氪信科技CEO朱明杰出席首屆華人學(xué)者領(lǐng)銜的DAI會(huì)議

首屆由華人學(xué)者領(lǐng)銜發(fā)起的分布式AI學(xué)術(shù)會(huì)議DAI 2019于15日在北京圓滿落幕，這也是繼JCAI2019、IROS2019、EMNLP等學(xué)術(shù)會(huì)議之后，又一花落中國大陸的世界頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。AI在金融中的應(yīng)用成為與會(huì)者重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域，圖靈獎(jiǎng)得主姚期智、螞蟻金服集團(tuán)副總裁兼首席AI科學(xué)家漆遠(yuǎn)以及氪信科技CEO朱明杰，分別從各自研究和實(shí)踐角度出發(fā)，給出了中國“AI+金融”的世界級(jí)答案。

其中，大會(huì)榮譽(yù)主席、圖靈獎(jiǎng)得主、清華大學(xué)教授姚期智院士做了題為 Fintech: A Meeting of Minds Between Computer Science and Economics 的主旨演講;螞蟻金服集團(tuán)副總裁兼首席AI科學(xué)家、達(dá)摩院金融智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人漆遠(yuǎn)做了題為 Multi-agent MachineLearning for All-Inclusive Finance 的演講，氪信科技創(chuàng)始人兼CEO朱明杰做了題為 Practices of AI in Finance 的演講。

【大會(huì)榮譽(yù)主席、圖靈獎(jiǎng)得主、清華大學(xué)教授姚期智院士】

【螞蟻金服集團(tuán)副總裁兼首席AI科學(xué)家漆遠(yuǎn)】

氪信CEO朱明杰作為業(yè)界代表，向與會(huì)者展示了工業(yè)界“AI+金融”的最新實(shí)踐成果。

朱明杰指出，中國金融用戶量和數(shù)據(jù)量都是世界最大的，但是使用效果和性能還有巨大的提升空間，這是中國金融業(yè)運(yùn)用AI等技術(shù)“彎道超車”的絕佳機(jī)遇點(diǎn)。

以移動(dòng)支付為例，2018年中國移動(dòng)支付市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到25萬億美元，而美國是1600億，前者是后者的百倍以上;移動(dòng)支付用戶量方面，中國已達(dá)到6.2億人，美國是1.57億人，中國如此龐大的市場(chǎng)規(guī)模和用戶數(shù)為AI金融提供了巨量的數(shù)據(jù)。

但是移動(dòng)支付并不發(fā)達(dá)的美國，仍然具有全球最大的無現(xiàn)金交易量，這是因?yàn)槊绹鴵碛谐墒斓男庞每w系。截止2018年12月，中國狹義消費(fèi)信貸余額是87994億人民幣(折合1.26萬億美元)，美國同期不含房貸的消費(fèi)信貸是4萬億美元;就信用卡人均擁有量而言，中國則遠(yuǎn)低于美國：前者為0.5張，后者2.6張。這意味著，中國居民消費(fèi)市場(chǎng)尚有巨大潛力可挖——關(guān)鍵在于提升消費(fèi)信貸可獲得性同時(shí)，保證風(fēng)險(xiǎn)控制水平和服務(wù)效率的同步提升。

“在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)的使用規(guī)范面臨著比在計(jì)算機(jī)視覺、搜索、語音識(shí)別等領(lǐng)域更為嚴(yán)格的限制，”朱明杰指出，氪信以銀行為主的客戶，盡管其用戶已經(jīng)超過1億，但在使用大數(shù)據(jù)時(shí)由于一些歷史原因和行業(yè)監(jiān)管原因，受到比螞蟻金服或微眾銀行等互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)更多的限制。為了進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)在銀行現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上和業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的使用效果，氪信與金融機(jī)構(gòu)開展了一系列的合作共研，并加強(qiáng)與學(xué)界的密切合作，相關(guān)的實(shí)踐成果也以論文形式呈現(xiàn)于WSDM, KDD, AMCIS等頂尖學(xué)術(shù)會(huì)議上。

朱明杰指出，針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)問題，需要不同的“解題思路”：比如建立在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的評(píng)分卡是傳統(tǒng)信貸風(fēng)控反欺詐的主要手段;線上借貸人群的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)盡管十分稀疏，在線行為數(shù)據(jù)卻滲透率極高，但行為數(shù)據(jù)在使用上由于3V特性(即容量Volume、速度Velocity和種類Variety)帶來了極大的技術(shù)挑戰(zhàn)，氪信在實(shí)踐中針對(duì)行為事件流數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等不同類型數(shù)據(jù)，都提出了相應(yīng)的算法模型。“我們通過一系列的實(shí)踐證明了，這些行為數(shù)據(jù)可以變成AI能夠處理的數(shù)據(jù)，并且驗(yàn)證了模型的有效性。”朱明杰說。

相關(guān)論文可參見：

WSDM 2018, Sequential Behavioral DataProcessing Using Deep Learning and the Markov Transition Field in Online FraudDetection;

WSDM 2018, Feature Extracting Framework for Online-LendingCollection Risk Modeling with X-Encoder;

KDD 2018, A Hierarchical VectorizedRepresentation of Knowledge Base for Short Text Based Financial Fraud Detection;

AMCIS 2019, Predicting Financial Risk Using Non-Financial Data: Design andEvaluation of a Predictive Analytics Framework.

海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫環(huán)境，不僅僅是數(shù)量級(jí)上的提升，更需要在保持性能的情況下進(jìn)行計(jì)算。朱明杰以銀行反洗錢場(chǎng)景為例，指出由于銀行有限的硬件資源和對(duì)時(shí)間的要求，相關(guān)智能解決方案需要在幾小時(shí)以內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量級(jí)是：一個(gè)銀行3個(gè)月內(nèi)3億級(jí)別賬戶，100億筆交易流水記錄，500GB高度壓縮的數(shù)據(jù)(如果未壓縮則大于3TB)。對(duì)此，氪信給出的方案是將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)運(yùn)用到交易數(shù)據(jù)處理和群體風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別當(dāng)中，并結(jié)合列式計(jì)算引擎高效處理海量數(shù)據(jù)，在基準(zhǔn)測(cè)試中取得了顯著效果。DAI 2019會(huì)議上，朱明杰也詳細(xì)闡述了該計(jì)算引擎特點(diǎn)和算法實(shí)現(xiàn)框架。

“今天中國的金融業(yè)，已經(jīng)面臨著世界級(jí)技術(shù)問題，有些甚至走到了無人區(qū)，需要我們給出世界級(jí)的AI解決方案。”演講最后朱明杰表示。

DAI 2019由多位華人學(xué)者以及國際知名學(xué)者共同發(fā)起，其中，南洋理工大學(xué)安波(大會(huì)共同主席)、清華大學(xué)唐平中(程序委員會(huì)共同主席)、南京大學(xué)高陽(研討會(huì)主席)、MSRA 秦濤(工業(yè)論壇主席)、南京大學(xué)俞揚(yáng)(贊助主席)、天津大學(xué)郝建業(yè)(宣傳主席)都在組織者之列，會(huì)議共同主席之一 Michael Wooldridge 是牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任、IJCAI 理事會(huì)前主席。圖靈獎(jiǎng)得主姚期智院士任大會(huì)名譽(yù)主席。

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