姓名 符子龍惕虑，學(xué)號14020120006
【嵌牛導(dǎo)讀】人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展有四個維度：場景、大數(shù)據(jù)睛挚、計算能力與算法邪蛔。大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，計算能力是前提竞川，算法靠人才店溢，場景的選擇最為重要。從商業(yè)化角度來說委乌，人工智能金融就是大數(shù)據(jù)金融床牧。因為應(yīng)用中的基礎(chǔ)算法都是相對成熟的深度學(xué)習(xí)算法，可以通過招聘人才來進行調(diào)優(yōu)遭贸，計算能力可以全球購買戈咳；在場景已經(jīng)細分確定的前提下，承載行業(yè)頂級專家知識的帶標(biāo)簽的大數(shù)據(jù)就顯得尤為重要壕吹。
【嵌牛鼻子】人工智能著蛙，機器學(xué)習(xí)，互聯(lián)網(wǎng)金融
【嵌牛提問】AI金融的關(guān)鍵耳贬，中國人工智能的機遇與挑戰(zhàn)是什么?
【嵌牛正文】
近日在上海舉辦的金融科技峰會上踏堡，清華大學(xué)計算機系教授、博士生導(dǎo)師鄧志東在“人工智能：智能金融與黃金時代”演講中表述了上述觀點咒劲。對于外界來說顷蟆，鄧志東教授更為人熟知的成就可能來自自動駕駛領(lǐng)域——自2009年起帶領(lǐng)團隊開發(fā)了三輛具有感知和自主決策功能的自動駕駛汽車。而事實上腐魂，據(jù)雷鋒網(wǎng)了解帐偎，在人工智能與金融結(jié)合領(lǐng)域，鄧教授也頗有心得蛔屹，他笑稱“關(guān)于智能金融削樊，我已經(jīng)講過六七次了⊥枚荆”
鄧教授認為漫贞，時代的進步造就了Ａ（人工智能）Ｂ（大數(shù)據(jù)）Ｃ（云計算），而大數(shù)據(jù)育叁、大計算與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來绕辖，成就了人工智能的偉大復(fù)興。
他表示擂红，作為一種感知智能仪际，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能最好地模擬生物視覺通路，在完備大數(shù)據(jù)與超強計算硬件的強力支撐下昵骤，通過多級多層特征的自動提取树碱，已在計算機視覺、語音識別变秦、自然語言處理成榜、自動駕駛、大數(shù)據(jù)分析等諸多方面蹦玫，接近赎婚、達到乃至超過人類水平刘绣。
此外，以AlphaGO為代表的深度強化學(xué)習(xí)挣输，已具有超人類水平的博弈類決策能力纬凤。未來需要探索和突破的主要研究方向，包括“特征提取+認知推理”的小數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)方法撩嚼，可解釋的深度學(xué)習(xí)方法停士，具有語義理解的深度學(xué)習(xí)方法以及具有多任務(wù)學(xué)習(xí)能力的通用人工智能等。
中國人工智能發(fā)展的優(yōu)勢與短板
隨著AlphaGo的橫空出世完丽，人工智能商業(yè)化落地的速度不斷加快恋技。鄧教授認為，在未來5到10年時間內(nèi)逻族，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強化學(xué)習(xí)在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)算法蜻底，將會逐漸釋放出真正的商業(yè)價值，賦能產(chǎn)品聘鳞、企業(yè)與社會朱躺。比如，基于大數(shù)據(jù)人工智能搁痛，LFW人臉識別率已提升到人類水平的97.6％长搀，現(xiàn)在最新的人臉識別準確率已經(jīng)達到99.8％，可以應(yīng)用到銀行開戶鸡典、支付源请、取款等各種場景。此外彻况，人工智能在醫(yī)療谁尸、零售、會計纽甘、審計良蛮、制造業(yè)、物流悍赢、翻譯等行業(yè)都大有可為决瞳，可提高效率，降低成本左权，因此也有不少職業(yè)面臨被機器取代的風(fēng)險皮胡。
在中國，鄧教授指出赏迟，人工智能發(fā)展存在幾大優(yōu)勢屡贺。一，應(yīng)用場景規(guī)模大，且商業(yè)落地很快甩栈。二是中國“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展迅猛泻仙，擁有更多的海量大數(shù)據(jù)×棵唬“大數(shù)據(jù)被稱作是人工智能新時代的原油玉转，從這點來看，銀行本身還坐擁數(shù)據(jù)金山允蜈。”三是政府支持力度大蒿柳。
而同時饶套，我們也需要正視發(fā)展短板，主要體現(xiàn)在四方面：
一是中國原始創(chuàng)新能力不足垒探，關(guān)鍵性基礎(chǔ)算法和高端芯片缺乏妓蛮；
二是AI高端人才比較稀缺；
三是投資界過于追求短線逐利圾叼，國外的AI收購幾乎都是十億美元起步蛤克，對技術(shù)與產(chǎn)業(yè)趨勢的把握敏銳超前；
四是體制機制障礙夷蚊，國有巨頭型企業(yè)對AI的前瞻性布局不多构挤，投入少，大部分仍在觀望之中惕鼓。鄧教授類比互聯(lián)網(wǎng)時代巨頭或初創(chuàng)企業(yè)對于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟所持的各種態(tài)度：“有不屑一顧的筋现，有觀望的，有冷漠‘理性’的箱歧，有嘲諷的矾飞，當(dāng)然也有全情投入的”，“全情投入成就了BAT呀邢。相信再過三五年洒沦，一定也會有全情投入的人工智能巨頭出現(xiàn)〖厶剩”
算法已經(jīng)成熟申眼，垂直應(yīng)用關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)
具體論及人工智能對金融的影響，鄧教授表示蝉衣，“互聯(lián)網(wǎng)金融正在向人工智能金融發(fā)展豺型，因為現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)金融網(wǎng)上消費的用戶體驗其實不算好，都是些下拉菜單买乃，線下門店的人工服務(wù)相比更加自然親切姻氨。下一步可以利用人工智能，改善線上的用戶體驗剪验。此外肴焊，深度學(xué)習(xí)也會改變金融服務(wù)的產(chǎn)品形態(tài)與流程前联。”
