《金融創見－張劭聲》人工智能巨浪來襲，金融業將被如何改變？

　　人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；Ａ﹒Ｉ﹒）在現今科技層面已不是一種全新概念，就此方向的發展雖然還未達成熟階段，但在不同行業領域已達一定程度的成效。要舉例版塊有零售、網上娛樂、教育、甚至專業範疇如會計，也能找到越來越多涉及Ａ﹒Ｉ﹒在日常的應用。無可否認，Ａ﹒Ｉ﹒和機器學習（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）已逐漸被大眾接納為主流工具予以運用。但相比其他行業下，金融投資範疇就Ａ﹒Ｉ﹒方面的發展卻仍滯留於相對初期的萌芽階段。在表面上，Ａ﹒Ｉ﹒於金融業發展進度看來不及其他行業，但實際原因是金融業的結構相比其他行業複雜，而且風險監管嚴密，業務範圍更廣泛，要在目前行業架構上全面發展Ａ﹒Ｉ﹒，一定較其他行業困難，也需要更多人才，時間和經驗。但同樣因為目前的緩慢發展和技術性的障礙，未來能利用金融科技開拓的市場也是在眾多行業裡更具潛力和空間。
　　要在日趨競爭激烈的金融體系佔一席位，擔任金融服務業的各方如銀行，經紀，保險公司，以至基金經理和拓管公司，也需要認真考慮如何有效運用人工智能以提昇服務質素和效率。需知道傳統的營運模式於資源方面有不同限制，舉例如客戶經理要制定投資建議，也要依據客戶對象的個別需要而左出獨立判斷，因此人力資源是一個限制。固基於成本因素，傳統銀行往往只能替最高級別的ＶＩＰ客戶提供貼身的優質服務，並就多變的市場動向給少數客戶適時的投資建議。但現今在人工智能科技逐漸普及的前題下，繁複的工序也有可能透過有系統的機器學習，使電腦也能模仿人類思維，並根據個別情況複製分析結論並記錄下來作日後參考，讓原本費耗資源的個人化銀行服務能有規模地帶給全線客戶，而不再只是ＶＩＰ的尊享，商業形象和服務範圍也能隨之提昇，這可是未來金融從業者長遠的發展方向。
　　能在Ａ﹒Ｉ﹒技術達至上述層面的公司，相信目前在市場上還是少數。之所以此技術還未能廣泛普及，原因主要是開發者需要投放巨額資源建立有關客戶的數據庫，並給予適當的處理及保養，務求保持數據的精確度和公司未來業務的關聯性。對於某些固有機構來說，要從舊式系統摘取有用資料，或是整合公司經過合併收購事項後不同業務客戶的資料和其相容性，的確是一項龐大而昂貴的工程。要是公司有決心發展Ａ﹒Ｉ﹒於金融業的高效率應用，企業內部必須集中人力財力革新固有運作模式，並配合以數據為主導的新工作思維。數據將會是金融企業新的核心價值。
　　儘管Ａ﹒Ｉ﹒技術能帶給金融行業莫大的裨益，但此看法卻不是一致地被業界接納。其中較為明顯的爭辯是部分從業員相信成熟的人工智能科技將會顛倒行業生態，並促使機器取代人類就業帶來反效果。從企業監督的角度看來，發展完善的Ａ﹒Ｉ﹒的確有改變流程及精簡人手的可能性，但從業員也必須認清當初發展科技的原意－科技的發明本質不是要取代人類，而是要提昇人類的成就界限。要是Ａ﹒Ｉ﹒能取締人力完成繁複工序，被騰出的人手將會有更多的靈活性去執行更複雜工序或為客戶提供更有價值更優質的服務，最終也會成就高質素業務的動力。當然從業者也須恰當地發展和調配個人技能以充分利用高端技術。明白當前不是所有金融機構也有資源開發人工智能科技，但其後發展方針也應以數據為主導。要是業務最終也決定不以人工智能技術為發展骨幹，可是其他金融科技範疇也離不開運用數據的事實。看來把業務數據化是金融業難以避免的一步，與其繼續耽擱業務改革以致阻礙長遠發展，何不早日著手享其市場先驅者的優勢？《盛寶銀行環球交易部門主管　張劭聲》