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大咖共话AI:与商业应用最契合的领域是金融

第一财经APP2017-11-07 15:57:00

简介:针对未来AI技术应当如何发展,AI发展会对金融等其他行业以及人类生活产生哪些影响,在“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”上,各界大咖从技术、应用、商业融合、创业等不同角度碰撞出思想的火花。

近年来,国家对大数据和人工智能的重视程度日益提高,十九大报告更是明确提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

而金融行业又是大数据与人工智能落地应用的重要行业领域。在此背景下,互联网金融公司开始发力人工智能。近日,百度发布2017第三季度财报,百度董事长兼CEO李彦宏表示,在推动AI战略上,持续专注于为智能设备与自动驾驶建设开放平台,并推动AI在金融服务等垂直领域的应用。

11月6日,在“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”上,京东集团董事局主席兼CEO刘强东也表示,人工智能既是一种技术,也是一种思考方式。

随着互联网的飞速发展、数据的爆炸式增长,人工智能逐渐从专业性较强的领域拓展到社会生活的各方面。针对未来AI技术应当如何发展,AI发展会对金融等其他行业以及人类生活产生哪些影响,在JDD大会上,各界大咖从技术、应用、商业融合、创业等不同角度碰撞出思想的火花。

以技术为核心

对于人工智能、深度学习、机器算法等革新技术不断发展的今天,科技也不断渗透到人们的生活中来。国际人工智能联合会理事会主席杨强认为,“金融领域,是技术革新和商业应用最契合的领域之一。”

技术革新和商业应用方向会通过哪些方向进行契合呢?杨强认为,金融领域,不仅闭环的路径较短,沟通高频同时也会有复合效应产生,很快能够让模型变得壮大。因为金融拥有各种各样的场景,比方和用户沟通的场景,如金融的安全、活体识别等。在后端,可以对用户整个风险进行分析,是不是应该借贷。做一笔投资,在这笔投资之前要进行风险分析,现在基于大数据和人工智能可以自动产生分析。

11月6日,京东集团董事局主席兼CEO刘强东在京东金融与红杉资本联合主办的首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”上进行开场演讲时表示,京东金融从成立的第一天开始,就以技术为核心,技术其实就基于AI方面。

杨强表示,在运营和投顾方面,大家都可以借助于人工智能大量加强提高效益。经济本身就是一个提高效益增强的过程。现在人工智能又为经济效益的提升提供了一个强大的动力。风险管理这里面又分监控、识别、评估和干预,每一个方面都可以有大量的人工智能参与。

他举例到,用人工智能帮助养鸡户,比如过去养殖户养一只鸡需要12块钱饲料款,需要提前贷款,产生了很大利息支出,对养鸡户是一笔很大的费用和负担。但在鸡的成长过程中,不同时期的鸡对不同饲料的需求也不一样。

杨强表示,要把放贷变得因地制宜,随着养鸡周期贷款额度逐次增加。做到按日计息,那么就能够大大提升效率。这就是用人工智能的算法来做分析的结果。

此前,京东金融对第一财经记者表示,在金融科技方向上,银行、证券、保险、基金公司都会是其合作的对象,中国的银行数量很多,又足够分散,银行是其合作的重点。

刘强东提到,在与银行等金融机构合作方面,京东金融帮助银行在信贷审核上效率提高了10倍以上,客单成本降低了70%以上。

在对外输出和服务方面,京东金融表示,根据合作伙伴的规模大小、能力及诉求不同,提供差别化的服务,一是技术的融合,例如区块链技术、AI技术、人脸识别等;二是场景的融合;三是业务生态的合作,比如大数据驱动的一些在线模式、基于智能投顾的产品管理模式等等。在这个过程中,为金融机构提供服务、提升效率,降低成本。

2017年上半年,在4725亿ABS市场中,个人消费贷款ABS以46只、926.49亿元的规模,从2016年的第三位反超信托受益权和融资租赁类ABS,跃居首位。

而在消费金融ABS中,又以百度、蚂蚁金服发起的花呗、借呗、京东白条为主在快速崛起的ABS市场上演竞争态势。

京东金融ABS产品一开始起步于自营资产。早在去年9月,京东金融就发行了首个基于互联网个人消费金融资产的资产证券化项目。

刘强东表示,京东金融最初做ABS是为了解决消费金融和供应链金融的资金来源问题,并为此搭建了一套完整的系统。又以此为基础推出“资产证券化云平台”,降低了融资企业的门槛。例如,传统方式每单最低是8亿起,京东金融可以做到2亿起;融资成本方面也降低了1到3个百分点;资产证券化中介机构的服务效率、管理效率提升至少20倍。

