万花镜
    首页社会国际娱乐科技时尚军事汽车探索美食旅游历史健康育儿
    相关:金融世界电影科幻片购物影音名人名博人物互联网社会民生股票
    位置:首页 > 科技

    李开复:人工智能引领金融变革

    2017年3月20日 来源: 互联网

    文章摘要

    在AlphaGo击败世界围棋冠军、职业九段选手李世石后,人工智能的发展与应用再一次成为人们的视线焦点,同时也引发了人们对人工智能的无限想象。

    李开复:人工智能引领金融变革

    最早提出这一概念的约翰·麦卡锡认为,人工智能就是要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样。尽管目前对人工智能的定义并未完全统一,但都体现出人工智能效率高、稳定性高、安全性高等特点。在很多领域中,我们已经发现机器有可能超越人类。

    人工智能学会主席Ben Goertzel在2015年的博鳌亚洲论坛上认为,十年以后,人工智能可能会介入世界上大部分的金融交易。

    目前,人工智能在金融领域的应用已经可圈可点:智能投顾方面,位于美国的世界著名智能投顾公司Wealthfront和Betterment做得有声有色,Wealthfront 掌控的资金已超过数十亿美元;交易预测方面,全球第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾预测了2008年股市崩盘,并在2009年9月给希腊债券F评级,比惠誉提前了一个月。

    从金融活动的流程来看,人工智能将可以贯穿全程:在前端应用于服务客户,在中端支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策,在后端用于风险防控和监测,使金融服务更加精细化、个性化,以及效率和风控能力的提升。

    可以预见的是,金融变革正在到来,引领这场变革之一的正是人工智能。

    传统金融信贷服务面临挑战

    在传统金融尤其是传统信贷服务领域,信息、信用、渠道、成本等困境正在逐渐显现。传统的银行服务主要依托其网点开展,在业务中极其依赖有无房产、工资流水、征信报告、社保证明等强特征数据,通过这些强金融特征数据筛选出与风险敞口契合的客户。所谓强特征,即能否获得信贷服务的关键因素。

    但事实是,中国有相当一部分人不具备这些强特征数据,从而被排除在银行服务体系之外。有数据显示,在我国,传统信贷能服务的客户群仅占总人口的15%左右。尽管传统信贷机构想服务更多的人群,但风控模型的局限性导致其可望而不可及。

    首先,少量的强特征无法全面评估一个人,而每个人在强特征之外还存在成千上万的弱特征,但传统信贷的风控模型是基于少量强特征人工智能引领金融变革创新工场创始人李开复智融集团 CEO 焦可形,并不适用于处理海量的弱特征数据。

    其次,传统信贷服务需要依托线下网点展开,资质审核、合同签订等流程都需面对面进行,服务效率低下。同时,由于人的参与,每个人的经验、情感状态等存在差异,其服务的安全性和稳定性必然受到影响。

    再次,由于传统信贷风控模型的数据维度比较单一,其模型的优化、迭代周期较长,一般需半年至一年。这不能适应快速变化的市场坏境,无法有效满足客户需求。

    人工智能凸显技术优势

    随着互联网不断渗透到生活中,在强特征之外,每个人都会产生成千上万有价值的海量弱特征数据。

    如果把一个人的数据比作一座冰山,那么强特征数据仅是冰山的一角,之下还存在着海量的弱特征数据,例如电商数据、设备数据、位置数据等等。

    同时,作为百业之母的金融行业与整个社会存在巨大的交织网络,本身沉淀了大量有用或者无用数据,其中包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等。这些数据单位都是海量级,且大量数据又以非结构化的方式存在,无法转换成可分析数据。

    人工智能要做的,就是充分挖掘并有效地利用这些海量弱特征数据。虽然无法凭借其中少数几条数据就做出借贷决定,但如果把几百个甚至几千个维度的数据综合起来,就可以训练出有效的风控模型,并以此为风控依据为用户做出借贷决定。

    弱特征和强特征数据的区别在于,强特征是非0即1;而单独的某一项弱特征,对于用户的信用评估和逾期率没有绝对性的指导意义,但很多弱特征放在一起,就能对用户进行相对精确的评估。

    舍恩伯格在《大数据时代》中写道: “我们没有必要非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己发声。”人工智能并不擅长推理,但数据和数据之间的关系都被记录下来,就具备了逻辑基础,可以进行深入的推理继尔产生结果。

