全球新经济产业专题：AI金融的矛与盾：如何解决客服与风控痛点？-20201216-中信证券-36页（附PDF下载）

导读：

金融行业是目前人工智能渗透较深入的行业之一。传统上行业的底层存在着海量数据，若要将这些非结构化的数据进行分析及预测将耗时耗力。而AI技术与金融行业的属性不谋而合，能有效解决行业痛点。相比其他行业，金融行业广大的客户群体及严格的风控监管要求，决定了AI技术率先在前台客服及中台风控中落地。本文主要探讨AI技术如何应用在聊天机器人及风控领域里，并为行业带来革新。

客服为矛，聊天机器人凭借优秀的性价比及客户体验已成为金融服务的新常态。聊天机器人(Chatbot)可为金融业提供众多用途服务，例如客户服务(开户、交易、转账及投资建议)、资讯获取(余额、交易记录及地址查询)等，并可大幅提高效率以及降低成本，如处理长尾客户业务和制定定制化服务来维持客户粘性等。根据Juniper Study预测，2020至2022年聊天机器人可帮助全球银行业节约超80亿美元，相当于节约8.6亿个小时。同时，根据Gartner预计，截至2020年末聊天机器人将处理超过85%与客户服务相关的交互工作。此外，今年疫情下的禁足令等限制措施，也使得金融业加快对聊天机器人的布局，以满足客户对“无接触云办公”这类新常态业务模式的需求。一般聊天机器人会应用到的AI技术包括自然语言处理（NLP）、循环神经网络（RNN）及长短记忆网络（LSTM）等。国际金融巨头除了内部研发外，或也会与第三方初创企业合作部署聊天机器人。例如美国银行的Erica(截至2019年3月已拥有超600万客户)、摩根大通的COIN(中后台为主，可提取关键词快速处理商业信贷协议)、富国银行(利用FB Messenger渠道，底层算法由Kasisto公司支持)、Capital One的Eno及Paypal等。另外，包括Kasisto、Digital Genius等在内的初创公司也在为例如Mastercard、 Salesforce的聊天机器人提供技术支持。在国内，聊天机器人领域也有众多参与者，相对知名的包括云从科技等明星AI独角兽，还包括专注于聊天机器人领域的小i机器人、智齿科技及图灵机器人等。

风控为盾，广阔的市场空间及金融业对风控能力的渴求助推AI渗透。金融信贷及承保类业务的核心是做好信用评估和风险定价，都依赖大量用户数据的增信验证。因此风控水平作为金融业核心中的核心一直是业内及监管机构重点关注的指标。根据Emerj统计，银行业大约有46%的AI产品来自大风控领域(欺诈及网络安全、风险管理及合规)，远超当下热门的聊天机器人（14%）及智能投顾（13%）。同时，在中国AI风控也占据了近半AI金融落地场景的市场规模及近1/3的AI金融投融资事件。Aite Group预计至2023年全球投入反欺诈软件的开支将达到50亿美元，2020-2023年CAGR达38%。风控主要应用到的AI技术包括自动编码神经网络（AENN）、循环神经网络（RNN）及长短记忆网络（LSTM）等。初创公司更以高效的解决方案广受金融业巨头青睐。国内主要有云从科技、第四范式等初创公司；而海外头部的初创公司包括FICO、Feedzai及Featurespace等。根据Aite 统计，以FICO、Feedzai及Featurespace等为代表的十一家海外头部初创企业超过半数在过去三年内每年新增签约客户超10家以上。例如Feedzai为花旗银行设计了一套新开户的AI审核流程，在保持欺诈损失不变的情况下，减少了误报率，使得银行新增开户数增加了70%；Danske Bank在使用Teradata的反欺诈解决方案后，误报次数降低了60%，真实的欺诈侦测成功率则增加了50%，并大幅减少了审核的资源和时间。

AI金融各个细分场景的加速落地和六大类玩家的争相布局也加速了底层算力需求的爆发，英伟达是当仁不让的首选。我们认为人工智能深度学习经历过从2016年开始的高速发展后，往后新AI应用才是与AI相关芯片需求放量的关键，例如金融、医药和无人驾驶等，叠加今年疫情发生以来“云办公&宅经济”的趋势，各大企业开始加快线上化智能化布局，对底层算力的需求预计将带动数据中心芯片类业务快速增长。在AI上游训练端，以英伟达为代表的GPU凭借通用性及高并行计算能力是当仁不让的首选，但以ASIC为底芯片的包括谷歌的TPU、寒武纪的MLU等，也如雨后春笋。我们认为英伟达GPU在未来依旧将保持训练端的主导地位，深度学习ASIC芯片将依靠特定优化和效能优势，未来有望在细分市场领域发挥所长。而下游推理端更接近终端应用，需求更加细分。我们认为将逐步形成GPU向推理端渗透的趋势，与ASIC和FPGA共同繁荣发展的格局。

风险提示：人工智能技术发展不及预期，金融及隐私监管趋严，法规政策推进和支持不及预期，全球经济恢复进度不及预期等。

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