大数据重构金融

人工智能可以加强提高效益,为金融行业为金融机构提供服务、提升效率,降低成本,颠覆了传统金融行业格局。而随着人工智能的发展,其能否超越人类,也称为热议的话题。

以AlphaGo(阿尔法狗)作为经典案例,中国工程院院士高文院士做出如下分析,“AlphaGo(阿尔法狗)下围棋,以前需要使用人类对弈的数据,同时尝试三千万局的数据。和AlphaGo(阿尔法狗)用到的数据量相比,AlphaZero已经不需要人类对弈数据。其中的答案,就是AlphaZero自身会生产数据。”

什么样的AI系统,它可以不需要外部数据就可以战胜人?高文表示,实际上就是需要满足三个条件:集合是封闭的、规则是完备的、约束是有限的。只要满足上述三个条件,就不需要外部数据,系统本身产生的数据就足够使用。可以想见,只要满足上述三个条件,机器一定会赢,不管德扑,还是围棋等类似的情况。

高文还介绍了中国新一代人工智能的五项关键技术。第一个关键技术是大数据智能,这和大数据关联性非常强;第二个方面是群体智能,依靠群体的力量推进智能的研究;第三个是跨媒体智能,要把声音、图像、文字、自然语言所有这些东西联结在一起来研究智能,这是跨媒体智能未来所希望达到的目标;第四个是人机混合增强智能,人和机器混合起来怎么样让智能更高能力更强;第五个是自主智能系统,即无人机。

人工智能领域的发展,使得大数据,包括过程中的数据和海量数据、个人行为数据的获取和存储处理、管理成为了可能。这对金融业务,包括营销和产品的设计,以及风控,降低成本,提高效率,以及扩展服务半径,都起到了有利作用。

中国互联网金融协会秘书长陆书春表示,随着大数据技术,云计算的出现,以及互联网企业在跨界开展金融的挑战下,金融机构促进了几个变化,第一个变化是金融服务的场景化和平台化在加剧,通过平台提高服务的同时,也在通过场景获取数据,为金融业务的开展和风控,以及精准营销在做准备;第二个特点是风控手段的多元化,大数据已经成为金融机构在风险控制中的一个很重要的辅助手段;第三个是服务的多样化,包括智慧理财、智慧投资、投顾和量化交易。从监管角度来说,大数据有助于风险监测的实时监控,有助于风险预警。

卡内基梅隆大学教授、德扑AI之父托马斯•桑德霍姆则从德州扑克的纸牌游戏角度阐述了AI的可能性,他表示,AI可以做得比最好的人类更强。无限下注德州扑克的纸牌压注成为最难的一个计算机界解决的标杆,它包含了10的161次方的情景。目前,无限下注的纸牌游戏已被AI攻破。

托马斯•桑德霍姆谈到,AI可以被运用到实际中。比如在定价中的应用,如果竞争对手突然改变价格,如要实现自己的价格优化,需要迅速反应。战略性的定价可以让你来驱动市场的发展,同时可以事先进行价格的思考,进行战略性的产品和组合优化。

“在金融中的应用也比较多,如战略性的结构或者是说战略贸易执行等等,还有自动的溢价场景。我们使用眼睛改善我们的视力,为什么不能用AI技术来改善自己的战略逻辑呢?”托马斯•桑德霍姆表示。

此外,托马斯•桑德霍姆举出更多实际应用场景。如,商业拍卖会中,如果没有人知道底价的情况下,是不是可以采取合理的竞猜?自动驾驶车辆,由不同公司来进行运营的时候,如何来获得一个更好的道路规划?如果对患者人群做出一个更好的规划,才能够避免进行一些疫苗的注射和癌症的防护。

“人工智能不光是深度学习,还有一些重要的部分和领域。现在涌现一些新的技术和领域,我们叫做战略性逻辑。”托马斯•桑德霍姆认为,战略性逻辑是战略博弈的一部分,需要建立很多模型。机器学习是关于过去,但是从过去的数据中学习,是希望能够预测到未来,或者是说在未来能够做到更多有益的东西,战略性逻辑会关系到很多的可能性,是关于未来而推出的。

陆书春表示,随着大数据技术的发展以及更加规范的使用,未来十年金融服务将是更加公平,人人可获得金融服务;金融服务也更加精准,人人都可获得适合他的金融服务;三是金融服务更加透明,人人都很清楚的了解他所获得的金融服务的收益和风险,信息更加对称,有更好的体验。

责编:林洁琛

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