腾讯金融云李峰 | 人工智能可解决金融风险!

2018-04-25 11:24:51 12


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典型的人工智能技术是具备感知、学习、决策、反馈的能力。从深蓝到阿尔法狗,都是利用人工智能的技术和方法帮助人类解决问题。——李峰

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人物

名片

李峰,腾讯金融云首席数据科学家,曾参与多项大数据分析、数据挖掘、业务优化方面大型项目,项目包括银行业、制造业、能源行业、互联网等行业。在相关领域专业期刊和杂志发表论文50余篇,申请专利30多项。

腾讯金融云首席数据科学家李峰博士于4月12日出席了在北京举行的“第二届场景金融科技决策者峰会2018”,揭秘了腾讯云的技术突破和人工智能在金融领域的可应用发展。


人工智能为解决具体问题而服务

今天所谈的人工智能更多指向弱人工智能弱人工智能是利用机器、大数据分析和AI技术来解决业务问题,并且这个问题是具体可被解决的。而强人工智能是发展机器真的能够像人类一样的去思考,去解决问题。

典型的人工智能技术是具备感知、学习、决策、反馈的能力。从早期的IBM的深蓝国际象棋到2016年的阿尔法狗,其实都是利用人工智能的技术和方法帮助人类解决问题

 近几年人工智能谈的最多的是深度学习,这是人工智能的一大突破。例如用脸识别、文本和语音间的处理技术,让机器去理解读文本,比如IBM读了非常多的医疗专著,帮助人类尝试解决癌症、诊断癌症。深度学习的技术已经帮我们取得了非常长足的进步。

人工智能的产业结构从下至上包含基础层、数据层、技术层和应用层。在基础层是阿里、腾讯提供基础的计算能力、计算资源。数据层提供一手的行业数据,包括存储、加工、处理的一些能力。技术层为大众熟悉的深度学习的算法、模型、自然语言处理相关的一些技术等。最后落到应用层,利用这些策略和技术来解决实际问题,列如智能客服、智能投顾、智能风控等

人工智能为金融产业带来变化
案例一

传统申请贷款时需要提供非常多证据,列如填写表单、财产证明等,银行拿到后需要经过信息验证与审批,整个流程是非常烦琐耗时。 

利用人工智能,一个手机就可以提供二三十万的贷款,怎么来实现呢?通过手机拍照完成面部识别,精确的面部识别可以知道个人是谁,以及他的相关身份信息,从而得出更深层次的画像信息。银行可以判断这个人的还款能力、风险系数,五分钟就可以确认给到30万的贷款,反之拒绝。这类技术可以帮助 P2P互联网金融企业解决风险的一部分问题。


案例二

传统金融业更多是从单一产品的维度去看客户,没有从客户的时间生命周期维度来看。如果把产品的维度和客户的维度、时间的维度结合起来,并利用人工智能技术来进行预判等方法,银行就能提供更好的金融服务。





案例三

以贷款逾期为例,针对逾期风险较高的人群银行或金融机构会去做重点催收,而现在判断的标准主要来源于手上的内部数据,外部数据怎么办?通过人工智能技术可以跟踪手机内安装的多个贷款类APP,如果发现运用非常活跃,可以作为高风险的参考依据;人工智能甚至可以延伸到查看分析其朋友关系群来做更好的风控。


总结来说,从营销、风控、提高效率这几个维度利用大数据、AI技术可以帮助金融行业解决具体问题。


腾讯金融云具备领先优势

腾讯又是如何做到这些事的?作为一家互联网公司,从早期积累到技术平台的搭建,最终通过技术产品提供对外服务。近18年的积累和锤炼,使得整个大数据处理和人工智能应用技术的日趋成熟,最终惠及包括金融在内容的多个行业。 

人工智能应用有两个核心能力:大数据和AI。很多时候大家会把两者分开去谈,但是在腾讯或阿里的角度,两者必定是紧密结合的。大数据为整个AI分析提供海量数据,同时AI技术支撑了大数据平台的结构化、半结构化、非结构化数据的加工处理。在这个平台上,我们特别构建了数据沙箱服务:通过一个浏览器、一个客户端和利用后端的平台技术,来使用里面的算法和数据,就能构建你自己的应用和模型。最后,我们会对每一个应用去做持续的评估和优化,达到更新解决新的业务问题的能力,特别在应对金融科技快速变化的大环境中是十分有利的。

腾讯具有全球领先的大数据分析和处理能力。通过一个机器人+八个客服就可以替代800个人工客服。利用腾讯、微信、QQ、支付全方位的数据也做了“御风险分”的征信尝试,取值从0到100。


腾讯云希望能够依托自身资源和互联网的经验,提供基于社区、源于社区、贡献社区的对外技术服务,以开放的姿态助力金融行业的发展!


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