人工智能的求學(xué)之路块攒，初期靠自家數(shù)據(jù)，武功日益千里佃乘，后期要多方化緣囱井，殊難精進(jìn)。

文/張書(shū)樂(lè)

2017年1月開(kāi)始趣避，日本壽險(xiǎn)巨頭富國(guó)生命保險(xiǎn)開(kāi)始利用價(jià)值170萬(wàn)美元的人工智能系統(tǒng)IBM Watson Explorer庞呕，取代34名人類保險(xiǎn)索賠職員，約占理賠部員工的30%程帕，每年維護(hù)費(fèi)用則為12.8萬(wàn)美元住练。而可節(jié)省的人類員工薪資支出則達(dá)110萬(wàn)美元/年。僅此一項(xiàng)愁拭，不到2年讲逛，成本即可收回。

距離2016年底岭埠，一直秉承人工智能威脅論的霍金在《衛(wèi)報(bào)》的專欄中發(fā)文稱：“工廠自動(dòng)化已經(jīng)讓眾多傳統(tǒng)制造業(yè)工人失業(yè)盏混，人工智能的興起很有可能會(huì)讓失業(yè)潮波及到中產(chǎn)階級(jí)，最后只給人類留下護(hù)理惜论、創(chuàng)造和監(jiān)督工作许赃。”不過(guò)幾十天功夫馆类，“失業(yè)”預(yù)言即在大金融領(lǐng)域成真混聊。

人工智能真的要騎在人類的頭上，并在下完棋后把第一刀砍向人的錢袋子嗎蹦掐？

人工智能是學(xué)徒技羔，簡(jiǎn)單勞動(dòng)下替代白領(lǐng)

在復(fù)盤2016年初AlphaGo對(duì)戰(zhàn)李世石、2017年化名Master連斬中日韓三國(guó)棋手的諸多文章里卧抗，常會(huì)引用一個(gè)數(shù)據(jù)“深度學(xué)習(xí)了3000萬(wàn)個(gè)圍棋對(duì)弈”藤滥。

其實(shí)這恰恰是人工智能的精華所在，即所謂3千萬(wàn)個(gè)對(duì)弈社裆，就是圍棋世界里的大數(shù)據(jù)拙绊，一個(gè)可以被收集、整理和捕捉的數(shù)據(jù)圖譜泳秀。每一個(gè)AI能夠驚世駭俗标沪，根基也在于此。

富國(guó)生命保險(xiǎn)重金購(gòu)買的人工智能其實(shí)就扮演了這么一個(gè)角色嗜傅，通過(guò)掃描醫(yī)院記錄和其他文件金句，根據(jù)保理傷害、病人醫(yī)療史以及程序管理等信息吕嘀，確定是否進(jìn)行理賠违寞。

這一切都建立在一定的數(shù)據(jù)信息能夠有效接入和掌握的基礎(chǔ)之上贞瞒，而擁有了不算真正完整的大數(shù)據(jù)流后，AI的工作則可以看做是——洗地趁曼。

一個(gè)學(xué)徒的角色军浆，幫助師傅打打下手，按照規(guī)定的流程挡闰、既定的標(biāo)準(zhǔn)乒融，用已經(jīng)明確量化好的審批程序來(lái)完成既定工作。一切都在老師傅的計(jì)劃之下摄悯。只是比起人類學(xué)徒來(lái)說(shuō)赞季，更快速、更不容易出錯(cuò)射众。

在同一篇報(bào)道中碟摆，另外3家日本保險(xiǎn)公司也正在測(cè)試或安裝人工智能，以便實(shí)現(xiàn)更多自動(dòng)化任務(wù)叨橱，比如幫助客戶尋找理想保險(xiǎn)計(jì)劃等。這其實(shí)依然是標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)流程下的循規(guī)蹈矩断盛。

這種標(biāo)準(zhǔn)化流程的最大好處就是解放了老師傅的雙手罗洗，也節(jié)約了用戶時(shí)間。以國(guó)內(nèi)運(yùn)用了人工智能的某手機(jī)貸為例钢猛，據(jù)稱通過(guò)人工智能進(jìn)行信審和風(fēng)控的比例已經(jīng)提升至90%以上伙菜，而另一個(gè)手機(jī)貸則宣稱實(shí)現(xiàn)了單月放款筆數(shù)超100萬(wàn)。在這個(gè)過(guò)程中命迈，無(wú)一不是按照標(biāo)準(zhǔn)化流程來(lái)比對(duì)各種數(shù)據(jù)贩绕。只是，人工比對(duì)壶愤，效率慢淑倾、用戶等待時(shí)間長(zhǎng)罷了。

