原标题：PwC大中华区首席资料科学家揭露金融业4大AI成熟应用
图片来源:何维涓摄
近来FinTech的兴起，让金融业不得不越来越重视科技，纷纷导入多项技术协助营运，资诚联合会计师事务所（PwC）大中华区首席资料科学家姚远指出，FinTech要产生价值，需要根据不同领域的问题，订制出不同的技术和数据，来解决问题，“技术本身的核心是要解决业务问题，”他说。
姚远进一步解释，技术是解决问题的手段，善用不同的手段，就能协助业务作业，变成一套商业模式，增加企业营收，举例来说，目前火红的AI技术，在各行各业都有许多应用，中国的保险业就将AI技术应用于产品、行销通道、承保后服务、理赔，甚至是后台的作业，包括通道推播的讯息、核保数据整理、电子档案归档、保单管理，除了保险的基本作业，还有反欺诈、自动通报理赔员、自动化财务报告等较复杂的工作，也可以导入AI技术，来增加工作效率。
不仅保险，就连银行的财富管理、信用贷款和反欺诈都可以靠AI来辅助，姚远将机器人和AI技术为基础的自动化流程分为两种：流程机器人和AI为基础的机器人，流程机器人能够处理结构化的数据，分析的结果属于确定性，像是有规则可循的任务、标准化的工作流程，来增加效率、减少成本，流程机器人可归类于模仿人类行为的AI。
而AI为基础的机器人则是擅长处理非结构化的资料，分析出来的结果是概率性质的，需要用到的技术包括机器学习、认知服务，还需要运算的平台来分析数据，达到认知型分析和决策型的分析结果，能够解决像是银行金融犯罪的侦测、医疗新药的开发等，姚远认为，这类的机器人则可以增强人类的智慧。
企业应增加更多数据来源不过，“扩大更多新数据来源是关键！”姚远提醒，现有的技术提供企业手段来解决问题，但是只有旧有的数据是无法发挥效益的，企业应该要增加收集缺少的数据，一般企业或许只有自家内部系统和外部大数据平台的数据，像是业务系统、客户管理系统、绩效系统等，再加上外部银行、医疗、房地产等平台，以及政府公开的资讯，姚远认为是不足够的。
企业可以介接外部合作的数据平台，并且增加收集企业与客户即时互动的数据，和客户在社交媒体上的行为等数据，才能掌握客户最真实的反应和个人资讯，他认为，目前多数企业由于缺少完整且足够的数据来源，导致多项业务资讯都没有被有效的运用。
他建议，企业要聚焦在蕴藏据大价值的新数据上，以传统数据为基础，利用AI等新技术，将更多语音、文字等非结构化的数据收集后，作为可协助业务的可用数据，举例来说，客户购买行为、客户在社交网络上的行为，以及手机上的应用等数据，都能通过分析，来提供企业业务执行上的协助。
有了数据，就能产生新的洞察（Insight），他解释，企业收集到新的数据之后，必须整合新的数据和外部数据，来产生业务洞察结果，按照客户的需求，提供更符合客户诉求的服务。
最后，他则认为，企业必须找到新的应用场景，根据数据分析的结果和新的洞察，设计出新的应用场景。
AI技术在金融业较成熟的4大应用有了技术的辅助和足够的数据，他指出，目前AI技术在金融业较成熟的应用是对抗欺诈风险、管控经营风险、消除风险和精准行销。
他举例，中国一家排名前三大的保险公司，将AI技术应用在反欺诈上，根据过去20年数据，将每个核赔案件，依照特征贴上标签并分类，通过机器学习技术，学习类别的特征，自动比对分析后，就能快速分辨出可能欺诈的案件，另外，还要加入图像识别的技术，处理文件内容识别，和车祸图像比对，来分辨图片资讯，该家保险公司，通过多项技术的辅助，每年可以识别出3,000万件欺诈案，他表示，以前都只能用人工来处理，非常费时。
而精准行销为的应用，目的在于整合客户的数据，经过全面的分析，通过精准的行销设计来降低客户流失率，并且提供客户忠诚度，银行可以通过大数据分析，避免产品品种雷同，或是老旧等情况出现，达到个人化的精准行销目的。
姚远认为，达到精准行销的过程分为数据来源、数据分析和应用，数据来源包含个人的特征资料、资产数据和其他数据，个人的特征资料像是年龄性别职业收入等，资产数据则涵盖个人定期存款、信用贷款、抵押借款等，最后其他数据则需要了解客户的网络行为数据、位置资讯等。
有了数据来源后，银行会在大数据的分析平台上，依照客户的特征，将客户画分成不同族群，再通过关联分析将客户与适合的产品和销售人员配对。最后，银行则能够通过数据分析的相关技术，即时了解客户和银行的销售状况，并且快速调整自家的营运策略，提供销售人员数据洞察，来执行业务工作，并且还能降低营运的风险。
另外，除了常见的金融科技应用之外，姚远也指出，目前中国有一家银行通过客户个人的基本资讯，结合银行内部和外部的客户特征资料，利用深度学习模型分析预测，提升客户信用贷款风险控管的分辨，来降低欺诈的风险。
银行在用户申请贷款之后，就会先收集该客户的相关数据，像是客户填写的基本资料、合作机构提供的数据，以及公开的数据，再经过反欺诈模型来审核，常见被拒绝的原因包括黑名单、低收入、信用纪录不良或是综合评分过低等，根据该银行的统计，在14,000多名客户中，反欺诈模型可以成功分辨出大约80%的欺诈用户。
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