隨著金融科技廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)，創(chuàng)新性金融服務(wù)模式不斷涌現(xiàn)，金融業(yè)態(tài)也在發(fā)生深刻變革，新興業(yè)態(tài)在為行業(yè)帶來新變量的同時，也產(chǎn)生了新的風(fēng)險場景和風(fēng)險特征，傳統(tǒng)合規(guī)管理與風(fēng)險防范的手段越來越難以滿足監(jiān)管部門和金融機構(gòu)的要求，以科技來監(jiān)管金融科技的趨勢越來越明顯，監(jiān)管科技也隨之受到市場廣泛關(guān)注。據(jù)FinTech Global統(tǒng)計，2019年全球有317筆監(jiān)管科技投資交易，融資規(guī)模達85億美元，同比增長89%。

一覽群智副總裁、金融行業(yè)合伙人馮海濤向億歐介紹，當前受監(jiān)管端和合規(guī)端雙重應(yīng)用需求驅(qū)動，監(jiān)管科技顯現(xiàn)出巨大的商業(yè)潛力，市場機會窗口正加速到來。

監(jiān)管與合規(guī)需求雙向驅(qū)動，監(jiān)管科技迎來快速上升期

從合規(guī)端來看，金融機構(gòu)由于風(fēng)控合規(guī)能力滯后帶來的財務(wù)損失、聲譽損失、業(yè)務(wù)損失日益暴露，合規(guī)能力建設(shè)迫在眉睫。數(shù)據(jù)顯示，2018年全年，銀保監(jiān)會機關(guān)、原銀監(jiān)局及原銀監(jiān)分局，對銀行業(yè)金融機構(gòu)和從業(yè)人員共開出了超過3800張罰單。 同時，懲罰的力度越來越大，罰單金額從百萬級別已經(jīng)開始上升至千萬級別。除了業(yè)務(wù)不合規(guī)導(dǎo)致的直接損失外，金融機構(gòu)風(fēng)控合規(guī)能力不足產(chǎn)生的間接損失無法估量。現(xiàn)實操作中，風(fēng)控合規(guī)部門因為難以判斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)中的金融風(fēng)險而對業(yè)務(wù)部門的新探索采取保守態(tài)度，金融機構(gòu)很可能因此錯過許多創(chuàng)新機會。

此外，在金融監(jiān)管趨嚴的背景下，監(jiān)管部門對于金融機構(gòu)合規(guī)的要求已經(jīng)從要求過程合規(guī)向注重結(jié)果有效轉(zhuǎn)變。金融機構(gòu)傳統(tǒng)主要依靠人力的，以專家規(guī)則為基礎(chǔ)的方式很難滿足監(jiān)管要求，于是開始轉(zhuǎn)變思路，探索運用人工智能、大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新技術(shù)主動進行風(fēng)險識別與控制，降低合規(guī)成本，增強合規(guī)能力。

在監(jiān)管端，監(jiān)管部門正在轉(zhuǎn)變以往抓大放小、等待抽查風(fēng)險事件的監(jiān)管理念。金融科技模式創(chuàng)新層出不窮，監(jiān)管機構(gòu)逐漸意識到以傳統(tǒng)大型金融機構(gòu)為“抓手”的風(fēng)險監(jiān)管體系可能導(dǎo)致監(jiān)管滯后和監(jiān)管真空，開始與被監(jiān)管機構(gòu)進行主動互動，傾聽金融機構(gòu)業(yè)務(wù)創(chuàng)新時的問題。“我們現(xiàn)在非常高興地看到，很多監(jiān)管部門開始愿意嘗試一些更創(chuàng)新的方式，比如說運用人工智能的手段進行監(jiān)管，從而及時發(fā)現(xiàn)和防范各種各樣的風(fēng)險點、漏洞。”馮海濤表示。

從解放人力到驅(qū)動業(yè)務(wù)，監(jiān)管科技價值凸顯

監(jiān)管科技應(yīng)用涉及大量的金融數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和業(yè)務(wù)規(guī)則，具有鮮明的數(shù)據(jù)驅(qū)動特征，因此，提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量是監(jiān)管科技應(yīng)用推廣的前提和基礎(chǔ)。

