近年來隨著情感AI技術發展的突飛猛進，情感AI技術已經開始在安防、廣告、教育等與特殊人群密切相關的行業中得到初步應用。
而在被視為高階服務業的金融業中，各種人群會因為與金錢之間的千絲萬縷的關係而時刻發生著極為複雜的各種互動，爾虞我詐、互相博弈等情形比比皆是， AI技術在這樣的關係高度複雜、利益緊密相關的場景下將大有所為。
AI技術應用的爆發發生在2010年後，相關技術相繼在大資料分析、語音識別、計算機視覺、自然語言處理等應用領域取得重大進展，圍繞資料處理、語音、影象等人工智慧技術的創業創新大量湧現。
情感AI時代拉開帷幕
基於人的臉部特徵的微表情識別，通過輸入人臉影象或者視訊流進行檢測，二是基於人工智慧語音情感識別技術的語音情緒分析系統，該技術已經在國外嘗試並開展應用，三是基於生理心理學，通過人類生理細微變化，觀察多種情緒的特定波動變化的模式，識別人們思想情緒的變化。例如心跳加速、血壓上升、呼吸變快、體溫增高，乃至於肌肉面板顫動等生理變化。
情感AI技術能實現金融反欺詐
情感AI技術在金融反欺詐過程中的角色，目前主要是替代信貸稽核人員從事貸前面審環節。在傳統信貸操作中，一個經驗豐富的信審人員可以通過資訊分析和察言觀色等手段識別出惡意騙貸者，甚至有的時候需要憑藉長期從事類似工作形成的職業“直覺”來認定，也就是格拉德威爾在《眨眼之間》一書中詳細闡述的“不假思索的決斷力”。在從前的人類認知中，有時候將這種能力歸結為某種“天賦”，甚至帶有某種不可知的神性意味。
情感AI技術
然而，由於心理學和AI技術的突飛猛進和深度融合，越來越多的學者開始將這種能力定義為一種更為複雜的決策演算法，是大腦神經元進行大量碳基計算的結果，而只要資料足夠巨大，基礎演算法足夠精確，人工智慧通過矽基計算一樣能夠達到同樣的結果。情感AI技術能夠從事信貸反欺詐，就是讓機器擁有了原以為人類獨有的在信貸欺詐識別領域的“不假思索的決斷力”。
情感AI金融反欺詐若想實現，除了與AI相關的深度學習、神經網路等通用演算法技術之外，還必須具備以下兩大技術條件。
海量的資料資源
現代AI技術的基礎是機器深度學習技術，其需要大量資料來源進行自我訓練從而形成AI演算法，並且不斷吸收新的資料來源實現演算法自我更新。情感AI技術也不例外，它能夠實現金融反欺詐的重要前提是與人類欺詐心理相關的海量資料資源，相關資料量越大，演算法越精確，技術的可用性越強。這些資料資源，根據層次和資料形式不同，可以分為四類：
一是原始資料，即金融機構通過錄音、錄影裝置記錄儲存的音訊、視訊資料。
二是人體表徵資料，即可被測量的微表情、眼神、肢體動作、聲紋等人體生理相關資料，需要從錄音錄影裝置記錄的視訊、音訊等載體中進行抓取。此外，隨著物聯網感測器技術的高速發展，在可見的未來，金融機構可能通過更先進的裝置獲取血壓、血氧等更復雜的人體表徵資料，以便建立更為精確的演算法模型。
三是心理打標資料，基於七大類情緒的框架，又細分至54種微表情，對每一種表情都通過精心設計的心理實驗完成相應人臉表情資料的採集，總計多達數十萬張影象資料。
四是欺詐結果測量資料，即真正具備金融意義和應用價值的資料。必須指出的是，經過上述方法測量出來的欺詐結果只是一個概率，而不可能直接做是否判斷，這也是情感AI反欺詐與人工反欺詐的最顯著區別。
欺詐機制的心理學研究，利用情感計算技術解決欺詐問題的先驅，經過數十年的研究積累，心理學界已經逐漸認清了欺詐心理機制的規律，並且可以從微表情、聲紋等人體表徵資料的異常變化預測欺詐可能性，這也是情感AI技術解決金融欺詐問題的基礎科學理論根據。
比較常見的金融欺詐情形包括主體不實和資訊不實，前者可以通過人臉識別、指紋識別等生物體證識別類的AI技術解決，後者則是通過面審解決，傳統人工面審對面審人員的經驗和能力要求極高，而情感AI技術就是要替代這些技藝高超的面審人員，將其面審流程標準化和稽核結果數量化。
雖然情感AI技術在金融反欺詐領域的應用正在逐步變為現實，但是其價值還存在一定爭議，特別是在當今金融行業，大資料風控在近年來已經成為主流風控正規化，其展現了強大的金融風控能力，情感AI技術是現行大資料風控技術的有益補充。
隨著情感AI技術的逐漸普及，更為智慧的AI技術將深刻地改變金融行業，金融反欺詐僅僅是開始。在未來，智慧營銷、智慧催收、智慧客服等領域都將因情感AI而迎來全面變革。
動態人臉識別技術助力銀行客戶服務
隨著當今社會經濟的發展，以往出門的四字口訣“身手鑰錢”已逐漸被手機取代。在沒有銀行卡和身份證的情況下，到銀行進行取款、存錢、轉錢等金融活動的時候，是否會遇到沒辦法證明“我是我”的尷尬？為避免沒帶證件的尷尬，省去客戶取用證件的繁瑣，利用金融科技賦能金融業務，在客戶服務的無感體驗方面引入動態人臉識別技術，開啟人工智慧技術應用新篇章。
動態人臉識別技術
動態人臉識別技術是人工智慧領域的一項生物識別技術，動態人臉識別是不需要停駐等待，你只要出現在一定識別範圍內，無論你是行走還是停立，系統就會自動進行識別，也就是說，人以自然的形態走過去，攝像頭會進行資訊的抓拍和採集，發出相應的指令，進行動態人臉識別。
人臉識別技術
它比一般驗證場景下的人臉證件核對即一對一人臉比對更加複雜，需要從公共場所內多人移動過程中動態採集並識別出不同的面部資訊，並與系統資料庫中的海量圖片資訊實時比對，以實現身份甄別的目的。作為快速識別領域的最新增值點與應用點，動態人臉識別技術在該行各種人員身份識別的場景中發揮著巨大作用。
當客戶進入到該行某網點，系統會自動甄別客戶身份，然後主動提醒大堂經理、理財經理、櫃員等服務人員提前準備好客戶接待，在免卡免證件的前提下提供更多的貼心服務，比如自動幫助客戶排隊，省去客戶出示證件等動作；大堂經理基於客戶認知提前瞭解客戶需求進而安排後續的服務跟進。
作為新一輪技術革命和產業變革的核心驅動力，人工智慧的一大核心則是資料，而智慧金融的未來屬於資料加演算法，所有的金融科技服務都一樣，最終目的是解決業務場景和產品的匹配。
金融發展了這麼多年，金融的本質不會變，改變的是技術。從用紙記開始，到機器記賬，到網際網路、移動網際網路渠道，技術永遠服務於金融本身，傳統銀行及金融科技公司尚各自獨立，但在未來，所有的金融公司都會融入科技元素，成為科技金融公司。
未來的金融行業將會用人工智慧進行升級，依託人工智慧將無處不在，銀行將會不侷限於傳統的技術平臺，可能是採用開放式的程式介面。
人工智慧可以通過資料與模型完成金融分析，且分析結果高度精準。它在金融行業的應用潛力無疑是最大的，作為互金行業的未來趨勢實至名歸。
Reference:健康生活
