當人工智慧遇上互聯網金融

毫無疑問，人工智慧被公認為是人類有史以來最偉大的一次革命，遠超認知革命、農業革命和工業革命。但是，當我們談論人工智慧的時候，到底應該談什麼？這依舊是個問題。

就像每個讀者心中都有一個哈姆雷特一樣，每個「智能手機人類」都有自己關於人工智慧的想像。有人覺得，它不過如此，是媒體、創業者、資本家們誇大其詞了；有人覺得，它無所不能，甚至會取代人類，會成為人類的主宰；更多人，處在前兩者之間，說不清道不明卻也喜憂參半。

那麼，到底人工智慧是什麼，會成為什麼，能改變什麼？對於遙遠的未來誰也不知道，起碼此時此刻的當下以及可預期的未來幾年，還是有跡可循的。

作為中國人裡面最早接觸和參與人工智慧研究和開發的工程師之一，李開復曾在多個場合大讚人工智慧。他有個觀點非常著名：「人工智慧最好的應用領域是互聯網金融」。當然，他所說的也是當下觸手可及的範疇。

李開復曾就讀於卡內基梅隆大學，獲計算機學博士學位，曾先後在蘋果、SGI、微軟和Google等公司擔當要職。他說，第一次接觸人工智慧是在1980年，也參與過很多微軟和Google人工智慧產品和技術的研發。但是，他卻說自己「很不幸，沒有生逢其時」。

沒錯，就在5年之前，大部分人工智並不夠智能，過去的這5年，才是人工智慧的爆發期，進入了黃金時代。人工智慧從對奕（AlphaGo）到感知（微軟小冰）再到決策（IBM沃森），正在越來越多的領域超越人類智慧，應用場景也從實驗室走到各行各業。

所以，我們經常會在媒體上看到，某個領域或者某家公司動不動就說什麼人工智慧、大數據之類的宣傳語，聽起來很厲害的樣子。實際上，大多數領域對於人工智慧的理解和利用還處於初級階段，人工智慧真正會爆發的領域極有可能是互聯網金融領域。

為什麼這麼說？

首先，金融領域是唯一純數據的領域，無論是錢還是交易，都是以數據的形式存在。而數據正是人工智慧最需要的養料，計算機就像是一個黑盒子，你把海量的數據丟進去，它在裡面運算、分析、學習，最終吐出來你想要的答案。

其次，金融是一個相對獨立隔絕的領域，它不與其他領域混在一起的。股票就是股票、保險就是保險、銀行就是銀行、帳單就是帳單，都是是狹窄且獨立的領域。沒有貨物、沒有生產、沒有倉儲、沒有物流，都是純數字的。計算機就喜歡這種乾淨的東西，你要讓計算機告訴你應該找一個什麼樣的女朋友，有點難為它，但是，你要想知道你的投資怎麼組合才能收益最大化，人工智慧一定不會讓你失望。

第三，也是很重要的一個要素，就是金融領域有著極其豐富海量的數據，這個數據量說出來應該是個天文數字，任何一個行業都不能與之匹敵。而數據越多，人工智慧就越有發揮空間，就像人讀書越多就越博學一樣，人工智慧也是吃的數據越多，就越智能。

正因如此，作為創新工場的創始人李開復過去幾年投了好幾家具有人工智慧因素的互聯網金融創業公司。其中一家總被他掛在嘴邊當標杆，這家公司的創始人兼CEO焦可是清華計算機系本科、中科院計算所碩士，百度創立初期就在百度供職，先後負責主管過視頻搜索、地圖搜索、網頁搜索、社區搜索等多個產品。而搜索，其實就是人工智慧的一種應用場景。所以，在焦可選擇創業的時候，就瞄準了人工智慧，他以「讓每個人享受智慧的金融」為願景，專註於自主研發以人工智慧為核心的新金融技術，公司取名為「智融集團」，顯然是「人工智慧+金融」之意。

本周，這家貼著人工智慧標籤的互聯網金融公司，剛剛完成了4.66億元的C輪融資，由金磚資本、中金甲子領投，國科嘉和、源碼資本、創新工場、光信資本等機構跟投。實話講，互聯網金融這個概念在過去兩年時間裡被眾多P2P公司已經糟蹋的不成樣子。此時投資互聯網金融公司，需要非凡的勇氣和對行業的深度理解。

