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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中國市場發(fā)展

發(fā)表時間: 2018-07-23 09:55:37 編輯:jc

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!

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!

“人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)不是一個新的概念,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和機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。”

人工智能與金融的融合促進中國市場發(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,通過機器深度學(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)合場景進行產(chǎn)業(yè)化落地,離不開以下三個重要前提:

技術(shù)基礎(chǔ)的完善。

在云計算和大數(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)取得了實質(zhì)性進展。云計算為深度學(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。以云計算為例,在其出現(xiàn)之前,運算能力是一種昂貴的資源,企業(yè)無法單獨承擔(dān)此項成本。而在人人接入互聯(lián)網(wǎng)的時代,數(shù)據(jù)的運算量水漲船高,大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和計算對CPU量級提升的要求隨之而來。云計算服務(wù)實現(xiàn)了運算資源的循環(huán)和再利用,使得企業(yè)成本大大降低。在云計算為企業(yè)降低成本2~3個量級的情況下,許多初創(chuàng)公司都可以擁有較強的計算能力。

對從事人工智能服務(wù)的企業(yè)來說,僅僅擁有計算能力是不夠的,因為制約技術(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)計學(xué)、機器算法等決定大規(guī)模計算實力的人才必不可少。

場景的涌現(xiàn)呼喚更先進的技術(shù)。

人工智能使得機器在一定程度上具備模擬人的功能,批量和個性化服務(wù)成為其優(yōu)勢,尤其在需求規(guī)?;蛷?fù)雜化的消費信貸服務(wù)中,如何提供優(yōu)質(zhì)的用戶體驗成為痛點。如在小額、微小額的貸款業(yè)務(wù)中,要求金融機構(gòu)或平臺在短時間內(nèi)給出某個用戶準(zhǔn)確的風(fēng)險評估,或者在一天時間內(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)時代背景下,金融消費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。金融機構(gòu)和企業(yè)可以運用這些數(shù)據(jù)來進行計算、加工和判斷,為用戶提供個性化的服務(wù)體驗,并做出基于數(shù)據(jù)的智能決策,實現(xiàn)精細化管理,從而進一步推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。

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