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摘要：2019年新型冠状病毒感染所致的肺炎爆发以来，人们的日常生活受到极大的影响，各行各业面临着经济停滞所带来的风险，其中，金融服务也面临各种危机。但是，对于基于人工智能方面的金融服务也是转机，本文通过SWOT分析，结合当下疫情，明确智能金融服务自身优势以及面临的机会与挑战，从政策、监管、服务三个方面提出相应建议。
关键词：新冠肺炎 金融服务 人工智能 SWOT分析
一、引言
2019年12月以来，湖北省武汉市连续发现了多例新型冠状病毒肺炎患者，随着疫情的蔓延，我国其他地区及境外也相继发现了此类病例。自疫情爆发以来，中国政府采取一系列应对措施，自2020年1月23日10时起，武汉市城市公交、地铁、轮渡、长途客运暂停运营。机场、火车站离汉通道临时关闭[1]。随后，各省市采取不同程度措施来切断病毒传播途径。
SWOT分析是一种基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析。通过调查，列出与研究对象密切相关的各种主要的内部优势（S）、劣势（W）和外部机会（O）、威胁（T），并按矩阵形式进行排列。然后运用系统分析的思想对各种因素进行匹配分析，得出一系列具有一定决策参考价值的结论。
本文旨在探讨疫情对于我国各行业的影响以及公众生活习惯的重大调整，其最突出的趋势是强化全社会非接触性社会形态特征，最大限度地减少线下接触，通过尽量在线交流。本文以基于人工智能的金融服务为例，进行了分析。
二、人工智能方面金融服务的现实基础
（一）人工智能的发展是金融服务突破的基础
2017年7月，国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》。该规划指出，只有抓住人工智能发展的重大战略机遇，建立我国人工智能发展先发优势，才能真正实现建设创新型国家的目标[2]。在大力推进创新驱动战略、寻求经济增长新动能的背景下，借助人工智能技术，实现金融服务业的转型升级，积极探索基于人工智能的金融产业融合具有重要意义。
（二）人工智能的延伸是金融服务创新的内在动因之一
金融可能是人工智能最佳的载体之一。在科技与金融业变革的深度融合下作用，也将有效提高经济社会发展智能化水平。例如：金融壹账通展示微表情识别技术，识别人类高兴、生气等情绪，通过对人类面部表情细节的微妙感知，帮助面试官警惕贷款欺诈的风险。
（三）人工智能的能力输出是提高金融服务业务效率和应用的核心
2019年9月，中国人民银行正式发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》。明确提出，2021年要建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，进一步增强科技在金融业的应用能力，实现金融与科技深度融合与协调发展[3]。在金融领域，目前人工智能已经运用到信贷业务的贷前、贷中和贷后全流程，依托大数据和人工智能构建的风控体系，将大幅提升审核效率，降低订单成本。
三、SWOT矩阵分析疫情之下，基于人工智能方面金融服务的机遇挑战
SWOT矩阵分析方法利用S（Strengths）：优势、W（Weaknesses）：劣势、O（Opportunities）：机会、T（Threats）：威胁，对内外部竞争环境和竞争条件进行态势分析：
（一）优势
1.人工智能背景下金融业务方面极具高效性。新一代人工智能是一个以大数据为基础的智能系统，将大脑科学启发的理论、技术和方法相结合，并结合金融方面的内容，将大大提高金融业务的效率。招商银行推出智能客户服务后，原来需要3000人的工作只需10人就可以完成[4]。
