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金融大數(shù)據(jù)智能發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢

來源: 樹人論文網(wǎng)發(fā)表時間:2019-12-08
簡要:對銀行等金融行業(yè)來說,哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)能促進(jìn)人工智能的長期發(fā)展呢?先思考下這個問題,然后再分析人工智能的下一步發(fā)展思路,這個問題的答案需要從大數(shù)據(jù)的視角來進(jìn)行思考。 從

  對銀行等金融行業(yè)來說,哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)能促進(jìn)人工智能的長期發(fā)展呢?先思考下這個問題,然后再分析人工智能的下一步發(fā)展思路,這個問題的答案需要從大數(shù)據(jù)的視角來進(jìn)行思考。

  從電子化到信息化的發(fā)展歷程,金融一直是最喜歡擁抱創(chuàng)新科技的傳統(tǒng)行業(yè)之一。在進(jìn)軍數(shù)字化時代的過程中,金融科技無疑是助力企業(yè)轉(zhuǎn)型的強有力的工具。面臨來自內(nèi)外部的各種壓力和困境,銀行等金融機構(gòu)也需要重新定位金融科技,制定適合自己的發(fā)展策略,通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等典型技術(shù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)進(jìn)行變革。

金融發(fā)展評論

  信息科技創(chuàng)新與金融業(yè)務(wù)開展,從上個世紀(jì)八九十年代起一直攜手并進(jìn),二者的關(guān)系也逐漸從輔助支持轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗷ト诤稀萍紒碚f,金融屬于傳統(tǒng)行業(yè),其重點是實實在在的應(yīng)用價值,因此技術(shù)創(chuàng)新要與業(yè)務(wù)場景進(jìn)行緊密結(jié)合。對金融來說,科技發(fā)揮支持與驅(qū)動的力量,科技或許不能輕易改變金融的底層邏輯,但能夠促成金融去改變自身。在金融科技的各個領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)與人工智能最為關(guān)鍵且密不可分,同時結(jié)合企業(yè)自主可控的發(fā)展視角,最后選擇“大數(shù)據(jù)智能”這一頗接地氣的詞匯作為本文的重點討論內(nèi)容。

  金融科技發(fā)展最有力的路徑是金融和科技的融合發(fā)展,在這個過程中技術(shù)和資本都并非壁壘,發(fā)揮關(guān)鍵作用的將是金融行業(yè)的科技人員。目前工行、建行、中行、光大、招商、平安、民生、興業(yè)等各大銀行紛紛成立科技公司,通過科技創(chuàng)新支持傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,同時還承擔(dān)對外技術(shù)賦能輸出的使命和職責(zé)。光大科技是其中的典型示例,2017年掛牌光銀科技,2018年升級為集團(tuán)一級子公司,整體定位是光大集團(tuán)科技創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)平臺,助力集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,打造科技創(chuàng)新賦能平臺。對于身處其中的科技人員來說,在大數(shù)據(jù)智能研究與應(yīng)用的過程中,最重要的任務(wù)是從實際出發(fā)探索技術(shù)的潛在應(yīng)用場景,將其轉(zhuǎn)換為可實現(xiàn)的需求并進(jìn)行落地,是否具備主動意識和創(chuàng)新能力將成為影響未來工作成效的關(guān)鍵因素。

  一、大數(shù)據(jù)智能發(fā)展趨勢

  1.基礎(chǔ)AI與行業(yè)AI

  最近幾年人工智能對各行各業(yè)的影響很大,但實際上人工智能并沒有統(tǒng)一的定義,因此帶來了很多概念上的混淆與困惑。對大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)來說,人工智能有三個重要的時間節(jié)點,1956年達(dá)特茅斯會議誕生了人工智能這個概念,2006年Hinton等人提出深度學(xué)習(xí)的概念,2016年的AlphaGo讓人工智能迅速推廣。人工智能的發(fā)展歷史悠久,參與者眾多,其角色背景各有不同,因此對人工智能的基礎(chǔ)定義和發(fā)展理念都會有很大的分歧。從金融業(yè)實踐應(yīng)用角度,我們覺得在概念上可以更加包容一些,以實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值為目標(biāo)導(dǎo)向,在過程中尋求最廣泛的協(xié)作。

  從技術(shù)視角出發(fā),我們習(xí)慣將人工智能應(yīng)用分為基礎(chǔ)AI和行業(yè)AI兩種。基礎(chǔ)AI代表行業(yè)發(fā)展的前沿程度,并且能夠整合到應(yīng)用系統(tǒng)中,比如人臉識別、語音識別等。對于基礎(chǔ)AI,核心技術(shù)掌握在少數(shù)公司手中,金融應(yīng)用更多是使用商業(yè)化的技術(shù)組件。行業(yè)AI更具業(yè)務(wù)屬性,比如反欺詐、智能推薦、智能投顧等。