那麼，智融集團是如何獲得資本市場青睞的呢？

作為投資方的中金甲子董事長梁國忠給出了他的解釋，他說，相比於依託互聯網和移動互聯網技術的金融科技1.0階段，金融科技2.0階段表現出極強的「技術驅動」的特徵，在它的背後是人工智慧、大數據分析和區塊鏈等關鍵技術的賦能。他認為，金融科技2.0將是金融與科技的化學反應，有著極大的想像空間，而智融集團正是金融科技2.0的代表。

何以代表金融科技2.0？在智融集團C輪融資發布會上，自主研發的以人工智慧技術為核心的「I.C.E.風控引擎」正式亮相。I.C.E.是人工智慧基本邏輯Identify（識別）、Calculate（計算）、Evaluate（評估）的縮寫，分別對應了「柯南特徵工程」、「Anubis大數據計算框架」、「D-AI機器學習模型」三個智能風控組成部分。

講到純技術，對於我這樣一個文科生是很頭疼的事，對於普通讀者應該也是一頭霧水，我盡量用最簡潔的語言深入淺出。

金融行業最核心的是什麼？風險控制。無論是投資還是貸款，只有控制好了風險，才能賺錢。風險太高，一旦贏了回報固然很大，但是一旦輸了就連底褲都沒有了；風險太低，收益率連通貨膨脹都跑不贏豈不是白忙活？所以，如何能夠在風險的高與低之間找到一個平衡點，既能保證別輸掉底褲又得保證收益最大化。這就是風險控制的重要性。對於個人投資如此，對於金融機構給機構或者個人放貸款也是如此。這就是金融行業的最核心問題。

說的這麼好，人工智慧到底是如何做風險控制的呢？

以信貸為例，傳統的金融機構是無法服務大部分客戶的，原因很簡單，不是他們不想去做，而是目前服務水平無法對所服務的對象進行精確的風險識別。比如信用卡業務，中國有大概2到3億人口，按理說銀行是可以給他們發放信用卡的。但是，他們申請不到信用卡，因為銀行的人一看申請人資料，就一個廚師、一個滴滴司機或者普通員工，銀行沒法判斷他的信用如何，只能放棄這部分用戶。所以，僅中信銀行就有大概80%的信用卡申請是被駁回的。但是，這80%的人，真的沒有信用嗎？真的沒有金融需求嗎？當然不是，只是現在的傳統手段無法判定和識別他們的信用而已。

所以，智融的人工智慧「I.C.E風控引擎」就有了用武之地。人工智慧通過海量的、細密度的數據，去做相應的特徵挖掘，有效地「刻畫」一個人，通過對歷史數據的收集和分析來預測未來。

截止目前，I.C.E.已經擁有超過1200個以上維度的有效特徵、上百個機器學習模型及完成每周40次的模型迭代，每天處理億萬級的數據，可實現平均8秒的審核速度。其通過率是同行業兩倍，同時逾期率僅為行業平均水平的60%。

1200個維度的有效特徵是什麼意思？簡單講，我們判斷一個用戶夠不夠信用，一般也就是看看他的性別、年齡、薪資水平、固定資產、學歷、供職公司等等，能說出來幾十個維度了不得了，但是，人工智慧能夠細分出1200個，不可思議吧。

這只是一個例子而已，無論是在精準度還是效率上，人工智慧都要比人工高不知道哪裡去了。

說了這麼多，也只是點到了人工智慧+互聯網金融的九牛一毛而已，人工智慧在金融領域所能發揮的作用遠遠不止這些。篇幅有限，不能一一展開。單就智融集團正在做的事情，也只能掛一漏萬。比如，他們的「用錢寶」產品，一個手機APP，就可以提供「千人千面」的功能，提供不同的額度和分期，讓每一個用戶觸手可及，絕對是一款顛覆性產品。再比如，通過基於大數據與人工智慧自動化技術搭建的信貸過程管理平台「慧誠幫幫」，獨立提供信貸過程中的全流程服務，大大提升了信貸效率。

最後，需要說明的是，智融集團的人工智慧「I.C.E風控系統」不僅僅用於自家的產品，同時，還對外開放，實現技術輸出，最終實現「讓每個人享受智慧的金融」的願景。

焦可說，「金融科技的路剛剛開始，我們看到的路還很長，我們希望能夠用我們的技術，用大數據用人工智慧作為燃料，讓我們的這輛智融集團的車，像特斯拉一樣在路上馳騁。」

套句俗話：方向對了，就不怕路遠。

王長勝，《中國企業家》、《彭博商業周刊》前科技主筆

我的文章還將發布到百度百家、今日頭條、網易、知乎、新浪、騰訊、虎嗅、36氪等數十家網站

微信公眾號「王長勝」ID：wangchangsheng110 以及「科技觀察」ID：kejiguancha