显然，人工智能在金融业的应用，解决了许多简单而繁重的问题，提高了工作效率，节省了大量的劳动力成本，为金融业的发展提供了充足的空间和资金。在新冠肺炎爆发并且有持续传播潜在风险的初期，由于部分地区的封锁导致部分人员无法返工，与此同时，如何在常态化疫情防控中保障国民经济的正常运行，尽可能减少疫情对各行各业的冲击，是当時的又一重要任务。在全国，金融机构通过互联网、手机应用等在线方式，提供在线服务，引导企业和居民办理金融业务，特别是在金融服务人员无法返岗的情况下，人工智能的效率足以取代缺岗，及时处理疫情期间的各种金融服务，有利于我国国民经济的正常运行和保障人们的正常生活。
2.人工智能背景下金融业务可以实现无接触性业务办理。新型冠状病毒的传播途径包括飞沫传播、接触传播，目前甚至出现无症状感染者以及境外输入病例，潜在感染危险和不确定性大大增加。疫情之下，由于存在各种接触性传播的可能，平时的柜台金融服务办理充满了危险，尤其是纸币的流通，也可能会引起病毒的传播。数字化线上平台提供网上金融服务，有助于减少人流及避免交叉感染，从而进一步控制疫情的蔓延。
3.人工智能背景下有助于金融行业精确识别受疫情影响的个人或者客户。为抑制疫情的蔓延，部分企业一时无法复工复产，在此影响之下，部分企业主体遭受风险随之加大，我们可以通过大数据、人工智能等新兴科技的精准识别，并结合工商、税务、海关等多方数据，对此类主体企业进行风险识别与分级，按照监管层要求对其合理安排信贷政策，缓冲疫情对此类经济主体的冲击。
（二）劣势
1.人工智能的算法技术存在一定的风险。从客观角度来看，人工智能在金融服务方面的深度融合有助于金融服务、金融业务的创新，但是在拓展金融服务的深度和广度的同时，线上的无接触性特点增加了“算法黑箱”的可能性。这就导致了如果不加以精准监控，将出现严重的“暗箱操纵”的风险，不仅没有有效地解决疫情之下的各类金融服务问题，反而使得大家失去对智能金融的信任，还可能会出现金融欺诈等。
2.数据的过度采集可能导致隐私泄露的风险。大数据是本轮人工智能兴起和发展的关键要素，在此过程中，为提升数据的准确性和普遍性，金融机构会搜集大量的数据进行分析。在金融服务方面，智能金融的高速发展可能会反过来导致个人数据的过度搜集，存在隐私泄露的风险。如果不加以管控，更会提升网络，金融欺诈的智能化水平。此外，人工智能的大规模应用、数据的大范围采集，也间接地促使数据的权属、责任难以界定等，使得对数据和金融服务治理的进一步挑战加剧。 3.针对部分用户，缺乏特点服务和技术下沉。人工智能下的大眾金融服务目前主要通过手机端、PC端对客户进行业务办理，在操作过程中，因服务对象的不同，会出现操作的不便。例如，针对年纪较大或者文化程度较低的使用者，复杂的操作界面和布局增加了其操作的不便性，从而使得智能金融无法进一步普及下沉。尤其是农村片区以及仍在脱贫路上的部分用户群体，由于受文化教育程度普遍偏低，智能金融对于他们来说使用门槛仍然较高。
（三）机会
国家支持力度不断加大，出台相关对应政策。第一，从国家政策、角度来看。自2015年以来，中国人工智能的快速发展伴随着一系列支持人工智能发展的政策，将中国的人工智能推向了一个新的阶段。2017年和2018年的关键词分别是“加快人工智能等技术的研发和转化”和“加强新一代人工智能的研发和应用”，2019年政府工作报告使用了“深化大数据和人工智能等研发应用”等关键词[5]。从我国的各年度政策、报告来看，国家的支持力度不断加大，人工智能背景下金融服务的发展前景可期。第二，从人才培养角度来看。2020年3月，教育部、国家发改委、财政部联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，扩大研究生规模，将人工智能纳入重点领域高层次人才培养专项招生计划的支持范围[6]。
大数据和人工智能在疫情形势下显示了巨大的市场潜力，并在疫情监测分析、病毒追踪、防控治疗等方面取得了实质性的应用，进一步证实了人工智能在我国前期的运用是有效的。
（四）威胁
