- 人工智能正在变革金融服务行业，增强风险评估、客户服务和信用评分，为传统银行和小型金融科技公司带来颠覆与机遇
- 人工智能使小型金融科技公司能够通过提供个性化金融服务与大型银行竞争，让它们能够提供可与老牌金融机构相媲美的定制化解决方案
在 2024 年拉斯维加斯 Money20/20 大会上，NVIDIA发布了革命性的人工智能金融行业愿景，可能重新定义银行业的未来。在围绕生成式人工智能及其对全球各行业影响的兴奋中，NVIDIA 首席执行官Jensen Huang登台发表大胆宣言：“人工智能将成为自互联网诞生以来金融服务业最重要的转型。”
这次发布不仅仅是先进技术的展示——它代表了关于人工智能在金融未来作用的持续讨论中的一个转折点。随着传统金融机构继续应对数字化转型，NVIDIA 的愿景既带来了挑战，也提供了机遇。人工智能是会颠覆我们熟知的银行业，还是仅仅增强现有系统？
本专题将探讨人工智能在金融科技中的双重性质，特别关注它如何通过智能金融顾问和个性化服务的创新，使小型金融机构能够与老牌巨头竞争。
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人工智能在风险评估和信用评分中的应用
风险评估和信用评分是人工智能对金融服务业产生变革性影响的两个关键领域。风险评估指评估借款人违约贷款或信用义务可能性的过程。传统风险评估方法通常依赖历史财务数据，如信用评分和收入水平，但这些模型可能无法完全反映借款人的还款能力。信用评分是一个既定系统，根据过去的借贷行为、还款历史和当前财务义务等因素，为借款人的信用度赋予一个数值。
过去，风险评估和信用评分主要使用信用历史和收入等数据，这可能会排除那些财务记录有限或非传统背景的人。这导致了所谓的信用隐形现象，即许多人——尤其是服务不足社区的人们——仅仅因为缺乏足够或传统的信用历史而无法获得信贷。
人工智能正在迅速改变这一动态。通过利用大量数据，包括社交媒体活动、水电费支付甚至交易行为等替代来源，基于人工智能的模型能够以前所未有的精确度和包容性评估风险。这开辟了新的可能性，为金融机构提供了更准确的借款人风险画像，即使是那些传统上不被视为“有信用”的人。
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专家对人工智能在信用评分中的看法
要完全理解人工智能在信用评分中的影响，有必要关注那些处于人工智能变革金融行业前沿的领先专家的观点。
- Gary S. Litman，Finicity 首席执行官
“人工智能正在重新定义信用评分。它提供了更准确的个人财务行为画像，最重要的是，实现了实时决策，”Litman 解释道。他的公司 Finicity 致力于赋能金融机构利用替代数据源提高信用评分的准确性。Litman 认为，人工智能有助于缓解传统信用评分方法带来的挑战，如数据访问限制和历史偏见，这些问题历史上曾使数百万人失去金融机会。 - Harvard Business School 工商管理教授Ranjay Gulati博士
Gulati 博士强调，“人工智能个性化信用和风险评估的能力是使金融服务更具包容性和可及性的一大进步。”他认为，正确应用人工智能可以通过提供针对个人情况量身定制的金融产品，实现信贷获取的民主化。通过利用机器学习算法，放贷人可以基于更广泛、更细致的因素提供个性化贷款产品，改善服务不足人群的金融包容性。 - Janet Yellen，美国财政部长
在最近的一次演讲中，Janet Yellen 强调，“人工智能可以在促进公平信贷获取方面发挥关键作用，特别是通过整合之前可能被忽视的多样化数据源。”Yellen 长期以来一直倡导改善金融包容性，并确保像人工智能这样的新兴技术被用来创建更公平的金融体系。她认为人工智能是一种工具，可以帮助财务历史有限的个人和企业获得可负担的信贷，这对经济增长至关重要。
