强强联手：抢占智能金融先机
本篇文章由微软和安永联合著作。微软正在与安永合作进行人工智能成熟度调研，共同剖析各行业内企业人工智能成熟度现状，展望崭新业务机会。预约调研白皮书报告，请点击文末阅读原文链接。
长期以来，金融行业所沉积的丰富的数据量和多维度应用场景为人工智能的发展提供了优良的土壤。不少科技巨头和初创企业都在利用自身优势积极探索创新业务场景，为金融机构赋能；传统金融机构也在加速金融科技的应用，大胆变革，探索新的业务增长点。随着企业和消费者对人工智能技术更深刻的理解，人工智能在金融行业的接纳度和利用率也会越来越高。
在微软与安永合作进行的微软×安永人工智能成熟度调研中，我们邀请了微软金融行业数字化转型架构师翟进和安永亚太区金融科技与创新首席运营官郑彬，就人工智能在金融服务行业的应用成熟度、行业核心应用场景，以及金融机构转型成功要素等热点问题发表了看法。请点击以下视频了解他们的观点：
安永与微软的行业专家怎么说：
目前，在金融领域，从市场销售与服务到风险与合规管理，从产品研发与交易处理，再到客户服务管理，可以说人工智能的应用场景贯穿了金融产业的前后台。以前台业务为例，身份核验是智能支付必不可少的一个环节。看起来简单的身份特征比对和信息确认往往占据了金融产业的大量劳动力。人工智能通过计算机视觉将人脸、证件信息和云端信息进行比对，满足了消费者对非接触式远程服务的需求。
下面就让我们具体看看金融行业围绕业务发展、风险管理、财务管理等业务所衍生出的六大应用场景：
智能营销：采集客户在各渠道的行为数据，利用深度学习、自然语言处理等技术构建认知模型，通过全渠道精准投放信息，为消费者提供千人千面的个性化营销服务。
智能客服：7*24机器人客服全天候实时响应客户咨询，并在与客户交互的过程中，通过收集客户反馈，不断训练优化算法，为客户提供更高效的解决方案，降低企业运营成本。
智能支付：通过人脸识别、指纹识别和声纹识别等生物识别技术，对消费者身份进行核验；结合智能终端和物联网，实现方便快捷的无感支付。
智能投研：以大数据为基础，借助知识图谱对数据进行筛选，融合和推理，搭建智能财务模型，生成投资报告，辅助投资人、分析师等从业人员做出更深层次的分析和决策。
智能投顾：运用人工智能算法和投资组合优化等理论模型，根据个人投资者的风险偏好，投资期限，预期回报等多维度要求，为用户提供个性化的资产配置方案。
智能风控：通过机器学习，人脸识别，知识图谱等AI技术，从多维的海量用户数据中挖掘关键信息，对贷前、贷中、贷后各环节的风险实时监测，主动管理，提升企业效益。
微软与安永如何提供帮助：
安永智慧银行解决方案 – 智能营销
以智能营销为出发点，安永利用人工智能驱动零售银行客户经营，构建金融大脑，打造数据打通、场景贯通、营销同步的零售“生态化”智能营销体系，分层次规划并建设覆盖全客户、全产品、全渠道的智能化客户经营与管理。
构建金融大脑：金融大脑作为智慧银行方案的中枢，基于智能模块面向对象的不同分为面向客户的智能前端（智能营销、智能客服、智能支付）和面向管理的智能后端（智能投研、智能投顾、智能风控）。
打造AI营销零售客户经营管理体系：在金融大脑的指挥下，全客户、全产品、全渠道的零售客户经营管理体系细分为：基础数据层、AI模型层和AI应用层。
基础数据层分为三个主题：客户统一标签体系、产品统一标签体系和零售业务知识图谱。打通各渠道数据，构建客户数据池，基于人工智能、客户洞察等能力，对客户进行标签化管理，在不同的渠道和场景中洞察客户行为、识别客户特征、刻画产品属性、勾勒客户/产品全方位画像，进一步构建知识图谱。
AI模型层是实现AI营销体系的核心，是金融大脑的部署地。应用深度学习，构建整合客户需求挖掘模型和产品营销模型，多维度打造以客户为中心、以旅程为地图、以产品为触点、以场景为舞台、以渠道为串联的产品推荐引擎和场景化营销推荐引擎。
AI应用层是实现AI营销体系的着陆点。探索人工智能应用场景，引入语音交互、自然语言处理、强化学习等AI技术，实现智能电话营销、手机银行个性化推荐等应用场景，把握先机占领人工智能营销的战略高地。
目前安永智慧银行咨询方案已帮助国内多家商业银行运用大数据构建客户全方位经营管理体系，为零售银行带来AUM提升，成功助力智慧金融发展。
微软企业数字化转型与客户服务解决方案案例 – 智能投顾
依托于大数据，智能云，机器学习，人工智能等技术的智能投顾，也是很多金融机构的转型目标。现在让我们来看看微软使用AI技术助力某大型综合类证券公司实现数字化转型的成功案例。
面对行业内的激烈竞争和投资人的多样化需求，某大型综合类证券公司意识到传统的数据分析方式不仅繁琐，而且成本高昂。如何高效地对海量的金融大数据进行收集、清理、分析、挖掘，并进行决策建议，是驱动业务前进的一大挑战。
因此，该证券公司选择携手微软和资产管理公司达成三方合作，共同实施全新的AI智能投顾服务。通过微软Azure 公有云提供的Machine Learning Workbench，实现了机器学习的快速开发，完成了系统的快速建模，快速训练，快速部署。从数据导入，到模型建立，到模型训练，再到模型部署到 Azure Web Service，提供选股 CEP 与动态选股执行；然后，借助资产管理公司独有的证券全视角全时间维度的选股分析，帮助用户在多个维度进行精准选股，并获取经过优化的投资机会。同时，在客户端应用的开发中，嵌入的微软智能语言理解服务（LUIS）让客户端应用可以理解使用者通过自然语言表达的选股逻辑，实时分析筛选并返回用户需要的股票集合。
这一成功的合作模式，不仅帮助证券公司实现了预期的目标，同时也带来了一系列显著的收益，包括：通过创新智能的投资体验提升用户满意度；持续为用户提供稳定和可靠的服务；提升机构效率，促进业务创新。我们期待微软人工智能技术在未来打造更多的智能金融产品，帮助企业完成数字化转型，并协助客户进行精准投资。
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