AI对金融的未来到底意味着什么？

2021年6月3日-4日，全球金融业的目光聚焦在一个地方：在上海举行的华为智慧金融峰会2021。因为在数字化、智能化转型升级的大潮下，整个金融业也在探究自己的未来。其中，一个至关重要的问题在于：炙手可热的AI对金融的未来到底意味着什么？

 

当金融遇到AI

 

在金融机构中，正在出现一种新型的员工：“AI数字员工”，它们做着很多重复、枯燥的工作，但是从不抱怨，而且工作从来都是一丝不苟，错误率几乎接近于0。这样的员工是不是近乎完美？据了解，在某金融机构合同真实性校验场景中，AI数字员工可以实现对合同信息进行识别和自动录入，合同校验效率提升450倍，而错误率降低90%。

 

数字员工并不稀奇，有一个专业的术语叫做RPA，即机器人流程自动化（Robotic Process Automation），这种虚拟机器人干的都是重复操作、费时费力的工作，可以将人从中解放出来，去干更有价值的事情。RPA虽好，不过也有问题，比如它必须要投喂结构化的数据，否则就会失灵。当RPA与AI叠加，才能让虚拟机器人有了能感知和思考的大脑，才能成就更加神通广大的AI数字员工。

 

风控对于金融机构至关重要，随着人们理财需求不断觉醒，投资渠道日益多元，但也出现了越来越多精准性高、手法多样、隐蔽性强的数字金融欺诈现象，使得用户难以识别日趋复杂的金融风险及侵权行为。这时候，AI就有了用武之地，例如招商银行打造的智能风控平台“天秤系统”，就能实时判断用户的风险等级。

 

这些只是华为智慧金融峰会2021上所展示的AI在金融行业的一些应用。华为Cloud BU副总裁、全球Marketing与销售服务总裁石冀琳认为，金融的未来是全场景智慧金融：

 

 

“全场景”，是从“人的银行”走向“物的银行”，通过人、物、应用的全互联，将金融服务带向千行百业。“智慧”指的是AI+行业know-how，将AI引入金融行业，通过AI与应用的结合，提供智慧服务。

 

所以，AI在金融行业的应用在广度和深度上都在提速，不仅渗透到获客、理财咨询、风控、投研分析、投资、运营等各个环节，而且进入到了核心生产系统和业务主流程。

 

将智能进行到底

 

在峰会上，石冀琳提出了一个响亮的口号：“将智能进行到底！” 那么，到底应该如何才能将智能进行到底呢？答案是全面云化，迈向云原生2.0时代。

 

在去年，华为云在业界首次提出云原生2.0，将业界热门的“云原生”上升了整整一个维度。云原生1.0阶段，是企业将业务从线下搬迁并运行在云上，是“ON Cloud”；而云原生2.0阶段，企业是让业务生于云、长于云，是“IN Cloud”。

 

 

云原生2.0对于金融行业尤为重要。和一出生就生于云、长于云的互联网企业不同，金融行业有相当大数量的传统应用是不在云上的，当创新业务上云，新老应用无法很好地实现有机协同，也就带来了割裂问题。相比起来，华为云的云原生2.0让创新应用可以生于云、长于云，而老应用可以通过华为云ROMA平台向云上迁移，两者有机协同、立而不破，最终让企业全面上云。

 

正如石冀琳所说，将企业全面上云，核心资产数字化，可以将核心资产沉淀在开放敏捷的平台上沉淀，从而让企业可以通过创新技术重构流程、优化体验、提升核心竞争力。可以这样说，云原生所带来的全面云化，为金融机构构建起云时代的基础设施，从而为其实现全栈智能奠定了坚实基础。

 

这一点也容易理解。正如华为企业BG全球金融业务部总裁曹冲所说，云1.0时代是“以资源为中心”，而云原生2.0时代是“以应用为中心”。换句话说，云原生，不仅是基础设施上云，更是应用的设计、开发、部署、运行、维护全流程都上云，是从“能用”到“好用”，是AI等ICT技术深入到金融业务主流程的前提和基础。

 

 

而且，全面云化，加上华为的一系列工具，将能让AI所赖以生存的数据实现打通，充分实现数据的价值。众所周知，金融本身就是以数据为核心的产业，但是在传统金融系统中，数据割裂，孤岛化的问题非常突出。全面云化，能够让数据实现融合，数据从资源变成资产，实现数据智能。

 

例如，在全面云化的情况下，金融机构将能基于客户的行为数据，进行千人千面的智能营销，更精准地识别、触达、运营客户。同样，上面提到的智能风控，也是建立在海量的欺诈行为数据基础之上。

 

