量化金融分析師（AQF）|新一輪技術(shù)革命，人工智能融合金融促進(jìn)中國市場發(fā)展

人工智能是新一輪技術(shù)革命的重要方向之一，隨著技術(shù)的不斷成熟，正加速融入到各行各業(yè)的應(yīng)用之中，尤其是在金融領(lǐng)域，表現(xiàn)的更加突出！

“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)不是一個(gè)新的概念，但是近年來取得了飛速的發(fā)展，并得到了廣泛的應(yīng)用。這主要是得益于海量的數(shù)據(jù)支持，豐富的數(shù)據(jù)是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。”

人工智能與金融的融合促進(jìn)中國市場發(fā)展

日前發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展年度報(bào)告2017》顯示，人工智能在金融行業(yè)應(yīng)用場景豐富廣泛。比如量化交易和智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)防控、信用評估、安防和身份識別、智能客服、營銷、量化金融分析師等等。

一些金融企業(yè)構(gòu)建了一套獨(dú)有的人工智能反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)，在利用生物識別(人臉識別)解決欺詐問題的同時(shí)，通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)建立風(fēng)控甄別與預(yù)防模型，在可能存在欺詐風(fēng)險(xiǎn)的高危場景都有可能觸發(fā)不同的風(fēng)控手段。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛滲透，讓人類生活進(jìn)入大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能發(fā)展、智能認(rèn)知的階段。人工算法進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域后，開始展現(xiàn)普遍性的趨勢，尤其在金融業(yè)務(wù)中表現(xiàn)出較強(qiáng)的適用性，目前人工智能在國內(nèi)的應(yīng)用集中在風(fēng)控、征信及反欺詐領(lǐng)域。

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人工智能能夠結(jié)合場景進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化落地，離不開以下三個(gè)重要前提：

技術(shù)基礎(chǔ)的完善。

在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)日趨成熟的背景下，深度學(xué)習(xí)作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。云計(jì)算為深度學(xué)習(xí)提供了平臺，大數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了材料。以云計(jì)算為例，在其出現(xiàn)之前，運(yùn)算能力是一種昂貴的資源，企業(yè)無法單獨(dú)承擔(dān)此項(xiàng)成本。而在人人接入互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的運(yùn)算量水漲船高，大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和計(jì)算對CPU量級提升的要求隨之而來。云計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)了運(yùn)算資源的循環(huán)和再利用，使得企業(yè)成本大大降低。在云計(jì)算為企業(yè)降低成本2~3個(gè)量級的情況下，許多初創(chuàng)公司都可以擁有較強(qiáng)的計(jì)算能力。

對從事人工智能服務(wù)的企業(yè)來說，僅僅擁有計(jì)算能力是不夠的，因?yàn)橹萍s技術(shù)的因素還來自于數(shù)據(jù)獲取能力和數(shù)據(jù)加工處理能力，因此數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器算法等決定大規(guī)模計(jì)算實(shí)力的人才必不可少。

場景的涌現(xiàn)呼喚更先進(jìn)的技術(shù)。

人工智能使得機(jī)器在一定程度上具備模擬人的功能，批量和個(gè)性化服務(wù)成為其優(yōu)勢，尤其在需求規(guī)?；蛷?fù)雜化的消費(fèi)信貸服務(wù)中，如何提供優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)成為痛點(diǎn)。如在小額、微小額的貸款業(yè)務(wù)中，要求金融機(jī)構(gòu)或平臺在短時(shí)間內(nèi)給出某個(gè)用戶準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評估，或者在一天時(shí)間內(nèi)要完成幾十萬乃至更多的用戶授信——可以預(yù)見的是，此類要求只會越來越高、場景也會越來越多，傳統(tǒng)刀耕火種的評估方式與現(xiàn)有龐大且層次多樣的金融需求完全脫節(jié)。場景的需求促使行業(yè)使用更合理的算法、更快的計(jì)算速度，對新技術(shù)的呼喚讓人工智能走上舞臺。

數(shù)據(jù)材料豐富性的提高。

人工智能離不開數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)來支持運(yùn)算和判斷是人工智能的基礎(chǔ)。在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)的需求同樣迫切。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，金融消費(fèi)者聚集的高度碎片化需求規(guī)模更加龐大，數(shù)據(jù)獲取成本更加低廉。金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)可以運(yùn)用這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行計(jì)算、加工和判斷，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)，并做出基于數(shù)據(jù)的智能決策，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，從而進(jìn)一步推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。

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