前段時間，馬斯克在參加《喬·羅根體驗》中曾說道，為了避免人類被人工智能超越，未來人類將通過人機(jī)接口成為人工智能共生體，通過非語言非物理的方式回傳信息、相互交流。
其實(shí)，某種程度上我們已經(jīng)是半個機(jī)器人了，正常生活已經(jīng)離不開手機(jī)、電腦等等一系列電子設(shè)備。當(dāng)然，成為人工智能共生體還需要很長一段時間，但不可否認(rèn)的是人工智能正在改變現(xiàn)有世界的運(yùn)作方式。就目前我們在手機(jī)銀行使用的指紋識別、語音交互都是基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，除了這些看的見得人工智能技術(shù)，當(dāng)然還有許多看不見的AI應(yīng)用。
人工智能五大特點(diǎn)
人工智能是如何掏空你錢包的？
移動互聯(lián)網(wǎng)初期，曾經(jīng)掀起過一波由互聯(lián)網(wǎng)巨頭瓜分零售端市場所引發(fā)的價格歧視，主要是通過微信搶紅包等補(bǔ)貼式價格歧視策略搶占市場，“掌上專享”、“手機(jī)特惠”等非常常見。
而今時今日精明的商家推出的就是AI化價格歧視。AI化動態(tài)定價可以根據(jù)用戶數(shù)據(jù)、供求關(guān)系精準(zhǔn)推算出支付意愿，當(dāng)然這也會使那些不精明的消費(fèi)者支付更多。就比如說，晚上的面包買一送一會更劃算；深夜乘坐滴滴價格會翻倍。
曾經(jīng)線下零售商很難在價格上做出快速反應(yīng)，但現(xiàn)在通過電子化顯示的“智能貨架”或者“智能價簽”可以讓超市在一天中不同的時段提供不同的價格，背后的一系列智能化算法，消費(fèi)者是無法察覺的。就比如說，盒馬鮮生已經(jīng)全面使用電子價簽。
零售系統(tǒng)研究公司（RSR）對美國用戶最近的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，71% 的消費(fèi)者并不關(guān)心動態(tài)定價策略，但14% 的年輕消費(fèi)者表示他們比較喜歡這一方式。也就是說，當(dāng)用戶了解了“游戲規(guī)則”后更容易接受動態(tài)定價。當(dāng)然，精明的消費(fèi)者也將受益于動態(tài)定價。
雖說銀行不會發(fā)生動態(tài)化定價，但是同樣會有差異化服務(wù)。舉個最簡單的例子就是手機(jī)銀行的千人千面，根據(jù)用戶常用功能進(jìn)行界面智能化排布；針對不同細(xì)分人群推出不同版本手機(jī)銀行（銀發(fā)族版本、私人銀行版本等）。
在智能化風(fēng)險定價方面，由于利率市場化推進(jìn)，擠壓銀行利潤，這就使得銀行不得不根據(jù)客戶利率敏感程度、金額、周期、信用風(fēng)險預(yù)測等因素，通過智能化手段建立差異化的定價模型，對不同人群推出不同信貸利率，從而獲得更高的收益。
人工智能為什么最懂你？
當(dāng)然，有些智能服務(wù)的主要目的并不是要掏空我們的錢包，而是要建立用戶關(guān)系，提升消費(fèi)者的體驗感，增強(qiáng)客戶對企業(yè)的粘性。
AI系統(tǒng)推送就是其中一類，電商平臺產(chǎn)品推薦、頭條新聞推薦、銀行資訊推薦都包含在其中。為什么APP總能推薦出你感興趣的新聞或資訊、最心儀的產(chǎn)品，那是因為你在每次操作時，APP后臺都在進(jìn)行成千上萬次的運(yùn)算，通過數(shù)據(jù)采集、存儲、模型訓(xùn)練、算法、協(xié)調(diào)過濾，找出你可能喜歡的放在最前面。
影響用戶感知的因素
圖片來源：羅婷予,Miguel Baptista Nunes.從用戶視角理解智能推薦系統(tǒng).數(shù)字圖書館論壇,2019,(10):30~36
與此同時，這也衍生出另一個問題，AI推薦讓用戶關(guān)注內(nèi)容更集中，也更狹窄。AI推薦可以作為彌補(bǔ)用戶偏好不完整的修復(fù)行為，推薦那些我們平時沒關(guān)注到的電影或產(chǎn)品，開闊我們的視野，但現(xiàn)實(shí)卻不是這樣的。