馮海濤坦言，當前監(jiān)管部門和金融機構(gòu)處理金融數(shù)據(jù)都面臨著一些難點。首先，數(shù)據(jù)多源分散。對于金融機構(gòu)來講，分支機構(gòu)和總行、不同部門之間的數(shù)據(jù)孤島；對于監(jiān)管機構(gòu)來講，不同監(jiān)管對象的數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象普遍存在；其次，數(shù)據(jù)量級很大。金融機構(gòu)需要形成幾十上百張的報表，涉及的數(shù)據(jù)量非常大，監(jiān)管部門雖然拿到的是金融機構(gòu)整合過的數(shù)據(jù)，但是所有被監(jiān)管機構(gòu)報送的數(shù)據(jù)匯總起來量依然很大；此外，多源數(shù)據(jù)時常存在不一致的現(xiàn)象，金融機構(gòu)數(shù)據(jù)處理的及時性壓力也很大。

但相對于其他行業(yè)，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)治理已經(jīng)處于比較領(lǐng)先的狀態(tài)。馮海濤介紹，在銀行開展信息化建設(shè)的階段，銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從分散走向了集中，數(shù)據(jù)治理工程持續(xù)到現(xiàn)在，金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)標準化建設(shè)已經(jīng)相對規(guī)范，這為當下大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，同時也是一覽群智選擇將人工智能應(yīng)用到金融監(jiān)管科技上的重要考慮因素。

馮海濤將監(jiān)管科技的應(yīng)用分為三個層次：

第一層是監(jiān)管部門和金融機構(gòu)為了提高監(jiān)管效率、降低合規(guī)的人力及基礎(chǔ)設(shè)施投入成本，將NLP、知識圖譜等認知智能技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)管和合規(guī)工作中部分重復(fù)性的勞動上，希望解放人力來做主動性更強、更具挑戰(zhàn)的任務(wù)；

第二層是監(jiān)管部門和金融機構(gòu)轉(zhuǎn)變監(jiān)管和經(jīng)營理念，尋求利用監(jiān)管科技實現(xiàn)主動的風(fēng)險識別和控制；

第三層是以監(jiān)管科技來真正驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展，這是更高級別的技術(shù)應(yīng)用。

以一覽群智向金融機構(gòu)推出的營銷型風(fēng)控解決方案為例，風(fēng)控合規(guī)部門可以運用該方案對存量客戶的風(fēng)險進行識別，然后針對不同客戶的風(fēng)險偏好給業(yè)務(wù)部門營銷提出建議，從而提升營銷的針對性和有效性。“當風(fēng)控合規(guī)部門能夠?qū)I(yè)務(wù)部門發(fā)揮積極作用的時候，業(yè)務(wù)部門反過來會重新認識他們的價值。”

認知智能賦能金融，人工智能產(chǎn)業(yè)化前景可期

據(jù)介紹，一覽群智專注于人工智能大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用，在金融行業(yè)提供Elens新一代智能反洗錢、智能審單、 智能風(fēng)控與授信系統(tǒng)、智能運營等端到端的應(yīng)用產(chǎn)品和解決方案。

具體來講，Elens新一代智能反洗錢系統(tǒng)應(yīng)用于金融機構(gòu)反洗錢合規(guī)業(yè)務(wù)場景，可以幫助金融機構(gòu)更精準的進行可疑交易監(jiān)測和甄別、客戶身份識別，進而整體提升金融機構(gòu)反洗錢合規(guī)業(yè)務(wù)效率、降低合規(guī)成本。

在產(chǎn)品體系上，包含制裁名單系統(tǒng)、智能KYC、智能反洗錢可疑交易監(jiān)測、可視化可疑案例甄別平臺。具體到業(yè)務(wù)流程上，一覽群智將公開發(fā)布的制裁名單與合作伙伴的數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用機器學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)研發(fā)了反洗錢制裁名單系統(tǒng)，以人工智能的方式進行制裁名單的管理，篩查準確率比基于規(guī)則的篩查系統(tǒng)高出 60%左右；在可疑交易監(jiān)測階段，通過認知智能訓(xùn)練的模型系統(tǒng)準確性更高，可將系統(tǒng)報送的預(yù)警量降低60%~70%；對于可疑案例，系統(tǒng)可以通過交互式可視化的方式直觀呈現(xiàn)關(guān)系圖，自動推薦可能涉及的類罪，并根據(jù)監(jiān)管要求自動生成大額和可疑交易報告。