所以，金融企业迈向云原生2.0，是走向全栈智能，将智能进行到底的必由之路。

 

落地、落地、落地

 

不过，梦想很美好，现实很骨感，金融机构要想真正拥抱AI，还并不容易。

 

挑战之一，是AI应用开发定制化和碎片化，这让AI开发处于类似作坊式的模式，无法进行低成本的规模化复制；挑战之二，是知识体系的分散化，AI只有技术是不够的，还需要与行业Know-how高度结合，而企业的知识经常分散在不同系统，形态种类也不尽相同，就造成了行业Know-how的整合难题；挑战之三，是需求的碎片化，即使是金融行业，对AI的需求也五花八门，如何能够推出适应不同需求的AI应用就变得很重要。

 

这些问题，无一例外地指向的是AI在具体场景的落地。对此，华为云CTO张宇昕提出了三个“新”：

 

AI开发新范式，即作为预训练大模型的华为云盘古大模型。这是业界首个千亿参数的中文大模型，拥有1100亿密集参数，为了训练这个模型，华为和合作伙伴的研究团队花了近半年时间，给模型喂了40TB的行业文本数据和超过400万小时的行业语音数据。华为云EI服务产品部总经理贾永利表示，华为云盘古大模型是基模型，针对金融行业进行训练，将能加速金融场景的敏捷创新。的确，华为云盘古大模型最大的价值在于可以实现AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，让AI开发可以进行工业化的开发，从而打通AI落地的最后一公里。

 

 

知识计算新方案。华为云去年推出的知识计算平台，让企业可以快速、低成本、高效率地管理，通过应用企业知识、实现知识化转型，实现AI与行业知识高效结合，让企业可以加速智能化升级。可以说，华为云知识计算的方案，解决了AI进入企业核心系统所面临的行业知识与AI技术结合的最大难题。

 

AI使能行业新高度，华为云推出的一站式AI开发平台ModelArts Pro包括文字识别套件、视觉套件、知识图谱套件、多模态开发套件、自然语言处理套件，还提供了包含数据准备、数据处理、 模型设计、模型管理及部署等四十多个行业级的高精度预置算法，可以说将AI开发的门槛降到了最低，让人人都可以用AI。

 

在峰会上，曹冲表示，华为将会汇聚SaaS服务，共筑全场景开放生态，赋能场景化金融服务。在笔者看来，SaaS服务商对AI有两大贡献，一个是高质量的数据，一个是丰富的细分场景。在AI场景越来越细的情况下，走开放生态的路线，引入更多不同领域的SaaS服务商，将能更好地满足不同客户的细分需求。而基于华为的盘古大模型、ModelArts开发平台等工具，SaaS企业的AI开发成本大大降低、效率大大提升，“技术+生态”将让AI在金融行业的落地没有了障碍。例如，在峰会上，招联金融就基于华为云的云原生、AI等技术，打造出高度智能的小鹿交互机器人；长亮融合华为云的数据和AI技术，打造出融合数据资产解决方案等。

 

总而言之，金融行业走到了拥抱AI的十字路口，一方面是客户需求使然，互联网原生代的年轻一代逐渐成为金融的主流客户群体，他们对金融服务的需求也越来越高，这个时候金融行业需要借助AI来提升效率、降低成本、增强体验；另一方面是金融线上化的大趋势，去年一场突如其来的疫情加速了金融从线下到线上的迁移，而展望未来，金融更是将进入全场景时代，从人的银行到物的银行，这样的变化也促使金融走向智能化。

 

“银行的服务不再是产品为王，而是体验为王，实时化、智能化、综合化、嵌入式等是未来金融服务的主要方向。”《Bank4.0》一书的作者布莱特·金这样说，他将Bank4.0定义为依托AI等金融科技技术，实现实时智能、嵌入式的、无处不在的金融服务的银行模式。由此可见，未来的金融，AI是标配，更是核心竞争力。

 

华为智慧金融峰会2021不仅授人以鱼，为我们展现出未来金融的模样，更是授人以渔，为金融机构铺就了通向AI的大路：迈向云原生2.0，全面云化，打造全栈智能的云基础设施，而华为盘古大模型、ModelArts、知识计算平台等则解决了AI开发落地的最后一公里问题，再加上SaaS超级生态的壮大，金融行业距离智能化的未来只剩下一场转型。

6月18日，华为云TechWave全球技术峰会（人工智能&数据）围绕人工智能、大数据、数据库、华为云Stack等热点话题，携手来自全球的IT精英、技术大咖、先锋企业、合作伙伴共话前沿技术，发布华为云最新产品和解决方案，分享行业最佳应用实践，探讨企业智能升级的成长之道。创新普惠，一路前行。

 

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