主要是因為用戶對推薦內(nèi)容的多樣性以及新穎度多數(shù)情況下是負(fù)向感知，而AI推薦系統(tǒng)會根據(jù)用戶的反饋對推薦內(nèi)容進(jìn)行誤差修正，所以最終呈現(xiàn)的內(nèi)容就是推薦內(nèi)容集中度高。換言之，也就是AI很容易產(chǎn)生選擇偏見。
另一方面，人工智能技術(shù)也有兩個非常明顯的優(yōu)勢，不會犯低級錯誤、不會受情緒影響?，F(xiàn)在金融工作的發(fā)展目標(biāo)是流程自動化，透明化，確保工作流程的一致性。本質(zhì)上，其實(shí)是提高效率，減少人為操作的風(fēng)險，避免人為決策的不一致。而人工智能恰好能有效改善這一狀況。
在資管領(lǐng)域，智能投顧的優(yōu)勢更為明顯。除了費(fèi)率低、操作便捷、適用人群較廣以外，最重要的就是降低主觀因素對投資的影響。據(jù)興業(yè)證券預(yù)測，到2022年，中國的智能投顧管理資產(chǎn)總額將超6600億美元，用戶數(shù)超過1億。
但智能理財、智能投顧平臺依舊存在獲客難，流失率高等問題。某平臺負(fù)責(zé)人稱，一旦智能投顧表現(xiàn)不穩(wěn)定后，客戶馬上流失，并且是長久性流失。這主要是由于智能投顧擅長的是長期投資而非短期投機(jī)。智能理財?shù)亩唐谑找鏌o法滿足激進(jìn)用戶，同樣也無法滿足 “保本”用戶。另外，由于我們的市場有效性不足，缺少成熟的投資品種，難以做到智能化的高效配置和調(diào)整。這恐怕在短期內(nèi)也無法解決。
人工智能是要便利還是要隱私？
另外，由于應(yīng)用場景較多，人機(jī)交互時使用的生物識別認(rèn)證也比較常見。在金融領(lǐng)域，柜面開戶、自助銀行、移動支付等等都會用到。據(jù)CFCA發(fā)布的2019中國電子銀行調(diào)查報告顯示，指紋登錄是操作最快的，也是用戶滿意度最高的輔助身份認(rèn)證方式。除了指紋、聲紋、人臉識別，現(xiàn)在虹膜識別和靜脈識別也在快速發(fā)展。預(yù)計到2023年，中國生物識別行業(yè)的市場規(guī)模將達(dá)到379億元。
盡管人臉識別存在風(fēng)險，但便利性卻超過了用戶顧慮。憑借人臉識別功能的便捷性，即使不是全部，目前大多數(shù)應(yīng)用程序App也會提供類似的功能。而且，越來越多的網(wǎng)站和應(yīng)用程序App正在轉(zhuǎn)向基于面部識別的驗證，許多在線開戶正從過時控件轉(zhuǎn)向更現(xiàn)代的控件（例如拍照文檔匹配）這對生物數(shù)據(jù)以及文檔儲存提了極高的要求，部分用戶還沒意識到其中的巨大的風(fēng)險。
其實(shí)，個性化生物識別數(shù)據(jù)已經(jīng)存在活躍的暗網(wǎng)交易，并且在2020年將繼續(xù)增長。一部分信息的獲取是來自開放源和社交媒體；另一部分是通過網(wǎng)絡(luò)釣魚，不僅竊取靜態(tài)憑據(jù)，而且還竊取用戶面部自拍和視頻。另一個威脅是，先進(jìn)的惡意軟件可以闖入移動設(shè)備身份驗證。2019年5月，中國消費(fèi)者協(xié)會對29款主流智能門鎖進(jìn)行試驗，發(fā)現(xiàn)85.7%的商品信息識別卡開啟存在安全風(fēng)險。
除了生物識別，其他領(lǐng)域也涉及到隱私與便捷的問題。比如，智能推薦只有犧牲掉部分隱私數(shù)據(jù)（行為數(shù)據(jù)）才能獲取便捷性功能。用戶是否愿意用隱私換便捷就又是另一個問題了。
去年年末，央行等相關(guān)部門對個人金融信息采集劃定了監(jiān)管紅線，但部分銀行仍有“超采”問題，自動讀取照片、文件、電池信息、手機(jī)系統(tǒng)設(shè)置等。
人工智能在帶來便利的同時，也同時存在安全隱患，但這也不是一時半會兒能解決的，希望未來能出現(xiàn)更為先進(jìn)的優(yōu)化技術(shù)或替代方式。