人工智能正在重新定义信用评分。它提供了更准确的个人财务行为画像，最重要的是，实现了实时决策。
Gary S. Litman，Finicity 首席执行官
案例研究：人工智能在实践中的应用
多家金融科技公司已经展示了人工智能在变革风险评估和信用评分方面的力量。Zest AI，一个基于机器学习的平台，在重塑信用评分模型方面取得了重大进展。Zest AI 的算法不仅评估信用历史等传统数据点，还评估交易模式和收入波动等非传统数据。这种整体的信用评分方法使金融机构能够更好地预测违约可能性，并向之前服务不足的借款人提供更有竞争力的利率。
Upstart，另一家金融科技领导者，利用人工智能通过纳入教育、工作经历甚至个人特征等一系列替代数据点来预测信用度。Upstart 的模型已被证明可以通过提供更个性化的贷款决策来降低违约率。正如 Upstart 首席执行官Dave Girouard所说，“人工智能使我们能够做出不受陈旧偏见假设约束的更明智决策。我们可以以更实惠的利率为更广泛的消费者提供服务。”
越来越多的银行也在采用基于人工智能的信用评分系统。例如，JPMorgan Chase正在利用人工智能分析客户购买行为和社交媒体活动等非传统数据，以增强其风险评估。这些人工智能驱动的方法帮助银行识别并向可能不符合传统信用模式的个人提供产品，最终增加了数百万人的金融服务可及性。
人工智能使我们能够做出不受陈旧偏见假设约束的更明智决策。我们可以以更实惠的利率为更广泛的消费者提供服务。
Dave Girouard，Upstart 首席执行官
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人工智能变革客户服务
客户服务是人工智能产生深远影响的另一个领域。客户服务长期以来一直是银行体验的关键组成部分。在传统银行模式中，客户服务往往涉及长时间等待、重复询问和缺乏个性化。客户服务指金融机构与其客户之间的互动，包括解决问题、处理疑虑和提供个性化建议。随着银行努力提高效率和客户满意度，人工智能驱动的工具，如聊天机器人、虚拟助手和自动帮助台，正在迅速改变金融机构与客户互动的方式。
专家对人工智能在客户服务中的看法
为了更好地理解人工智能如何重塑银行业的客户服务，让我们听听一些处于金融服务人工智能整合前沿的专家的意见。
- Bryan M. Gildenberg，Kantar 首席知识官
“人工智能不仅仅是自动化工具；它是增强客户关系的工具，”Gildenberg 说。据他介绍，客户服务中的人工智能使银行不仅能够简化运营，还能通过提供超个性化体验来深化客户参与。他强调，人工智能使银行能够预测客户需求、定制建议并更快解决问题，从而提高客户忠诚度和满意度。“人工智能的真正力量在于它能够从过去的互动中学习并随着时间的推移不断改进，”Gildenberg 补充道。 - Carla Hendra，Accenture 人工智能负责人
“人工智能正在成为金融行业客户服务的中坚力量，”Hendra 说，并强调了银行如何利用人工智能处理从客户咨询到财务建议的一切事务。Accenture 的研究表明，人工智能驱动的工具帮助银行向客户提供更准确、及时和相关的建议，同时降低成本。Hendra 指出，人工智能允许进行“上下文对话”，虚拟助手可以回忆过去的互动，并根据客户的偏好和历史提供解决方案，使体验感觉更人性化和直观。 - Michael Abbott，Accenture Financial Services 董事总经理
“客户服务中的人工智能革命不是取代人类代理人，而是赋能他们，”Abbott 表示。虽然人工智能工具处理常规查询，但 Abbott 认为人类代理人可以专注于更复杂、情感化和微妙的问题，如解决争议或提供量身定制的财务建议。Abbott 强调，人工智能的真正影响在于它能够让人类代理人专注于最重要的事情，同时通过自动化支持提高他们的生产力。
