摩根大通押注人工智慧:背後的動機和期待是什麼?

美國最大的銀行摩根大通 (JPMorgan Chase)去年八月份聘請柯提查(Apoorv Saxena)擔任其位於加州的人工智慧和機器學習服務部門領頭人,行業觀察者認為此舉意味著摩根大通押注人工智慧以塑造銀行的未來戰略。 

柯提查之前曾擔任穀歌雲服務人工智慧解決方案產品管理負責人。在摩根大通,他同時還監管資產管理人工智能科技。 

柯提查認為,AI將幫助金融公司拓展其在全世界的銀行業務滲透率,推出新產品,以及加強客戶互動。 

AI已經幫助了一些科技公司和非銀行機構打入金融服務圈,比如通過手機銀行和數字貨幣等產品。但是,他指出,只有那些能夠贏得客戶信任,滿足監管合規要求和提升客戶體驗的公司才能躋身頂級行列,與此同時,監管規定也必須快速適應AI的影響,幫助行業創造增長空間。美國可以從其他國家比如中國目前正在推動的AI創新,學到一些有益經驗。 

柯提查表示,摩根大通正在大筆投資AI研究。他目前的工作重心是建立一支“精英隊伍”,引領摩根大通的AI計畫。在聖何塞的“人工智慧前沿大會”(AI Frontiers conference)上,“沃頓知識線上”專訪了柯提查。 

以下為編輯後的訪談記錄。 

沃頓知識線上:AI是如何重塑金融服務行業的? 

艾普瓦·柯提查:AI對每個行業都有影響。AI之所以能產生這麼廣泛深刻的影響,是因為它是跟數據一起使用的,而現在各行業都越來越以數據為導向。每個公司都希望收集和使用更多的數據。他們希望更好地瞭解自己的客戶,如何與客戶互動,以及如何提升服務體驗。企業的每項活動現在都變成以數據為中心了。

AI讓穀歌、臉譜和亞馬遜這些公司能為全球數億用戶服務,實現了超大規模發展。你可以即時獲得個性化的新聞資訊。現在,把AI應用到金融領域的未來前景是一家銀行可以服務數十億客戶,並提供個性化服務。 

沃頓知識線上:在實現這一願景的過程中有哪些機遇和挑戰? 

柯提查:機遇是AI將會幫助銀行提供更加個性化、高度可擴展的定制服務。遇到的挑戰包括解釋AI的能力,我們把它稱為“AI解釋力”(AI explainability)。當使用AI的時候,監管環境要求銀行解釋或論證他們的決定。摩根大通想要成為把“解釋力”應用到金融市場的領導者。另一個挑戰是確保保密性,因為金融行數據大多是個人資訊或者高度機密資訊。 

沃頓知識線上:現在很多金融、科技和電信公司都廣泛參與移動支付活動,為大量客戶提供金融服務,你覺得哪些公司最有實力贏得AI競爭,為什麼?

柯提查:金融業的核心是信任,尤其是銀行。用戶信任是關鍵。客戶把最寶貴的資產和資訊託付給你。他們希望你用一種合乎監管的方式管理這些資產。

第二個因素是客戶服務。客戶希望你提供盡可能最好的服務,遵守誠信原則。如果你把金融業剖解到核心的話,它就是一項圍繞著信任和監管建立起來的服務。

任何公司只要能夠複製出那種信任、監管合規和客戶服務模式,都能成為這一領域的玩家。有一些銀行業務,比如支付,它需要高度技術性的操作,但卻不需要深刻的行業知識。

但是很多其他金融服務需要對專業知識有極其詳細和深刻的理解。比如,你如何管理並購?如何創造複雜的證券?這些不是普通的知識,而是高度專業性的。鑒於銀行的專業能力、現有的客戶關係,以及對複雜環境的透徹理解,銀行擁有繼續提供那些服務的空間。 

沃頓知識線上:不同的金融服務業是如何部署AI的? 

柯提查:AI部署的成熟度各不相同。以投資銀行和交易為例,它們用AI從各個數據點獲取資訊,然後做出可執行的決定。在很多方面,你都會看到AI使用替代數據集(alternative data sets)來抽取資訊。(替代數據指的是來自非傳統源頭的非結構化數據。)

在某些監管歷來非常嚴格的領域,你會看到AI應用比較少。這不是因為監管部門禁止使用AI,而是因為技術基礎設施所必需的監管環境還沒有成熟到能夠讓你大規模應用AI。

有一個領域我們看到了應用AI的重要機遇,那就是保險業。給一個產品投保的能力最終取決於風險定價能力。風險定價傳統上一直是通過使用有限的數據集來完成的。今後要使用新的數據集,想出獨特的風險定價方法。

另一個你將會看到重要的AI應用領域是客戶服務。比如,你能不能只用一張汽車損壞的照片就可以提交自動理賠申請,而不是打很多電話,還要有人專門跑過來,給你的損失定價? 

