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胥正川:AI技术落地金融,大数据是基础

作者/胥正川(复旦大学管理学院信息管理与信息系统系副教授)

公众号/复旦商业知识

本文节选自复旦大学管理学院与中国管理研究国际学会(IACMR)联合出品的《管理视野》杂志。

今天的AI仍然是大数据驱动的AI,延伸到金融行业也一样。落地很重要,应用技术之前,一定要想清楚市场在哪里,领先一步是先进,领先两步是先烈。

《管理视野》:在目前AI技术落地金融的过程中,有哪些领域是已经落地了?

胥正川:其实所有的技术影响到某一个行业,一定是从某些点开始的,再深扎下去,慢慢地普及到更多场景里面去。不管是对金融行业也好,对其他行业也好,都是如此。如果从场景上说,在某些比较规则性的业务里面,现在都会采用AI手段,有些可以自动化处理的工作,一定会让它自动化处理金融行业是特别明显的一个例子。现在去银行可以看到用的人越来越少了,窗口越来越少了,顾客去了,大堂经理就负责引导你到机器上去办理业务。有些像呼叫中心的工作,已经开始由AI来取代了。再比如说现在公众接到的金融类推销的电话,大约80%是机器人拨过来的。现在公众对人工智能的理解有两个极端:一方面觉得人工智能没改变什么;另一方面觉得人工智能把什么都改变掉。这两个观点其实都是错误的。目前阶段,我们会发现机器人没有办法跟你做交互性很强的对话,它只能做很简单的规则很明确的对话。所以一般商家现在是通过机器人拨你的电话,一旦客户有对话的意愿,就立即切换到真人跟你沟通,这就是人工智能和人脑智能的结合。这是未来要走的一条路,将人工和人工智能结合起来,未来我们要去发挥人工智能的强项,来帮助员工做工作,所以人是一个决策性的角色,机器人会帮人类做事情。

但是在这种情况下,对人力的需求一定是减少的,因为基础性工作不需要员工干了。在某些特定的领域、特定的场景,AI是能够帮助到企业的,特别是很规则化的场景尤其如此。金融的风控领域就是一个很好的例子,风控完全依赖于大数据来做评估,这点上AI一定是强于人的。在AI的职能取代性上,社交性越弱的,越容易被取代;社交性越强的,越难被取代。AI的应用往往要看执行的规则有多明确,流程越明确,就越容易用机器人来取代人力。归纳一下,就是重复性的、单调性的、社交程度比较弱的、数量化的场景都是AI落地最好的着陆点。

《管理视野》:您在之前曾经说过,大数据非常重要,但大数据也不是万能的,在情感方面就很有局限性。能否具体谈谈这点?

胥正川:是,大数据当然不是万能的,我认为大数据与人工智能密不可分,因为今天的人工智能完全建立在数据的基础之上。所以今天想要初步判断某一个人工智能企业是不是很有前途,只要看一点就可以了,那就是数据。今天谁掌握了大数据,谁才有资格去谈人工智能,才有资格去做人工智能。那么谁有?谷歌、亚马逊,所以这两家都做得很好。微软研究院也不错,因为神经网络深度学习的兴起,就是在图像处理领域、语言处理方面获得了突破性的进展,尤其在图像处理领域,人类对所有图片判断的错误率是5%,而电脑能做到3.57%,超过人眼识别了,所以现在很多环节“刷脸”就是这个道理。

人工智能在图像这个领域里,取得了突破性的进展,在所有跟图像有关的场景,涉及图像识别的工作,AI对人脑是绝对的取代关系。正因为AI只有掌握大数据的公司才能做,所以虽然国内确实有很多企业在炒作AI概念,但下面很快我们就会看到一批炒作概念的企业倒掉,这些企业的技术不能商用,不能有所产出。

《管理视野》:在AI落地上, 能否成功商用是硬指标吗?