    目前,人工智能已经广泛运用于国内外金融领域。人工智能技术已经能够挖掘多维度的海量数据,构建和优化风控模型,准确且快速地判断贷款的合理性,从而大大降低了用户申请提交和数据收集、反欺诈、核心决策授信和模型评分、以及催收等的服务成本。深度学习促使不断优化在苹果公司推出Siri之初,很多人都把它当成玩具,认为它没有真实的用处,会问它诸如“你是男是女”等这种看似无聊的问题。但苹果公司把这些无聊的问题进行深度分析,了解人们最常问的问题并不断优化,问题越问越多,苹果也就可以得到更多的数据,更好地提升其实用性。这便是人工智能的深度学习。

    金融领域亦是如此。一个借款人是否还款、有无逾期、是否足额还款等都有相应的特征数据。人脑虽然能识别单个业务,但很难快速处理庞大的数据量,发现其中的逻辑规律并做出高效判断。人工智能用机器取代了人脑,可学习覆盖的数据范畴极大,处理的效率也极大提高。

    随着人工智能在金融层面应用范围的展开,系统获得的数据不断增加,通过对这些数据的深度学习,将更进一步提升自身的风控能力。基于此,与传统金融机构看中借款额度不同,金融科技公司更加看中借款笔数,因为笔数代表着样本,代表着能够让模型得到更好训练的数据。

    以国内的金融科技公司智融集团为例,其每月订单120万笔以上,意味着它的风控模型每个月都有120万笔的闭环样本,促使系统模型快速的迭代优化,久而久之,其模型精度越来越高,风控能力越来越强。例如,智融集团的风控模型在过去一个月共完成158次模型迭代,平均每周迭代40次。

    随着人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别等技术不断应用于身份验证和金融反欺诈等业务环节,尤其是随着语义分析、机器学习的技术进步,将进一步加速风控模型的迭代,大幅提升金融业务的自动化水平和个性化的服务效率。

    智慧金融时代正在来临

    金融领域“高度数据化、正负样本清晰、迭代目标明确、容错率高等”特点让人工智能天然适合金融领域。

    巨大的金融服务空白促使人工智能加速进入,基于人工智能技术的新金融科技公司涌现。它们可充分运用技术,对庞大非银行人群的海量弱特征数据进行定量风险分析,得到一个连续的风险定价,并在此基础上提供与之相匹配的金融产品与服务。

    近两年来“金融科技”被越来越多的人提起并被诸多公司追捧。尽管这个词最早由美国提出,但得益于特有的市场和环境,中国“金融科技”正在以前所未有的速度赶超美国,一个由人工智能引领的智慧金融时代正在到来。

    一方面,目前国内外人工智能在金融领域的应用已有诸多成功案例。美国的Wealthfront和Betterment、英国的Money on toast、德国的Finance Scout 24、法国的Marie Quantier等均成功将人工智能引入投资理财,目前智能顾问已掌握大量资产;第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了08年股市崩盘;掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum,自2009年使用了人工智能技术以来一直处于盈利状态。在国内,蚂蚁金服已成功将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域;智融金服利用人工智能风控系统已经实现月均120万笔以上的放款,常规机器审核速度用时仅8秒;招商银行的可视化柜台、交通银行推出的人工智能机器人“娇娇”等都是国内金融领域人工智能应用的成功案例。

    另一方面,未来人工智能在金融领域的应用极具想象力。高盛、摩根、花旗等国外金融巨头正在不断加大人工智能领域的投入。国内更是如此,不少机构通过自建团队、兼并收购和外部合作的方式涉足人工智能领域。如中国平安、招商银行、华泰证券等均涉猎了智能投顾、网络借贷、大数据征信等领域。互联网巨头也在纷纷布局,BATJ等互联网巨头公司拥有强大的技术、资本、人才、数据实力和优势,在智能量化交易、智能投顾、智能客服和生物身份识别等新技术应用方面都已进入实战阶段。

    人工智能因其更适合进行大规模数据处理的定量分析、不受主观因素影响,效果更稳定可靠、可根据数据表现快速迭代,自动优化、无道德风险,反作弊能力强、审批效率更高,实时性更好等天然优势,正在越来越多的被用于金融业的核心业务信贷尤其是小额短期信贷领域。

    在投资理财领域,海外咨询机构科尔尼(A.T.Kearney)2016年曾预计,机器人顾问未来3年到5年将成为主流,年复合增长率将达68%,到2020年其管理的资产规模有望达到2.2万亿美元。花旗银行研究也预测,人工智能投资顾问管理的资产,未来10年将实现指数级增长,总额将达到5万亿美元。

    如今, “互联网+”对金融的改造已经进入尾声,而“人工智能+”正风起云涌。在经过“互联网+金融”的铺垫后,“人工智能+金融”似乎来得更快、更猛。

    我们不妨想象一下,在不久的将来,人工智能大范围运用到金融领域,成为传统金融的有效补充,能够让金融业务中的信用分析、风险控制、贷款审批等变得高效而准确,让每个人都拥有金融的意识、习惯和能力,最终让金融成为人们的一种生活方式,让每个人都能享受智慧的金融。(作者:创新工场创始人 李开复 智融集团 CEO 焦可)

