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新技术,新挑战,新能力:金融+AI 的产品实践

首页 > 产品经理 > 产品设计 2018-03-08 15:09:45 浏览次 共 条评论

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今天和大家聊一聊AI+金融,我从业务产品经理的角度跟大家讨论新的技术——尤其是人工智能和大数据等新技术,对我们的业务、产品和产品经理的工作会有哪些新的影响和冲击。

前几周准备材料的时候,我和一位做AI的朋友讨论。我问他最近在关注什么领域,研究什么课题,朋友说最近在研究伦理学。我当时很惊讶:产品经理什么时候变得这么高大上了?我们在写项目周报、写PRD的时候,别人都在开始研究伦理学了?

我的朋友回答说:其实并不是真的高大上,这些都是AI的实际工作中会面临的问题。这些问题解决不好,产品就做不好,运营工作就没法开展。

我朋友做的事情是:利用人工智能进入司法领域。就是基于人工智能、自然语言处理等技术帮助律师、法官处理大量的法律文案,甚至可以基于一些历史案件、案例提出审判的法律依据。

基于这些工作,他关注的三个问题:

No.1 如果由机器代替人来决策,那损益和权责该如何承担?

你用了AI的算法,有收益了固然好;但是出现损失了,责任谁来承担?

类似的案例已经出现,最典型、也是影响力最大的是特斯拉的自动驾驶技术出的问题:一名消费者开着特斯拉的汽车,出了车祸死亡。

当时这个事件争议非常大,这个事故是驾驶员的责任还是车或者自动驾驶技术的责任?进一步衍生的问题是:保险公司该怎么去理赔?这个责任归属权是谁?——这些都是很实际的问题。

No. 2 算法怎么去保证公平和公正?

大家可能会说:机器是最公正最公平的。

但是别忘了,开发这些机器和算法的也是“人”。

No. 3 我的用户群会更聪明,还是会变成傻瓜?

无论是刚才提到的律师、法官,还是其他用户,他们在用人工智能工具的时候,自己本身的工作能力会有什么样的改变?是会拥有更强的工作能力,还是会变得更依赖机器,我怎么基于这种改变去运营我的用户?

由此可见,新技术的应用不仅会改变我们的行业,也会对我们实际工作带来很大的影响。这也是今天我想跟大家分享讨论的一个主要的话题。

今天想跟大家主要聊三个方面:

  1. 回顾新技术以及对产品经理带来的新挑战;
  2. 结合个人的实践经验,讲一讲自己的理解;
  3. 畅想未来。

一、新技术,新问题,新挑战

讲几个金融行业被新技术改变的案例:

这是瑞银集团的证券交易大厅,上面坐的都是证券交易员,左边这个图是2008年的照片,右边这个图是2016年的,可以看到证券交易的席位大幅减少。

这张图经常被媒体用来解释新技术的应用:程序自动化交易、在线交易、人工智能等技术,会大幅减少证券分析师、交易员的工作——甚至会提出“机器取代人类工作”这一命题,但深究起来,并不一定是这样。

大家可以关注一下照片拍摄的时间:一个是2008年,一个是2016年,中间隔了一个金融危机。

其实清空整个交易大厅的并不全是新技术,也包括金融危机对整个金融行业的冲击,以及瑞银集团自身业务的一些问题。所以,我们不能孤立地去看待一个新技术,而是要把它放在整个大的产业背景中,结合整个产业和公司的业务情况来看,而不是片面强调某一个新技术的作用。

第二个例子也很有意思:

10月份,美国推出据称是全球第一个由人工智能驱动的股票投资基金——AI Powered ETF。新闻刚出来的时候,媒体又掀起了一次狂潮,标题都是拿这个基金跟Alpha Go来对比,俨然就是“终结者要降临金融行业了,全球金融从业者要失业了”。

如果我们追踪看一下这只基金的表现:从10月18号基金开放以来(黑色的线是基金的回报,上面两根红色的线分别是纳斯达克和标普指数),AI Powered ETF基金的回报率显著低于市场预期,低于市场大盘。大概两周的时间就已经亏损了超过2%,这该怎么理解呢?

