最近，《麻省理工科技評(píng)論》中國(guó)正式發(fā)布了《2023金融科技趨勢(shì)展望》報(bào)告（下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》，其中國(guó)研究團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北大光華度小滿金融科技實(shí)驗(yàn)室，與金融行業(yè)的技術(shù)專家、科研學(xué)者以及從業(yè)企業(yè)等一道對(duì)行業(yè)的未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)判。

《報(bào)告》顯示，生成式人工智能、因果推斷、多模態(tài)情感計(jì)算、圖計(jì)算、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、科技倫理治理、鏈上分布式金融應(yīng)用、隱私計(jì)算、虛擬數(shù)字技術(shù)以及云上能力升級(jí)可能成為2023年技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

無論是在別開蹊徑的前沿技術(shù)探索方面，還是深度實(shí)現(xiàn)價(jià)值釋放的路徑優(yōu)化，又或者是創(chuàng)造更好環(huán)境的底層「基礎(chǔ)設(shè)施」重塑都有所涉及。

「當(dāng)前，金融行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型正在加速，數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)要素，人工智能技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用必將革新金融行業(yè)的現(xiàn)有服務(wù)模式?！苟刃MCTO許冬亮在報(bào)告中強(qiáng)調(diào)。

長(zhǎng)期來看，人工智能在金融行業(yè)帶來的改變，不僅是降低成本提升效率，還將重塑金融行業(yè)價(jià)值鏈的每一環(huán)節(jié)。

1. 生產(chǎn)力提升「新工具」

在上一階段的技術(shù)發(fā)展過程中，以人工智能為代表的新興技術(shù)雖然已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，但仍有其局限性，它們更多被用于處理機(jī)械的數(shù)據(jù)任務(wù)而非創(chuàng)造性內(nèi)容。但眼下，這些固有認(rèn)知在被一一打破。

前述《報(bào)告》提出，生成式人工智能是新一代生產(chǎn)力工具。在金融領(lǐng)域中，生成文字、傳播文案、語(yǔ)音、圖像、視頻等可以用在智能營(yíng)銷、廣告等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，也有利于客戶服務(wù)、用戶交互、售后服務(wù)的效率提升。

不過，生成式人工智能目前依然處于實(shí)驗(yàn)階段，遠(yuǎn)未達(dá)到替代人工的境界，也尚未出現(xiàn)商業(yè)化雛形。相比之下，「因果推斷」與「多模態(tài)情感計(jì)算」的發(fā)展相較于前者則更進(jìn)一步。

近兩年，關(guān)于「因果推斷」領(lǐng)域的研究和應(yīng)用逐漸變得更加活躍，它們與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系更為密切，嘗試解決如何從非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)里面把背后真正存在的因果隱變量，以及他們的關(guān)系找出來。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)哲學(xué)系和機(jī)器學(xué)習(xí)系副教授張坤在報(bào)告中提到，我們希望用因果的思維方式去看待機(jī)器學(xué)習(xí)，這樣可以幫助我們從傳統(tǒng)的只是基于預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)，走到更高維的層面，走到理解、可信任、可干預(yù)的人工智能發(fā)展層面來。

落腳到金融行業(yè)中，因果模型是智能營(yíng)銷的關(guān)鍵手段，能促成最大化全局營(yíng)銷效率。

以度小滿的實(shí)踐來看，其在近幾年的業(yè)務(wù)發(fā)展中通過「因果推斷」加大了客戶對(duì)價(jià)格敏感度的研究，即如何讓用戶權(quán)益的使用和體驗(yàn)最大化，同時(shí)減少不必要的營(yíng)銷投入，這也使得度小滿平臺(tái)在整體運(yùn)營(yíng)效率實(shí)現(xiàn)提升的同時(shí)，推動(dòng)對(duì)客利率持續(xù)下行。

與此同時(shí)，令一個(gè)快速興起的交叉前沿學(xué)科——情感計(jì)算（Affective Computing）也在金融場(chǎng)景中大有可為。

隨著金融行業(yè)加速?gòu)摹敢援a(chǎn)品為中心」轉(zhuǎn)向「以客戶為中心」，情感計(jì)算有助于了解客戶的實(shí)情感表達(dá)，可以收集客戶情感信息、識(shí)別客戶情感變化，并作出相應(yīng)的決策指導(dǎo)。

比如，在催收?qǐng)鼍跋?，以人工智能代替人工坐席已?jīng)成為大勢(shì)所趨，但出于合規(guī)和業(yè)務(wù)效率要求，人工智能不僅需要通過識(shí)別客戶情緒選擇繼續(xù)或者中斷催收動(dòng)作，還需要承擔(dān)起輔助測(cè)謊功能——綜合對(duì)用戶語(yǔ)音的分析，通過多因子判斷說話者說謊的概率，如果可以判斷客戶沒有明顯的說謊特征、逾期還款理由真實(shí)，金融機(jī)構(gòu)則可以針對(duì)用戶情況提供延期還款等「千人千面」、更有溫度的服務(wù)。

2. 價(jià)值釋放「新動(dòng)力」

除了對(duì)于未知的探索之外，在一些我們已知、已用的領(lǐng)域，技術(shù)的不斷精進(jìn)同樣能夠帶來新的發(fā)展空間。典型如《報(bào)告》中提到的圖計(jì)算、虛擬數(shù)字技術(shù)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等。

先來看圖計(jì)算，截止到目前，圖計(jì)算技術(shù)最清晰的應(yīng)用效果是智能信審、資金流向查詢和金融數(shù)據(jù)可視化。

利用圖計(jì)算技術(shù)，可以在金融場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地找到最完整的路徑。在數(shù)字支付、數(shù)字服務(wù)、數(shù)字金融等核心金融業(yè)務(wù)中，可以顯著提升風(fēng)險(xiǎn)行為的實(shí)時(shí)識(shí)別和調(diào)查分析效率。

仍然以度小滿為例，在拓展小微金融服務(wù)的過程中，平臺(tái)通過將圖計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于智能信審，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、企業(yè)關(guān)聯(lián)分析和企業(yè)信息查詢，更高效地描繪出精準(zhǔn)、全面的用戶畫像，并提供與之相匹配的策略支持。

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