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百度金融是在2016年提出的金融科技战略，最近百度和农业银行达成了战略合作，双方要共建“金融科技联合实验室”，这其实就是百度智能金融科技的一次落地。
具体来看，百度金融的七大智能金融科技布局，其中金融云和区块链属于基础架构层级的，近年来大家对这两大概念都不陌生，金融云以后会逐渐成为行业必备，区块链也有很多国家的金融机构在尝试和铺垫，百度金融算是布局比较早，应用也比较早的（据了解今年发行了区块链ABS产品）。另外的智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服等五大块，则是属于典型的人工智能在金融领域的技术应用层级。可以帮助金融机构在前期获客、客户身份识别，以及风险管理、客户服务、投资顾问这些地方，进行智能化的升级。
总的来说，从目前公布的这些细节来看，百度金融走的是智能金融科技战略（即AI Fintech），充分利用了百度人工智能技术的优势，发展的方向也是以金融科技能力输出为重点。未来人工智能的想象空间有多大？可以说是不限量的，所以百度很早开始布局人工智能，已经抢了一步先机，再将人工智能落地到无人车、金融这些行业，那百度在这些行业也应该是能占据重要地位的，像不久前的Apollo计划，对行业而言就是一场地震。百度金融的七大AI Fintech布局，和农行的合作只是一个开始，大家可以拭目以待。
由“机器之心”写的，应该是目前最全面详细的解释了：
6 月 20 日，中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行，将在人工智能技术与金融结合方面展开深度合作，这主要包括金融大脑、客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并共建「金融科技联合实验室」。同时百度金融公布了三步走的战略规划，金融科技将在百度金融体内验证，体外输出，试图构建一个金融体系级别的深度学习 AI。
中国农业银行董事长周慕冰（左）与百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏
一、人工智能与金融的结合是大势所趋
人工智能技术的突破性进展已经对众多行业产生了重大影响，而金融业由于自身在数据质量、结构化产品和市场规模等方面的优势，已经成为和人工智能技术结合最为紧密的领域之一。随着越来越多的交易从实体渠道转向数字渠道，技术继续影响着银行业。大数据洞见和高级分析技术的应用，已经改变了金融服务业的内部运作、外部体验和竞争市场。
而面对如此巨大的变化，各银行和信用社正在重新思考未来商业模式。当机器学习与云计算技术融合在一起，金融防线已被潜在入侵者摧毁。银行业这几年在科技上的开支越来越高，咨询公司 Celent 的数据显示，2015 年北美、欧洲和亚洲的银行在科技上花的钱达到了 1967 亿美元，同比上涨 4.6%。
埃森哲的一项研究认为，未来的胜利者将不仅具有技术能力，还能让这些技术增强员工业务能力。「正是人与技术的结合才能真正创造未来银行业的竞争优势。」参与调查的近 90% 的银行业高管都认为，企业必须以更快速度进行创新，跟上市场的步伐。
二、人工智能在金融落地的具体方案
百度和农行的本次发布会就是传统金融巨头与人工智能的又一次重要结合，在渠道、服务和产品上实现更多的智能金融。这一方面代表了金融机构的技术创新，同时也是国内人工智能技术在金融领域的有力落地。李彦宏表示「智能金融可以超越支付、网点等等物理限制。（人工智能技术）高效即时处理海量、多维的非结构化信息，抽取知识，在尊重金融规律的基础上，为各种金融业务提供决策支持。」