人工智能不仅仅是自动化工具；它是增强客户关系的工具。
Bryan M. Gildenberg，Kantar 首席知识官
人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手
人工智能驱动的平台，如 JPMorgan Chase 的 COiN（Contract Intelligence），展示了人工智能在简化客户服务运营方面的潜力。例如，COiN 使用机器学习来审查和分析法律合同，每年减少 36 万小时的处理时间。这不仅为银行节省了大量资金，还提高了其运营效率。同样，人工智能聊天机器人可以协助客户处理从查询账户余额到管理交易的各种事务，使人类员工能够专注于更复杂的请求。
小型金融科技公司也在客户服务中利用人工智能。像Cleo这样的人工智能驱动的聊天机器人，为用户提供个性化的财务建议。Cleo 平台利用人工智能分析消费习惯，并就预算、储蓄和投资提供量身定制的建议。这是小型机构如何利用人工智能提供传统上需要人类专业知识服务的例子——使它们能够与资源更丰富的大型银行竞争。
Community Financial Trust 首席技术官Sarah Lee分享了她对人工智能在客户服务中作用的见解：“我们的人工智能聊天机器人改变了我们服务客户的方式。它提供全天候解答，让我们的团队有更多时间处理复杂问题。”这种自动化不仅提高了效率，还确保客户能够全天候访问服务，这对现代消费者来说是一个关键特性。通过利用人工智能在客户服务中，小型银行和金融科技公司可以在没有额外成本的情况下提供与大型机构相同水平的便利。
我们的人工智能聊天机器人改变了我们服务客户的方式。它提供全天候解答，让我们的团队有更多时间处理复杂问题。
Sarah Lee，Community Financial Trust 首席技术官
小测验
人工智能如何影响银行业的客户服务？
A. 人工智能降低客户服务成本，但不影响客户满意度。
B. 人工智能有助于提高响应速度，提供个性化服务，并降低运营成本。
C. 人工智能增加了管理互动所需的客户服务员工数量。
D. 人工智能取代所有客户服务岗位的人类员工。
（正确答案在文章底部）
人工智能系统中的偏见风险
虽然人工智能提供了许多优势，但也带来了重大风险，特别是在决策偏见方面。偏见指基于某些属性（如性别、种族或社会经济背景）的系统性偏袒或歧视，可能导致不公平对待。在金融领域的人工智能背景下，偏见可能体现在用于信用评分、贷款审批或风险评估的算法中，训练人工智能模型的数据可能反映了社会中的历史不平等或偏见。
人工智能中的偏见问题
人工智能系统依赖大型数据集来识别模式并做出预测。这些数据集通常包含反映社会模式的历史数据，包括歧视性做法。例如，如果一个贷款模型是在少数群体被不成比例地拒绝贷款或提供更高利率的时期数据上训练的，该模型可能会无意中复制这些偏见。因此，人工智能系统可能无意中延续现有的不平等，使边缘化群体难以获得金融产品或服务。
在金融服务中，这个问题尤为重要，因为有偏见的人工智能模型可能会对信贷获取、贷款审批流程和风险管理决策产生负面影响。如果算法基于有偏见的历史数据偏袒某些群体，它们可能会加剧现有的经济差距，进一步将弱势群体排除在金融服务的利益之外。这种歧视性影响可能削弱人工智能推动金融包容性的潜力，而这正是其主要承诺之一。
专家对人工智能中偏见与公平的看法
- 数据科学家、《数学杀伤性武器》作者Cathy O’Neil
“当人工智能系统基于有偏见的数据训练时，它们会将这些偏见反映在决策中，”O’Neil 警告说，她是算法偏见的主要批评者。O’Neil 认为，许多人工智能系统，特别是在金融领域，使用了有缺陷的数据，这些数据强化了社会不平等。“挑战不仅在于构建人工智能，还在于确保其透明和负责任，”她说。O’Neil 认为，如果没有适当的监督，人工智能系统可能会延续歧视循环，尤其是在贷款等公平至关重要的领域。 - Harvard University 政府与技术教授Latanya Sweeney博士
