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人工智能将成为各行业业务创新的新引擎动力

至成科技 2019-07-23 访问量(136) 评论(0)
摘要:谈金融科技绕不过人工智能。尽管谈论AI的文章很多了,我们还是想从概念谈起。如此,有助于了解人工智能的基本原理,以及它在其他行业发挥的颠覆性作用。只有这样,才能够厘清
     谈金融科技绕不过人工智能。尽管谈论AI的文章很多了,我们还是想从概念谈起。如此,有助于了解人工智能的基本原理,以及它在其他行业发挥的“颠覆性”作用。只有这样,才能够厘清概念,了解AI对金融行业的变革作用。
 
另外,如果要把人工智能谈透彻,没有上万字不可能。我们尽量言简意赅,从金融行业的角度来谈人工智能的发展和行业结合点。
 
    最简单来说,大多数人知道AlphaGo、无人驾驶等热词,也在不同场合下体验过各种可交互机器设备,人工智能(AI)似乎不再只是科幻电影里的技术,而是我们身边触手可及的一种能力,但到底什么才是人工智能吗?如果不分青红皂白,都认为机器拥有“听说读写”的能力是AI的话,那么,谈论的方向可能有所偏差,对金融行业的促进作用也会认识不清。
 
人工智能是什么?
中国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动,完成人用智能才能完成的任务”。作为计算机科学的一个分支,人工智能企图了解智能的本质,制造一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
 
随着相关研究的不断深入,人工智能的研究领域也在不断扩大,比如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、推荐系统等等。
 
简单来说,人工智能(AI)就是要使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。目前来看,人工智能的应用范围已经很广,并且为制造业、服务业、金融业在内的各行各业带来巨大影响。比如在金融服务业,现在很多公司在尝试将人工智能与金融服务深度融合,以提前洞察并实时满足客户各类金融需求,真正做到以客户为中心,重塑金融价值链和金融生态。
 
所以,要谈人工智能,必须要界定范围,是谈它的基础层(如芯片)、架构(如百度、Google等大厂的开源架构)、技术层(算法、数据和算力)还是通用应用层(语音识别、图像识别、OCR、自然语言处理等),或者是行业不同场景的应用。
 
   从金融科技的角度来说,我们谈论人工智能多数指不同场景下对业务的促进作用,如何做到以客户为中心,利用人工智能展开业务创新。
 
   为什么现在这么火?
实现人工智能的方法之一就是“机器学习”。与传统按流程判断编写的软件程序不同,机器学习用大量的数据进行“训练”,利用算法解析数据,发现规律,然后做出决策和预测。
 
    作为一种实现机器学习的算法或技术,深度学习试图使用包含复杂结构的多个处理层,对数据进行高层抽象,解决特征表达的问题。现在已经有了多种深度学习框架,比如深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络等,在计算机视觉、语音识别等领域得到了广泛应用并获取了极好的效果。
 
有了这些算法为基础,正是金融行业积淀海量数据发挥价值的大好时机。这也是为什么金融行业要积极拥抱人工智能的原因之一。
 
   最初由Google Brain团队开发的TensorFlow仍然是最受欢迎的深度学习开源软件库——2016年6月,谷歌超级大牛Jeff Dean称在GitHub有1500个库提到了TensorFlow,其中只有5个来自Google,但是Caffe、PyTorch和BigDL等框架也在吸引大量的用户和使用案例。
 
    不管怎样,无论是机器学习还是深度学习,本身都是计算密集型的,背后也必须由某种方式进行数据收集,比如许多工业AI系统依赖于专门的传感器LIDAR来进行数据收集。因此,硬件的新发展和降低的成本将有助于更好的数据收集和更快的深度学习。
 
    除了这一轮技术(硬件的发展、大数据的普及以及各类算法的演进)的集中爆发之外,各个领域的应用引发商业上的成功,也反过来促进人工智能的发展。比如我们谈论的金融行业有大量的数据、技术人才以及丰富的场景,以及行业内外的竞争,均是促进金融行业快速应用AI的原因。
 
    在金融领域的应用有哪些?
凭借着强大的数据处理能力、深度学习能力和不会受情绪影响的特质,人工智能在金融服务领域开始发挥着越来重要的作用——增加安全性、减少处理时间、减少重复性工作和人为错误、提高自动化水平、精准获客和营销,实现自助式服务等。
 
    比如通过大量的安全数据分析,人工智能可以帮助企业和组织识别欺诈行为、可疑交易和潜在的攻击可能性等,并提高风险管控能力;而自动化流程的实现,可以帮助企业提高工作效率,降低无谓成本;收集到的大量数据用来创建报告,可以发现潜在客户,对现有客户进行画像,自动推荐服务信息并监测客户满意度和流失风险,不仅可以提高生产力和效率,还可以帮助组织快速完成复杂的决策过程。
 
在国外,智能金融已经渗入至金融服务的各个领域,比如智能投顾、支付、数字货币、个人理财、众筹、获客和客户服务等等,相关的代表公司也都是资本市场的宠儿,比如PayPal、Square、Bitcoin、Betterment等。像Betterment摒弃了传统的理财顾问模式,完全依靠数据分析和智能推荐算法,来为客户提供资产管理组合建议,包括基金配置、股票配置和债权配置等。
 
    可以说,智能金融拓展金融服务的广度和深度。只要能应用“智能化”的产品和场景,有数据作为支撑,均可以使用人工智能,典型的如风险定价、智能投顾、反欺诈、智能监控、精准营销等领域。
 
    百度云的解决方案有哪些?
百度在2017年的百度云智峰会(ABC SUMMIT)正式推出“ABC Inspire”技术标识,通过百度云将百度AI战略在各行各业落地。在此之前,百度在AI方面已经投入了大量的研发精力并积攒了大量的成功经验和技术实力。
 
    百度云致力于将AI Fintech更好地与金融行业相结合,并在AI赋能下,支持百度金融云形成了包括智能营销、身份识别、智能风控、金融大脑、智能客服、金融行业云等多个金融科技方向,充分满足用户“随时、随地、随需”的金融服务需求。
 
    针对银行、互金、保险、证券等金融机构的特定需求,百度金融行业云依托深厚的技术底蕴和领先的人工智能技术,能够理解、识别、获取用户;从而能够有效满足金融机构从最初了解潜在用户,到识别低风险、高价值客户,再到有效获取目标用户的需求,相应提供智能网点、智能营销、风险控制等解决方案,并且在新产品研发的场景下,提供基于金融画像的辅助解决方案,帮助金融客户设计更符合目标用户群的新产品,快速实现业务创新。
 
    再比如像呼叫中心(知识库、在线客服、金牌销售),业务创新(智能营销、智能风控、智能运营)以及金融行业合作伙伴的支撑业务(人脸识别、OCR、质检、机器人)等,百度云均有成熟的解决方案并有案例落地。
 
   得益于对人工智能金融科技的专注,百度云金融云解决方案已经在百信银行、银联商务、民生银行、中国人寿、泰康人寿、浦发银行等多家金融机构中得到了有效应用,力求通过搭建智能金融服务平台与合作伙伴实现共赢。

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