人工智慧風暴全面來襲 金融科技將借風暴加速創新進程

人工智慧風暴全面來襲 金融科技將借風暴加速創新進程

在經歷了一段時間的狂熱追捧和激烈熱議之後，人們對於AlphaGo的熱情慢慢減退下來，對AlphaGo的認識也逐漸趨於理性。

AlphaGo是一款圍棋人工智慧程序，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。大多數傳統的AI系統比較狹隘，通過事先設定好的規則來掌握某種特定的任務，因此並不具備解決問題的能力。而Deep Mind人工智慧的獨特性在於以「感知—學習—反饋」的方式進行學習並不斷進化，邁入認知智能層面，可以進行更深入的知識推理，並像人類一樣思考。

這一歷史性的突破，將使得社會各個行業發生翻天覆地的變化，金融科技首當其衝。當「人工智慧」遇上「金融科技」，未來的金融又會變成什麼樣子?

智能理財?

此時此刻，美國Kensho公司的人工智慧理財顧問Warren，正在回答世界各地用戶各種刁鑽古怪的提問，並基於經濟報告、貨幣政策、社會事件等各種因素，推演每隻股票最可能的變化趨勢及其概率，最後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」，已經風靡華爾街。人工智慧理財顧問讓金融這個專業性較強、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的原理是利用專業知識(比如：統計學、機器學習、大數據演算法、數量經濟學理論和模型)，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，最終將預測結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慧。去年，包括高盛、橋水、黑岩等大型資產管理公司都在量化部門的基礎上，擴展了人工智慧團隊，未來的投資決策都可以由AI系統通過經濟數據與當前形勢的變化做出最優的決策。谷歌雲端平台金融服務首席信息官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和資本市場。摩根大通則高度關注區塊鏈、大數據和機器人等新一代技術，其90億美金的科技投資規劃將繼續成為今年的重點任務。

在國內，也已經有一大票科技企業開始將人工智慧與業務研發相結合，包括京東金融等新興金融科技巨頭也在悄悄布局人工智慧，研究利用智能技術進行資產配置的方向。雖然真正的人工智慧化金融產品大規模應用落地可能還比較遙遠，但現實中已經被金融科技公司廣泛應用的智能理財工具，實際上也在從側面反映智能科技在金融領域正在加速創新落地。

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品進行排名，為用戶挑選基金產品提供參考。這些產品目前還只是靜態數據運用的產品，但隨著智能科技能力的不斷提高，未來廠商對此類產品不斷優化，相信會有更多簡單便捷的產品可供用戶使用。

智能風控?

除了智能化投資之外，人工智慧與大數據的融合，還可能為金融風控帶來了革命性的變革，能夠更加動態的識別風險的風控系統成為可能。

首先，數據公司從網上收集用戶的海量數據，並快速分析預測，從而對其進行信用評級。例如：用戶年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等強相關數據;另外還有一些弱相關數據，如用戶在社交網路上的發言、興趣愛好、朋友圈、星座等。大數據風控通過對全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)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，還可以根據提前設計好的參數及關係圖譜搭建風險量化數據模型，進行風險評估。在這個模型中，既包括專家的投資邏輯、風控經驗、對行業的理解;也包括企業上下游、合作夥伴、競爭對手、子母公司、投資者等關係;還可以包括高管與企業間的任職關係，以及行業間的邏輯關係等等。總之，把這些關係圖譜列全部出來，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將是一個動態學習過程的系統，新的數據、新的風險因子可能會被系統所採納，從而優化風控模型。

美國的ZestFinance，目前已經被認為是業界在大數據分析及智能風控領域走的比較前的一家公司。其核心競爭力在於其強大的數據挖掘能力和模型開發能力，將機器學習領域比較成熟的技術創造性地用於傳統的信貸風險管理領域。

傳統的信用評分模型一般擁有500個數據項，從中提取50個變數，利用一個預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個數據項，從中提取70,000個變數，利用10個預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的數據源是大數據，可以生成數以萬計的風險變數，然後分別輸入不同的預測模型中，例如欺詐模型、身份驗證模型、預付能力模型、還款能力模型、還款意願模型以及穩定性模型等，每一個子模型都從不同的角度預測個人消費者的信用狀況，克服了傳統信用評估中一個模型考慮因素的局限性，預測更為細緻、精準。

2015年6月，京東金融戰略投資ZestFinance，將ZestFinance的智能風控技術和風控模型引入到京東金融的戰略體系中，這幾乎是智能風控在國內首次大規模引入與應用。ZestFinance以其自身專業的數據分析能力對京東生態平台積累的交易數據進行深入分析整合，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大數據風控領域的領頭羊，對外持續輸出底層風險管理和風險定價能力，為金融同行提供專業的智能風控技術，更讓國內的金融科技水平比肩歐美。

AlphaGo戰勝李世石，使得整個AI行業爆發出無數的商機，而與金融科技的融合無疑更具實踐性與前瞻性。在人工智慧的催化下，未來的金融行業將更接地氣兒，「高冷范」的金融科技服務將不再是大型機構及高凈值人群的特權，隨著科技的加速創新應用，有可能將加速走進尋常百姓家。

【王吉偉，傳統企業走出的自媒體人，商業模式評論人，互聯網+研究者，互聯網說唱人。關注O2O、企業轉型、新媒體、大數據、智能家居、物聯網等領域。 微信：javewung，微信公號：王吉偉 加我請註明身份】