認知計算技術在銀行業的應用范文

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認知計算是指通過模擬人類大腦來開發計算機系統的技術（舊稱“人工智能”）。作為智能運算的典例，認知計算可以通過自動化推斷及感知來表現出“智力”。因此，精密的認知計算系統可以感受、理解外界訊息并加以處理。近年來，認知計算領域不僅挑起了諸如谷歌、蘋果、臉書等各大科技、風投和數字產業中大型企業的高度興趣，而且也為金融機構帶來了諸多機遇。以互聯網大數據為根基，認知計算技術可以利用情感分析和自然語言處理等前沿技術構建模型，在銀行的客戶選擇、客戶信用評級以及風險評估和預警等諸多關鍵工作中占有一席重要之地。以探測信用欺詐為例，該技術通過建立可以學習客戶交易歷史并預測異常交易的機器學習模型來實現。隨著新的信用欺詐手段層出不窮地涌現，這種系統會不停接收所發生的欺詐性交易和合法交易的真實數據來讓自己“學會”辨認新的欺詐模式。

一、識別認知計算技術在銀行業中的發展機遇

（一）商業自動化認知計算在商業自動化領域最合適的應用在于可預測的、預設框架的日常文書工作。例如，決定客戶是否有資格貸款的工作既費時又費力，自動化系統可以快速對這類決策做出判斷并且精確、持續地執行。

（二）商業輔助對于商業輔助來講，認知計算最適用的場合則是在不可預測而且需要人類實時分析判斷的臨時性工作中。在這種方案里，智能機器可以增補和輔助人類專家的工作。日益高效的自動化支持著銀行每日的大量交易，而認知計算帶來的高效率成為了數據保全和身份管理等工作的目標。對于財務咨詢和養老保險業務，雖然人的交互不可取代，但是通過認知計算系統自動化處理一部分任務和輔助其余任務，此類工作的效率也可以被大大提高。

二、實例分析IBM與星展銀行的合作：認知計算重塑銀行財富管理業務

在現今的經濟局勢下，客戶理財經理們面對著一系列由大數據時代中前所未有的信息量帶來的全新挑戰,每天都會有23億GB的金融報告、圖片和社交媒體數據誕生，與此同時如何探尋其中真正有意義的信息成為了各財富管理機構的探索方向。在財富管理業務中，可以帶領銀行步入成功的信息技術之一恰恰是認知計算技術，這種技術即將改變客戶理財經理們處理大流量金融數據的方式。由IBM公司研發的沃森超級計算機在認知計算技術領域具有領先代表地位。和傳統的系統或數據庫不同，沃森這一類認知計算系統可以理解自然語言、感知人類情感、快速針對問題分析海量數據并且提供合理的、有證據支持的建議。沃森超級計算機目前最知名的應用在醫學領域，對于需要4個月人工分析時間的癌癥治療方案，沃森超級計算機僅僅需要4分鐘。星展銀行是結合使用認知計算技術和真人交互的范例，兩者的有機結合可以為客戶提供真實、高度可行性的咨詢服務和財政服務。2015年3月，IBM沃森計算機和新加坡的星展銀行（DBS）在財富管理方面的合作正式上線。迄今為止，此次合作正在極大地改變銀行處理業務的方式。據星展銀行個人銀行部門和財富管理部門的首席營運官奧利維爾克雷斯平分析，“因為現今的客戶可以直接獲得大量的投資資訊而不再需要傳統的媒介，客戶理財經理們必須精通最新的市場動向、房地產預測并給出優秀的建議”。克雷斯平同時認為，客戶理財經理們必須在清晰了解客戶需求的情況下結合可用的資訊。克雷斯平說，“在很短的時間和有限的機遇中給出特定的投資建議的能力是至關重要的”。

在星展銀行和沃森超級計算機合作以后，克雷斯平表示IBM的沃森計算機已經和星展銀行的分析工具緊密銜接在了一起，“一個重要的指標就是計算機要讀懂大量沒有結構的零散數據。認知計算技術恰恰可以精通人類自然語言并且給出常規方式下無法得到的計算和推理”。例如，客戶理財經理日常工作中需要根據客戶最近的變現事件和投資組合來調查相關信息。有了認知計算系統，客戶理財經理就可以像和真人聊天一樣向計算機輸入自然語言作為問題，比如“某股票多頭觀點是什么”？計算機接下來會在幾秒鐘之內收集大量信息，給出一系列的分析推薦，每個推薦結果都會被自動評出信心指數和與該結果相對應的證據。在系統給出快速簡介的答案的表面之下，認知計算系統體現了它龐大的分析能力來處理以數百萬記的報告和新聞、識別這些資訊和某個特定用戶需求的聯系并且幫助咨詢師們給出有權重的多個可行解決方案。

三、認知計算在財富管理中的三大機遇

展望未來，認知計算系統有相當大的機會改變財富管理機構思考和運營的方式。因為認知計算系統可以在工作和交互中學習，它可以呈現基于證據而且優化的解決方案。對于客戶理財經理來講，這意味著他們可以提高服務和建議的質量。對于客戶而言，這則意味著高度個性化的用戶體驗。展開而論，認知計算在財富管理行業中具有三大機遇。