做幫工的AI和被其替代的那些人類員工征椒，最大的共通之處就在于都是流水線上的工人娇哆，看似白領(lǐng)的業(yè)務(wù)，實(shí)際上都是簡(jiǎn)單勞動(dòng)勃救。

如果用一個(gè)比方來(lái)對(duì)比當(dāng)下的人工智能替代人類的水準(zhǔn)碍讨，不妨用O2O來(lái)想象。以往的線下門店蒙秒，除了廣告和口碑來(lái)招攬生意外勃黍，還需要人類雇員到街頭去散發(fā)各種優(yōu)惠劵，比如肯德基晕讲，但O2O通過(guò)網(wǎng)上聚合的方式覆获，將這個(gè)散發(fā)優(yōu)惠劵和期間耗費(fèi)的人工马澈、時(shí)間以及投放人群的精準(zhǔn)度都進(jìn)行了簡(jiǎn)化，有需求的人根據(jù)優(yōu)惠的不同锻梳、距離的遠(yuǎn)近箭券，直接通過(guò)O2O平臺(tái)進(jìn)行選擇，而線下門店僅需要根據(jù)電子優(yōu)惠劵乃至先期抵達(dá)的電子菜單疑枯、座位預(yù)定做好后期準(zhǔn)備即可辩块。

客人和門店的距離，縮短到了極致荆永，效率得到空前提高废亭，但對(duì)于最核心的服務(wù)來(lái)說(shuō)，并無(wú)根本性改變具钥。而人工智能目前在當(dāng)前金融領(lǐng)域亦是如此豆村，一個(gè)讓客戶無(wú)需等待的學(xué)徒模式。根據(jù)螞蟻金服公布數(shù)據(jù)骂删，網(wǎng)商銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上掌动，使用機(jī)器學(xué)習(xí)把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的OCR系統(tǒng)宁玫，使證件校核時(shí)間從1天縮小到1秒粗恢，同時(shí)提升了30%的通過(guò)率。以智能客服為例欧瘪，2015年“雙11”期間眷射，螞蟻金服95%的遠(yuǎn)程客戶服務(wù)就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了100%的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別佛掖。

在這個(gè)基礎(chǔ)上妖碉，再去理解李開(kāi)復(fù)口中：“人工智能最好的應(yīng)用領(lǐng)域之一是金融領(lǐng)域，因?yàn)榻鹑陬I(lǐng)域是唯一純數(shù)字領(lǐng)域芥被∨芬耍”其中真實(shí)的意味也就在于此了。也因此撕彤，智能顧投之所以成為人工智能+金融的第一站鱼鸠，除了受益于國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)母邼B透率、傳統(tǒng)理財(cái)市場(chǎng)服務(wù)的空白羹铅、居民強(qiáng)大的理財(cái)需求等傳統(tǒng)因素外蚀狰，這方面的個(gè)人金融數(shù)據(jù)最為單純，基本上只要掌握用戶投資風(fēng)險(xiǎn)程度职员，即可作出數(shù)據(jù)篩選和產(chǎn)品推薦麻蹋，而不似保險(xiǎn)那樣需要更多非金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來(lái)源。

獲客和實(shí)現(xiàn)客源轉(zhuǎn)換的難度與成本雙低焊切，也使得只是傳統(tǒng)人工顧問(wèn)投資效率加強(qiáng)版的智能顧投成了突破尖兵扮授。

可如果僅此而已芳室，人工智能也就是一個(gè)快速工具罷了。這樣的學(xué)徒是永遠(yuǎn)無(wú)法晉級(jí)老師傅的刹勃，尤其是在沒(méi)有數(shù)據(jù)的前提下堪侯。而金融，也不僅僅是一個(gè)顧問(wèn)投資而已荔仁。