1.疫情对我国以及世界经济造成不良影响，或使得金融智能发展减速。我国股票市场在春节后的第一个交易日出现大跌，之后在多方努力以及相应政策出台下逐步恢复并表现出了较强的韧性。放眼全球，美国股市在2020年3月9到18日的8个交易日中，一共发生4次一级熔断。欧洲股市、新兴市场国家股市也多次发生熔断，美国、日本等多个国家股指半个月内下跌超过20%，进入技术性熊市。新冠肺炎疫情作为外生冲击让本来就不稳定的金融市场受到冲击。与此同时，我们正处在新一轮全球经济金融危机的边缘，疫情的全球大流行是引燃全球经济、金融和社会脆弱性的导火索。一系列由疫情所带来的不良影响会严重影响投资者的信心，引发资本市场面临流动性问题，资本市场也因此而出现震荡，可能使得智能金融发展有所减速，无法满足当前的智能金融继续快速发展所需条件。
2.人工智能的融资出现回落。自21世纪初以来，人工智能企业的融资数量已持续18年不间断增长，从2013年至2018年出现大爆发，融资的金额和融资数量都在不断飙升，在2014年后这一数据还以近50%的速度在增长。但在2019年，成为了人工智能资本冷热环境的分水岭。2019年，人工智能的融资数量和融资金融出现大幅下降。与2018年相比，2019年中国人工智能企业的融资金额从1484.53亿下降到967.27亿，下降幅度达到34.8%;融资数量也由737下降至431，下降幅度达40%。
四、疫情下基于人工智能方面促进金融服务发展的对策
通过SWOT分析，我们发现在疫情之下，基于人工智能方面的金融服务起着巨大的作用，有着很大的发展空间和机会，同时也面临着一些挑战，只要我们积极应对，就能够促进智能金融的发展，提高其服务的质量，转危为机。
（一）紧跟政策，抓住机遇
2003年爆发的SARS疫情，让中国互联网经济从幕后走向世界的前台。时隔17年后，我国的经济发展取得不断突破，消费逐步向线上迁移，金融领域也逐步智能化发展，此次的新冠肺炎疫情对各个领域来说，都是一次革新和突破的机会。在高质量部署新一代移动通信、下一代互联网基础设施以及“新基建”启航的2020年，金融领域也应该紧跟政策，抓住机遇，提高金融服务的能力。
（二）从严监管，规范发展
在抓住政策机遇的同时，还要考虑和明确智能金融的边界，引导业界注重科技进步与金融业发展的结合，坚持监管一致性原则，避免以人工智能的名义来规避监管[7]。尤其要重视数据的使用规范和安全，金融行业本身具有高风险性，个人隐私以及用户信息数据必须做到搜集、使用规范。同时，立法机关应该针对金融机构在如何收集，使用和保存客户的各种数据方面，出台相应的法规和政策，从而避免由于数据泄露而增加财务风险。
（三）下沉服务，助力小康
目前，人工智能方面的金融服务大多局限于资本市场和银行业务，但疫情对农业、农村、农民也造成了影响，将智能金融下沉到“田地”，助力2020脱贫攻坚很有必要。针对农业方面，智能金融在实际运用过程中存在着识别操作痛点、技术限制、服务空白，我们必须下沉服务，从而有针对性地快速优化、改良。例如，利用智能金融的信贷评估，推进信贷产品创新，解决因疫情影响农产品的滞销难题，保护农业的有效市场供应能力。
综上所述，疫情之下基于人工智能方面的金融服务，只有不断地完善自身条件，进行规范和严格的监管，紧跟政策，针对特殊群体下沉技术和服务，才能充分发挥其高效性、无接触性等优势，有效助力相关产业和企业走出困境，同时，也为2020脱贫攻坚的收官之年做出贡献。
参考文献：
[1]武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部.《武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部（第一号）》[Z].2020-01-23.
[2]国务院.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》[Z].2017-07-20.
[3]中国人民银行.《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》[Z].中国人民银行，2019-09-06.
[4]陈春.人工智能对金融行业的促进与冲击[J].河北企业，2019（07）：60-61.
[5]编辑部.两会上的人工智能，他们都说了什么？[J].机器人产业，2019，25（02）：39-44.
