信托专题研究:信托业务风险管理智能化研究(一)

信托业风险管理智能化的研究基础

(一)信托业务风险管理智能化的研究背景与思路

1.信托业务风险管理智能化的研究背景

人工智能技术大势所趋。金融市场主体都面临着收益和风险的不确定性,风险管理因而成为重要环节。以云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术如火如荼地发展,以数字化、网络化、智能化为特征的信息化浪潮蓬勃兴起,加速了信息技术与金融行业融合创新,进入一个新纪元,金融科技(FinTech)浪潮正席卷全球。随着这股浪潮的到来,金融市场交易频率的提高,数据来源的多样化以及大数据的开发运用,给基于大量数据的金融风险管理带来新契机,人工智能开始逐步应用于金融风险管理领域。

信托业务风险管理自身需要。信托行业从1979年第一家信托公司成立至今已发展近40年,逐步形成了一套富有信托特色的风险管理方式,同时也存在许多不容忽视的问题,而在当前复杂的经济形式及监管环境下,信托行业面临业务调整及转型的压力,因此通过智能化来提升风险管理能力是必然。

2.信托业务风险管理智能化的研究思路

报告首先对信托业务风险管理模式、人工智能技术现阶段水平及信托业数据构建基础进行总结和回顾,分析得出信托业务风险管理现阶段的痛点,而后根据风险管理投前、投中、投后不同场景不同痛点来引入对应的人工智能技术,最终形成风险管理智能化解决方案供全行业参考。最后根据这些智能化解决方案所带来的调整及所需要的能力,阐述信托公司应该如何应对挑战展望未来。

(二)金融科技与人工智能技术的发展现状

1.人工智能技术的发展情况

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。“无学习,不智能”,这几乎成了人工智能研究在今天的核心指导思想。许多研究者更愿意将自己称为机器学习专家,而非泛泛的人工智能专家。谷歌的AlphaGo因为学习了大量专业棋手棋谱,然后又从自我对弈中持续学习和提高,因此才有了战胜人类世界冠军的“本钱”。微软的“小冰”因为学习了大量网上的流行语料,才能用既时尚,又活泼的聊天方式与用户交流。被宣传为人工智能的典型应用大多都拥有深度学习的技术基础,是计算机从大量数据资料中通过自我学习掌握经验模型的结果,而且应用的领域也很多,包括模式识别、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、商业智能、自动驾驶等。

人工智能虽然是从谷歌AlphaGo打败李世石后成为热门词汇的,但是它的技术发展确实历史悠久,从最初的神经网络、模糊逻辑,到现在的深度学习、图像搜索,经历了一系列的起伏,从爆发、低谷、重新突破,直至2014年Gartner发布的技术成熟曲线表明人工智能技术已经进入发展高峰期,尤其随着互联网的发展,人工智能技术已广泛运用到了智能搜索、语音识别、图像识别、生活预测、人机交互等,影响到生活的多个方面。与互联网一样,人工智能技术会向几乎所有旧产业渗透:生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上,将获得新生的旧产业还有许多,如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR(虚拟现实与增强现实)技术发展影响而产生的虚拟产业。

传统金融行业依靠大量的人力,而结合人工智能的金融科技必然是解决服务低效痛点的重要途径,从计算机时代的业务电子化到互联网时代的金融网络化,金融领域实现跨越式发展。在人工智能时代,科技定将与金融深度结合,定将引领金融再创新高。

2.现阶段中国金融科技的主要应用

人工智能在渗透各行各业的同时,自然也应用到金融领域,现阶段,金融业内应用于金融领域的人工智能,主要集中在八个场景。

(1)征信。国内的个人小额信贷普及率远远低于发达国家,大量没有信用卡的蓝领人群的需求没有得到满足。基于大数据和人工智能技术,完全可以实现智能征信和审批,通过多渠道获取多维度的数据,包括通话记录、短信信息、购买历史、电商数据,以及社交网络上的留存信息等,提取出上百种变量,进入到大数据模型,对个人信用进行评估。

(2)个贷风控。个人贷款业务中最重要的环节都是风险控制。贷前有两个步骤非常关键,第一识别贷款人信息的真实性,第二识别贷款人的还款意愿和还款能力,贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常,贷后通过反馈数据补充信用评分。无论是消费贷还是现金贷,利用数据积累和大数据技术建立有效的智能化风控体系,是一个平台的核心能力,直接决定着贷款平台能否持续地运营下去。

(3)反欺诈。金融安全是维护金融秩序稳固的基石,任何一个金融平台都会投入大力气在这上面。有别于虚拟的社交网络,对于注册的金融用户,首先要验证身份的真实性,这里用到的技术包括人脸识别、声纹识别、指纹识别、虹膜识别、光学识别(OCR)等。在这些方面,人工智能确实比人更加优秀,不仅识别时间缩短到了1秒,而且识别错误率大幅降低。除了身份验证以外,人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的威力,比如防止垃圾注册、盗卡盗刷、虚假交易、恶意刷单、恶意套现、营销作弊薅羊毛等等,这里面用到了大量的智能数据分析和机器学习技术。