進(jìn)階幫工伍宦，人工智能先要邁過(guò)大數(shù)據(jù)的坎

從學(xué)徒到幫工，必須有更多的數(shù)據(jù)乏梁。AlphaGo的成功就在于它掌握了圍棋領(lǐng)域近乎全部的數(shù)據(jù)次洼，也即大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的全量樣本。盡管面對(duì)人類的智慧來(lái)說(shuō)遇骑，萬(wàn)一出現(xiàn)一個(gè)不懂圍棋的虛竹用自絕死路的非正常方式打破僵局卖毁，依然可以在進(jìn)入常態(tài)競(jìng)技的后半段，用標(biāo)準(zhǔn)化的下法落萎，逼死絕頂高手亥啦。

可如果沒(méi)數(shù)據(jù)呢？李開(kāi)復(fù)的解答看似很圓滿：“一是在金融界里相對(duì)隔離得非常清晰练链。金融領(lǐng)域是不跟其他定領(lǐng)域混在一起的禁悠，股票就是股票、保險(xiǎn)就是保險(xiǎn)兑宇、銀行就是銀行、賬單就是賬單粱坤，這些東西是能夠用來(lái)計(jì)算的隶糕，且屬于狹窄的領(lǐng)域。二是利用手中擁有的大數(shù)據(jù)量站玄，可以獲取更多的數(shù)據(jù)枚驻。三是金融是最無(wú)摩擦的領(lǐng)域，錢進(jìn)錢出株旷，這里沒(méi)有生產(chǎn)再登、倉(cāng)庫(kù)和物流×榔剩”

但其實(shí)锉矢，盡管數(shù)據(jù)流非常充足，但依然不是全量數(shù)據(jù)齿尽。僅以征信數(shù)據(jù)為例沽损，基于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力限制，使得傳統(tǒng)金融無(wú)法服務(wù)的領(lǐng)域非常大循头，加之國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)征信體系不完善绵估，在收錄的8億自然人里炎疆，有征信記錄的僅有3億人，另外5億人在系統(tǒng)中只有基本信息国裳，傳統(tǒng)征信覆蓋的人數(shù)僅為35%形入。也即是說(shuō)，即使接入缝左，也不過(guò)是增加了一定的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)亿遂，距離真正能夠反映一個(gè)人各種金融體征的全量數(shù)據(jù)還差距極大。

目前人工智能+金融所能做到盒使，也就是風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較小崩掘、流程簡(jiǎn)單規(guī)范、數(shù)據(jù)量需求較少易掌握的保險(xiǎn)和小額貸等業(yè)務(wù)之上少办。唯一純數(shù)字領(lǐng)域的金融尚且如此苞慢，又何況其他領(lǐng)域。沒(méi)有大數(shù)據(jù)加持英妓，再好的人工智能也只是一個(gè)高檔玩具挽放。

大數(shù)據(jù)，其實(shí)也就與人類的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知和理性分析相似了蔓纠，成為了人工智能能否長(zhǎng)大的基礎(chǔ)“飼料”辑畦。

且不論人工智能的深度學(xué)習(xí)模式，能夠形成怎樣的精準(zhǔn)分析和判斷腿倚，但僅僅從金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用上看纯出，最容易獲得更強(qiáng)大數(shù)據(jù)流的來(lái)源，其實(shí)在電商之上敷燎。在電商和O2O上已形成寡頭之勢(shì)的騰訊暂筝、阿里和百度，在2016年大舉布局人工智能硬贯，其原因之一也就在于此焕襟。

越來(lái)越多的證據(jù)表面，當(dāng)前的計(jì)算能力饭豹、算法與聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)構(gòu)成了人工智能真正崛起的基礎(chǔ)鸵赖。除了在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類冠軍，在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別正確率上拄衰，機(jī)器性能也在近年超過(guò)了人類平均水平它褪，這既是算法改進(jìn)的功勞，又離不開(kāi)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算肾砂。在中國(guó)列赎，有足夠訓(xùn)練數(shù)據(jù)的，除了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)外，就只有BAT了包吝，而且更加獨(dú)特和立體饼煞。這其實(shí)就是金融的棋譜。

如在2016年9月诗越，百度高級(jí)副總裁朱光在百度世界大會(huì)上表示砖瞧，百度金融將以身份識(shí)別認(rèn)證、大數(shù)據(jù)風(fēng)控嚷狞、智能投顧块促、量化投資、金融云為方向發(fā)展金融科技床未。這其實(shí)就是用大數(shù)據(jù)+云計(jì)算來(lái)喂養(yǎng)人工智能竭翠，以期在金融上和傳統(tǒng)金融業(yè)形成差異化的節(jié)奏。