百度金融服务事业群组成立于 2015 年 12 月 14 日，业务架构主要包括消费金融、理财资管、互联网银行、互联网保险、钱包支付等多个板块。目前，百度金融正利用人工智能等技术赋能金融机构。李彦宏表示，百度既有许多精通深度学习和大数据的科学家，又有来自金融界的专业精英。两种人才的配备可以更好地理解金融机构的诉求，而两种思维的激荡创新，正在把百度人工智能核心技术注入到金融领域，并产生出越来越丰富的创新成果。
而这些创新成果主要体现在提升银行效率和用户服务质量上，在埃森哲的调查研究中，当被问及将人工智能嵌入用户界面的前三个原因时，金融服务机构引用了「为了获得数据分析和见解」（60%）、「为了提高生产率」（59%）和「成本效益节约」（54%）这三个原因。67% 的美国银行家把「成本效益节约」作为投资人工智能的首要理由。德国电信和苏格兰皇家银行正在用聊天机器人取代原来的客服中心，这一举措将会在未来五年节省数十亿的成本。法国的巴黎银行和出版商威科集团正在使用的机器筛查金融市场或客户数据库，发现漏洞后会发出警报。
同时，报告也指出了几大应用方向，AI 是新的 UI——人工智能正被用来增强客户体验、简化工作流程和降低成本；生态系统力的彰显——在这个增长智能的新时代，公司将超越平台战略，采取丰富而强健的生态系统进路；工作市场——传统的工作等级制度正在被「人才市场」所取代，其中包括大量独立的自由职业者和兼职人员；为人类而设计——大数据和高级分析技术使得我们不仅想知道人们今天在哪里，还想知道他们想去哪里。
而从具体的银行业务来看，人工智能在金融领域的应用主要是集中在以下几个方向
1、用户智能获取
提升金融服务效率、降低行业成本是金融科技的基本诉求，而降低获取客户成本其中的关键一环。大数据、机器学习和推荐系统的发展极大有助于金融机构精确的获取潜在用户并推送合适的服务。
2015 年，摩根大通曾推出一款采用机器学习技术的预测性推荐系统——新机遇引擎（Emerging Opportunities Engine），辨别应该发行或出售股票的客户。现在，摩根大通计划将它推广到其他领域。
借助百度巨大的流量和对用户需求的深刻洞察，百度金融形成了金融用户画像，通过响应模型能使金融服务准确触达用户，最终实现广泛的流量覆盖和精准的用户触达。
2、身份认证
处于金融行业对安全性的较高要求，身份认证是处理银行业务中非常关键的一环，而随着深度学习所带来的图像识别准确率的大幅提升，金融机构已经可以去使用人脸识别、声纹识别等生物认证技术来消除了物理网点的限制，从而大幅提升了业务处理效率和用户体验。
发布会上，百度高级副总裁朱光提到，百度金融应用了百度的人工智能，将活体识别、声纹识别等技术用于身份识别，可运用于远程开户、远程授信、刷脸支付等金融交易环节和场景。并且已经和泰康人寿进行合作，进行投保业务的身份认证，也应用在了自己的金融产品百度钱包中，还包括空港易行的机场 VIP 身份认证。
3、业务智能分析
近几年的自然语言理解技术也出现了质的突破，这也将极大影响银行业务。摩根大通在今年 1 月份上线了 X-Connect 用来检索电子邮件，帮助员工找到与潜在客户关系最密切的同事，促进业务机会。不久后又推出了一个智能合同平台（COiN），主要用于分析法律文件，摘取其中重要数据点和条款。人工审理一份长达 1 万 2000 页的年度商业信贷合同大约需要 36 万个小时，机器学习技术将时间缩短至数秒。
纽约梅隆银行正在采用机器人程序（bot），特别是利用融合了人工智能技术的机器人处理程序自动化（RPA）提高运作效率，比如网页机器人或互联网机器人程序被用来实现自动化业务，过去十五个月以来已经部署了 220 多个由 Blue Prism 开发的机器人程序，处理那些过去人工完成的重复性事务。比如，审计员在处理财务报告时只要给人工智能发送信息请求，在 24 小时之内就能得到回应。以前手动筛选存储在六个不同 IT 系统中的大量数据，往往要花费 6 到 10 个工作日才能完成。资金转移机器人程序可以帮助纠正美元资金转移需求中的格式和数据错误，比人工操作更快速准确，一年就能帮银行省下大约 30 万美元。RPA 的应用已初见成效：跨五个系统的账号关闭验证，正确率 100%；处理时间提升了 80% ；trade entry 周转时间提升了 66%；程序处理失败交易，仅需四分之一秒，但人类需要五到十分钟。