[6]教育部国家发展改革委财政部《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的通知[Z].2020-02-24.
[7].巴曙松.牢牢抓住疫情带给金融科技的机遇[N].中国银行保险报，2020-03-13（001）.
作者单位：湖北经济学院
关键词：新冠肺炎 金融服务 人工智能 SWOT分析
一、引言
2019年12月以来，湖北省武汉市连续发现了多例新型冠状病毒肺炎患者，随着疫情的蔓延，我国其他地区及境外也相继发现了此类病例。自疫情爆发以来，中国政府采取一系列应对措施，自2020年1月23日10时起，武汉市城市公交、地铁、轮渡、长途客运暂停运营。机场、火车站离汉通道临时关闭[1]。随后，各省市采取不同程度措施来切断病毒传播途径。
SWOT分析是一种基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析。通过调查，列出与研究对象密切相关的各种主要的内部优势（S）、劣势（W）和外部机会（O）、威胁（T），并按矩阵形式进行排列。然后运用系统分析的思想对各种因素进行匹配分析，得出一系列具有一定决策参考价值的结论。
本文旨在探讨疫情对于我国各行业的影响以及公众生活习惯的重大调整，其最突出的趋势是强化全社会非接触性社会形态特征，最大限度地减少线下接触，通过尽量在线交流。本文以基于人工智能的金融服务为例，进行了分析。
二、人工智能方面金融服务的现实基础
（一）人工智能的发展是金融服务突破的基础
2017年7月，国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》。该规划指出，只有抓住人工智能发展的重大战略机遇，建立我国人工智能发展先发优势，才能真正实现建设创新型国家的目标[2]。在大力推进创新驱动战略、寻求经济增长新动能的背景下，借助人工智能技术，实现金融服务业的转型升级，积极探索基于人工智能的金融产业融合具有重要意义。
（二）人工智能的延伸是金融服务创新的内在动因之一
金融可能是人工智能最佳的载体之一。在科技与金融业变革的深度融合下作用，也将有效提高经济社会发展智能化水平。例如：金融壹账通展示微表情识别技术，识别人类高兴、生气等情绪，通过对人类面部表情细节的微妙感知，帮助面试官警惕贷款欺诈的风险。
（三）人工智能的能力输出是提高金融服务业务效率和应用的核心
2019年9月，中国人民银行正式发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》。明确提出，2021年要建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，进一步增强科技在金融业的应用能力，实现金融与科技深度融合与协调发展[3]。在金融领域，目前人工智能已经运用到信贷业务的贷前、贷中和贷后全流程，依托大数据和人工智能构建的风控体系，将大幅提升审核效率，降低订单成本。
三、SWOT矩阵分析疫情之下，基于人工智能方面金融服务的机遇挑战
SWOT矩阵分析方法利用S（Strengths）：优势、W（Weaknesses）：劣势、O（Opportunities）：机会、T（Threats）：威胁，对内外部竞争环境和竞争条件进行态势分析：
（一）优势
1.人工智能背景下金融业务方面极具高效性。新一代人工智能是一个以大数据为基础的智能系统，将大脑科学启发的理论、技术和方法相结合，并结合金融方面的内容，将大大提高金融业务的效率。招商银行推出智能客户服务后，原来需要3000人的工作只需10人就可以完成[4]。
显然，人工智能在金融业的应用，解决了许多简单而繁重的问题，提高了工作效率，节省了大量的劳动力成本，为金融业的发展提供了充足的空间和资金。在新冠肺炎爆发并且有持续传播潜在风险的初期，由于部分地区的封锁导致部分人员无法返工，与此同时，如何在常态化疫情防控中保障国民经济的正常运行，尽可能减少疫情对各行各业的冲击，是当時的又一重要任务。在全国，金融机构通过互联网、手机应用等在线方式，提供在线服务，引导企业和居民办理金融业务，特别是在金融服务人员无法返岗的情况下，人工智能的效率足以取代缺岗，及时处理疫情期间的各种金融服务，有利于我国国民经济的正常运行和保障人们的正常生活。
