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。

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