"人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展有四個維度：場景娶眷、大數(shù)據(jù)似嗤、計算能力與算法。大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)届宠，計算能力是前提烁落，算法靠人才，垂直應(yīng)用領(lǐng)域要細分豌注，要細分到具體的問題上伤塌。”鄧教授告訴雷鋒網(wǎng)轧铁。
“從商業(yè)化角度來說每聪，人工智能金融某種意義上就是大數(shù)據(jù)金融。因為應(yīng)用中的基礎(chǔ)算法都是相對成熟的深度學(xué)習(xí)算法齿风，可以通過招聘人才來進行調(diào)優(yōu)药薯，計算能力可以全球購買；在場景已經(jīng)細分確定的前提下救斑，大數(shù)據(jù)就顯得非常重要童本。而這部分需要行業(yè)頂級專家的深度參與，通過大數(shù)據(jù)的清洗脸候、標(biāo)簽巾陕，實際把行業(yè)頂級專家的知識轉(zhuǎn)移給機器，從而讓人工智能站在巨人的肩膀之上纪他”擅海”
他指出，金融大數(shù)據(jù)大多是結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的表單數(shù)據(jù)茶袒，數(shù)據(jù)質(zhì)量高梯刚，并且已較早實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化采集與存儲薪寓，具有相對較多的大數(shù)據(jù)歷史積累亡资，這一點與其他行業(yè)不同。
但值得注意的是向叉，交易數(shù)據(jù)雖然很多锥腻，但是帶標(biāo)簽的很少，所以“在大數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽之前母谎，還談不上人工智能瘦黑，一般是在利用數(shù)據(jù)挖掘等傳統(tǒng)方法來做大數(shù)據(jù)分析。”
數(shù)據(jù)貨幣化的戰(zhàn)爭
數(shù)據(jù)貨幣化會成為顛覆金融業(yè)未來的八大驅(qū)動力量之一幸斥，數(shù)據(jù)流的價值將顯著提高匹摇，世界經(jīng)濟論壇（WEF）今年8月發(fā)布的一份名為“金融服務(wù)顛覆式創(chuàng)新”的報告指出〖自幔“多種數(shù)據(jù)源的動態(tài)廊勃、靜態(tài)數(shù)據(jù)集將會愈加豐富，擁有和控制數(shù)據(jù)將成為所有利益相關(guān)者的關(guān)鍵能力经窖∑碌妫”
但獲取這種關(guān)鍵能力是一場場艱苦的戰(zhàn)斗。
譬如画侣，保險行業(yè)正在受到保險科技的崛起和客戶基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)冰悠，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不斷增加，但是消費者并非主動自愿提供個人信息棉钧，這說明保險公司未能讓客戶相信聯(lián)網(wǎng)保險服務(wù)符合他們的利益屿脐。
在借貸領(lǐng)域涕蚤，新的數(shù)據(jù)來源和分析使用方法得以覆蓋銀行客群之外的長尾客戶宪卿。但對于傳統(tǒng)金融機構(gòu)來說，首先面臨著非金融機構(gòu)的競爭威脅万栅，國內(nèi)有阿里借唄佑钾、京東白條，國外有亞馬遜商家信貸烦粒；再者獲取的弱金融屬性數(shù)據(jù)在改進成熟客戶的承銷方面的效果有限休溶，此外這些數(shù)據(jù)通常是非結(jié)構(gòu)化和孤立的，在投入使用之前扰她，還需要轉(zhuǎn)換大量投資數(shù)據(jù)兽掰，自動化和新的分析手段。
論及借貸的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——風(fēng)控徒役，據(jù)雷鋒網(wǎng)觀察孽尽，金融科技公司常宣稱自己是“人工智能風(fēng)控”，而銀行對外多提及“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”忧勿，并表示在數(shù)年前就已經(jīng)開始應(yīng)用類似手段杉女，只是那時還沒有出現(xiàn)”大數(shù)據(jù)“這個定義。
鄧教授的觀點或許從一個側(cè)面解釋了這個現(xiàn)象鸳吸，“這里的所謂大數(shù)據(jù)風(fēng)控可能并沒有使用標(biāo)簽數(shù)據(jù)熏挎，即沒有閉環(huán)利用基于標(biāo)簽的深度監(jiān)督學(xué)習(xí)及由此獲得的行業(yè)頂級專家的知識∩卫”因此坎拐，他肯定道，人工智能風(fēng)控勢必更優(yōu)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控，“此外廉白，人工智能的研究范疇不僅限于此類个初，還有小數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)、認知智能猴蹂、通用人工智能等院溺。”
最后磅轻，鄧教授表示珍逸，目前人工智能的革命性進展源于深度學(xué)習(xí)或因與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合。人工智能的金融產(chǎn)品開發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于爆發(fā)期聋溜。僅需利用人類視聽覺功能和簡單決策能力的規(guī)范性或工具性的金融職業(yè)與崗位谆膳，有可能被人工智能所逐步取代。從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“人工智能+”撮躁，ABC大數(shù)據(jù)智能革命將會深刻地改變我們這個時代漱病。