馮海濤介紹，傳統(tǒng)反洗錢需要三個人三天完成的工作量，合規(guī)部門在Elens新一代智能反洗錢系統(tǒng)的幫助下，可能只需要一個人一個小時就可以完成，大大提升了效率。

智能審單專家系統(tǒng)可應(yīng)用于國際結(jié)算、外匯、保險、投行等具體業(yè)務(wù)場景中，幫助金融機構(gòu)解構(gòu)專業(yè)知識，解放專家勞動力。

以國際結(jié)算業(yè)務(wù)為例，近年來，各商業(yè)銀行都在大力發(fā)展中間業(yè)務(wù)，國際結(jié)算業(yè)務(wù)成為中間業(yè)務(wù)的一個重要利潤來源。但由于國際結(jié)算審單過程復(fù)雜，對審單人員專業(yè)素質(zhì)要求甚高，各家銀行及其各家分支機構(gòu)在拓展國際結(jié)算服務(wù)領(lǐng)域的同時，不得不配套自有的專業(yè)審單人才團隊，但審單業(yè)務(wù)本身的重復(fù)性又使得高專業(yè)素質(zhì)人才的流動性較大，由此產(chǎn)生的人力成本很高。

Elens智能審單專家系統(tǒng)利用OCR技術(shù)將發(fā)票信息電子化，通過NLP技術(shù)將發(fā)票中的貨物清單、開票日期等要素提取出來，并通過知識圖譜沉淀業(yè)務(wù)專家的知識，自動判斷各審核點是否通過，自動或輔助審單人員決策。

“智能審單專家系統(tǒng)把重復(fù)的枯燥的工作交給人工智能去做了，審單人員可以去做更專業(yè)的事情。有些人工智能判斷不了，仍然需要審單人員的應(yīng)變能力，某種意義上，人工智能并非替代人，而是把人變成了超人。”馮海濤說道。

智能風(fēng)控與自動授信系統(tǒng)主要應(yīng)用于小微企業(yè)信貸審批及授信業(yè)務(wù)場景，可以幫助金融機構(gòu)快速構(gòu)建信貸領(lǐng)域核心風(fēng)控與授信能力。

目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出眾多為消費信貸業(yè)務(wù)提供風(fēng)控支持的金融科技公司，馮海濤介紹一覽群智的差別優(yōu)勢在于對銀行小微企業(yè)風(fēng)控、反欺詐的深刻理解。同時她也表示，銀行本身是經(jīng)營風(fēng)險的機構(gòu)，智能風(fēng)控除了應(yīng)用于信貸業(yè)務(wù)之外，還可以應(yīng)用于銀行內(nèi)部風(fēng)險管理的方方面面，廣義的智能風(fēng)控仍是一片值得深入挖掘藍海。

當前AI已經(jīng)進入廣泛商業(yè)化落地探索階段，市場上以人工智能底層技術(shù)為基礎(chǔ)，為醫(yī)療、金融、零售、出行、教育等垂直行業(yè)提供解決方案的公司不在少數(shù)。馮海濤認為，一覽群智的差異化優(yōu)勢在于以認知智能為技術(shù)立足點，對垂直行業(yè)具有深刻的理解，以金融行業(yè)為例，公司擁有金融行業(yè)的專家團隊，能夠提供端到端的應(yīng)用軟件產(chǎn)品和解決方案，最終希望讓人工智能成為生產(chǎn)力，實現(xiàn)人工智能的產(chǎn)業(yè)化。具體到金融監(jiān)管科技領(lǐng)域，人工智能技術(shù)會越來越多的被監(jiān)管部門和金融機構(gòu)所接受，監(jiān)管科技未來將朝著智能化、動態(tài)化、人機協(xié)同、多方互動的方向發(fā)展，監(jiān)管科技將迎來風(fēng)口。