杨青谈到,金融数智化转型已是大的趋势,首先是AI技术的逐步成熟;其次是传统金融机构进入长期低增长的存量时代,如何留住老客户及降本增效成为了关键所在,这就需要通过技术手段将传统线下服务拓展为线下、线上并驱的模式,不断拓展服务客群、场景;第三是政策上的支持,明确了金融数智化转型的目标,开拓了一条科学规划的路径。
疫情之后,整个金融行业数字化、智能化的进程在提速,尤其是中小银行,端到端的数字化服务能力提升表现得更加明显。在金融数智化转型道路中,技术投入是最关键的核心之一。
杨青将所需的技术归结为三层:在针对大数据的深入理解和洞察方面,需要包括自然语言处理(NLP)、图机器学习、多模态识别等技术;在决策智能方面,则需要涉及因果推断、AutoML等技术,可以自动地调整算法参数,将深度学习能力进行更大的释放;除此之外,在智能交互方面,还需要情感计算、机器人流程自动化(RPA)以及数字人等技术起到降本增效的作用。
在谈到金融数智化发展面临的挑战时,杨青则表示最大的挑战来源于如何提升数据的合规获取、数据治理、提升数据的丰富性、准确性、及时性,以及面对复杂场景时更为精准智能的机器学习技术。
总而言之,金融数智化转型对于从业者来说既是机遇又是挑战。当下,随着金融行业向着数智化转型升级,金融行业发展潜力将得到进一步释放。同时,这也将有利于打破传统金融在服务、成本、效率等方面的痛点,推动金融服务行业高质量发展。
