金融 AI 概览

人工智能 (AI) 是指能够以与人类相似的方式感知、学习和解决问题的技术。

金融 AI 是指运用智能技术来提升金融服务行业中人类工作的速度、效率和准确性，包括数据分析、预测、欺诈检测、客户服务等。

常言道，知识就是力量。而在今天，知识以数据的形式表达和呈现。

然而，倘若数据浩瀚如海，以至于人类穷尽一生也无法从中提炼出有意义的结论，又当如何？

这正是 AI 登场的舞台。采自动化的机器学习算法和 AI 预测模型，企业能够从杂乱的数据中发现市场趋势变化规律或客户情绪关联价值。

企业将能实时获取切实可行的洞察，做出明智决策，提升运营效率，并运用预测分析技术进行更准确的预测，从而降低风险。而这些都可以助力企业赢得竞争优势。

金融 AI 示例

以下是 AI 革新金融运营的几个主要领域：

• 支持预测和预测分析的 AI 模型： 正因支持预测和预测分析，很多企业都在使用 AI 模型来进行场景分析，进而识别薄弱环节、制定应急预案以及减轻潜在影响。

• 区块链： 区块链是一种共享的、去中心化的数字分类账系统。鉴于区块链本质上是大型数据库，一些企业正运用 AI 对其进行分析，从中识别趋势。

• 信贷决策： 除了信用历史记录外，算法还能将社交媒体活动等数据纳入考量范围，从而更准确地评估个人的信用资质。

• 客户支持： 利用聊天机器人处理常见问题和日常任务，可以减轻人工客服的负担，让他们有精力处理更复杂的客户请求。

• 欺诈检测： AI 模型在增强网络安全方面发挥着日益重要的作用。它们可以分析海量数据并基于这些数据进行训练，从而识别和预测预示着安全威胁的异常活动。

• 发票管理： AI 可以轻松接管繁琐的发票收发事务，甚至能标记出可能存在欺诈嫌疑的发票。

• 量化交易： 投资者正利用 AI 构建算法，目的在于识别趋势、分析历史数据，并最终以超越人类的速度执行交易。

• 监管技术： 监管技术旨在帮助金融服务机构应对财务报告这项复杂且数据密集的任务。借助 AI 技术实现流程自动化，金融机构能够更高效地满足监管合规要求。

• 风险管理： AI 能够更快速地处理来自更多数据源的数据，为金融运营提供预测洞察，指导企业制定全面的风险管理决策。

• RPA/对账自动化： 对账是指将内部财务记录与银行等外部机构的对账单进行比对，以确保财务数据的准确性。这个过程需要耗费大量时间，但可以借助 AI 技术实现自动化。

AI 为金融服务行业创造价值的五种方式

某保险公司推出了一款面向精算师的生成式 AI 智能副驾，将平均建模完成时间缩短 90%。

从此类统计数据来看，AI 似乎正在取代金融服务行业中人类的角色。但事实上，通过让 AI 接手数据录入等琐碎的手动任务，人类将有更多时间和精力专注于 AI 难以胜任的领域，例如批判性思维、战略规划和创新等。

以下是 AI 在金融行业的一些应用场景：

• 优化财务计划与分析方面的决策和情景分析： AI 工具能够将海量数据转化为切实可行的洞察，帮助决策者做出明智决策。AI 模型还可用于预测企业在特定情境下的表现，支持企业根据未来可能发生的情况制定相应计划。

• 提高运营效率： AI 工具能够提高金融运营的准确性和效率，并实现流程自动化，从而帮助减少错误并提高盈利能力。

• 优化客户体验，交付个性化服务： AI 聊天机器人利用机器学习和算法分析用户数据和偏好，进而为客户提供个性化的服务体验。

• 精简财务报告周期： SAP 和牛津经济研究院对金融行业高管的最新调查发现，57% 的受访者认为财务结算是最耗时的流程。而 AI 工具可以高效分析数据集，快速发现异常或风险，进而打造更统一的财务报告流程。

• 提升员工生产力和创新力： 通过利用 AI 工具处理数据密集型任务，企业可以集中人力解决 AI 不擅长的问题，例如批判性和战略性思维。毕竟，虽然 AI 工具可以提供洞察，但真正做出决策的仍然是人类。

• 降低成本： AI 可以提高速度和准确性，这将有助于人类员工节省时间，将更多精力放在创新和创造上。

• 优化资本分配和投资决策： 用于情景分析的 AI 模型同样可以帮助企业找到最佳投资方案。

• 合规和监管报告： 机器学习模型可以帮助企业及时掌握所有与监管合规、财务报告以及风险管理相关的事务。

金融 AI 能够以远超人类的速度和准确度，自动处理数据录入等任务。AI 技术可以轻松处理海量数据，进而识别异常情况，提供实用洞察，并执行预测分析。

虽然目标是提升运营效率，但我们认为，对于金融服务行业，将 AI 辅助与人类的批判性思维及直觉相结合，才是推动业务增长的最关键驱动力。

金融行业应用 AI 的挑战与伦理考量

AI 将为金融服务行业带来指数级增长潜力，这一前景令人振奋。但需谨记，AI 的应用也将带来一系列挑战和伦理隐忧。

理想情况下，金融行业应用 AI 时应当遵循公平性、透明性、隐私性、安全性及社会责任原则。然而，“公平性”如何界定？AI 模型通过分析个人社交媒体活动评估信用资质的做法已经引发质疑：这算公平吗？此类操作是否侵犯个人隐私？

