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人工智能赋能金融业,哪些技术最容易落地?

日期: 2017-03-08
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2017 - 3 - 08

 【编者按】李开复认为,人工智能短期内最被看好的领域是金融业。为什么是金融业?图像识别、语音识别、大数据算法应用到金融领域是否已经成熟?

 

 

随着去年互联网金融平台逐渐收紧,金融科技概念开始崭露头角。上周,猫眼金经聚焦了人工智能在金融行业的应用,采访获悉,金融科技并非互联网金融的替代品,更非躲避监管的避风港。本周将继续关注金融科技有关数据风险、科技赋能等核心问题。


日前有投资人公开表示:“人工智能行业,短期最被看好的领域可能便是金融。”京东消费者金融事业部风险管理高级总监程建波认为:“数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。”猫眼金经采访获悉,科技赋能金融,其中可以预见的机会之一便是将图像以及声音识别、数据算法等技术落地在反欺诈等应用场景中。

数据风控

提升效率和反欺诈

信用风险,顾名思义是主要评估一个人的借钱和偿还能力。一般包括三方面纬度:第一是收入水平;第二是负债水平;第三是还款意愿。

程建波认为:“数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。风险决定融资的价格,风险管理得越好,资金成本也就越低。而大数据的深化应用将极大地提升金融行业决策效率,降低风险成本。”

在他看来:“基于在线实时创新风控模式下的互联网贷款业务,改变了传统长流程驱动需要较大人力运营的模式,通过机器学习等新算法有效提炼数据价值,更精准识别风险,配套在线获客、实时交互模式,无需人工审核即可实时授信决策,极大提升效率,降低成本,带来极致用户体验。”

360金融集团执行副总裁贺志强向猫眼金经介绍:“深度学习在金融的应用将进入实战阶段,过去大量使用的是按照风控人员的逻辑进行风控、交易员的逻辑进行交易,然后将这些人的逻辑线上化,未来,机器的逻辑将出现,并将在金融领域与人一较高下。”

以信贷业务为例,如何利用人工智能的数据以及算法进行具体赋能和风控?

在51信用卡金融中心总经理蒋燕青看来,信用风险管理以及信用额度授信是银行比较成熟的业务。如果谈到人工智能与信贷的结合,挑战和机会更多的还是在反欺诈领域。

在“51人品”APP的借贷撮合业务中,蒋燕青和他的团队希望通过人工智能,识别各类欺诈行为。据了解,反欺诈特点是非常隐蔽的,而且迭代非常快,有些欺诈团伙也在不断迭代它的一个技术手段。猫眼金经了解到,包括人工智能,机器学习的算法这一块比较有力,同时,效果对比传统的方法更加及时和有效。

蒋燕青举例称:“比如经常碰到很多中介冒充客户,或者代替客户来申请借款这就是典型的申请欺诈的问题。”

面对这类欺诈,需要多维度数据进行交叉比对。蒋燕青表示:“一方面是在移动端记录到用户的交互行为。比如一般用户输入自己的身份证号停顿时间比较短,如果是中介,基本都会有一个超出平常范围的时间点。另一方面也会看这个申请者的GPS地址和IP地址,就需要一些算法,比如机器学习算法去分析集聚性特征和模式,识别欺诈。”

科技赋能

需落地应用场景

对于金融业务来说,风险管理、风险定价是不变的核心。而建立强大的风险管理体系,绝不仅仅是做数据的搬运工,而是要将技术应用落地,进而提升金融服务效率。

首先是图像与语音识别类。360金融集团执行副总裁贺志强认为:“FinTech(金融科技)已经实际在用的技术有几大类:例如图像与语音识别类,这些技术帮助金融行业进行用户的身份验证,以安全的方式通过互联网提供金融服务,使很多传统金融服务网络化成为可能,比如支付、理财和贷款业务的验证都已经在使用这类手段。”

在实际运用中,“51信用卡”旗下的网贷平台51人品也利用图像识别进行检验,以此确认申请者是否真实存在。据蒋燕青介绍,行业也在尝试研究利用声纹进行身份识别。他认为:“目前,图像与语音识别主要是风险层面有比较直接的作用,后期在精准营销层面也可以用这些技术。”

除了图像与语音识别,大数据这一听上去较虚的概念,该如何进行应用和落地?