胥正川:这个领域有个很典型的例子:IBM公司的人工智能做得这么强,沃森健康那么厉害,在医疗诊断领域明明是个过硬的技术,为什么沃森健康会疯狂裁员70%?这就是个问题,而这恰恰就是我们管院的专业研究需要关注的问题。我们得到了一个结论,当然这个结论不仅仅是针对IBM的,我们针对所有的高新技术——往往领先一步是先进,领先两步就是先烈了。在这个技术太超前于时代的情况下,其实是没有商业价值的。所以我经常跟学生讲,当我们评估一个新技术产品的时候,千万不要“唯技术决定论”,不是你的技术很了不起,就会成功。

当一个公司的技术很强,可是找不到市场的时候,一样会失败,因为公司撑不起这么高昂的、持续的研发费用,也没有市场回馈。要知道,从技术落地,到技术市场成熟,中间有一个巨大的鸿沟,而这个鸿沟一般的企业是根本跨不过去的。一个公司不能光讲技术很强,后续呢?市场在哪里呢?供应商为什么会愿意花钱替换用这个产品?技术的替换是逐步进行的,不是一夜醒过来世界全换了,而是有一个演变过程的,是市场和科技双轮驱动的结果。如果市场要十年二十年以后才出现这个需求,这个公司能撑到那个时候吗?所以我上课经常问同学们,还记得中国最早的互联网公司是谁吗?瀛海威的模式其实跟阿里早期是一样的——电子商务平台,为什么这个公司没成?因为企业的发展存在一个时机点的问题,时机不对,就是市场成熟度还没到。

《管理视野》:AI和金融结合起来,会颠覆哪些职业?

胥正川:就目前的AI而言,它是有它的弱项和强项之分的,所有跟人打交道的东西它都弱,所有不跟人打交道的地方,它就能做得很强,这就是判断的准则。如果是数据能决定的场景,就应该用它。AI能不能超过人的效率或者是精准度,这是一个判断准则,如果能,AI就一定会取代你,只是什么时间彻底取代的问题。所以AI对金融行业很多细分领域,特别是对会计行业一定是席卷性的冲击,以前会计行业还要记账,现在还需要吗?德勤现在就说公司内部也会用很多AI的工具,比方说原来做企业内审的时候,需要大量的会计师铺上去,现在很多部分可以由AI取代了,人力只需要做最后的审查就行了。

这个转变具体到商学院的教学上,也对我们教学提出了很多要求,如果商学院还是教学生记账,那就毫无意义了,因为机器人可以干得比你好。AI影响下的教学关注的是一个大的图景,要从宏观上告诉学生们,这个新趋势会怎么演变,会冲击到什么行业,会影响到公司的什么地方,会怎么样去发展演变。

《管理视野》:能不能介绍下传统公司目前从管理上感受到了哪些AI对公司的冲击?

胥正川:AI来了以后,它会从两端去影响到企业。企业和用户之间的交互会发生很大的革命性的变化,所以冲击前端是智能化交互。冲击的后端是智能制造,智能制造会使得企业制造成本大幅度地降低,成本降低会带来一系列的变化,公司的客户范围会扩大,公司跟客户的互动会变化,企业应该怎么继续运营?AI会给企业带来一系列的变化,不要想着一个技术的颠覆性是取代一个商业点,它是取代一条商业链,会带来连锁反应,是个新商业生态系统的问题,这是所有的企业管理人员都必须去面对关注的。

《管理视野》:您对AI金融落地之后的前景有怎么样的判断?

胥正川:我认为AI会首先冲击金融行业,因为金融行业的人力成本太贵了,而很多人力所干的那些活又是机器最擅长的。因为很多业务不需要跟人打交道,就是玩数字,玩数字谁玩得过电脑?所以我觉得AI这种FinTech(金融科技)一定会大大地冲击金融行业。今天的AI仍然是大数据驱动的AI,延伸到金融行业也一样,如果你这个工作是由数据可以解决的,是规则明确的,那这个工种就一定会被AI取代。

IFBK 0826The End

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190826A0GI7900?refer=cp_1026
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