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2019年1月11日

張劭聲 宏觀分析

張劭聲: 人工智能巨浪改變金融業界

人工智能(Artificial Intelligence或AI)在現今科技層面已不是一種全新概念,就此方向的發展雖然還未達成熟階段,但在不同行業領域已達一定程度的成效。要舉例板塊有零售、網上娛樂、教育,甚至專業範疇如會計,也能找到愈來愈多涉及AI在日常的應用。無可否認,AI和機器學習(Machine Learning)已逐漸被大眾接納為主流工具予以運用。

但相比其他行業,金融投資範疇就AI方面的發展卻仍停留於相對初期的萌芽階段。在表面上,AI於金融業發展進度看來不及其他行業,但實際原因是金融業的結構相比其他行業複雜,而且風險監管嚴密,業務範圍更廣泛,要在目前行業架構上全面發展AI,一定較其他行業困難,也需要更多人才、時間和經驗。但同樣因為目前的緩慢發展和技術性的障礙,未來能利用金融科技開拓的市場也是在眾多行業裏更具潛力和空間。

提供服務突破限制

要在日趨競爭激烈的金融體系佔一席位,擔任金融服務業的各方如銀行、經紀、保險公司,以至基金經理和託管公司,也需要認真考慮如何有效運用人工智能以提升服務質素和效率。需知道傳統的營運模式於資源方面有不同限制,舉例如客戶經理要制定投資建議,也要依據客戶對象的個別需要而作出獨立判斷,因此人力資源是一個限制。故基於成本因素,傳統銀行往往只能替最高級別的VIP客戶提供貼身的優質服務,並就多變的市場動向給少數客戶適時的投資建議。

但現今在人工智能科技逐漸普及的前題下,繁複的工序也有可能透過有系統的機器學習,使電腦也能模仿人類思維,並根據個別情況複製分析結論並紀錄下來作日後參考,讓原本耗費資源的個人化銀行服務,能有規模地帶給全線客戶而不再只是VIP尊享,商業形象和服務範圍也能隨之提升,這可是未來金融業界長遠的發展方向。

整合系統工程巨大

能在AI技術達至上述層面的公司,相信目前在市場上還是少數。之所以此技術還未能廣泛普及,原因主要是開發者需要投放巨額資源建立有關客戶的數據庫,並給予適當的處理及保養,務求保持數據的精確度和公司未來業務的關聯性。對於某些固有機構來說,要從舊式系統摘取有用資料,或是整合公司經過合併收購事項後不同業務客戶的資料和其相容性,的確是一項龐大而昂貴的工程。要是公司有決心發展AI於金融業的高效率應用,企業內部必須集中人力財力革新固有運作模式,並配合以數據為主導的新工作思維。數據將會是金融企業新的核心價值。

儘管AI技術能帶給金融行業莫大的裨益,但此看法卻不是一致地被業界接納。其中較為明顯的爭辯是,部分從業員相信成熟的人工智能科技將會顛覆行業生態,並促使機器取代人類就業,帶來反效果。從企業監督的角度看來,發展完善的AI的確有改變流程及精簡人手的可能性,但從業員也必須認清當初發展科技的原意──科技的發明本質不是要取代人類,而是要提升人類的成就界限。要是AI能取代人力完成繁複工序,被騰出的人手將會有更多的靈活性去執行更複雜工序,或為客戶提供更有價值更優質的服務,最終也會成就高質素業務的動力。

業務數據化添優勢

當然業界也須恰當地發展和調配個人技能,以充分利用高端技術。明白當前不是所有金融機構也有資源開發人工智能科技,但其後發展方針也應以數據為主導。要是業務最終也決定不以人工智能技術為發展骨幹,可是其他金融科技範疇也離不開運用數據的事實。看來把業務數據化是金融業難以避免的一步,與其繼續耽擱業務改革以致阻礙長遠發展,何不早日着手享其市場先驅者的優勢?

張劭聲

盛寶銀行

環球交易部門主管

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