(4)定价。过去的金融体系是统一定价,有了大数据和人工智能以后,可以根据每个用户的情况差异化定价。比如很多做车联网产品的创业公司,收集了车主的驾驶行为数据以后,和保险公司合作推出差异化车险,对驾驶习惯良好的车主给予保费优惠。如今个性化保费的时代已经到来,天猫的运费险就是一个典型的案例。再有就是贷款利率和授信额度的个性化。用户在信贷平台每正常完成一次借还款的闭环,贷款利率都会相应地调低。当每个人的征信画像越来越全面和完善以后,可以实现个性化的贷款利率和授信额度。

(5)营销&客服。金融平台和互联网平台最大的不同之处在于互联网平台有网络效应,用户规模越大,获客成本越低,但是金融有效客户的甄别和获取成本不会降低。技术可以帮助解决这个问题,通过用户画像和大数据模型可以找到精准用户,实现精准营销。再有就是金融客服。金融咨询中有80%的常见问题都是重复性的,而且在一个限定领域内,还能得到快速反馈,成为自然语言理解和对话机器人最快落地的场景。通过对话可以发掘用户的需求,解释和推荐产品,还能带来销售转化。蚂蚁金服的智能客服可以解决用户的大部分问题,当它非常确定答案的时候它会直接作答,当它不确定时它会把可能的选项给人工客服,人工客服只需要快速判断,点击选择后就可以发过去了。这样极大地提升了客服效率和问题解决率,降低了人力成本。

(6)投资决策辅助&投资机会识别。人工智能在证券和投资研究上可以给予我们很多帮助,第一收集和处理数据,第二分析和预测结果。面对信息爆炸和过载,人要想从海量数据中找出相关性是很困难的,机器可以让这件事情变得更容易。机器学习算法可以通过自主学习寻找信息和资产价格的相关性,自然语言处理技术可以理解新闻、政策文件、社交媒体中的文本信息,寻找市场变化的内在规律。同时通过知识图谱的建模方式,人们可以把行业规则、投资关系等常识赋予计算机,帮助机器排除干扰,更好地结构化信息。

(7)量化投资。在量化投资世界,人工智能已经取代人类完成了部分工作,通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式;通过建立模型——黑匣子,进行估值、择时及选股。这样的投资交易模式会在选股时,把公司基本面的一些数据作为模型指标,并在模型里加上市场的趋势指标,最终的交易决策则是模型综合所有指标运行的结果。

(8)智能投顾。如果说量化投资以博取短期超额收益为目的,那么智能投顾则是在各市场和各大资产类别之间构建投资组合,分散风险,追求长期收益。富人阶层有私人银行来服务他们,由专业的理财顾问根据他们的需求提供个性化的资产配置,门槛高、费率高。智能投顾实际上就是把私人银行的服务在线化、智能化了,以很低的费率服务更广泛的受众,惠及普通百姓。

综上所述,人工智能技术已然快速结合到金融领域的众多场景,然而这些场景以零售金融业务与高频的证券投资业务为主,对于以另类资产投资为主的信托行业,人工智能技术的应用仍然较少,仍需要探索。而埃森哲的研究也论证了这点。埃森哲将中国科技与金融的融合历程分为三个阶段,第一阶段为电子金融阶段,从20世纪90年代中后期开始,基于会计账务的电子化、票据等金融业务可以以电子形式实现。第二阶段为线上金融阶段,开始于21世纪最初几年,基于软件技术、互联网和移动互联网等技术,通过其于场景的结合改变用户行为,创新服务渠道,使金融的覆盖面得以拓展。第三阶段开始于2016年,基于大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等技术,中国的金融科技踏入了智能金融阶段。虽然近些年信托公司纷纷加大信息技术建设和业务管理系统投入,提升业务管理效率,提高客户服务质量,增强转型业务的市场竞争力,但信托公司信息系统建设总体上同质化程度高,功能层级低,主要还是作为信托公司提高业务流程效率的工具,因此信托业整体的金融科技应用水平仍然处于第二阶段的中下层,鉴于信托业务主要以另类资产投资为主,信托风险管理智能化系统应用更是基本属于空白。

3.我国对于人工智能技术的态度和相关政策

自2015年以来,我国出台了多个人工智能相关的政策。2015年7月,国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,将互联网+人工智能列为11项重点行动之一。《中国制造2025》重点领域技术路线图中也构建了中国机器人产业发展蓝图。2016年3月,全国两会授权发布了《中国人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》,提出重点突破大数据和云计算关键技术,自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术。2016年5月,国家发展改革委在《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中明确提出,到2018年国内要形成千亿元级的人工智能市场应用规模。2016年12月国务院印发的《”十三五“国家战略新兴产业发展规划》要求,加快基于人工智能的计算机视觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化,支持人工智能领域的基础软硬件开发。

2017年“人工智能”首次写入两会政府工作报告之后,国务院发布《新一代人工智能发展规划》提出三步走规划;2018年1月国家标准化委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组,并发布了《人工智能标准化白皮书2018》。截至2018年2月底,全国范围内先后已有包括北京、上海、浙江、南京、天津、苏州、黑龙江吉林、辽宁等在内至少15个以上的地方政府印发人工智能产业发展规划文件,积极配合国务院相关文件要求,从资金保障、政策引导等多方面给出明确的政策扶持措施。

根据国务院公布的政策发文,2015年至今国务院关于人工智能领域的政策主要如表1所示。

作者:中国信托业协会
摘自:《2018年信托业专题研究报告》

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