另外一个核心应用方向就是银行的风控系统，百度的大数据和模型技术可应用于金融风控领域。包含 7 个维度 28 个行业，细分 10 万+个标签描述用户的属性和兴趣；账号安全保护伞，提供每秒 50 万次风控请求的能力，有效防御安全风险。基于百度的大数据和算法技术，构建反欺诈和信用风险模型，从黑名单、多头、关联网络以及有/无央行征信记录等维度，防范金融风险。
4、聊天机器人
目前，聊天机器人和对话界面正成为趋势，众多人工智能巨头和自然对话的创业公司纷纷布局，同时也激发着金融业内的热情。这将彻底改变用户获取金融服务的方式，并极大提升效率。
今年 4 月份，富国银行开始试点一款基于 Facebook Messenger 平台的聊天机器人项目，虚拟助手通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户重置密码。不久前，美国银行的智能虚拟助手 erica 也正式亮相，通过分析与认知消息发送，为银行 4500 多万用户提供理财指导。
百度金融在自然语言处理和语音技术的支持下，智能客服机器人能够处理 97% 的在线咨询，其在金融业务中的解决率达到 90% 以上。智能语音质检已实现关键性问题 100% 覆盖。通过智能化升级，1 年内单次服务成本下降了 80% 多。
5、智能投顾
智能投顾是人工智能在金融应用里又一个令人兴奋的重要方向，预计美国智能投顾（robo-adviser）AUM 市场到 2020 年会超过 2 万亿美元。富国银行将于今年下半年正式上线名为「Intuitive Investor」的智能投顾平台，目标服务该行「千禧一代」的存量客户群。Intuitive Investor 系定位介于 WellTrade 在线交易平台和全服务模式之间的智能投顾服务。美国合众银行（U.S. Bank）2016 年 8 月，美国合众银行宣布与 Future Advisor 合作，为其客户提供数字理财建议。
百度技术使智能投顾的匹配更精准，并有效防控风险。大数据技术，整合互联网上海量的数据和金融信息，生成金融知识图谱；根据用户的行为轨迹生成用户画像，洞察用户的需求和风险偏好；根据资产大数据，生成资产风险标签。根据这些画像和标签，判断用户的投资风险偏好，精确匹配，生成对用户适宜的投资组合，并帮助用户追踪、监控风险。智能投顾可帮助用户精准匹配资产，摆脱零散、低效、无序的原始资产配置，形成结构化、风险分散的财富管理。
6、人工智能金融平台
这些大型金融机构在通过人工智能技术改善自己产品和服务的同时，还计划将人工智能技术能力输出给那些缺乏技术实力的机构。
摩根大通将于今年晚些向机构客户提供一些云支持技术，允许像 BlackRock 这样的公司自助获取财报、研报和交易工具这些常规信息，解放销售和客服，计划构建一个让资产管理经理以及小型银行不再需要聘请程序员的平台。
百度在此次发布会上也提到了金融云，面向金融行业伙伴的一组完整服务能力的聚合，行业伙伴可以通过云端访问，获取技术能力支撑，完善服务生态。百度金融云为 IT 系统、支付以及安全防护等底层技术提供支持，同时与人工智能相结合，向金融机构输出包括智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服等全套金融解决方案，将百度的人才、技术、数据积累，全方位赋能合作伙伴，打造百度金融开放生态。
