中科聚信首席風(fēng)險(xiǎn)官李莉
(2018年2月1日，北京)人工智能在最近兩年里日趨火熱，尤其是隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的成熟，人工智能技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)加速滲透和應(yīng)用。“我們預(yù)測2018年，人工智能技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用會越來越理性化，更側(cè)重于認(rèn)知智能方向的發(fā)展，并從炒技術(shù)概念階段轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用落地階段”中國金融行業(yè)內(nèi)分析智能領(lǐng)域的佼佼者中科聚信公司的首席風(fēng)險(xiǎn)官李莉女士在新年伊始的一次訪談中分享道，“認(rèn)知首先需要的是知識，中科聚信團(tuán)隊(duì)在與100余家金融機(jī)構(gòu)合作過程中積累了大量的經(jīng)驗(yàn)，形成各類業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的知識圖譜，包括信用風(fēng)險(xiǎn)、申請反欺詐、交易反欺詐、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景?！?/p>
“我們知道，人工智能技術(shù)可以分為三個(gè)層級，第一個(gè)我們稱為計(jì)算智能，金融機(jī)構(gòu)通過分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算以及流式計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。第二個(gè)我們稱為感知智能，這方面的技術(shù)通過人臉識別、語音識別和圖象識別等技術(shù)在身份認(rèn)證等方面得以廣泛應(yīng)用，而最難的第三層面就是認(rèn)知智能，這個(gè)需要對業(yè)務(wù)的深刻理解和長期知識的積累，目前在這方面機(jī)器還不能完全取代人工經(jīng)驗(yàn)。所以目前認(rèn)知智能還存在廣闊的發(fā)展創(chuàng)新空間。” 李莉在分析人工智能的發(fā)展方向時(shí)說。
對于2018年的發(fā)展趨勢，中科聚信認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)將更加理性的看待AI技術(shù)的發(fā)展，并且更加強(qiáng)調(diào)在不同的業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用相應(yīng)不同的認(rèn)知智能技術(shù)，更加貼近業(yè)務(wù)的實(shí)際需要。中科聚信早在創(chuàng)立之初就未雨綢繆，著手將創(chuàng)新技術(shù)和業(yè)務(wù)布局在金融機(jī)構(gòu)切實(shí)需要的場景之中。目前聚焦在三大核心業(yè)務(wù)——信用風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐和精準(zhǔn)營銷。
譬如在信用風(fēng)險(xiǎn)評估場景中，對于模型的透明性、可審計(jì)性和可解釋性有較高的要求，常用的算法是邏輯回歸。而在申請反欺詐場景下，常用技術(shù)為模糊匹配及鏈接分析，有效捕捉有組織性團(tuán)伙欺詐。在交易反欺詐場景下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)較為普遍的應(yīng)用，尤其是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。與此同時(shí)，中科聚信認(rèn)為在數(shù)據(jù)儲備不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的情況下，并不建議金融機(jī)構(gòu)使用過于復(fù)雜的算法。
“人工智能技術(shù)的發(fā)展方向?qū)劢乖诘谌龑蛹墸簿褪钦J(rèn)知智能層面的突破。從單純的數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用轉(zhuǎn)向知識領(lǐng)域的探索。將過往行業(yè)從業(yè)者所積累的經(jīng)驗(yàn)和知識融合到算法當(dāng)中，逐步降低人工干預(yù)水平的同時(shí)達(dá)到預(yù)期業(yè)務(wù)效果。“李莉最后補(bǔ)充說，“中科聚信也在不斷積累自己的知識體系、創(chuàng)新算法和模型，為我們的客戶創(chuàng)造更大的價(jià)值?！?/p>
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