人工智能風暴來襲 金融科技將借風暴加速創(chuàng)新進程

在經(jīng)歷了一段時間的狂熱追捧和激烈熱議之后，人們對于AlphaGo的熱情慢慢減退下來，對AlphaGo的認識也逐漸趨于理性。

AlphaGo是一款圍棋人工智能程序，由谷歌旗下Deep Mind公司的戴維· 西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團隊開發(fā)。大多數(shù)傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)比較狹隘，通過事先設(shè)定好的規(guī)則來掌握某種特定的任務(wù)，因此并不具備解決問題的能力。而Deep Mind人工智能的獨特性在于以“感知—學習—反饋”的方式進行學習并不斷進化，邁入認知智能層面，可以進行更深入的知識推理，并像人類一樣思考。

這一歷史性的突破，將使得社會各個行業(yè)發(fā)生翻天覆地的變化，金融科技首當其沖。當“人工智能”遇上“金融科技”，未來的金融又會變成什么樣子?

智能理財?

此時此刻，美國Kensho公司的人工智能理財顧問Warren，正在回答世界各地用戶各種刁鉆古怪的提問，并基于經(jīng)濟報告、貨幣政策、社會事件等各種因素，推演每只股票最可能的變化趨勢及其概率，最后給到投資人合理的投資建議。這個對股市了如指掌，對股票行情判斷準確，同時又任勞任怨的“理財小秘書”，已經(jīng)風靡華爾街。人工智能理財顧問讓金融這個專業(yè)性較強、甚至有點枯燥的行當，變得好玩有趣，走進了更多人的生活。

Warren的原理是利用專業(yè)知識(比如：統(tǒng)計學、機器學習、大數(shù)據(jù)算法、數(shù)量經(jīng)濟學理論和模型)，對各種影響金融市場的社會事件進行量化計算，預(yù)測受影響的股票何時上漲下跌，從而決定買入還是賣空，最終將預(yù)測結(jié)果以最通俗易懂的方式交到大眾手中，使每位投資者都可以像華爾街的明星投資人一樣去炒股。

實際上，除了Kensho，全球的金融科技巨頭都在將眼光投向人工智能。去年，包括高盛、橋水、黑巖等大型資產(chǎn)管理公司都在量化部門的基礎(chǔ)上，擴展了人工智能團隊，未來的投資決策都可以由AI系統(tǒng)通過經(jīng)濟數(shù)據(jù)與當前形勢的變化做出最優(yōu)的決策。谷歌云端平臺金融服務(wù)首席信息官Corrie Elston表示，谷歌將加入金融科技大軍，集中精力探索金融服務(wù)和資本市場。摩根大通則高度關(guān)注區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)和機器人等新一代技術(shù)，其90億美金的科技投資規(guī)劃將繼續(xù)成為今年的重點任務(wù)。

在國內(nèi)，也已經(jīng)有一大票科技企業(yè)開始將人工智能與業(yè)務(wù)研發(fā)相結(jié)合，包括京東金融等新興金融科技巨頭也在悄悄布局人工智能，研究利用智能技術(shù)進行資產(chǎn)配置的方向。雖然真正的人工智能化金融產(chǎn)品大規(guī)模應(yīng)用落地可能還比較遙遠，但現(xiàn)實中已經(jīng)被金融科技公司廣泛應(yīng)用的智能理財工具，實際上也在從側(cè)面反映智能科技在金融領(lǐng)域正在加速創(chuàng)新落地。

例如，京東金融推出的“智投”，投資者只需要在頁面中回答幾個簡單的問題，智能就會為投資者制定出組合投資方案。另外一款“基金優(yōu)選”工具，則分別從盈利能力、盈利概率、跑贏大盤、抗風險、性價比及綜合評分六個維度對京東金融上的基金產(chǎn)品進行排名，為用戶挑選基金產(chǎn)品提供參考。這些產(chǎn)品目前還只是靜態(tài)數(shù)據(jù)運用的產(chǎn)品，但隨著智能科技能力的不斷提高，未來廠商對此類產(chǎn)品不斷優(yōu)化，相信會有更多簡單便捷的產(chǎn)品可供用戶使用。

智能風控?