对此,我的理解有两点:

  1. 要给新技术一个时间周期,不是说它一推出就能够很成熟;
  2. 莫被浮云遮望眼,并不是这些新技术都是万灵药。

第三个例子和我最近的研究比较相关:

iPhone X加强了基于3D的人脸识别技术,而现在安全行业,除了人脸识别,还有很多新的、比较成熟的身份认证和安全识别的技术,比如:

据我们现在的研究:操作一个滑块,输入一个验证码或者是手势密码——这么一个动作,大概可以分解出几十个到一百个特征指标。举手滑动的加速度、触点的位置大小等等,每个人的特征指标都是不一样的;通过这些特征指标建模,精准地识别你是否是本人在操作手机。

这些技术都比较成熟了,而且已经有一些应用。

有一位银行业的朋友提出了一个很有意思的问题:原来银行都是通过U盾、账号密码这些来做安全防范,如果不幸U盾丢失了,账号密码泄露了,用户可以申请挂失改密码或者改账号——这都OK。

但是未来,我通过人脸识别、眼纹识别来防范;但是假如我这些生物特征信息丢失了:脸部或视网膜特征被不法分子拍照——这怎么办?我能把我脸挂失吗?还是说把我眼睛挂失——这就不现实了。

所以可以看到:新技术的不断成熟,会对我们整个业务、商业模式以及相应的业务链条带来很大的影响。

产品经理在考虑这些问题的时候,就不光要从技术和产品本身出发。

我之前做过一些调研,问过一些做产品的小伙伴,他们对新技术(包括AI等)会关注哪些问题。比如新技术是否会影响我的行业,用户是否会为这些技术买单?投入很大资源去开发技术是否能带来回报?我如何去获取大量的数据去支持我的AI或者算法的研发,以及尤其像产品经理很关心的:在这种场景下,如何去跟算法团队还有数据团队配合,后面也会结合我自己的一些经验来跟大家探讨这些问题。

今天大会的主题是:解码未来产品经理。按我的理解,这个问题可以分解成三个部分——

这些问题我也没有答案,而且我预计也不会有标准答案,希望能够促进大家去思考和讨论,在业务实践中发掘出自己的答案。

下面结合我在近期的一些研究,来跟大家探讨:

二、金融行业+AI 的版图

近几年金融科技行业发展很快,监管层也在更多利用数据和智能技术;金融行业和AI、大数据以及算法的结合,已经是比较普遍的了。

从目前我的经验和了解来看,可以分成三个层面——风险管理、运营效率和用户体验。其中应用最多、最成熟的是在风险管理方面,包括反欺诈、反洗钱、信贷评估以及风险定价等等。

在用户体验层面,新技术比较成熟的应用案例是智能客服。

9月份的时候,我们去一家业内领先的保险公司交流,它们已经把AI技术应用到客服中去,对于一些简单的客户咨询的问题,客户很难分辨出回答自己问题的其实是一个语音机器人——当然,对于很复杂的问题,机器人会把问题转交给一个真正的人类客服坐席去解决。

金融机构面临的威胁

刚过去的双十一,各个电商发表了自己的战报,交易额有做到千亿元的,有做到几百亿的,有几十亿的。在双11过后两天,不光电商发表自己的战报,我们看到媒体也发表了一篇地下黑色产业的战报。

在中国,据说从事地下黑色产业(像电信诈骗、羊毛党、刷单产业等)团伙的从业规模在150万人以上,年产值大概是千亿元量级。而据我们估算,掌握在黑色产业团伙中的垃圾账号和用户信息,大概在几千万到上亿级别——可能我们整个互联网包括金融行业,这么多的用户信息就掌握在这些欺诈团伙手里。

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