Sweeney 博士是算法公平领域的公认专家，她进行了研究，展示了人工智能如何强化贷款和信用决策中的种族偏见。Sweeney 博士强调：“人工智能有潜力改变金融服务的格局，但我们需要确保我们构建的模型不会复制过去的不平等。”她对算法歧视的研究表明，看似中立的模型如果设计不仔细，可能会对少数群体造成不成比例的伤害。“金融机构必须使用多样化和有代表性的数据，并对算法中固有的偏见保持警惕，这一点至关重要。” - Princeton University 非裔美国人研究教授Ruha Benjamin博士
Benjamin 博士是种族与技术领域的权威，她认为人工智能系统往往反映社会偏见，金融行业也不例外。她表示：“如果人工智能在开发和实施时没有深刻意识到其对边缘化社区的潜在影响，它可能会放大种族和经济不平等。”Benjamin 博士建议，为了让人工智能公平地服务社会，该领域必须就数据的伦理使用和算法决策的社会后果进行更批判性的讨论。“我们不能让人工智能成为压迫的工具；相反，它应该成为为每个人创造机会的工具。”
人工智能有潜力改变金融服务的格局，但我们需要确保我们构建的模型不会复制过去的不平等。
Harvard University 政府与技术教授 Latanya Sweeney 博士
信用评分模型中的偏见
2023 年，MIT 研究人员发现，多个人工智能信用评分模型对低收入和少数族裔申请人存在偏见，尽管他们的财务状况与较富裕的申请人相似，却被拒绝信贷。这引发了一个重大担忧：如果人工智能延续现有的不平等，它可能会加剧富裕与较不富裕人口之间的差距，造成更大的财务差距。
正如金融伦理专家 Kavita Rajan 博士所指出的，“人工智能系统的公正性取决于其训练数据。如果存在历史偏见，它们可能会强化信贷获取中的系统性不平等。”为此，金融机构必须实施保障措施，确保其人工智能系统基于多样、无偏见的数据进行训练。定期审计人工智能模型，以及提高决策方式的透明度，是解决这些问题的关键步骤。
人工智能系统的公正性取决于其训练数据。如果存在历史偏见，它们可能会强化信贷获取中的系统性不平等。
Kavita Rajan 博士，金融伦理专家
监管挑战与金融中的人工智能
随着人工智能在金融服务中变得更加普遍，其监管影响变得越来越重要。与传统银行系统不同，人工智能往往不透明，决策过程不易为人类立即理解。这种不透明性在信用评分、欺诈检测和贷款审批等领域带来了重大挑战。
对提高透明度的呼吁
监管机构开始注意到这些挑战。在美国，Federal Reserve 呼吁加强对金融服务中人工智能应用的监督。该中央银行建议，使用人工智能执行关键任务（如信用评分和欺诈检测）的机构必须实施“可解释性”协议，以确保人工智能决策透明和负责。金融机构将被要求展示其算法如何得出结论，确保客户和监管机构可以信任人工智能在决策中的作用。
European Union 拟议的 AI Act 也寻求监管金融等高风险领域的人工智能应用。如果通过，它将要求公司披露其人工智能算法如何决策，提高透明度，并让金融机构为人工智能驱动的决策负责。
为小型银行提供竞争优势
人工智能为小型金融机构提供了与规模大得多、地位稳固的参与者竞争的独特机会。过去，小型银行和金融科技公司难以匹敌大型机构的资源和技术基础设施。然而，人工智能正在帮助创造公平的竞争环境。
案例研究：Redwood 银行的人工智能驱动个性化
例如，英国的挑战者银行Redwood Bank利用人工智能为客户提供个性化的财务建议。通过机器学习算法，Redwood 的平台分析客户数据，推荐适合个人需求的金融产品，使该银行能够提供与大型机构相媲美的服务。通过大规模提供定制化的金融解决方案，Redwood Bank 能够在客户服务和产品个性化方面与行业巨头竞争。