    文章节选自《博鳌亚洲论坛2017年年会特刊》,由《财经》杂志与博鳌亚洲论坛合作推出。

    本刊完整版将于近日在博鳌亚洲论坛官网发布,并提供下载。

    亚洲浪潮,博鳌视野

    “立足亚洲,面向世界” 传递论坛最新动态,促进亚洲深度合作

    全球重要对话的传达者,亚洲共同发展的瞭望者。

    位置:首页 > 科技
    加载更多评论...
    相关文章
    AI的激辩与狂欢:互联网+OUT了,快去拥抱人工智能+
    AI的激辩与狂欢:互联网+OUT了,快去拥抱人工智能+

    财神经 【人工智能的激辩与狂欢】人工智能(AI)会引发世界末日吗?当特斯拉CEO伊隆·马斯克再度在几十位美国州长面前抛出“AI末日论”的观点时,一边烧烤一边做Facebook直播的Facebook CEO扎克伯格忍不住隔空喊话:“人工智能可以让世界变得更好。

    全球AI大战,一文看懂中国科技公司都在怎样布局?
    全球AI大战,一文看懂中国科技公司都在怎样布局?

    央广网科技3月24日消息 近日,张潼担任腾讯AI Lab主任,A徐飞玉加盟联想人工智能实验室。两大重量级人物的加入,也表明国内科技公司正加速对AI领域的布局。从2016年3月李世石大战Alphago起,人工智能快速进入大众视野。

    罗振宇谈AI被打脸:看似说得漂亮其实啥也没说
    罗振宇谈AI被打脸:看似说得漂亮其实啥也没说

    2016年的最后一天,赛格威机器人的朋友圈被罗振宇跨年演讲会刷屏了,据说罗振宇跨年演讲会收视率在各大卫视跨年节目中排第一。在长达四小时的演讲中,他以五只鹅为主线,对过去一年的趋势和变化进行了复盘,听起来不明觉厉,让人忍不住转发。

    警惕“低调”起来的金融诈骗
    警惕“低调”起来的金融诈骗

    遭遇了四次监管层警告后,MMM金融互助社区依然猖獗,而这次他们“低调”行事,但也改变不了金融诈骗的本质。北京商报记者注意到,MMM金融互助社区相关宣传平台近日流传出一封《低调运作倡议书》,倡议取消大面积宣传。

    业界|人工智能、机器学习、深度学习,三者之间的同心圆关系
    业界|人工智能、机器学习、深度学习,三者之间的同心圆关系

    选自 blogs.nvidia作者: Micheal Copeland机器之心编译参与:Rick. R 、李亚洲理解三者之间关系的最简便方法就是将它们视觉化为一组同心圆——首先是最大的部分人工智能——然后是后来兴旺的机器学习——最后是促使当下人工智能大爆发的深度学习——在最里层。

    人工智能站上风口,科大讯飞之后谁是新龙头?(附股)
    人工智能站上风口,科大讯飞之后谁是新龙头?(附股)

    彩贝财经(公众号icaibei)统计,上周计算机板块(中信分类)上涨7.82%,涨幅排名位列29个行业中第1位,同期上证50上涨1.67%,沪深300上涨2.12%。计算机板块继续领涨。本周人工智能引领计算机板块继续上涨,代表未来的新科技仍是投资者最看好的方向。

    在横扫棋坛之后,人工智能又击败了“最强大脑”
    在横扫棋坛之后,人工智能又击败了“最强大脑”

    琅琊榜首,阿尔法狗曾有云:站在碳基和硅基文明的十字路口上,我很孤独。然而孤独求败的并不止阿尔法狗一个,昨晚的《最强大脑》节目中,人工智能小度从另一个维度向人类智慧的巅峰发起了挑战:图像和识别。与其担心人工智能还不如先认识它昨晚的面孔识别人机大战...

    新一轮金融骗局套路起底(附2017年黑名单大全)
    新一轮金融骗局套路起底(附2017年黑名单大全)

    金融传销的本质,说到底就是庞氏骗局。但如今,比庞氏骗局更高级的是,这帮骗子都进化出组织严密的“邪教”了,不但骗钱,还让受害者贡献了家财后,还帮着“数钱”。究竟骗子们是怎么做到的?以下内容来自大猫财经(ID:caimao_shuangquan)的分享。

    钛坦白“聚焦金融科技”第一波,六位“区块链”领域的大咖在等你
    钛坦白“聚焦金融科技”第一波,六位“区块链”领域的大咖在等你

    进入正题前,小钛先高能预警下,钛坦白将连续四期进行“金融科技”专场分享!连续四期!连续四期!连续四期!(重要的话说三遍)迄今为止,钛坦白还没哪一个话题连续做四期这样的大手笔!为啥“金融科技”这么特殊?因为这个领域的杀伤力实在是太—大—啦!