  目前,主流的人工智能技術(shù)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器智能,兩種AI技術(shù)應(yīng)用的區(qū)別主要在于數(shù)據(jù)掌握在誰手里,或者說誰來運用數(shù)據(jù)產(chǎn)生AI模型。特別說明一下,本文的重點是從企業(yè)應(yīng)用視角對人工智能進(jìn)行討論,或者說企業(yè)視角的“大數(shù)據(jù)智能”,同時這類應(yīng)用是銀行系科技公司的發(fā)力重點,能夠最大化發(fā)揮自身特點。

  2.行業(yè)智能三階段

  對銀行等金融行業(yè)來說,哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)能促進(jìn)人工智能的長期發(fā)展呢?先思考下這個問題,然后再分析人工智能的下一步發(fā)展思路,這個問題的答案需要從大數(shù)據(jù)的視角來進(jìn)行思考。依據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展水平,我們將人工智能的應(yīng)用簡單分為三個階段:業(yè)務(wù)自動化、大數(shù)據(jù)智能和全渠道智能決策。

  以業(yè)務(wù)智能化水平為評判依據(jù),第一個階段是業(yè)務(wù)自動化,這是一個很普遍的概念,在業(yè)界也有一些分歧。通過AI技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品和流程革新,逐步代替那些重復(fù)性的操作環(huán)節(jié),生產(chǎn)效率就可以得到持續(xù)的改進(jìn)與提升。另外,在手機銀行、智能柜臺等項目中引入生物識別技術(shù)能夠解決客戶驗證的關(guān)鍵問題,從而極大的提升用戶體驗。人臉識別等基礎(chǔ)AI技術(shù)的引入能夠促進(jìn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化,也為后續(xù)大數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用提供更好的土壤。

  大數(shù)據(jù)智能是人工智能發(fā)展的下一階段,技術(shù)革新能夠帶來更豐富的業(yè)務(wù)場景,這些場景也需要大數(shù)據(jù)智能的支持和驅(qū)動。實際上,企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用要早于人工智能,目前的重點就是融合基礎(chǔ)AI和行業(yè)AI技術(shù),從而為客戶提供更好的智能化服務(wù)。

  第三個階段的特征是實現(xiàn)全渠道的智能決策,將客戶識別、行為預(yù)測與各種渠道無縫對接,同時根據(jù)客戶響應(yīng)進(jìn)行動態(tài)的優(yōu)化更新。路漫漫其修遠(yuǎn)兮,最終的目標(biāo)是實現(xiàn)客戶多點觸達(dá)的智能化體驗。各種渠道系統(tǒng)進(jìn)行有機的協(xié)同整合,背后對應(yīng)著高水平的信息科技治理能力。這個階段中每個應(yīng)用的負(fù)責(zé)人都會很多,從業(yè)務(wù)流程到系統(tǒng)開發(fā),從產(chǎn)品設(shè)計到營銷支持,從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘,都充分體現(xiàn)著產(chǎn)品經(jīng)理的理念。因此,對于傳統(tǒng)企業(yè)來說,首先要在思想認(rèn)識上達(dá)成一致,然后努力建立有效的協(xié)作機制。

  二、智能中臺與應(yīng)用場景

  1.大數(shù)據(jù)智能化“中臺”

  大數(shù)據(jù)與人工智能相生相伴,在大數(shù)據(jù)上應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等技術(shù),充分利用產(chǎn)生的機器知識最終構(gòu)建我們想要的人工智能應(yīng)用,實際就是大數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用邏輯。這個邏輯非常通順,簡單描述了數(shù)據(jù)的作用以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的大致方法,數(shù)據(jù)實際上是人類建造文明的基石,應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠轉(zhuǎn)化為有效的生產(chǎn)力。最近幾年大數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,企業(yè)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊的交付物從數(shù)據(jù)分析報告發(fā)展到數(shù)據(jù)挖掘模型,再到這兩年重點發(fā)力的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,整體目標(biāo)是充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

  企業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)智能包括三個基本要素:數(shù)據(jù)、算力和模型。三者相互支撐、缺一不可。其中,算力是大數(shù)據(jù)智能的根基,計算能力的飛躍發(fā)展使得更巨量的數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的算法得以實現(xiàn);數(shù)據(jù)是匹配算力和應(yīng)用算法的依據(jù);模型則是整體核心,無論再強的算力、再多的數(shù)據(jù),無法形成智能化模型就都毫無價值。此外,還需要相輔相成的業(yè)務(wù)場景IT構(gòu)建能力,簡單說就是要具備將“智能”轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)場景的推送能力,要形成“接觸-采集-智能決策-反饋推送-再接觸”的在線、實時的閉環(huán)業(yè)務(wù)場景。在這個背景下,大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)的融合將是下一步科技創(chuàng)新的熱點領(lǐng)域。

  推薦閱讀:《金融發(fā)展評論》(月刊)創(chuàng)刊于2010年,由中國金融學(xué)會;新疆金融學(xué)會主辦。以遵寧憲法、法律、法規(guī)和國家政策為宗旨,遵守社會遵循時尚,以馬克思列寧主義,毛澤東思想,鄧小平理論為指導(dǎo)堅持理論聯(lián)系實際的學(xué)風(fēng)。

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