与之相关，百度金融已与包括支付、信贷、理财资管、风控等多个领域的许多金融同业达成合作。比如，百度大数据风控实验室已与浦发银行、买单侠等多领域合作伙伴达成合作，在 3C 分期、车分期、房分期以及现金贷、黑名单及反欺诈规则等方面，利用百度的数据及技术，定制模型，帮助合作伙伴进行信用评分、辅助决策。百度金融大脑也与百度与贵州省政府金融办、大数据局等有关部门深度合作，联合推出国内首个打通政府、企业、金融机构、互联网数据的中小微企业智能融资撮合平台「贵州金融大脑」，一方连接成千上万的中小微企业，另一方是贵州省银行、小贷公司等金融机构，系统上线后可以即时、智能匹配企业与金融机构之间的需求。
三、 金融人工智能需要强大的技术积累
金融机构要从人工智能的潜能中受益需要立即采取三项行动。1）确保对数据的使用和应用有一个明确的策略。除了需要分析数据的使用方式，还需要对人工智能工具为员工和客户在帮助建立数据的价值方面可以发挥的作用达成共识。2）探索开发一个人工智能「卓越中心（Center of Excellence）」的可行性，它能够提供一个可应用于整个组织的中央能力，包括可提供灵活性和敏捷性的外部资源。3）创建一个可扩展的测试—学习环境，它能够探索人工智能和认知过程，从而加快创新。
众多金融机构和人工智能沿着这个方向在进行技术积累，只有具备了强大的人工智能技术能力，才能将这些技术输出到广泛的产品和服务中。
2016 年，摩根大通专门设立了技术中心，研究大数据，机器人和云基础设施，目前已经投入 95 亿美元，其中 30 亿「专注新项目」，有６亿用于「新兴金融技术项目」，具体包括与金融技术公司合作，研发新的新技术，提升当前数字和移动服务质量；富国银行也成立一家新的人工智能公司问题解决方案团队，研究如何为银行客户提供更个性化、人性化服务；花旗银行最近与尖端科技公司建立了一系列创新合作伙伴关系，以扩大和改进服务。通过花旗风投的投资和收购，花旗银行建立起全球性科技公司网络，这些公司都参与了六个花旗全球创新实验室。
除了加大自身的技术投入之外，他们还通过投资去寻求外部技术的支持，2012 年以来，美国顶级银行已参与 72 轮面向金融技术创业公司的投资，总额 36 亿美元，公司总数达 56 家。银行家们表示未来 3 年将广泛投资以下能力：嵌入式人工智能解决方案、计算机视觉、机器学习、自然语言处理和机器人流程自动化。
而农行和百度的合作也可以看出传统金融机构积极寻求外部人工智能技术支持的动力，百度金融依托于百度积累多年的人工智能技术实力，在算法、数据和云计算方面的技术优势可以直接输送给金融客户。首先，百度在全球范围内拥有上万研发人才。其次，百度日响应 200 多个国家和地区的 60 亿次搜索请求，拥有领先的反 SPAM、CTR 预估技术，大规模的 FPGA 集群；第三，中文语音识别技术识别率接近 97%；人脸识别技术准确率 98%；文字识别 ICDAR 竞赛 4 项世界第一。
比如上文提到的生物识别，百度拥有端到端全卷积神经网络人脸检测器，可以检测到不同姿态和光照下的人脸，最小能够达到 12*12 像素；稳定的关键点实时跟踪，深度神经网络可嵌入手机客户端对面部做实时跟踪；安全易用的活体检测，基于动作配合和二次采集判断两种方式的结合，活体检测可兼顾安全性和易用性；高精度的 1：1 和 1：N 人脸识别率，基于深度神经网络的度量学习技术，使用 200 万人的 2 亿数据，在 1000 块 GPU 集群上训练，可达到比人类更精准的识别效果。FDDB2015 年官方评测，百度人脸检测世界第一；据人脸识别的评测数据集 LFW，百度人脸 1:1 验证准确率：99.77%，LFW 2015-2016 排名第一，击败了微软、谷歌、Facebook 以及各类高校等技术实力强劲的技术团队。在声纹识别方面，可用于声纹登录等场景。安静环境普通话识别率近 97%，车载环境普通话识别率 92%，即使在嘈杂环境也能精准识别。
不管是国外的金融巨头的众多动作，还是农行与百度的强强联手，都标志着人工智能正在推动金融科技创新的全面升级。人工智能、数字生态系统、按需分配的劳动力平台、设计思维和其它关键技术将有助于金融机构相应要求越来越高的用户群，影响着这些客户群需求的科技巨头们目前还不是银行的直接竞争对手。让客户有理由保持忠诚，取决于银行业如何演变为数字先行的业务模式。其中，人工智能技术、金融行业的应用场景探索和生态建设都是必不可少的要素。