(一)恢復和增強互信的客戶關系財政危機之后，如何修復和客戶間的互信關系成為了客戶理財經理們最關注的問題。客戶需要個性化并且由證據支撐的高質量高信譽理財建議。為了建立客戶的信任和信心，理財顧問不應只專注在提供理財建議上，而是應該把工作重心轉移到理財建議背后用以支撐的事實證據和推演過程上。因為客戶很重視事實和推理，所以以事實為根基的客戶會談可以提高客戶對銀行的信任度。在此背景下，認知計算系統從本源上已經具備基于事實來提供服務的屬性。通過引入認知計算技術，咨詢師們就可以把查詢歸類出的事實證據以專業可靠的姿態呈現給客戶。

（二）輔助和提出更好的金融決策在現今信息量超負荷的情況下，財富管理公司需要精通優化和分析咨詢的能力以提供最佳的用戶體驗和服務。絕大多數現存的計算機系統是確定性的，對比之下，認知計算則是概率性的計算機系統。概率性計算機系統可以著力于人腦尚未意識到重要性的數據并從此打開更多的投資可能性之窗。認知計算系統生成新視角的能力可以促進發現的過程、處理事務的多元性并最終輔助客戶理財經理們提供差異化性建議的能力。在理財服務行業中，概率性系統比確定性系統有優勢。在星展銀行的案例中，概率性系統使銀行具備能力分解剖析大量行業報告、產品工作表和投資咨詢文件并針對客戶的投資檔案精確鎖定客戶從未想過的最好的建議。優良的理財建議要基于概率來考慮客戶個人的情況。因此，認知計算技術可以增強財富管理中人的因素并且協助客戶理財經理提供更分化更智能的建議和決定。

(三)提供和完善持續的差異化建議持續性和差異化在理財咨詢服務中同樣至關重要。財富管理如何才能在極速成長的市場中建立一個經濟有效又符合規定的個性化服務模型呢？大幅提高咨詢師數量的策略看似直接有效，卻難以擴展而且會導致服務的不統一和不持續。為了保障品牌及其咨詢服務達到跨地區的統一持續性，財富管理公司和部門不只需要進一步以客戶為核心，而且需要構建一個全面的最低服務保障系統以確保全地區甚至全球的客戶可以至少得到標準的服務。認知計算系統可以幫助財富管理機構拓展企業規模，成為客戶理財經理在營造互信客戶關系時關鍵的援助。由此該技術可以幫助客戶理財經理把他們的客戶變成他們的擁護者。這不只對客戶理財經理的工作含金量有質的飛躍，同時也對財富管理機構本身的擴張大有裨益。四、認知計算技術在中國市場的現狀和前景在世界范圍內大數據應用和智能化浪潮的推動下，中資銀行唱響大數據應用和銀行智能化的口號也有不短的時間了。然而截至今天，認知計算領域的前沿應用仍然僅僅局限于歐洲、美國、澳大利亞、新加坡等高度成熟的市場，中國在此仍處于高調宣言但尚未起步的階段——事實上，國內很多銀行還在忙于構建網上銀行和手機銀行。在管理咨詢領域中，銀行的IT架構共有三個階段：第一階段被稱為離線業務處理，代表著用機器替代人完成可重復的工作；第二階段被稱為聯機業務處理，在此階段銀行各地域各部門單元的業務都被服務器連接在同一網絡中，實現實時的業務信息同步與分享；第三階段被稱為智能業務處理，這是銀行深入探索和大幅投資在IT前沿技術的時期，例如數據挖掘、自然語言處理、情感分析等。

金融行業IT系統管理專家楊鑫閣指出，在國內的銀行業當中，只有中農工建四大銀行以及少數例如招商銀行等全國性質的股份制銀行達到了國際先進水平；全國大部分農商行和城商行都還位于第二階段向第三階段的過渡期，甚至一些新建的商業銀行尚停留在第一階段。在國內銀行IT系統略顯落后的大環境下，傳統的銀行業對于認知計算的智能化銀行領域并不如科技公司有著那么高的接受度，這樣使得認知計算在中國銀行業的推廣雪上加霜。在這其中有觀念因素，也有合法性、高建設成本等客觀因素。認知計算改革性的創新和它可以帶給金融業的巨大變化注定使得這項技術未來會在中國前景異常廣闊，然而，要推行認知計算到中國市場困難重重。首先，中資銀行應該充分意識到科學技術提供給金融行業的龐大利益和無限的機遇，同時修補現今中資銀行普遍低水平投資于IT部門的構架缺陷。只有大刀闊斧的企業內部部門架構改革和循序漸進的實用技術引進才可以縮短中資銀行在IT領域和國際水平的差距，并為認知計算的引入鋪平道路。

作者：高賀 單位：新加坡南洋理工大學