原标题：【资料科学家看FinTech趋势】金融业有4大AI成熟领域
PwC大中华区首席资料科学家姚远表示，目前AI技术在金融业较成熟的4大应用是对抗欺诈风险、管控经营风险、消除风险和精准行销。（摄影／何维涓）
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，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，他将机器人和AI技术为基础的自动化流程分为两种：流程型AI和基础型AI，流程型AI应用能够处理结构化的数据，可以得到确定性的结果，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。
而基础型AI应用则是擅长处理非结构化的资料，则可得到估算机率式的结果，需要用到的技术包括机器学习、认知服务、运算平台来分析数据，来进行认知型分析和决策型分析，能解决银行金融犯罪的侦测、医疗新药开发等需求，姚远认为，这类技术可用来增强人类智慧。
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。
企业还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。有了数据，就能产生新的洞察（Insight），提供更符合客户诉求的服务，来设计出新的应用场景。
AI技术在金融业较成熟的4大应用
他指出，目前金融业较成熟的AI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，该家保险公司靠这项技术辅助，每年可以识别3,000万件欺诈案，能取代过去耗时的人工处理。
而精准行销应用上，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，这些资料可以包括个人特征资料、资产数据和其他数据，最后则需要了解客户的网络行为数据、位置资讯等。
另有一家中国银行整合内部客户个人基本资讯，和外部客户特征资料，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，以降低欺诈的风险。
银行在用户申请贷款之后，会先收集该客户相关数据，再经过反欺诈模型来审核，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，可以成功分辨出大约80%的欺诈用户。
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