移动设备和移动生活带领人们迈入金融科技的3.0时代，即基于大数据和大数据上AI处理的智能化的时代。这带给金融行业三大变化：一是服务客群广度扩展，即普惠金融；二是体验正在发生变化，例如不用去银行排队；三是效率大幅提升，特别是客服等。
作为一家自带技术基因的人工智能公司，百度在大数据处理和深度学习方面具有先天优势。这些数据及其背后的技术在金融领域的应用，将推动百度金融的加速发展和场景落地，使用户体验、服务效率等得到大幅提升。
在百度金融的AI Fintech的解决方案中，包括通过智能获客角逐流量，大数据风控挖掘客群下沉后的优质客群，多项智能远程服务满足用户的极致体验。同时在基础架构层面，布局金融云以提高内部运营效率，以“区块链”网络保证金融资产的真实可靠。
智能金融能解决金融机构的两大痛点：获客和风控，这也是AI Fintech行业合作的基础。在获客方面，基于百度全网万亿网页、数十亿级搜索数据，百度金融提供的智能获客兼顾了对客群的需求分析和风险预估，可基于对用户的需求、信用、风险层面的判断，以及和产品之间的匹配进行精准画像并提供千人千面的选择，为各大金融机构提供智能获客的产品。在智能金融时代，智能获客一定是带着风控的即时获客，并从金融画像、智能创意、智能匹配三个层面实现智能获客。
针对存量市场的运营，通过响应预估和最优补贴计算，实现一方面是发现价格敏感的用户，一方面是计算最适合用户的补贴力度。智能获客的一个成效是，通过存量客户智能补贴优化，降低营销费用，人均获客补贴费用可以降低10%。
值得注意的是，百度的智能获客中集成了强大的风控能力，可以说是“带风控的智能获客”。
大数据风控：覆盖业务全流程 机器学习攻克高维、稀疏、小样本难题
百度大数据风控实现覆盖信贷全业务流程，包括贷前(智能获客)、贷中(审批授信)、贷后(监控催收)。贷中包括身份的核验，针对黑产的欺诈识别，以及信用风险度量等多种技术手段。贷后对应贷后监控、催收、复联等。
金融领域的大数据风控面临一个现实的问题：样本集群不大导致的数据特征的高维、稀疏，以及信贷业务的小样本，百度金融以自身深厚的技术沉淀，利用集成学习、深度学习、及图计算等方式建立自有解决方案，逐一攻破难题。例如从汇集大量的高维特征，通过机器学习和数据挖掘后用到模型中，风险区分度有明显提升。
其中，图计算是百度金融强大的必杀技，大数据可以找到人与人之间的连接，这些关系图谱形成了一个超级网络，通过深层次的迭代计算，将原来较小的样本效果进一步放大，以达到满足风控需求。
在反欺诈方面，百度金融还基于关联网络，运用智能图计算强化反欺诈能力，深挖黑产特性，对欺诈团伙进行实时打击，并可实现“秒级”查询响应。目前百度已拥有百亿的节点，五百亿条边的大数据量，这一数据仍在加速增长中。
百度金融提供远程的服务和认证，目前有三种身份识别方式：活体、声纹识别及手写体识别，准确鉴定用户身份，可以解决银行困扰很久的“萝卜章”问题。尤其是百度的人脸识别技术，其后台训练数据累计已经过亿，基于GPU运算能力，其识别速度可以在几十毫秒内完成计算，领先于整个行业。无论是《最强大脑》PK掉人类最强选手，还是帮助被拐27年的回家失踪儿童付贵回家，以及辅助抓捕通缉犯，其速度和精准度都得到了印证。
百度金融科技的布局七大Fintech，其中底层有两项很重要的架构：一是金融云，可以帮助金融机构提升底层服务能力；二是“区块链”，它是未来数据资产相互流通、等价的交换底层框架和基础设施。
AI Fintech的开放将实现与金融业的共赢，百度金融的理念是“致力于成为一家真正意义的金融科技公司”，并非要颠覆金融行业，而是根据金融机构的需求，输出金融科技能力，搭建一个平台，与金融机构一起共存、共赢，让“普惠金融”的梦想真正实现。
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