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隨著金融市場開放步伐加快，金融供給側結構性改革深入推進。一方面，金融科技蓬勃興起，大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術正全面賦能金融業(yè)務，金融行業(yè)數字化轉型的技術基礎日益堅實；另一方面，用戶對金融服務的需求正向高效化、便捷化、精準化、個性化轉變，金融行業(yè)應用數字技術創(chuàng)新業(yè)務模式、提升業(yè)務效率的要求愈加迫切。在技術和需求的雙重驅動下，數字化轉型已經成為各家金融機構的共識。本文是由香港中文大學（深圳）管理學理學碩士項目2020級學生閆穎超、秦李虹從數字化轉型的策略、數字化轉型的實例分享和對AI能力的思考三個方面進行的分享。

學生簡介

閆穎超

招商證券股份有限公司

運營管理中心董事

秦李虹

招商證券股份有限公司

運營管理中心高級經理

數字化轉型的策略

01、目標

企業(yè)的數字化轉型主要體現在提升企業(yè)對環(huán)境的感知能力、執(zhí)行能力、決策能力，使企業(yè)變得更聰明。對于證券公司來說，打造敏捷性的數智中臺能順滑前臺與后臺定位，同時利用數智化手段，聚合集能為前臺提供一站式、靈活、快速的服務。

02、架構

數智中臺既是組織架構的變化，更是能力的樞紐和對資源的共享。中臺通過制定標準和機制，把不確定的業(yè)務規(guī)則和流程通過工業(yè)化和市場化的手段確定下來，解決消費者對資源的個性化需求，同時還能最大程度地提升協(xié)作效率。

03、策略

以“智能化”和“數字化”雙翼驅動，以具體金融業(yè)務場景為落腳點，近幾年在人工智能、機器人流程自動化、文檔智能處理、工商大數據等方面進行前沿探索與創(chuàng)新。同時，在云端部署公共場景，提供應用資源共享。提供可重復使用的組件，存儲在云端，不受場所限制，操作簡便，且部署成本較低，成果轉化快。

數字化轉型的實例分享

01、數字治理中心-數據中臺項目

在現有的數據產品在完整性、規(guī)范性、可靠性、準確性方面存在不足之處，導致數據使用者面臨著缺乏數據、不敢使用數據、難以利用數據等問題，數據不能很好地為業(yè)務進行賦能，按照“治用結合、以用促治、不用不治”的建設原則搭建數據中臺，通過數據治理形成為數據資產，通過數據運營形成數據產品和服務，打造數據服務能力，用數據賦能業(yè)務。

02、智能產品實例—數字員工

數字員工相對于自然人員工，承接了自然人本應從事的工作，與自然人一起共同合成一個單位的人力資源整體，是企業(yè)人力資源的一個組成部分，也是不斷推進管理變革、業(yè)務流程優(yōu)化最重要驅動力量之一。數字員工本質上是深度結合了實際業(yè)務需求與自動化技術、人工智能技術的集成，是機器人流程自動化技術、語音識別、機器學習、自然語言處理等人工智能技術高度融合的、具有復雜結構與一定的邏輯思維、計算能力等的復合體。

通過AI+RPA技術部署的“數字員工”能夠替代業(yè)務人員完成規(guī)則化、流程化、重復性的工作，大幅提升工作效率，降低企業(yè)成本，顛覆金融等各個行業(yè)中財務、人力、法務、客服等人力比較密集的職能場景。以結算數字員工為例，目前可接管近90%的規(guī)則化重復性結算操作，辦理效率提升40%左右，在打造運營效率和成本定價方面的差異化競爭優(yōu)勢提供了有力支撐。

對AI能力的思考

01、AI應用與取代人的關系

目前的人工智能屬于工具型人工智能，離通用型人工智能還有一段距離。人工智能在不同領域的應用成熟度差別很大，工具型人工智能和人類的能力在多數情境下互補，短期內更可能出現的是“人機協(xié)作”、“人機雙智”的狀態(tài)。發(fā)展人工智能的最終目標不是要替代人類智能，而是通過人工智能增強人類智能。人工智能可以與人類智能互補，使得人從繁重的重復性工作中解放出來，轉而專注于發(fā)現類、創(chuàng)造類的工作。

02、AI應用的長尾風險

人工智能的發(fā)展已經突破了一定的“閾值”，計算機視覺、語音識別、自然語言處理的準確率都已不再停留在“過家家”的水平。但當前智能化技術在主流業(yè)務應用方面仍無法實現100%準確，所以在人工智能的應用中存在一定程度的“長尾風險”。在人工智能應用過程中，企業(yè)須對流程進行全面、透徹的梳理，對風險進行準確評估，采取必要措施防范人工智能應用的“長尾風險”。