效率提升3000倍，可信任的AI讓金融風險更可控

「未來金融行業的核心競爭力是什麼？是行業中積累的海量的金融數據，以及其後蘊藏的業務智慧。實踐中，明略幫助客戶提升4倍的營銷轉化率，通過人機協作的模式，大大提高機構風控與營銷的效率和能力。」

——明略人·楊昀

近兩年，「金融科技」席捲全球。支付、理財、借貸，便捷無處不在。但金融欺詐、騙保騙貸、洗錢、黑產，但這些風險利用科技進步不斷威脅金融行業。如何利用金融科技和人工智慧在可信任的環境里保障金融行業不被「風險魔鬼」侵害？

明略數據憑藉在金融行業諸多實踐，幫助金融機構更快速、精準、高效地處理海量數據高並發場景下的風控與營銷問題，結合關係網路，防範風險的「蛛絲馬跡」，發現蘊藏在數據中的價值，可以讓風控效率提升3000倍，營銷轉化率提高4倍。當金融科技與人工智慧正在顛覆金融行業，未來已來。

就像楊昀所說：「未來，人工智慧的意義不亞於現在的戰略核武器，把人工智慧的積極影響發揮到我們關乎國計民生的金融行業中，也是我們明略人所肩負的使命。」

楊昀，明略數據金融事業部/上海區副總經理，負責金融行業的應用推廣，為多個銀行、證券等金融客戶提供了大數據和人工智慧落地解決方案，對金融行業IT建設、數據系統規劃等具有深入的理解。

明略人·楊昀：用行業人工智慧鋪就金融科技顛覆之路_騰訊視頻 https://v.qq.com/x/page/f05116mdh99.html

以下為內容文字整理版。

大家好，我是楊昀，或者很多熟悉我的同事和朋友都叫我Lerry，目前在明略數據負責華東地區的金融行業客戶。回想當年我們畢業的時候，實際上和我現在周圍很多的同事一樣，我們都積極響應了Nike公司，Just Do IT的號召，投身到了IT的行業。

雖然現在平時工作當中我更多的是披著西裝的外衣出沒於陸家嘴、卡園等金融聚集圈從事商務拓展的工作，但其實本質上還是有一顆技術理工科男的心，也是一個標準的科幻迷。

相信和我一樣喜歡科幻作品的朋友對人工智慧這個主題一定不會陌生，其實早在1942年科幻大師阿西莫夫就提出了著名的機器人三定律，開始探討了人如何將人工智慧應用到社會生活領域當中並由此帶來的一系列的倫理和道德問題。

我們看非常多的科幻類作品，都會發現一個有趣的現象，人工智慧往往會面臨兩個方面的展現，比如在20世紀經典的科幻作品2001太空漫遊中HAL 9000機器人，呈現的是一種高冷對人類近似殘酷的形象，而在最近的科幻電影星際穿越當中幽默風趣的TARS機器人，呈現的則是完全另一種捨己為人的暖男的形象。

在這兩種形象當中，我們如何來看待，也許在前幾年我們以看影視作品這樣一種比較輕鬆娛樂的心情，來對人工智慧的這些發展作壁上觀，但時至今日，我們會突然發現人工智慧的發展實際上已經超越了我們大部分人，甚至包含我們這些業內人士的想像，在各個方面對人類提出來挑戰，比如說在數據信息相對完整的競技比拼當中，谷歌的AlphaGo人工智慧就戰勝了一系列的全球頂尖的圍棋高手，而在規則信息相對不完整甚至需要憑藉一些運氣成分的博弈遊戲當中，冷撲大師也同樣擊敗了中國一眾的德州撲克的頂尖選手，所以我們大家現在都開玩笑說，面對如今的人工智慧，唯一能夠挽回人類顏面的重任就要落在中國大媽們3對1的麻將的身上了。

玩笑歸玩笑，但其實人工智慧的雛形早在金融行業之中得到了應用，也體現出了類似的兩面性：現在華爾街當中70%的傳統交易員的工作已經被那些通過預先設置的優化策略、能夠自主決策股票的買入賣出的程序化交易系統所取代，這種交易系統的產生，一方面既能夠避免人類交易員所天生具有的貪婪、猶豫這些人性的弱點，又能夠通過機器指令極大提高我們股票交易的速度，但同時也帶來了一旦發生問題極易引發骨牌式的系列反應這樣的副面作用。