Redwood Bank 技术主管 David Hunt 解释说：“人工智能使我们能够充当客户的‘财务教练’，这在十年前是不可想象的。能够为各行各业的人提供个性化的财务建议，是人工智能在金融科技中最令人兴奋的优势之一。”
同样，像 Betterment 和 Wealthfront 这样的智能金融顾问正在将复杂的财务规划工具带给更广泛的受众。通过利用人工智能管理投资并提供实时洞察，这些金融科技平台正在普及金融专业知识，使个人能够更有效地管理财富。
对于小型机构来说，人工智能提供了一个机会，可以在没有传统银行高额间接成本的情况下提供高质量的服务。通过拥抱人工智能，金融科技公司可以与金融行业最大的参与者竞争，并提供满足当今消费者不断变化需求的技术服务。
人工智能在金融未来中的双重角色
人工智能无疑正在变革金融行业。随着人工智能的不断发展，它对传统银行和小型金融科技公司的影响将变得更加显著。虽然人工智能有潜力颠覆现有的银行系统，但它也可以作为一种增强工具，帮助金融机构提高效率、客户服务和决策能力。
对于小型金融科技公司来说，人工智能是一个游戏规则改变者，使它们能够提供与大型银行相媲美的个性化金融服务。然而，随着这些进步而来的是重大挑战，特别是在公平性、透明度和监管方面。金融机构必须解决这些问题，以确保人工智能惠及包括服务不足社区在内的所有利益相关者。
最终，人工智能不仅仅是传统银行业的颠覆者；它是创新的推动者，为增长和竞争提供了新的机会。金融的未来将由透明、道德和包容的人工智能驱动系统塑造——为所有人带来更高效、更公平的金融生态系统。
常见问题
人工智能通过增强决策过程、改善客户服务和自动化日常任务，正在彻底改变金融科技。关键应用包括信用评分、风险评估、个性化金融服务和欺诈检测。人工智能使金融科技公司能够提供更高效、更准确和以客户为中心的服务，同时降低成本。
在金融服务中使用人工智能带来了许多显著好处。首先，人工智能可以通过提供个性化建议和更快的查询响应来改善客户体验。通过分析个别客户数据，人工智能模型可以推荐量身定制的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。此外，人工智能通过自动化数据输入和交易验证等日常流程来降低成本，使金融机构能够专注于更复杂的任务。人工智能分析大型数据集的能力还可以通过实时检测欺诈活动和对信用度进行更准确的评估来增强风险管理，最终实现更安全、更高效的金融运营。
尽管有好处，金融领域的人工智能也带来了一些风险。最大的担忧之一是算法偏见——如果人工智能系统基于有偏见的数据训练，可能会无意中强化现有的不平等。这可能导致不公平做法，例如在信用评分或贷款审批中歧视某些人口群体。另一个担忧是人工智能模型决策方式的缺乏透明度。在复杂的人工智能系统中，决策过程有时可能是一个“黑匣子”，使消费者和监管机构都难以理解决策是如何做出的，可能削弱信任。此外，大量敏感金融数据的使用引发了隐私问题。金融机构必须通过实施强有力的道德准则、定期审计和透明实践来应对这些挑战，以确保其人工智能系统公平且负责。
虽然人工智能可以自动化许多任务并提高效率，但它不太可能完全取代金融服务中的人类角色。人工智能擅长数据分析、欺诈检测和客户服务自动化等任务，但人类的专业知识对于决策、处理复杂案件和确保道德标准仍然至关重要。人工智能应被视为增强人类能力的工具，而不是取代人类。
为确保人工智能模型的公平性并减少偏见，金融科技公司应使用多样化数据集，以避免强化社会不平等。定期审计人工智能模型对于识别和纠正可能出现的任何偏见也至关重要。此外，人工智能系统应优先考虑可解释性，让用户和监管机构都能理解决策是如何做出的。通过采用这些做法，金融科技公司可以构建值得信赖且道德的人工智能系统。
测验答案
B. 人工智能有助于提高响应速度，提供个性化服务，并降低运营成本。