2.人工智能背景下金融业务可以实现无接触性业务办理。新型冠状病毒的传播途径包括飞沫传播、接触传播，目前甚至出现无症状感染者以及境外输入病例，潜在感染危险和不确定性大大增加。疫情之下，由于存在各种接触性传播的可能，平时的柜台金融服务办理充满了危险，尤其是纸币的流通，也可能会引起病毒的传播。数字化线上平台提供网上金融服务，有助于减少人流及避免交叉感染，从而进一步控制疫情的蔓延。
3.人工智能背景下有助于金融行业精确识别受疫情影响的个人或者客户。为抑制疫情的蔓延，部分企业一时无法复工复产，在此影响之下，部分企业主体遭受风险随之加大，我们可以通过大数据、人工智能等新兴科技的精准识别，并结合工商、税务、海关等多方数据，对此类主体企业进行风险识别与分级，按照监管层要求对其合理安排信贷政策，缓冲疫情对此类经济主体的冲击。
（二）劣势
1.人工智能的算法技术存在一定的风险。从客观角度来看，人工智能在金融服务方面的深度融合有助于金融服务、金融业务的创新，但是在拓展金融服务的深度和广度的同时，线上的无接触性特点增加了“算法黑箱”的可能性。这就导致了如果不加以精准监控，将出现严重的“暗箱操纵”的风险，不仅没有有效地解决疫情之下的各类金融服务问题，反而使得大家失去对智能金融的信任，还可能会出现金融欺诈等。
2.数据的过度采集可能导致隐私泄露的风险。大数据是本轮人工智能兴起和发展的关键要素，在此过程中，为提升数据的准确性和普遍性，金融机构会搜集大量的数据进行分析。在金融服务方面，智能金融的高速发展可能会反过来导致个人数据的过度搜集，存在隐私泄露的风险。如果不加以管控，更会提升网络，金融欺诈的智能化水平。此外，人工智能的大规模应用、数据的大范围采集，也间接地促使数据的权属、责任难以界定等，使得对数据和金融服务治理的进一步挑战加剧。 3.针对部分用户，缺乏特点服务和技术下沉。人工智能下的大眾金融服务目前主要通过手机端、PC端对客户进行业务办理，在操作过程中，因服务对象的不同，会出现操作的不便。例如，针对年纪较大或者文化程度较低的使用者，复杂的操作界面和布局增加了其操作的不便性，从而使得智能金融无法进一步普及下沉。尤其是农村片区以及仍在脱贫路上的部分用户群体，由于受文化教育程度普遍偏低，智能金融对于他们来说使用门槛仍然较高。
（三）机会
国家支持力度不断加大，出台相关对应政策。第一，从国家政策、角度来看。自2015年以来，中国人工智能的快速发展伴随着一系列支持人工智能发展的政策，将中国的人工智能推向了一个新的阶段。2017年和2018年的关键词分别是“加快人工智能等技术的研发和转化”和“加强新一代人工智能的研发和应用”，2019年政府工作报告使用了“深化大数据和人工智能等研发应用”等关键词[5]。从我国的各年度政策、报告来看，国家的支持力度不断加大，人工智能背景下金融服务的发展前景可期。第二，从人才培养角度来看。2020年3月，教育部、国家发改委、财政部联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，扩大研究生规模，将人工智能纳入重点领域高层次人才培养专项招生计划的支持范围[6]。
大数据和人工智能在疫情形势下显示了巨大的市场潜力，并在疫情监测分析、病毒追踪、防控治疗等方面取得了实质性的应用，进一步证实了人工智能在我国前期的运用是有效的。
（四）威胁
1.疫情对我国以及世界经济造成不良影响，或使得金融智能发展减速。我国股票市场在春节后的第一个交易日出现大跌，之后在多方努力以及相应政策出台下逐步恢复并表现出了较强的韧性。放眼全球，美国股市在2020年3月9到18日的8个交易日中，一共发生4次一级熔断。欧洲股市、新兴市场国家股市也多次发生熔断，美国、日本等多个国家股指半个月内下跌超过20%，进入技术性熊市。新冠肺炎疫情作为外生冲击让本来就不稳定的金融市场受到冲击。与此同时，我们正处在新一轮全球经济金融危机的边缘，疫情的全球大流行是引燃全球经济、金融和社会脆弱性的导火索。一系列由疫情所带来的不良影响会严重影响投资者的信心，引发资本市场面临流动性问题，资本市场也因此而出现震荡，可能使得智能金融发展有所减速，无法满足当前的智能金融继续快速发展所需条件。