而因與余額寶合作一戰(zhàn)成名的天弘基金亦透露出更為強(qiáng)烈的需求薇搁，尤其是在智能顧投這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭列在首要破局點(diǎn)的領(lǐng)域上斋扰。其智能投資部總經(jīng)理助理劉碩凌就認(rèn)為：“最好的人工智能是人腦和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合。把復(fù)雜的巨量數(shù)據(jù)的線性啃洋，非線性計(jì)算和歸納工作都交給機(jī)器传货。”而龐大的阿里系數(shù)據(jù)流宏娄，和獨(dú)立于征信系統(tǒng)之外问裕、以電商消費(fèi)和余額寶投資為基礎(chǔ)的芝麻信用，則可更為真實(shí)的為用戶做出更多立體面的畫像孵坚。

每一個(gè)用戶都有不同的立面粮宛，無(wú)數(shù)反映用戶消費(fèi)、投資的數(shù)據(jù)點(diǎn)卖宠，則可讓這樣的用戶畫像從平面走向立體窟勃。而對(duì)市場(chǎng)的分析、研判以及更精準(zhǔn)的輿情監(jiān)控逗堵，這些同樣是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)更為擅長(zhǎng)和已經(jīng)深度大數(shù)據(jù)化和逐步人工智能化的先發(fā)領(lǐng)域。

只是眷昆，一旦需要更多的數(shù)據(jù)之時(shí)蜒秤，每一個(gè)有志于金融的平臺(tái)都會(huì)設(shè)立壁壘，確保自己的獨(dú)家優(yōu)勢(shì)亚斋。人工智能的求學(xué)之路作媚，初期靠自家數(shù)據(jù)，武功日益千里帅刊，后期要多方化緣纸泡，殊難精進(jìn)。

任何一個(gè)老司機(jī)赖瞒，在徹底離開(kāi)方向盤之前女揭，都不敢說(shuō)自己不會(huì)出事蚤假，因?yàn)檐嚕ㄗ约覕?shù)據(jù)）可以掌控，來(lái)自道路上的各方車流（外部數(shù)據(jù)）則是不可控的吧兔。

除非磷仰，大家伙全都是自動(dòng)駕駛，而且數(shù)據(jù)全面互通境蔼，或許才能說(shuō)“大話”灶平。

塑造賈維斯，每個(gè)人都需要一個(gè)私人管家

Facebook創(chuàng)始人扎克伯格在2016年初時(shí)開(kāi)始謀劃箍土，要打造一個(gè)人工智能“管家”逢享，如同電影《鋼鐵俠》里的超級(jí)管家賈維斯。只要說(shuō)出自己的需求吴藻，它就可以幫你做任何事情瞒爬。他花了近一年的時(shí)間讓這一想法成為現(xiàn)實(shí)。而這個(gè)在2016年末出現(xiàn)的调缨、等陪孩子玩耍疮鲫、能理解主人情緒的JAVIS人工智能程序（翻譯過(guò)來(lái)就是賈維斯），卻說(shuō)出了作為主顧的大多數(shù)普通人弦叶，對(duì)人工智能+金融的訴求俊犯，其實(shí)亦是藍(lán)海。

有觀點(diǎn)認(rèn)為伤哺，目前中國(guó)金融行業(yè)正在運(yùn)用的人工智能可以整理為四大類應(yīng)用場(chǎng)景：機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜燕侠；金融預(yù)測(cè)、反欺詐立莉；融資授信決策绢彤；智能投顧。不難看出蜓耻，其實(shí)這就是一個(gè)金融管家的角色茫舶。只是對(duì)于大多數(shù)使用者來(lái)說(shuō)，這個(gè)管家并不是自家的私人管家刹淌，而只是金融機(jī)構(gòu)派來(lái)幫忙的勞務(wù)輸出“人員”饶氏，這些人工智能官派管家，恰恰因?yàn)槟M人類思維有勾、而非傳統(tǒng)上的按鈕工具疹启，難免骨子里向著東家，而未必裝著用戶的利益蔼卡。

這其實(shí)也將是金融機(jī)構(gòu)人工智能化后不可避免在用戶心中投射出的悖論喊崖。但如果沒(méi)有金融背景，只是為用戶量身打造的私人專屬管家呢？即使真正在平臺(tái)全面開(kāi)放數(shù)據(jù)荤懂、大數(shù)據(jù)真實(shí)打通之下茁裙，也未必能夠派上用場(chǎng)。