    相关推荐
    将AI用于垂直领域,创业公司如何解决行业问题?
    将AI用于垂直领域,创业公司如何解决行业问题?

    基于任务的低水平人工智能很快就能商业化,更加通用的人工智能还需要几十年。与此同时,新人工智能初创公司能成功吗?还是说谷歌、Facebook 和亚马逊这类大公司才是真正的玩家。大部分机器学习天才都在大型技术企业任职,而大量和及时的问题则潜伏在每个技术之外的其他主要产业中。

    华院首席科学家:中文或是人类面对人工智能的最后壁垒
    华院首席科学家:中文或是人类面对人工智能的最后壁垒

    “语言可能是人类面对人工智能最后的壁垒,尤其是中文。”在3月18日集智俱乐部在中央财经大学学术会堂举办的公开讲座上,华院数据首席数据科学家尹相志结合NLU(Natural Language Understanding,自然语言理解)在金融领域的应用之处侃侃而谈。

    “金融邪教“套路大起底:骗钱!洗脑!(附骗子名单,要转发父母)
    “金融邪教“套路大起底:骗钱!洗脑!(附骗子名单,要转发父母)

    前几天,猫哥被一条新闻震惊到了——《“善心汇”涉嫌特大传销案 涉及会员230余万名》。230万人!涉案金额几十亿!真是刷新了猫哥的认知。最近国家反复强调要防范“金融风险”,现在还需要提防另一种风险,那就是金融传销骗局...

    独家|人工智能行业薪酬曝光,是时候转行了
    独家|人工智能行业薪酬曝光,是时候转行了

    人工智能可谓是目前最热门的行业,从走在前沿的科技公司,到努力创新的传统行业,几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才,热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加,那么对于热门中的热门,人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢?

    ERP+B2B+供应链金融是物流平台的趋势?
    ERP+B2B+供应链金融是物流平台的趋势?

    ERP:对供应链的内部部分的理解与记录;B2B:对供应链节点之间进行了连接;供应链金融:让供应链更加具有活力与生命力;数据,资产,金融:没有ERP你拿的数据深度不够,没有B2B你拿的数据广度不够,没有供应链金融你那是将金子放入了茅坑还要发臭;

    铂诺联手创业黑马成立中国规模最大智能金融行业创新创业圈层
    铂诺联手创业黑马成立中国规模最大智能金融行业创新创业圈层

    6月24日消息,日前,由创业黑马主办,摩比神奇独家冠名,铂诺独家战略合作的人工智能先行者大会在京举行,会上铂诺与创业黑马正式宣布达成战略合作,双方共同发起的黑马会智能金融行业分会,并举行了盛大的成立仪式。

    AI人才年薪高达60万,这会是未来读大学最热门的专业!
    AI人才年薪高达60万,这会是未来读大学最热门的专业!

    如今AI人才炙手可热,动辄百万年薪。尤其在2016年阿尔法狗火爆后,越来越多的公司将发展重点放在了人工智能领域,开设机器人或人工智能业务分部,并且拿出了大量公司资源来应战,最首要的就是抢人。高薪挖角但却面临人才不足“真的是有些疯狂了。

    6本书让你成为朋友圈里的投资大师(金融篇)!
    6本书让你成为朋友圈里的投资大师(金融篇)!

    米筐推荐书单第二弹!来自米筐投资00:0011:51▲米筐投资提醒:本音频大小1.3M前言:前几日笔者的《6本书教你如何成为金融大咖,实现财务自由!(经济篇)》发表后,很多读者纷纷留言表示对自己帮助很大,希望尽快推出金融学的推荐书单。

    血拼40万亿!刘强东的金融大帝国!
    血拼40万亿!刘强东的金融大帝国!

    央行最新统计的数据显示,截至2015年11月末,金融机构消费类贷款余额达185974.21亿元,比2014年末新增32214.76亿元。值得一提的是,消费类贷款在住户贷款中的比例从去年1月份的66.62%上升至去年11月末的69.62%!

    相关标签
    Copyright © 2015 Wanhuajing.com, All Rights Reserved 万花镜 版权所有
    京ICP备14059027号 值班QQ:3012642954 邮箱:wanhuajingnews@qq.com