2.人工智能的融资出现回落。自21世纪初以来，人工智能企业的融资数量已持续18年不间断增长，从2013年至2018年出现大爆发，融资的金额和融资数量都在不断飙升，在2014年后这一数据还以近50%的速度在增长。但在2019年，成为了人工智能资本冷热环境的分水岭。2019年，人工智能的融资数量和融资金融出现大幅下降。与2018年相比，2019年中国人工智能企业的融资金额从1484.53亿下降到967.27亿，下降幅度达到34.8%;融资数量也由737下降至431，下降幅度达40%。
四、疫情下基于人工智能方面促进金融服务发展的对策
通过SWOT分析，我们发现在疫情之下，基于人工智能方面的金融服务起着巨大的作用，有着很大的发展空间和机会，同时也面临着一些挑战，只要我们积极应对，就能够促进智能金融的发展，提高其服务的质量，转危为机。
（一）紧跟政策，抓住机遇
2003年爆发的SARS疫情，让中国互联网经济从幕后走向世界的前台。时隔17年后，我国的经济发展取得不断突破，消费逐步向线上迁移，金融领域也逐步智能化发展，此次的新冠肺炎疫情对各个领域来说，都是一次革新和突破的机会。在高质量部署新一代移动通信、下一代互联网基础设施以及“新基建”启航的2020年，金融领域也应该紧跟政策，抓住机遇，提高金融服务的能力。
（二）从严监管，规范发展
在抓住政策机遇的同时，还要考虑和明确智能金融的边界，引导业界注重科技进步与金融业发展的结合，坚持监管一致性原则，避免以人工智能的名义来规避监管[7]。尤其要重视数据的使用规范和安全，金融行业本身具有高风险性，个人隐私以及用户信息数据必须做到搜集、使用规范。同时，立法机关应该针对金融机构在如何收集，使用和保存客户的各种数据方面，出台相应的法规和政策，从而避免由于数据泄露而增加财务风险。
（三）下沉服务，助力小康
目前，人工智能方面的金融服务大多局限于资本市场和银行业务，但疫情对农业、农村、农民也造成了影响，将智能金融下沉到“田地”，助力2020脱贫攻坚很有必要。针对农业方面，智能金融在实际运用过程中存在着识别操作痛点、技术限制、服务空白，我们必须下沉服务，从而有针对性地快速优化、改良。例如，利用智能金融的信贷评估，推进信贷产品创新，解决因疫情影响农产品的滞销难题，保护农业的有效市场供应能力。
综上所述，疫情之下基于人工智能方面的金融服务，只有不断地完善自身条件，进行规范和严格的监管，紧跟政策，针对特殊群体下沉技术和服务，才能充分发挥其高效性、无接触性等优势，有效助力相关产业和企业走出困境，同时，也为2020脱贫攻坚的收官之年做出贡献。
参考文献：
[1]武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部.《武汉市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控指挥部（第一号）》[Z].2020-01-23.
[2]国务院.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》[Z].2017-07-20.
[3]中国人民银行.《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》[Z].中国人民银行，2019-09-06.
[4]陈春.人工智能对金融行业的促进与冲击[J].河北企业，2019（07）：60-61.
[5]编辑部.两会上的人工智能，他们都说了什么？[J].机器人产业，2019，25（02）：39-44.
[6]教育部国家发展改革委财政部《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的通知[Z].2020-02-24.
[7].巴曙松.牢牢抓住疫情带给金融科技的机遇[N].中国银行保险报，2020-03-13（001）.
作者单位：湖北经济学院