況照片，再結合當地經濟發展趨勢、以往企業運營數據與企業主個人誠信度等多維度大數據，分析判斷其實際還款能力與還款意愿，從而做到精準風險定價；還有技術中臺開發了AI微表情技術，通過在線捕捉借款人在回復風控員問題時的細微表情變化，判斷他是否撒謊或隱瞞真實借款目的。
他承認，盡管AI技術很大程度解決了疫情期間業務拓展操作難點，但它時常出現的一些“無厘頭”判斷，讓運營團隊往往陷入糾紛煩惱。
比如AI技術經常要求部分受疫情影響借款人按時還款，導致后者強烈不滿，因此運營團隊通過人工調研了解到這些借款人（因疫情失去工作）的確要花時間重新找工作還貸，只因此前還款記錄良好被AI認定具備還款能力才引發一系列“誤會”；此外部分小微企業因庫存壓力加大，被基于AI的風控系統“拒貸”，但運營團隊注意到這些企業主具有良好的誠信度，按照以往人工操作流程應給予貸款。
值得注意的是，如何讓AI技術發揮更精準的效果，也成為眾多參與人工智能大會的金融科技業內人士最為關注的話題之一。
多位金融科技平臺人士透露，當前AI技術的金融領域實踐應用效果屢屢遭遇爭議，主要是受到三大因素制約，一是金融機構數據不夠全面詳盡，導致AI深度學習技術所得出的結論往往存在一定偏差，二是金融機構的AI算力技術不夠先進，三是AI技術對場景化金融服務的“理解能力”不夠高。比如小微企業信貸需結合上下游產業鏈資金周轉狀況進行綜合判斷，但不少金融機構現有的AI技術對產業鏈上下游資金流轉特點及最新變化的“理解”不夠深入。
“這背后，是金融機構設立的經營中臺不少，彼此卻各自作戰且缺乏數據共享，導致AI技術實踐效果大打折扣。”王強直言。
比如，他所在的互聯網消費金融平臺先后搭建了經營中臺、數據中臺、AI中臺等，彼此始終各做各的事，既沒有統一接口供彼此實現數據共享，又存在大量業務流程斷點導致信息數據不暢，導致所謂的AI賦能往往呈現“頭疼治頭”“腳痛治腳”狀況，難以提升整體業務運營效率。
潘衛東對此認為，在“后疫情”時代，社會經濟形態、生產服務模式、個人的價值主張都在發生變化，銀行同樣需要加快金融科技的突破式創新，不斷探索新業態與新模式，才能在危機中抓住新機遇，在變局中開辟新局面。
AI改造“三大阻力”待解
值得注意的是，不少金融機構已悄然借助AI賦能，對運營中臺開展一系列變革。
一位互聯網金融科技平臺人士向記者透露，他們正嘗試通過AI技術，對多個中臺系統按照業務職能開展重新部署。具體而言，平臺打算打破以往業務中臺、經營中臺、數據中臺、AI中臺的組織架構，按照智能獲客、智能風控、智能貸后管理、智能客戶全生命周期價值管理等新型模式重新規劃中臺系統職能，確保基于AI的中臺系統能支撐平臺未來5年的業務發展規劃。
在他看來，這需要數據+AI融合能力的全面提升，先用數據產生更強大的AI能力，再用AI賦能驅動平臺運營效率全面提升。
“前些年AI對金融機構業務流程改造，主要集中在精準獲客、線上運營、放貸提速等環節，如今隨著市場環境變化，AI的最大價值將體現在平臺運營效率提升，包括精準獲客與有效風控的融合，以及服務體驗與客戶全生命周期價值挖掘的結合等。”這位互聯網金融科技平臺人士指出。
他承認，盡管AI對平臺中臺架構的改造初見成效，但它要發揮更大效果，依然道阻且長。首先，平臺內部仍習慣根據單個業務痛點提出AI賦能解決方案需求，缺乏對業務整體規劃的AI研發統籌；其次，各個業務環節的數據接口標準依然差異很大，不少頗具前瞻性的業務流程優化與AI技術革新點子都因各部門之間數據無法暢通、業務流程斷點過多而“夭折”；最后，AI部門目前只聚焦提供解決方案，卻不對業務改善效果負責，導致AI賦能往往停留在“紙面上”，缺乏實際成效。
“目前我們只能轉變策略——先將AI中臺徹底打散，組建用戶觸達平臺、智能語音平臺、機器人平臺、基礎數據平臺、圖數據平臺、實時數據平臺、數據分析平臺等技術團隊，派駐到各個中臺職能部門提供AI技術支持，先做好接口統一、業務流程斷點消除等基礎工作，再考慮AI+數據如何對中臺架構進行優化調整，從而實現中臺系統的架構改造與智能化運營。”上述互聯網金融科技平臺人士表示。此次他每天都前往2020世界人工智能大會現場，一大目的就是了解其他金融機構在AI賦能中臺架構改造方面的成功案例并進行借鑒。
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