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      類别:社會新聞發布人:聯迪發布時間:2017-06-15

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      P2P平台大批跑路後,不少幸存者為了避嫌開始改名,管自己叫“Fintech平台”,首先我們要知道,不是能在網上買點理财産品就可以叫“Fintech”,能稱得上金融科技的,好歹得有一點點科技含量吧?


      在人工智能概念火了之後,Fintech又被帶了一波節奏,其實Fintech+AI是個有着清晰前景的命題,隻是現在市面上出現了太多假Fintech結合假AI的産品。


      Fintech最喜歡吹噓的往往是自己的風控系統:傳統金融做風控要業務員實地考察、要客戶三番五次提供一大堆資産收入證明,現在有了人工智能,我們隻需要動動手指就能完成這一切。


      實際上幫他們做到這些的不是人工智能,而是征信系統,比如芝麻分什麼。在這個時代,還有誰能不在網上留下點痕迹呢,數據夠大了,很多事就能做到了。


      大數據是怎麼幫Fintech做到風控的呢?簡單舉幾個例子,在授信環節,在用戶授權的前提下,用爬蟲可以抓取用戶的信用卡還貸數據、電商交易數據、各種O2O消費數據……甚至可以在學信網上看到你上哪個學校。如果你是小微創業者,還可以看到你的交易數據和所有的企業注冊信息。而這些往往是征信機構做的,和Fintech平台無關。


      征信機構通過用戶數據的采集、共享、分析做到了這一切,要說有多麼智能,恐怕有些牽強了。


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      那麼Fintech+AI到底能做到什麼呢,顯然不僅僅是風控,但我們可以先從風控說起。


      比如在風控上,雖然征信機構可以構建出幾乎完美的風控模型,但在消費金融領域,中國有65%的人沒有被征信記錄覆蓋,面對這些人離散在互聯網各處的複雜數據,AI是如何幫助Fintech進行授信的?


      目前比較流行的方式是知識圖譜,知識圖譜是人工智能大概念下的子集之一,其價值在于理解數據的内在含義,把以往的“名詞搜索”變成語義搜索,從而在離散的數據間建立聯系。


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      應用到金融中,知識圖譜可以把個人信息和履約記錄、社交媒體數據等等聯系起來。舉個例子,如果我們僅僅擁有客戶的姓名和聯系方式卻沒有授信記錄,我們可以通過他的通話記錄發現他所聯系的其他用戶授信記錄如何,從而進行風險評級。


      當然,這隻是知識圖譜在Fintech方面最簡單的應用。知識圖譜還能做更多的事,比如不看财報而是通過社交媒體新聞分析某隻股票的股價走勢等等。總之,在個體數據匮乏的情況下,知識圖譜可以利用其它可獲得的數據,通過“聯想”完成很多分析工作。如果建立的足夠完善,知識圖譜幾乎可以成為一個應對無數維度的征信系統。


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      除了知識圖譜,深度學習和NLP在Fintech中的應用也很普遍。比如通過深度學習中的回歸分析來模仿分析師的交易行為,從而推導出相關交易策略的算法模型來輔助人為操作。


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      而為了優化處理效果,一些機構開始試圖在算法中引入非結構數據——新聞、分析報告、社交媒體輿情等等。通過NLP技術對其進行分析處理,增強算法在演算時的邏輯性。


      最後這些算法就可以像入行多年的金融老司機一樣,通過内部數據和外部環境影響做出決策。


      倫敦、香港、日本等等地區都有團隊在從事相關的研究,其中著名的有投資機器人Kensho,這家專注于量化投資的技術企業通過NLP、圖像識别和雲計算等等技術,可以快速處理投資關聯業務。


      面對類似于美國大選一類的黑天鵝事件,分析師們隻能從自己短暫的從業經曆中總結方法,Kensho卻可以通過總結曆史上所有類似事件産生的影響而給出答案。


      經驗、直覺這些原本在金融行業不可替代的特質正在被AI通過深度學習快速複制,華爾街的魔法正在慢慢褪去。


      大多數Fintech隻有人工,沒智能小鱼儿彩图图库


      風控、量化分析這些金融産業中較為重要的環節正在被AI入侵,一些本身就技術含量不高的環節更是不能幸免。最簡單的,像是招股書、報告等等文件的撰寫,通過自然語言理解和自然語言生産就可以處理。在信貸審批中生物識别(指紋、虹膜)和設備指紋識别(移動設備的唯一編号)也在替代着傳統的流程模式。


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      但說到底,真正能運用上人工智能的Fintech企業基本都有着強大的“靠山”。前文提到的Kensho已經被高盛收購,對沖基金橋水聯合也早已招兵買馬試水AI,在國内,螞蟻金服也是托身與阿裡巴巴的。


      原因其實很簡單,金融業務基礎的自動化無處不在,可想要代替人類更好的完成工作,必須依賴強大的數據好計算能力構建AI,并擁有足夠好的人力資源對其進行監督和優化。所以,大部分金融從業者還不是很擔心自己的飯碗。


      看到這裡我們就應該明白,真的Fintech,是那些小平台根本玩不起的。大部分所謂的Fintech,能做到通大數據完善風控模型就已經很不錯了。至于一些平台提到的,根據大數據為客戶智能推薦适合的産品,降低違約概率,或許結果是好的,但基本上都是大數據+人為判斷的結果。


      “大數據+人=X”根本不是智能,“大數據-人=X”才是智能。

      
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