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金融领域因其行业特性屡被视为人工智能最好的应用领域之一

时间:2017-03-26 13:54来源:未知 作者:admin 点击:
人工智能时代悄然到来。技术与行业的破壁,已在各行各业展开。其中,金融领域因其行业特性屡被视为人工智能最好的应用领域之一。 各方高人纷纷为金融科技指路。从金融行业角度看,中国人民银行行长周小川两会期间在新闻发布会上提出:未来要把金融科技搞上去
    人工智能时代悄然到来。技术与行业的破壁,已在各行各业展开。其中,金融领域因其行业特性屡被视为人工智能最好的应用领域之一。
 
    各方高人纷纷为金融科技指路。从金融行业角度看,中国人民银行行长周小川两会期间在新闻发布会上提出:未来要把金融科技搞上去,一个是网络科技的发展,另一个是数字货币的发展;从投资角度看,创新工场董事长兼CEO李开复多次表示:人工智能最好的应用领域之一是金融领域;从技术角度看,谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞便表示,机器学习正在信用卡风险检测、反诈骗和洗钱等方面发挥越来越大的作用。在这样的背景下,《猫眼金经2017金融科技白皮书》日前出炉。该白皮书基于猫眼金经对近十家金融科技公司访问形成,发布了金融领域中人工智能的四大落地应用场景、当下金融科技的三大谎言,基于此给致力于金融领域科技公司的三大锦囊。
 
    “金融科技”的概念是舶来品,FinTech是Financial Technology的缩写,意为把互联网、大数据、智能化等技术与金融深度结合,用科技来驱动金融,提升金融服务效率。
 
    金融科技演进到3.0
 
    金融科技1.0主要以IT软硬件应用为主要特征。在金融科技1.0时代,以IT软硬件在金融领域的应用为主,实现金融业务的电子化和自动化;金融科技2.0主要以移动互联网应用为主要特征。为金融业搭建在线业务平台,汇集用户和信息,实现金融业务中资产、交易、支付、资金等互联互通。对传统金融的变革主要体现在渠道上,由线下走向线上,覆盖到了长尾和普惠群体。第三方在线支付、P2P借贷、众筹融资、互联网基金销售都是这个时期的代表。
 
    金融科技3.0则主要通过数据、云计算、人工智能、区块链等来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色。这个阶段的特征为:科技对金融更加纵向深化,尤其对产业链的深度介入,或许将重构金融业态。大数据征信与反欺诈、智能客服、供应链金融等都是这个时期的代表。
 
    在“金融科技”被提出之前,人们更熟悉“互联网金融”。但实际上,正如蚂蚁金服总裁井贤栋所言:FinTech并非简单地在“互联网上做金融”,而是基于移动互联网、云计算和大数据等技术,实现金融服务和产品的发展创新和效率提升。
 
    央行人士在划分“互联网金融”和“金融科技”的界限时认为:FinTech不直接从事金融业务,主要与持牌机构合作。而互联网金融的本质仍然是金融,风险属性并没有改变,同样具备金融风险的隐蔽性、传染性、广泛性和突发性等特征,在行业高速发展的同时,风险也在快速积累,并已经开始爆发。
 
    1. “机器学习、神经网络应用与知识图谱”赋能金融核心业务
 
    相比于人工智能其他细分领域,机器学习、神经网络应用和知识图谱技术受到大量金融科技公司的青睐,研发力度更大,使用频率更高。众多金融科技公司甚至将这几项技术组合运用,作为自身核心技术壁垒。
 
    一般机器学习、神经网络应用和知识图谱直接赋能金融行业内的核心业务,例如量化投资、授信融资、保险定价、反欺诈、辅助决策等。应用逻辑主要是导入大量相关数据,利用机器学习形成知识图谱或者建立模型,通过不同算法和神经网络应用预测交易趋势发现商机,识别欺诈把控风险。
 