某券商在2013年發生的烏龍指事件就是一個非常典型的案例：在當時由於該券商的程序交易系統發生了策略性的失誤，在早盤股市短短2秒鐘之內，重複生成26000多筆巨額的訂單，這些訂單直接引發了整個股市當中150多隻股票的異常波動，也導致了滬市大盤當天震蕩了將近100個點，事後我們統計發現，該券商在當天的波動當中賬面就損失了近2個億，有這個烏龍指事件所引發的整個市場的恐慌情緒以及相關金融領域當中的連鎖反應的成本更是難以估計。

在烏龍指事件當中程序化交易還只是具備一些預定的規則和策略的有限的智能，那如果未來更聰明的人工智慧應用到金融領域當中會產生什麼樣的影響，這個問題就值得我們深深的去思考和嚴肅的來應對了。因此，如何科學合理的運用人工智慧，在既保證解決實際的金融業務問題的同時，又能夠來保證符合整個金融行業長期穩定的良性發展，這就是作為國內大數據人工智慧行業先鋒的明略數據公司，以及我們每一位戰鬥在明略數據金融客戶一線的明略從業人員所始終在探索的方向。

李開復說過，人工智慧在中國第一個也是最大的爆發領域就是金融，我非常同意他的觀點。金融行業由於具備了知識的密集、技術的密集以及數據的密集，本身人工智慧的興起順應了整個金融行業的發展的歷史潮流。我們來簡單回顧一下銀行業信息化系統建設就會發現，在2000年左右業內開始逐步來建設統一的數據倉庫存儲系統，初步獲得了基本的計算智能，也就是機器能夠更高效、快速的來分析海量的數據。

到了2014年大家開始投入資源來建立自己的大數據系統，通過在原有的傳統的交易數據之外來採集、存儲、分析更多的新興的數據類型，比如說網路的數據、社交媒體的數據、以及圖像音頻等多媒體數據，來獲得了更大維度層面上的感知的智能。

到了2016年也就是去年，無疑是我們整個金融行業人工智慧，或者說認知智能爆發的元年，越來越多的金融企業開始探索將人工智慧的技術用在金融的實際業務場景中，來幫助提升現有的業務績效。並且將人機協作的業務模式作為一個研究的熱點。

那從2000年到2014年，再到2016年，整個金融IT信息化的發展的歷史當中，明略數據非常幸運地也非常敏銳地把握到了這一發展趨勢，因此在2014年我們成立之初開始，我們就在大力地投入研發金融行業細分領域的行業人工智慧產品以及相關的解決方案，以期獲得真正的人工智慧對金融業務產生的價值，坦率地說，在前幾年我們還真有一些領跑者的孤獨，因為當時金融客戶對人工智慧如何來更好服務業務還處於霧裡看花、水中望月的懵懂狀態，但時至今日，我們非常欣喜地發現應用行業人工智慧來解決實際的業務問題已經成為了金融行業普遍的共識。

比如上周我在浙江與某個地方制股份制銀行的行長交流的時候，當聊到未來銀行業的核心競爭力究竟是什麼的話題時，我們不約而同的答案就是：銀行積累的海量的金融數據以及在這些數據背後蘊藏的業務智慧，那如何來挖掘這些數據使得這些業務智慧能夠轉化成真正的業務價值呢？明略為此提供了一整套成熟而又先進的行業人工智慧解決方案。

我們以金融行業當中永恆的兩大主題「客戶營銷」和「風險管理」為例，明略在這兩方面都有了一些非常有意思的探索，我們舉兩個小例子，對於營銷來說相信很多朋友都跟我有一樣的生活經驗，在我要選擇買房的時候，如果我接到了房貸產品的營銷電話的時候，往往是願意多聊幾句的，但如果在中國股市熊市當道的時候我們還接到很多的推銷股票軟體的電話營銷那就會覺得有點諷刺了，實際上營銷活動的優劣和它的效果背後往往依賴著大量的數據和科學的分析判斷。

