在人工智能愈發成熟之際,落地場景不斷擴展,最先落地的場景花落誰家也是眾說紛紜,不過,從數據積累和用戶規模來看,金融領域不得不說是“種子選手”。傳統金融服務轉變“智能”后,不再僅是把線下業務放到線上,而是利用線下行為積累的數據進行深度分析,然后為金融業務提高效率和精準度,連通金融和相關行業的數據通路。
智慧金融不僅是服務產業變革,而且還能作為地方支柱產業,增長新動力,用金融的高效和智能造福社會民生。這一點在雄安的智慧金融建設中尤為明顯,日前中國農業銀行、中國建設銀行等紛紛公布了利用區塊鏈、人工智能打造金融服務平臺和民生建設服務平臺,建立完善的金融服務體系。
智慧金融的變革,大致分為兩個思路,一方面是從服務便捷度和效率提升線下服務能力,從而積累更廣泛的用戶數據,以便后期深度挖掘;另一方面是從城市產業入手,利用技術拓展線上服務場景和行業應用數量,最終造福城市發展。
線下服務能力的提升,首要是對民眾接觸最多的銀行進行優化,傳統印象中無休止的等待和排隊現象需下苦工破除,保障用戶數據安全前提下減少用戶操作負擔和復雜程度,同時全流程記錄用戶數據、后期持續跟蹤用戶需求。
比如,中國建設銀行日前就在上海設立首家“無人銀行”,通過機器人引導、智能機運營,一鍵輕松辦業務,不過,此次無人銀行仍有工作人員值守。
該“智能化”網點運用了生物識別、語音識別等最新金融智能科技成果。除了AR、VR等互動體驗區外,智慧柜員機、VTM機、外匯兌換機等大量智能化自助終端將銀行各環節的智能服務串聯起來。
用戶需要刷身份證或者建行芯片卡方可進入閘機,目前該銀行只能進行百元大鈔的存取,小票面或者大額現金存取仍需前往人工柜臺辦理。
完全“無人”實現還需時日,但部分常規業務已可以在智能終端上便捷完成,而且還可完整記錄操作過程,最大限度減少人工操作失誤造成的損失。不過,也有專家指出,對于青年群體確實方便,可老年人群體仍需工作人員幫助,這一點也表明“智能”水平仍需提升,交互性需更加人性化。
銀行的改變可謂是傳統產業擁抱數字化、開啟新模式的縮影,也反映出不同城市數字經濟與傳統產業融合的深度。所以,未來智慧金融的更大用武之地是橫向拓寬場景覆蓋能力和行業服務能力,連通多個相關行業。
根據騰訊日前發布的《智慧金融白皮書》顯示,2017年省級智慧金融指數排名中,廣東高居榜首,領先于其他省份,江蘇省、浙江省、山東省、北京市分列2-5位。四個一線城市在總指數中占比為20.20%;成都、東莞等16市構成智慧金融二線城市,在總指數中占比23.37%。
可以看出,多地十分重視金融數字化變革,特別是主攻產業轉移和升級的地區更為重視金融“數字化”后釋放的動能和潛力。所以長三角、珠三角、京津冀等地區發展較快,環境更為優化。
正如之前智慧金融的本質說的那樣:不再是簡單把業務搬到線上,而是利用人工智能、區塊鏈等技術分析數據背后的用戶行為和潛在需求。在分析用戶需求后不再是簡單的智能推送,而是迎合年輕群體對便捷操作、合理推送的需求,在智能投顧、智慧保險、風險評估領域內紛紛借助人工智能和大數據、區塊鏈,精準匹配產品和用戶需求,對用戶等級和風險承擔力全面評估,建立每個用戶的征信檔案、交易檔案等,讓傳統金融和互聯網金融互相“補強”。另外,還會有更多行業直接受到在線支付等智慧金融業務的驅動,比如沒有線上支付的引入,就不會有單車和共享出行市場的火熱。
以日前最為火熱的區塊鏈與金融的結合為例來看,區塊鏈可以企業應收賬款為底層資產,通過區塊鏈實現債權憑證的流轉,又可以保證相關信息不可篡改、不可重復融資,可被追溯。在保險業、供應鏈、信貸審核等方面都可保證信息完整、不被篡改和竊取,但這一特性也造成了一旦記錄時發生錯誤或數據有誤就會無法挽回,也對操作過程造成不便。
從此次白皮書中也可以看出,三四線城市雖然目前還在追趕,但大有趕超勢頭,比如銀川、安徽等推出的互聯網醫院就是典型代表:刷臉掛號、指紋認證支付可大幅提高醫院效率,智能引導機器人可利用實時數據分流患者和找到匹配醫生,同時醫院、醫生、患者三方數據共享在云端,管理者和患者可以分級查看,建立健康大數據庫。
獨立第三方的金融服務平臺還可讓公共支出和預算透明、公開,線上公開、接受民眾監督,打造公開透明地服務型政府,保障多方合法利益。
正如白皮書對智慧金融藍圖展望的那樣,智慧金融指數每增長一點,GDP大致增加2014.3億元。未來的智慧城市的長遠發展勢必離不開“金融+生態”的融合,為決策提供綜合性、個性化、專業化的解決方案。(來源:賽迪網)