    2. “语音识别与自然语言处理”打造智能客服
 
    语音识别与自然语言处理在金融领域的应用大多和机器学习、神经网络应用、知识图谱相结合。其主要场景模式是智能客服和语音数据的挖掘。
 
    智能客服主要是通过电话客服渠道、网上客服、A PP、短信、微信以及智能机器人终端与客户进行语音或文本的互动交流,理解客户业务需求。语音数据的挖掘主要通过音语义分析自动给出重点信息聚类,联想数据集合关联性,检索关键词,并汇总热词,发现最新的市场机遇和客户关注热点,主要用于市场营销层面。
 
    3. “视觉与生物特征识别”助力金融安保
 
    视觉与生物特征识别在金融行业的应用主要聚焦在安保方面,其应用较为成熟。通过脸像识别、指纹识别、虹膜识别等生物特征,协助识别验证客户身份,预警可疑行为和可疑人员,达到安全防范的目的。在所有的技术中,现阶段最受瞩目并迅速发展的是人脸识别。它目前主要有3种应用模式:人脸识别监控、人脸识别比对检索、身份确认。
 
    4. “服务机器人”提供自助服务
 
    服务机器人一般集人脸识别、证件比对、语音交互、知识图谱、深度学习等技术于一身,一方面减少人工重复性工作,另一方面采集客户数据,展开精准营销。
 
    戳穿当下金融科技三大谎言
 
    未来,银行等金融行业面临着来自金融科技竞争者的压力,整个行业或有可能产生天翻地覆的变化。但对于金融科技,既要看到未来的方向,亦不能过于乐观和盲目。
 
    “让人工智能帮你理财”
 
    放眼未来,机器计算边际成本较低,人工智能应用也大幅削减人工降低成本。但目前来看,人工智能所能替代的是初级的信息收集与处理工作。比如代替以往一群人从早到晚阅读资料、提供投资建议的模式,用数据提供建议比过去更高效与稳定。不少调研对象均表示:目前机器算法后最终的投资判断大部分还是由人来承担。在很大程度上是因为人工智能的可信性。
 
    “数据及其算法就是人工智能”
 
    以智能投顾为例,虽然各方都看好智能投顾,但在调研中发现,对于背后的实际运作,与量化投资区别以及智能程度情况依旧存在许多疑问。比如在不少调研对象看来,现有的智能投顾只是资产配置的一种在线模式,其实和人工智能联系并不大,他们认为这是智能投顾领域最容易混淆的一个问题。
 
    “让人工智能取代人类工作”
 
    媒体经常以“机器人杀人”、“取代工作”为噱头证明人工智能浪潮的来临,但实际上人工智能有着自身的技术发展曲线,就目前而言,其智能程度并没有达到大规模替代人类工作,威胁人类生存的阶段。许多金融科技从业者重视人工智能但远未到委以重任的地步,业内普遍认为,人工智能所能替代的只是初级的信息收集与处理等基础工作,运用大数据独立做投资决策更多是一个概念,成熟市场很少这样操作。
 
    给致力于金融领域科技公司三大锦囊
 
    核心壁垒:遵从行业本质,寻找行业痛点
 
    对于金融科技行业而言,首先要遵从金融的本质,以数据为基础,技术为手段,为传统金融行业服务。信贷作为金融的核心功能,最大的痛点在于受制于用户需求以及风控环境等问题,如何利用人工智能精确了解用户需求,提高风控能力,减少坏账率,实现良性循环是信贷领域核心竞争力。
 
    例如,通过深度学习多维度交叉比对数据反欺诈,依靠生物识别验证客户身份,采集分析行为数据进行精准营销。寻求更多盈利点是金融行业的另一个痛点。以智能投顾行业为例,和时间赛跑,利用人工智能技术,在更小单位时间内捕捉更多的赚钱机会,是目前很多金融科技公司在烧钱拼技术的核心点,也是人工智能的核心优势之一。
(责任编辑:admin)
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