在我們的一個客戶當中，全國排名前三的某個券商也遇到了類似的營銷難題：當他向其幾百萬的理財產品客戶去推薦上千款的理財產品的時候，如何能夠保證更精準的投放到每個特定的用戶身上，促進他產生真正的有價值交易行為呢？明略對此展開研究，我們提出了一套創新的融合了交易行為數據、客戶基本信息數據，市場行情數據、以及互聯網數據的綜合的智能營銷模型系統，在這套系統的幫助下，我們能夠通過機器學習等演算法為每位客戶都建立了一個符合其個性化需求的產品檔案，並在此基礎上，我們實現了真正意義上的將理財產品向特定的人群進行定向投放的功能。

比如說對於我們年輕的入門的客戶來說，我們會更多推薦周轉周期靈活、資金門檻相對較低的類似於貨幣基金這樣的理財產品，而對於我們那些年長的高凈值的客戶來說，有穩定預期收益的定投產品就是我們推薦的主要方向。剛開始的話，我們對於自己開發了這套智能營銷模型是有非常大的信心，但客戶的業務人員，特別是他們一線的習慣於傳統的將相同的產品內容群發給所有客戶的這些營銷人員來說，他們對此保持了一定懷疑。最後我們用數據來說話，經過我們實際營銷活動的投放，以及實際的測算，我們就發現明略的智能營銷解決方案，相對於客戶傳統的群發的營銷方案，促進了客戶真實的交易轉化率，提升了整整4倍，也就是幫助我們的傳統金融客戶能夠對他的業務單元本身帶來了真正意義上的業務價值。最後，獲得這個客戶上上下下高度評價和認可。

當然除了營銷客戶之外，人工智慧在我們的風險管理當中也發揮著非常重大的作用。以中國的股票二級交易市場為例，大部分散戶股民可能和我本人一樣，我們多多少少吃過市場操縱、信息操縱的虧，中國股市實際上操縱行為高發，而且現在逐步從傳統的單個大賬戶的操縱，逐步升級成更隱避的關聯賬戶之間的群組操作，極大地擾亂了我們正常的股票交易市場秩序。

如何來解決這個問題，明略與某機構進行了深度的合作，我們從客戶的基本信息數據，使用的設備數據、以及客戶交易行為的數據當中，對這些各個特徵維度進行智能的分析和判斷，最後借用人工智慧技術實現了智能的提取相關賬戶之間的關聯特徵，並且將這個機構傳統的由人工識別判斷為主的工作模式，演進為先由機器智能的篩選識別出疑似的問題賬戶再交由人工進行審批的人機協作的工作模式，極大的幫助這個機構提升了對於這些違規行為進行監管的效率以及能力。

最後我想說，實際上人工智慧在金融領域當中應用，遠不止客戶營銷和風險管理兩個方面。比如說我們能夠通過人工智慧更智慧的來優化我們的財富管理，實現真正意義上的智能投顧、而對於我們的資產配置端來說，我們也能藉助人工智慧的技術來幫助我們更好的來完成量化投資、全球資產配置這樣的業務。

總之，人工智慧是在真正地為我們金融的業務產生相應的價值，我也大膽地預測，隨著人工智慧的發展，實際上它不但在潤物細無聲地服務影響我們每個人的生活的方方面面，在未來，它也會成為我們企業之間，行業之間，國家層面的核心競爭力，未來的大國比拼，很有可能是比拼誰更能智慧地、快速地做出相對正確的政治決策，所以人工智慧的意義，不亞於現在的戰略核武器。

因此我們必須對於人工智慧的兩面性有非常清醒和科學的認識，努力做到揚長避短，將人工智慧的正面積極影響發揮到關乎國計民生的金融行業當中，這就是我們明略人所肩負的使命，謝謝！

我是楊昀，我是明略人，我們用科技延伸人類智慧。

新一輪人工智慧的革命已經到來。明略人作為「行業人工智慧」的推動者，秉承著「極客追求·極致服務」的精神，正在憑藉著自身強大的數據處理能力、學習能力，整合資源，結合各行業知識，深入大數據智能挖掘，在各領域形成行業人工智慧應用雛形。2017年，我們將與客戶比肩同行，加速實現傳統行業的智能化升級，讓人類在專業領域更高效。

未來是人機共存的時代

未來，明略人用科技延伸人類智慧

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