AI 可以从数据中提取可执行的洞察，为决策者提供决策依据。但此类洞察是否会强化针对特定个人或群体的偏见？我们经常谈到要遵循《多德-弗兰克法案》等法律的监管要求，那么是否也应制定相关法律法规来确保以合乎伦理的方式使用 AI？

随着 AI 与金融服务行业的深度融合，这些问题亟待解决。为此，企业需要组建一个 AI 伦理治理指导委员会，由开发人员、政策制定者、业务领导者、民间社会组织、学术机构和最终用户共同组成。参与主体越多元化，政策中融合的视角维度就越丰富。

通过实施持续监督和人工干预，企业将能确保政策随技术迭代和社会发展不断完善。

另外，企业还需要以课程、培训模块和反馈机制的形式提供全面培训，以便将政策落实到企业的方方面面。

金融 AI 的未来

生成式 AI 重构财务报告流程，预测分析赋能决策优化，乃至区块链技术凭借可追溯性和透明度优势，广泛应用于助力企业满足监管要求。各类 AI 工具正日臻完善并深度融入金融服务行业。

随着计算机性能提升和机器学习算法日趋成熟，不难想象这些工具将变得更快速、更精准。

但是，准确性不足并不是用户最担心的问题。最关键的是用户普遍对算法和 AI 模型不信任，尤其当涉及信用资质评估等关键决策时，用户对其结论生成逻辑存在认知断层。

正因如此，可解释 AI 开始兴起，注重于生成能够向人类用户透明展示其内部运行机制的 AI 模型。这样，决策者就能清楚了解 AI 得出结论的依据，并结合自身专业知识对这些结论进行判断。

我们始终认为，唯有将 AI 的数据处理能力与人类的批判性思维相结合，才能做出更明智的决策。

哪些领先企业正在使用 AI？

在展望未来之前，我们先来看一些已经开始使用金融 AI 的企业：

梅赛德斯-奔驰移动出行公司

梅赛德斯-奔驰移动出行公司 (Mercedes-Benz Mobility) 为个人和商业客户提供灵活的租赁和订阅式车辆融资及租赁服务。尽管已部署自动化支付系统，但面对发票信息缺失或错误等情况，会计团队每周仍需耗费大量宝贵时间进行人工匹配。

为了改善这种情况，他们咨询了 SAP Services and Support 团队，在 SAP Cash Application [现金应用] 软件中新增了“自学习”功能。这项功能可以在票据详细信息不准确的情况下，根据现有信息自动完成款项分配。得益于 AI 和机器学习技术，58% 的未核销发票成功实现自动化处理，每张发票平均节省 5-10 分钟的时间。若以日均数千笔处理量计，这将带来指数级效率提升。

三井

作为日本最大的综合商社之一，三井物产 (Mitsui) 选择与 SAP 合作，支持其在全公司范围实施“一体化的数字化转型战略”。

该公司需要解决的核心痛点在于，对未处理的银行对账单信息进行核对与清算。通过采用 AI 和机器学习技术，三井物产成功实现了对账流程自动化，每年为员工节省 36,000 个工时，且准确率超过 90%。

此外，公司还在国内核心系统中引入了聊天机器人，显著减轻了维护人员和用户的工作负担。

如何开启金融 AI 之旅

第一步是实施 ERP 云系统。ERP 即企业资源计划，是一种能够助力金融机构提升运营效率的软件系统。所有核心业务流程（例如人力资源、制造、供应链和服务）可以通过集成式系统实现统一管控。

财务流程或许是其中最为重要的部分，因其直接掌控资金命脉。财务职能涵盖分类账管理、应收应付账款管理、财务报表编制等。

当今 ERP 系统正深度融合金融 AI 技术，驱动业务增长与创新。通过实时提供可执行的洞察、降低运营成本和缓解风险，AI 将赋予金融机构全新的竞争优势。

支持监管合规和风险管理的 AI 工具已深度集成到 SAP S/4HANA 等 ERP 系统中，而企业 AI 也以生成式 AI 智能副驾或自适应学习系统的形式，应用于各种工作场景中。

通过实施试点项目逐步将 AI 融入工作流中，有助于员工适应新的工作模式。此外，围绕 AI 进行开诚布公的讨论并制定企业层面的 AI 伦理政策，将有助于缓解员工担心被 AI 取代的情绪。

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