沃頓知識線上:“沃頓知識線上”最近採訪了李開複(“創新工廠”首席執行官,一家致力於打造中國高科技公司的風險投資企業)。在他的新書《AI·未來》(AI Super-Powers)中,李開複寫到,在金融服務等行業,中國正在做一些有趣和創新的事情,特別是在騰訊和螞蟻金服。他認為中國在AI實施方面領先於美國,你同意他的看法嗎?其次,美國金融機構可以從中國的方式中學到什麼? 

柯提查:我不想評論中國在AI方面是否領先,我想說的是,不論在哪個行業,包括金融業,要想成功地應用AI,你需要有一個有利的環境、監管框架、用戶行為,以及量身定制的產品。

中國以及世界其他國家正在逐漸向無現金社會發展。消費者能通過手機完成多數金融交易。但手機錢包在美國仍是一個新事物。因為用戶行為的這種差異,中國人一開始使用的就是一套完全不同的金融產品。

美國監管環境跟中國差異很大。美國金融業提供的服務更加複雜和多樣化,面向不同的參與者量身定制。美國人期望獲得和中國人一樣的無障礙體驗,但他們也期望更高的數據安全和隱私標準。美國金融公司,包括摩根大通,都在積極地投資AI創新。在未來幾年內,我們將看到很多有趣的產品誕生。 

沃頓知識線上:中國有沒有哪些經驗是美國可以學習的?

柯提查:有。中國有絕對優勢的是規模。這是其一,我們可以從中國學習如何建立規模服務。其二,中國積極地重新定義金融監管。我們也可以學到一些經驗。 

沃頓知識線上:你提到了AI在保險業,在風險定價中的積極作用。但是由於AI能更快更準確地行使這些功能,那些當前參與承保風險的員工的工作就有可能不保。您如何看待這個問題? 

柯提查:並不只是金融服務行業是這樣的。AI將會大幅度取代服務行業,很多工作都會自動化。將會出現工作遷移,人類將提供附加值更高的服務。當初ATM(自動櫃員機)出現時,人們也擔心ATM會搶了銀行櫃員的飯碗。今天,全世界的櫃員數量比我們當初引入ATM時的數量還要多。現在的銀行櫃員為客戶提供的是高度細化的增值服務。

AI也會經歷同樣的事情。回到我們之前提到的保險行業,以前是別人來你這裏,評定賠償要求,評估汽車損失,現在他們會來跟你談如何提升你的整體體驗,他們能夠給你提供什麼幫助。金融服務將會逐漸轉為提供附加值更高的服務,而不是做常規工作。 

沃頓知識線上:AI對金融服務行業的未來發展將會產生什麼影響? 

柯提查:首先,AI將會幫助銀行設計新的金融產品。目前,產品設計這個過程仍然高度依賴人工。它需要大量的時間和資源,這些過程是很難監控的。

其次,AI將會幫助為那些歷來被忽視的客戶提供服務。全球有將近20億人沒有獲得足夠的金融服務(根據世界銀行的報告,其中17億為成年人)。這不是因為他們不想要或不需要,而是因為傳統模式不適用,包括個性化產品或服務獲取限制等障礙。改變客戶服務經濟是另一個AI可以有所作為的領域。把這個問題解決了的銀行就可以大大拓寬業務範圍。

第三,AI將會幫助金融機構與用戶進行更深刻的互動。大多數人每個月只會用一兩次銀行應用,甚至更少。你能否跟銀行就你的財務擔憂和風險進行一次有意義的對話,同時不用去銀行或者聯繫客戶經理?這種深入的互動有著強大的作用。

沃頓知識線上:為什麼摩根大通在AI上押了這麼大的賭注? 

柯提查:這是由我們的領導地位決定的,我們想要塑造未來的金融服務,也是由當前市場的經濟現實決定的。我們堅信AI將是金融服務行業的一股變革力量,但它不是自然發展的。它必須建立在我們構建的能力之上。這不是一個短期遊戲,而是一個長期的,將會持續多年的遊戲。

摩根大通正在投資建設人才隊伍和基礎設施,從而使我們能夠大規模應用AI。我加入摩根大通,以及我正在矽谷組建的團隊就是一個方面。我們聘請了卡內基梅隆大學的頂級AI研究員曼努埃拉·維羅索(Manuela Veloso)來領導我們的研究。

我們也正在大力持續投資我們的關鍵計畫,確保我們成為AI領域的領導者。我們把這看作是一個改變時局的行動。做得正確的話,它可以成為我們與其他公司的一個長期分水嶺。

 

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"摩根大通押注人工智慧:背後的動機和期待是什麼?." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [04 三月, 2019]. Web. [23 May, 2019] <http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/9993/>

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摩根大通押注人工智慧:背後的動機和期待是什麼?. China Knowledge@Wharton (2019, 三月 04). Retrieved from http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/9993/

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