贺志强认为:“大数据能力,将金融机构判断用户信用的数据基础从原来简单的银行历史交易,扩展到各类社会数据,包括电商、运营商、社保等各类数据,使信贷授信比过去更简便、快速和精准;智能投顾,通过对市场以及用户个人情况的分析,智能推荐投资组合,帮助用户配置适合自己的资产组合。”

不过,大数据能力在很多金融科技从业者看来都是难点。

首先是数据来源问题;大数据的分析要基于海量有价值的数据,然而由于资质和牌照的管控,大量的用户数据掌握在传统金融行业。与此同时,BAT等互联网巨头依靠本身的业务生态也瓜分和积累了大量数据。单单是数据来源就能成为行业技术壁垒。中小型金融科技公司很容易陷入“巧妇难为无米之炊”的尴尬中。

不过,一些理财类APP用户形成的外部数据也越来越发挥较大的作用,此外还有芝麻分、芝麻信用以及一些第三方数据机构。蒋燕青以51信用卡为例介绍:“本身我们可以通过八千多万用户获取相关合法合规的数据。除此之外,用户在移动端交互的行为数据也会沉淀,比如用户利用APP管理公积金,管理车贷、房贷等。”

解决数据来源后,面对海量数据如何处理,并与行业结合发现价值,解决特定场景下的业务问题将是大数据中第二个难点。

蒋燕青认为:“对业务来说,最核心的还是这些算法和模型如何嵌入和应用到业务环节里面去。其中可能涉及的是若干个算法和模型的整合和优化。这其实是需要深厚的业务经验的,并包括整个风控流程中各个环节人员的参与和协作,从而解决特定场景下的业务问题。”

技术优势

速度、个性化及普惠金融

日前在清科集团等主办的投资界百人论坛中,有投资人认为:“人工智能行业,短期最被看好的领域便是金融。”为何金融科技屡屡被看好?相比于传统的金融行业,人工智能技术驱动的金融科技究竟有哪些优势?

贺志强表示,“人工智能相比人来说,核心优势有几点:首先就是快,快速分析,快速测算,快速决定,由此极大提高了商业效率以及客户体验;其次,人工智能在模拟人的逻辑判断的同时超越了人类,因为在做判断时没有个人的感情因素,稳定、可靠,基于其超强的计算和数据处理能力,在决策上不仅稳定性甚至质量都要优于人类;第三,机器计算边际成本较低,人工智能应用也大幅削减人工降低成本。”

基于此,金融科技可以让程序更加简单,同时提供个性化服务。就前者来说用户只要下载APP,提供相关的资料,同时通过后台的计算,就可以实现贷款,至于个性化服务体现在额度和利率上,蒋燕青分析认为:“对于传统机构而言,个性化可能都不在其服务目标之内。一方面不是它重点,以目前来看技术的深度和广度会有差别。”

此外,科技的发展让“普惠金融”成为可能,让被传统金融行业所忽视的群体也能享受到金融服务。京东金融副总裁王琳介绍:“据统计显示,有90%的小微企业更多依靠小贷和民间借贷融资,5.1亿人只有简单的身份信息,并没有其他金融信用数据,当中包含了大多数农民、蓝领和学生人群。这些群体的金融服务需求要有足够的数据基础以及技术条件,才能服务于后续的风险识别和风险定价等环节。”在他看来,未来普惠金融的发展中,真正掌握话语权的应该是数据和技术。让技术应用落地,是解决普惠金融存在的金融攻击与需求双方主题数量多、信息透明化程度低等问题的关键。(本文转载自南方都市报,作者郭丽娟)

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