或許很多人會(huì)認(rèn)為势誊，第三方機(jī)構(gòu)的這類產(chǎn)品未必能夠精通金融呜达、制造出高效、有用的金融分析模型粟耻，但這個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)足夠的專家和日益完善的模型體系形成強(qiáng)力外腦和不斷升級(jí)來(lái)補(bǔ)完查近，但更重要的則在于除了大數(shù)據(jù)以外，人工智能還需要強(qiáng)大的計(jì)算能力挤忙。

“我們都知道霜威，只有更強(qiáng)大的計(jì)算能力才能處理人工智能應(yīng)用所需的大數(shù)據(jù)，”英特爾公司副總裁兼數(shù)據(jù)中心事業(yè)部數(shù)據(jù)中心解決方案部門總經(jīng)理詹森·韋克斯曼就在2016年底透露：“英特爾預(yù)測(cè)册烈，到2020年戈泼，用于人工智能的計(jì)算將比現(xiàn)在增長(zhǎng)12倍。因?yàn)楹芏嘣械幕A(chǔ)架構(gòu)并沒(méi)有考慮到去適應(yīng)人工智能應(yīng)用赏僧，只有7%的應(yīng)用部署符合人工智能的要求大猛。”

對(duì)計(jì)算能力要求的日益提高淀零，將讓真正商用化挽绩、金融化的人工智能淪為巨頭的游戲，而普通用戶將只能用接入的方式驾中，成為這個(gè)巨頭金融互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)游戲里的一個(gè)參與者唉堪，而非主導(dǎo)者。但也并非說(shuō)用戶級(jí)定制的高端人工智能完全不可能出現(xiàn)肩民，只是在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)唠亚，想要在人工智能+金融上創(chuàng)業(yè)和顛覆市場(chǎng)的第三方公司只能把希望寄托在云計(jì)算之上。

畢竟持痰，在任何一個(gè)通過(guò)獲取用戶行為而形成大數(shù)據(jù)流之下灶搜，或許能夠反映出用戶的更多立體面，甚至形成一個(gè)從外形到內(nèi)心的立體建模工窍，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的需求把握和心理分析占调，以更好地和外部的金融市場(chǎng)分析進(jìn)行比對(duì)，但是任何大數(shù)據(jù)的形成移剪，無(wú)論計(jì)算數(shù)據(jù)多快，都是一個(gè)過(guò)去式薪者，一個(gè)過(guò)去的用戶纵苛。

每一個(gè)人的性格或許不會(huì)變化，但瞬間的需求和心理延伸，卻未必是人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算所能徹底把控的攻人，也是難以捉摸的取试。這就是破解珍瓏棋局的那自絕一子。而或許怀吻，只有真正專屬于自己瞬浓、忠誠(chéng)于用戶、沒(méi)有金融機(jī)構(gòu)后門和利益訴求的賈維斯蓬坡，才會(huì)是傾吐心聲猿棉、掌握用戶實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)和心態(tài)，能窺見(jiàn)“透明人”的那個(gè)唯一屑咳。而這樣的服務(wù)萨赁，才會(huì)是最為貼心和精準(zhǔn)的，也是最具有用戶黏性的兆龙。若真如此杖爽，賈維斯也就成了《鋼鐵俠》里那樣，一個(gè)值得把自己的后背托付給它的“放心的人”紫皇。也唯有那樣慰安，才是真正從老司機(jī)，成為一個(gè)私家專車司機(jī)聪铺。話說(shuō)化焕，《特工卡特》里的真人版賈維斯，不就是個(gè)專職老司機(jī)兼管家嗎计寇！

換言之锣杂，基于金融機(jī)構(gòu)自身獲客和吸引現(xiàn)金流考量的人工智能，是現(xiàn)在和之后一段時(shí)間內(nèi)的主流番宁。而非主流的第三方金融人工智能產(chǎn)品元莫，則在相關(guān)限制解除和大數(shù)據(jù)、云計(jì)算條件相對(duì)成熟之時(shí)蝶押，成為用戶的最后選擇踱蠢。

只是真如此，還一定需要專業(yè)金融機(jī)構(gòu)扮演什么角色呢棋电？這是個(gè)問(wèn)題茎截，應(yīng)該和人工智能部署一同布局。