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數智時代下，智慧化技術層出不窮。金融行業該如何借力當下各類智慧技術，服務於客戶，夯實自身的數字化、智慧化轉型程序；金融科技公司又該如何更好地貼近其金融客戶的業務場景，開發出更契合客戶需求的AI產品。
近日，《財資中國》專訪了神州資訊AI研發中心總經理兼首席AI專家謝國斌博士，請他談一談金融行業如何利用AI科技應對智慧化變革浪潮。
“融合＋互動”，智慧化釋放資料服務價值
隨著金融行業與智慧科技的高速發展，雲原生和數字原生技術應運而生。金融行業透過新型智慧科技對傳統IT架構進行智慧化改造，從而為行業業態及服務模式的創新提供了技術支援。謝國斌表示，得益於新技術的不斷湧現，金融行業呈現出融合與互動的發展趨勢。
線上與線下：場景與技術雙向融合
近兩年，由於新冠病毒疫情帶來的不確定性，包括金融行業在內的許多行業都將部分業務模式轉向線上。不同於其他行業的是，金融行業的業務性質導致某些業務無法在線上開展。因此，金融行業近年來呈現出線上與線下服務場景雙向融合的發展態勢。金融機構可以根據不同客戶、不同場景，開展智慧定製化服務。另外，透過部分業務線上化的轉移，許多線下業務流程效率也得以提升。
線上與線下融合的新業態，為金融智慧科技的發展打開了新思路。金融科技的創新需要依託金融行業客戶的應用場景：只有更貼近服務場景，金融科技的發展才更有落地性，在實際場景應用中也才有更高的可行性。
互動資料：引發智慧技術需求
隨著智慧技術在金融領域的落地實踐，其在金融服務過程中出現許多互動場景。例如，金融行業出現越來越多的機器人職員，這些職員可以承擔更多流程化業務以及部分營銷的職能。隨著人機互動技術的不斷髮展，未來在客戶關係方面的智慧客服普及度也會越來越高。
互動場景的增加，隨之而來的是互動資料量的井噴式增長。金融行業逐漸認識到，在自身業務開展的過程中有許多資料都未曾被挖掘出來。這其中，除了傳統的結構化資料以外，還有大量非結構化資料，比如一些影象影片資料、語音資料、文字資料以及人機互動的對話資料。在過往，這些非結構化資料被忽略的主要原因是缺少相應的技術進行識別與處理，導致這些資料的價值難以釋放。對此，謝國斌表示，隨著智慧化技術的演變，未來會誕生更多的AI技術來幫助釋放塵封資料的價值。
“科技＋資料＋場景”，引領智慧金融變革
為適應雲原生、數字原生時代的發展，金融行業若只是單純地透過搭建底層核心技術架構是無法幫助其實現智慧化轉型的。因此，謝國斌提出，在底層數字化技術的基礎上疊加智慧化元件，可以更好地幫助金融行業的傳統IT架構順利融入數字化、智慧化的發展浪潮。另外，智慧化轉型水平越高的企業在業務場景不斷迭代的過程中也能具有更好的適應性。
作為一家金融科技公司，神州資訊透過“科技自強＋資料融通＋場景創新”的模式持續賦能金融行業數字化轉型，服務實體經濟。謝國斌介紹道，為契合雲原生、數字原生時代金融行業以及實體企業的轉型需求，神州資訊的AI解決方案 ——“金融超腦”於2021年8月正式釋出。
金融超腦（Sm@rtFSB）基於人工智慧、大資料、雲計算以及區塊鏈等底層技術，為金融行業提供了專屬的感知智慧能力與認知智慧能力。並且，金融超腦還為數字原生時代的金融行業提供了一系列智慧化場景應用，如智慧營銷、智慧風控、智慧運營、農業普惠金融、小微企業融資等。
作為一套AI人工智慧解決方案，金融超腦最初的定位便是幫助金融行業更好地適應智慧化的發展。因此，其架構遵循“一基、一核、兩翼”的方式進行搭建（如圖）：“一基”是以金融AI開發平臺為基礎；“一核”是以金融核心應用智慧化為核心；“兩翼”為打造金融行業的感知能力和認知能力，以賦能金融產品和行業應用。
對於金融超腦未來幾年的發展，謝國斌也提出了一些展望。從2022年到2024年，金融超腦將經歷落地應用期。其間，金融超腦將在不同的行業領域和不同的應用場景中落地應用，例如在對話系統、知識圖譜、風控營銷等方面。其中，金融超腦也將進一步賦能金融行業智慧化轉型；在這個過程中，金融行業也將慢慢感知金融超腦在未來能夠帶來哪些能力加持。
從2025年到2027年，金融超腦將會經歷大規模應用期。同時，金融超腦的2.0與3.0版本將投入研發。並且，在未來幾年透過更加前沿的AI技術加持，金融超腦彼時的落地應用必將會比現在的智慧化水平更高。不過，謝國斌表示達到這個發展階段需要基於未來幾年不斷產生的場景資料以及業務場景的迭代。只有透過不斷迭代，金融行業在未來才能更加智慧化地發展，金融超腦也才能完成更多規模性的落地應用。
