北京博星證券投資看防騙子的人工智能金融應用被資本瞄上

北京博星證券安徽分公司表示人工智能炙手可熱,資本和創業者蜂擁而來。

“金融業是人工智能得到應用的行業。”11月6日,紅杉資本執行合夥人沈南鵬在“JDD-2017京東金融數據探索者大會”上如此表示。因為金融是高度數據化的行業,人工智能技術可以在身份認證、風險控製和個性化運營方麵為金融機構提升效率、降低成本。

這一觀點被市場廣泛認同。以金融、京東金融為代表的金融科技公司紛紛重金布局人工智能,探索其在金融領域的應用。銀行等也已在防騙子的智能客服、反欺詐、小額信貸等領域進行探索。近期,包括農業銀行、招商銀行等上線的刷臉取款即是人工智能在金融領域的應用之一。

科技對人工的替代作用顯而易見。2000年時瑞士一交易所擠滿了600多位交易員,而現在,隻需要4位,其他的交易操作都已被機器代替。

人工智能同樣可以大幅降低金融業務成本,提升業務效率。光大銀行電子銀行部總經理楊兵兵在北京大學數字金融中心第二屆年會上也表示,人工智能在銀行業務中早的應用便是智能客服。客服中心是銀行業務中勞動密集型部門的代表之一,一家中等規模以上的銀行動輒都有數千名員工接聽客戶電話,即便如此也還不能滿足很多客戶的需求。而在引入智能客服後,“近三年每年呼入的話務量有10%的速度增長,但是三年來我們沒有增加一名客服。”目前光大銀行的話務中有近60%是模擬人工服務。

在上述京東金融數據探索者大會上,京東集團董事局主席兼首席執行官劉強東介紹,京東金融風控體係是利用深度學習、圖計算、生物探針等人工智能技術,實現無人工審核授信和放款,壞賬率和資損水平低於行業平均值50%以上。與京東金融合作的業務夥伴使用這些技術,幫助銀行在信貸審核上效率提高了10倍以上,客單成本降低了70%以上。

人工智能在金融領域的應用還十分廣泛。國際人工智能聯合會理事會主席、香港科技大學計算機科學及工程學係主任楊強表示,金融領域的運營、投顧、風險管理等諸多場景可以運用人工智能技術提高經濟效益。如與用戶溝通、用戶識別、借貸客戶風險水平分析等。當前基於大數據分析和人工智能的技術已經在個人和企業征信中得到應用。

在養雞和喂豬時,甚至也可以通過人工智能技術的應用提升金融業務參與效率。在一定的程度上有利於抑製騙子的產生。

過去養殖戶養一隻雞約需要12元飼料款,養殖周期兩個月左右。養殖戶一般在進雞苗時進行貸款,兩個月後還本付息。不過小雞在初並不需要太多飼料,而且不同的雞需要的飼料量也不同。養殖戶承擔了很長時間內不必要的利息支出。京東金融根據對養雞過程的了解,引入人工智能算法分析,將養雞的飼料使用精確至每天、每克,並據此匹配貸款資金。養殖戶根據需要借貸,按日計息,現在養雞戶養一隻雞隻需要支出6分錢利息,大幅降低利息支出成本。

楊強介紹,將人工智能的活體識別技術引入到喂豬過程中,通過豬臉識別可以獲得大量數據且不擔心隱私問題。這樣的商業場景應用可以幫助養殖戶鑒別每隻不同的豬在養殖過程中的活動,其是否活躍、是否散養,可以對其健康狀況進行判斷,為保險提供預測。此外也可以據此為消費者滿足個性化的需求。

不過,北京博星證券安徽分公司表示人工智能的應用還有很長的路要走。中國工程院院士、北京大學信息科學與工程科學部主任高文表示,從人工智能60年的發展曆程來說,以深度學習為代表的人工智能技術正處於第三個發展階段。由於資本和產業的熱情參與,催生了許多新企業和新機遇。但如果用人的一生來比喻,人工智能目前處於剛上小學或者還未上小學的程度。作為人類智能的計算機實現,其挑戰人類智能的路還很長。此外,人工智能的趨同性也引起業界擔憂。

楊強指出,在一些大規模的機器學習係統後,存在“過擬合”的問題。例如在一些新聞APP中,當用戶點擊某類新聞後推薦的多是這一類的新聞。人工智能照顧到準確性需求的時候,沒有照顧到用戶多樣性的需求。這有賴於技術的進一步提升和革新。

近期,21世紀經濟報道記者在多個金融科技研討場合也聽到市場人士擔憂,當人工智能技術在金融領域大規模應用後,可能帶來市場決策的趨同性,進而造成市場過度波動,“熔斷”時的市場表現就是代表之一。

北京博星證券分公司了解到微軟亞洲研究院副院長、首席研究員劉鐵岩在微軟亞洲研究院院友會上也表示,盡管從機器學習角度看金融的數字化程度很高,但實際應用中,還存在許多不確定信息甚至虛假信息,因此要先做數據清洗、風控、反欺詐,因為數據不可靠難以保障應用精度。此外,機器學習需要穩定的係統,但二級市場又會受到政策等非常多樣的變化因素影響。

現在的應用還需要逐漸的完善,防止詐騙騙子是長期的一項工作也是努力的目標。