情感AI是AI向前发展的重要方向

事实上，近年来随着情感AI技术发展突飞猛进，央视节目中的特种兵测谎场景只是小试牛刀。在真实世界中，情感AI技术已经开始 在安防、广告、教育等与特殊人群密切相关的行业中得到初步应用。

而在被视为高端服务业的金融业中，各种人群会因为与金钱之间的千丝万缕的关系而时刻发生着极为复杂的各种交互，尔虞我诈、互相博弈等情形比比皆是，情感AI技术在这样的关系高度复杂、利益紧密相关的场景下将大有所为。

为了说明情感AI技术对于金融行业的重大影响，我们首先来了解一下情感AI技术的基本原理和发展前景。

情感AI时代的帷幕已经拉开

情感认知是人类的本能，几乎每个人都具备这种认知能力（EQ）。然而，与智商（IQ）不同，这种有关情感的认知能力和认知结果在过去很难被量化，我们只能凭借主观判断（各种形容词）去评价某个人的情绪状态。

如今，情感AI技术就是要解决这个量化问题，它是通过什么原理实现的呢？

（一）情感AI技术的起源：保罗·艾克曼与罗莎琳德·皮卡德

情感AI技术的基础在于心理学层面的情感识别分析技术，在该技术出现前，人类的情感只能用语言去描述，属于纯粹主观经验判断。而情感识别和量化技术由美国心理学家保罗·艾克曼教授创立，其最大的学术贡献是面部动作编码系统（FACS）。通过该技术，人类第一次可以通过科学标记计量的方法将高兴、伤心、害怕、愤怒、厌恶、惊讶、轻蔑等七种基本情绪进行科学定性定量分析。

而情感AI概念则是在1997年由麻省理工学院（MIT）世界著名AI专家罗莎琳德·皮卡德教授提出，其在MIT的跨领域尖端科学实验室Media Lab从事机器学习与神经科学的交叉研究，一手创立了Media Lab情感计算研究部，致力于将AI技术引入到情感的识别和量化研究中，她的著作《Affective Computing》开创了计算机科学和人工智能学科中的新分支——“情感计算”，从此开启了情感识别分析与AI技术相结合的全新情感AI时代。

（二）情感AI是AI向前发展的必然方向

情感AI=情感识别分析+AI。近年来，伴随着AI应用强大风口的到来，情感AI领域成为AI时代的重头戏和新路标。

具体来说，AI技术应用的爆发发生在2010年后（参见图1），相关技术相继在大数据分析、语音识别、计算机视觉、自然语言处理等应用领域取得重大进展，围绕数据处理、语音、图像等人工智能技术的创业创新大量涌现。

而按照尤瓦尔·赫拉利等人类学家的观点，人类的能力分为身体能力和认知能力两种。在工业时代，机器替代了人的体力即身体能力；在AI时代，机器替代的是人的脑力即认知能力。而认知能力又可以分为与智商相关的认知能力和与情商相关的认知能力。前者帮助人类解决自身与外部世界的认知和交流问题，比如处理数据所需的数学能力以及认知世界所需的图像、语音识别能力等。后者是解决人和人之间的沟通问题，比如日常生活中的人际关系处理能力、商业活动中的谈判博弈能力等，这些都需要准确评估他人的情绪、偏好等心理状态。

目前的AI技术应用大多集中在与智商相关的智能领域，并且相关技术已经相当成熟，无论是数字处理能力还是图像、语音、语义等信息的识别能力，AI已经开始超越人类，相关技术红利和创新已经渐渐看到了天花板。

因此，很多AI领域的*学者都在探索AI技术下一步发展的方向。例如美国斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人李飞飞教授认为，“下一步人工智能的发展，需要加强对情感、情绪的了解，要走进认知科学，心理学。未来，从情绪到情感，最是人工智能未来前进的方向。”

《人类简史》作者著名历史学家尤瓦尔·赫拉利在刚刚出版的新作《今日简史：人类命运大议题》中论述道:“情绪也不是什么神秘的现象，只是生化程序反应的结果。因此在不久之后，只要用机器学习算法，就能分析身体内外各种传感器所传来的生物统计资料，判断人的性格类型和情绪变化”。

因此，从机器替代人类的大逻辑和历史路径来看，情感AI技术从实验室、象牙塔走向普罗大众，现在仅仅是个开始，但是其改变世界是“必然”。那么，情感AI技术在金融领域的应用将有什么样的新局面呢？接下来，笔者将以金融反欺诈为例，来阐释情感AI技术对金融世界的潜在影响。

情感AI技术如何实现金融反欺诈？

金融的本质是实现资金在供求双方顺利融通。而资金的提供者和资金的使用者之间天然存在信息不对称问题，因此就需要金融机构以尽量低的成本去降低或克服信息的不对称，这是金融机构存在的根本价值。

由于信息不对称形成的金融风险可以分为客观层面的信用风险和主观层面的欺诈风险。其中信用风险的成因较为复杂，与资金使用主体的自身情况、市场政策等外部情况相关，其造成的损失是相对损失，存在一定概率。而欺诈风险则不同，其属于资金使用主体恶意为之，其结果是绝对损失。因此，欺诈从来都是金融行业的毒瘤、金融机构的梦魇。

而由上文可知，情感AI技术的源头就是为解决“测谎”等情绪情感问题。因此，情感AI技术深刻改变金融业的开端就应该在金融反欺诈领域。事实上，情感AI技术在金融反欺诈领域的应用早已不是理论推演，平安一账通、翼开科技、竹间智能等金融科技公司正在努力将其一步步变为现实。笔者经过调研发现，目前这些公司的具体解决方案的底层技术逻辑类似，请看下文分析。

(一）情感AI技术为何能实现金融反欺诈？

情感AI技术在金融反欺诈过程中的角色，目前主要是替代信贷审核人员从事贷前面审环节。在传统信贷操作中，一个经验丰富的信审人员可以通过信息分析和察言观色等手段识别出恶意骗贷者，甚至有的时候需要凭借长期从事类似工作形成的职业“直觉”来认定，也就是格拉德威尔在《眨眼之间》一书中详细阐述的“不假思索的决断力”。在从前的人类认知中，有时候将这种能力归结为某种“天赋”，甚至带有某种不可知的神性意味。

然而，由于心理学和AI技术的突飞猛进和深度融合，越来越多的学者开始将这种能力定义为一种更为复杂的决策算法，是大脑神经元进行大量碳基计算的结果，而只要数据足够巨大，基础算法足够精确，人工智能通过硅基计算一样能够达到同样的结果。情感AI技术能够从事信贷反欺诈，就是让机器拥有了原以为人类独有的在信贷欺诈识别领域的“不假思索的决断力”。

机器是如何做到的呢？来看情感AI技术金融反欺诈的底层逻辑：

首先对金融机构的历史视频、音频数据进行抓取处理，得到微表情、声纹等核心的可用数据资源；

其次是对这些可用数据进行测量和标记，将其转化成心理学情绪指标数据；

随后，通过机器学习得出这些心理学指标数据与欺诈结果之间的关系算法，建立计算模型；

最后，将新用户的数据纳入模型进行分析，计算出被测主体的欺诈可能性。