除了智能化投資之外，人工智能與大數(shù)據(jù)的融合，還可能為金融風控帶來了革命性的變革，能夠更加動態(tài)的識別風險的風控系統(tǒng)成為可能。

首先，數(shù)據(jù)公司從網(wǎng)上收集用戶的海量數(shù)據(jù)，并快速分析預(yù)測，從而對其進行信用評級。例如：用戶年齡、收入、職業(yè)、學歷、資產(chǎn)、負債等強相關(guān)數(shù)據(jù);另外還有一些弱相關(guān)數(shù)據(jù)，如用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的發(fā)言、興趣愛好、朋友圈、星座等。大數(shù)據(jù)風控通過對全面的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的廣度)，強相關(guān)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的深度)，實效性數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)的鮮活度)進行整合分析，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平，讓風險評估效果更精確。

另外，還可以根據(jù)提前設(shè)計好的參數(shù)及關(guān)系圖譜搭建風險量化數(shù)據(jù)模型，進行風險評估。在這個模型中，既包括專家的投資邏輯、風控經(jīng)驗、對行業(yè)的理解;也包括企業(yè)上下游、合作伙伴、競爭對手、子母公司、投資者等關(guān)系;還可以包括高管與企業(yè)間的任職關(guān)系，以及行業(yè)間的邏輯關(guān)系等等?？傊?，把這些關(guān)系圖譜列全部出來，進行更為深入的知識推理，可以讓風控更嚴謹、更智能。也就是說，真正的智能化風控系統(tǒng)將是一個動態(tài)學習過程的系統(tǒng)，新的數(shù)據(jù)、新的風險因子可能會被系統(tǒng)所采納，從而優(yōu)化風控模型。

美國的ZestFinance，目前已經(jīng)被認為是業(yè)界在大數(shù)據(jù)分析及智能風控領(lǐng)域走的比較前的一家公司。其核心競爭力在于其強大的數(shù)據(jù)挖掘能力和模型開發(fā)能力，將機器學習領(lǐng)域比較成熟的技術(shù)創(chuàng)造性地用于傳統(tǒng)的信貸風險管理領(lǐng)域。

傳統(tǒng)的信用評分模型一般擁有500個數(shù)據(jù)項，從中提取50個變量，利用一個預(yù)測分析模型做出信用風險量化評估。而在ZestFinance的新模型中，往往要用到3500個數(shù)據(jù)項，從中提取70,000個變量，利用10個預(yù)測分析模型進行集成學習或者多角度學習，得到最終的消費者信用評分。同時，ZestFinance的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)，可以生成數(shù)以萬計的風險變量，然后分別輸入不同的預(yù)測模型中，例如欺詐模型、身份驗證模型、預(yù)付能力模型、還款能力模型、還款意愿模型以及穩(wěn)定性模型等，每一個子模型都從不同的角度預(yù)測個人消費者的信用狀況，克服了傳統(tǒng)信用評估中一個模型考慮因素的局限性，預(yù)測更為細致、精準。

2015年6月，京東金融戰(zhàn)略投資ZestFinance，將ZestFinance的智能風控技術(shù)和風控模型引入到京東金融的戰(zhàn)略體系中，這幾乎是智能風控在國內(nèi)首次大規(guī)模引入與應(yīng)用。ZestFinance以其自身專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力對京東生態(tài)平臺積累的交易數(shù)據(jù)進行深入分析整合，助力京東金融搭建更為科學合理的風控模型，進步一夯實京東金融作為一家金融科技公司的基石。

作為一家金融科技公司，京東金融已成為國內(nèi)大數(shù)據(jù)風控領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，對外持續(xù)輸出底層風險管理和風險定價能力，為金融同行提供專業(yè)的智能風控技術(shù)，更讓國內(nèi)的金融科技水平比肩歐美。

AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，使得整個AI行業(yè)爆發(fā)出無數(shù)的商機，而與金融科技的融合無疑更具實踐性與前瞻性。在人工智能的催化下，未來的金融行業(yè)將更接地氣兒，“高冷范”的金融科技服務(wù)將不再是大型機構(gòu)及高凈值人群的特權(quán)，隨著科技的加速創(chuàng)新應(yīng)用，有可能將加速走進尋常百姓家。

【王吉偉，傳統(tǒng)企業(yè)走出的自媒體人，商業(yè)模式評論人，互聯(lián)網(wǎng)+研究者，互聯(lián)網(wǎng)說唱人。關(guān)注O2O、企業(yè)轉(zhuǎn)型、新媒體、大數(shù)據(jù)、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。 微信：javewung，微信公號：王吉偉 加我請注明身份】

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