玖富谷颖博士详解“人工智能+”:如何打造智能金融发展引擎
【摘要】谷颖博士在回国之前曾在华尔街投行工作达十年之久,其团队更连续六年在全美固定收益策略/量化研究领域排名第一。社会信用状况、数据开放程度等加深了服务困境。不过,大数据和人工智能正在逐步解决这个问题。相对于传统金融业,人工智能在信息收集处理方面效率更高,风险决策不受主观因素影响,效果更稳定。
金评媒(https://www.jpm.cn) 编者按:相对于传统金融业,人工智能在信息收集处理方面效率更高,风险决策不受主观因素影响,效果更稳定。
文/依凡
近年来,大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术的蓬勃发展,Alpha Go相继战胜李世石、柯洁,更是把人工智能推上风口浪尖。金融业历来是敢于使用新技术的行业,金融与科技的融合日渐深入,新金融的形态和趋势不断呈现。
6月8日,玖富集团“玖逢知己”系列开放日活动在望京SOHO总部举行,玖富集团首席数据科学家兼首席风控官谷颖博士与媒体面对面交流,解析大数据+人工智能发展趋势,以及未来智能金融的发展路径。
人工智能解救传统服务困境
随着互联网行业发展,产业结构的不断调整,劳动力成本在逐年上升。在传统金融尤其是传统信贷服务领域,信息、信用、渠道、成本等困境也正在逐渐显现。相关数据显示,在我国传统信贷能服务的客户群仅占总人口的15%左右。传统信贷服务需要依托线下网点展开,资质审核、合同签订等流程都需面对面进行,服务效率低下。
这种传统服务困境放眼国际则更加明显,谷颖博士在回国之前曾在华尔街投行工作达十年之久,其团队更连续六年在全美固定收益策略/量化研究领域排名第一。社会信用状况、数据开放程度等加深了服务困境。
不过,大数据和人工智能正在逐步解决这个问题。相对于传统金融业,人工智能在信息收集处理方面效率更高,风险决策不受主观因素影响,效果更稳定。
谷颖博士介绍到,人工智能应用在金融领域有三个阶段。第一个阶段是机器学习(ML)阶段,即互联网金融为代表的金融机构全面渗透到所有模型建设中;第二个阶段是自然语言处理(NLP)阶段,即国内大量互联网贷款和征信公司都在大量使用自然语言处理技术;第三个阶段是知识图谱(KG)阶段,即大量使用知识图谱进行反欺诈分析。
目前玖富火眼大数据风控中,以上三个阶段的技术也都有使用,尤其是知识图谱在发欺诈中的得使用,正在发挥越来越重要的作用。
如何念好“智能”经
加大人工智能的投入,在成为行业统一步骤。但如何念好“智能”经则说法不一。
以玖富为例,从人才到业务布局都有不小的投入。人才方面,玖富近两年引进了不少华尔街、硅谷精英,谷颖博士便是其中的佼佼者。业务布局方面,则从数据基础、技术开发、应用落地三个层面来进行,以玖富内外部数据库为基础,将语音识别、知识图谱、自然语义等技术应用到发欺诈系统、智能投顾、精准营销与智能投放等领域。
谷颖博士介绍了玖富在大数据、人工智能方面的优势,“一个是玖富运营的时间比较长,积累了大量的数据,注册用户超过3700万,交易也多达上亿的级别;另外一方面,玖富产品线很长、覆盖用户群体多元化,数据维度很丰富,集团风控和技术团队也比较强大,占集团总部员工的60%以上。”
在产品应用上,谷颖博士主导打造了玖富“火眼分”,并应用到玖富万卡、玖富叮当等产品业务中。此外,玖富也孵化了人工智能公司云量科技,并推出了股小量、人工智能黑科技应用ASTTAC。ASTTAC利用拟人操作、自然语义、知识图谱等核心技术,可以实现智能投顾 、智能客服、智能导流等功能。
目前人工智能技术应用越来越多,但谷颖博士也表示并非技术越新、越先进就越好,她以风控建模为例进行了说明。目前有传统的逻辑回归分析,也有很多机器学习算法,像随机森林、支持向量机等等,这些测试效果可能会很好,但有时候结果难于解释,所以一般会把机器学习算法跟传统逻辑回归分析相结合用于实践。
“任何技术模型都应该与产品契合,注意服务体验与风控效果的平衡,而不是一味追求新技术。”谷颖博士说。
(编辑:杨少康)
来源: 金评媒
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