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              大數據與AI雙引擎加速金融科技發展

              發布時間:2019-09-05 分類:趨勢研究

              2019年是金融科技的變革之年,這種變革不僅體現在監管層對金融科技的重視,也體現在行業本身發生的種種變化。一周前,央行剛剛發布了《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》,這是我國金融科技行業的首個發展規劃和頂層設計,為行業發展指明了方向。

              在行業領域,互聯網巨頭深耕垂直領域、銀行系金融科技公司加快布局、眾多科技公司開啟轉型突圍,新技術不斷催生金融科技新物種、新模式、新產業。AI正在影響傳統行業的經營模式,特別是金融行業,從最初的顛覆恐慌,到如今的變革、融合、共建新生態。

              剛剛落下帷幕的2019世界人工智能大會,是集最高級別AI學術研討、最高水平AI技術博覽會、最活躍的AI產業合作和未來AI社會超前體驗于一身的人工智能盛會。其間聯合國數字合作高級別小組聯合主席馬云和特斯拉聯合創始人兼首席執行官埃隆·馬斯克(ElonMusk)的“雙馬”對話,展現了科技與世界連接的無限可能。

              眾所周知,人工智能發展至今,主要體現為智能交互、智能決策和智能行動三大應用領域。其中智能決策,即打造企業大腦,是一家企業商業價值和商業智慧的體現,因而難度最大?!拔磥頃l生什么?什么時候發生?最好的發生方式是怎樣的?”對于一家企業而言,要通過建模的方式做出上述預測,從而做出決策,面臨的挑戰是顯而易見的。

              近兩年開始,谷歌將AutoML這一名詞帶入更多人的視野,其用AutoML命名了探索自動設計機器學習模型的方法,也就是讓機器自動完成特征工程、模型訓練、自動調參的工作,使整個機器學習過程更加自動化。在AI人才緊缺的情況下,降低對AI科學家的依賴。這種方法已經引起國內外科技巨頭廣泛關注。

              目前,市場主流建模平臺廠商大致分為三種類型。第一類是大數據分析型,主要是由傳統BI廠商轉型成分析建模平臺,主打開源、低價,以傳統建模方法為主,缺乏自研算法,競爭門檻低;第二類是AI驅動型,AI平臺廠商涵蓋從數據到模型上線的完整建模流程,自研優化機器學習算法,但往往流程和概念復雜,平臺難以上手,學習成本較高;第三類則是大數據與AI結合型,在大型金融機構積累了大數據和AI實踐經驗,根據應用落地全流程自研平臺,此類平臺自動化程度高,更貼合企業實際應用需要。

              在人工智能賦能金融的應用中,智能理財、智能營銷、智能風控將是一大藍海。隨著人工智能與金融的深度融合,未來基于銀行開展的一些服務很可能變成自主和自助的,比如銀行理財、幫助做投資咨詢的背后不再是理財專員,而是智能大腦,也就是機器人,今后我們都要學習和機器相處。

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