这家做新金融技术的公司为什么把自己比作「特斯拉」

作者:谁是大英雄

人工智能和金融服务的结合究竟意味着什么?

这个话题说起来实在很广,在很多人听起来也很遥远,但不妨先从两张图片的对比说起:

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这是瑞银集团(UBS)位于美国康涅狄格州斯坦福市的办公交易大楼,这里曾经一度是全球最大的交易大厅,有 23 个篮球场那么大,08 年(左图)时在这里能容纳 1400 个交易员,人声鼎沸,而八年之后(右图),正常工作的大厅里却已人迹寥寥。

你一定很好奇为什么会这样,但答案不难猜到:因为人工智能。

「金融行业 80% 的从业者都敌不过人工智能,他们在未来十年都会被人工智能取代。」

这是李开复在今年三月的一次演讲中提到的观点,而他当时的演讲背景,正是智融集团 C 轮融资的发布会。

在智融集团 CEO 焦可看来,我们每天都在和钱打交道,但在中国,被种种原因局限的传统金融行业只覆盖到了 15% 的人群,对剩下的大多数人而言,要享受到良好的金融服务,是一个「遥不可及」的愿望。而人工智能将会为更多人带来出色的服务,这将会是一次打造新金融服务的契机,在极客公园 Rebuild 2017 大会上,他和我们分享了自己对于人工智能和金融服务的看法。

用 AI 寻找金融行业新审美标准

在我们这颗星球,每个人都不得不和钱打交道。一个最直接的例子是,生活中大家总会有急需用钱的时候,但传统金融行业在这一方面做的并不够友好。

「我不知道大家有没有去银行办过信用卡,或者办过贷款。银行基本上都会要求大家提供一些材料,比如说,提供你的征信报告、社保、工资证明、工作证明,提供各种各样的抵押品、资产的证明。但是,当你不符合它的审美的时候,往往你就会被它拒掉。」

在焦可看来,这就是一个亟待解决的问题。因为在中国,在这样一个数据记录不够完善的国家,年轻人有些没有自己的征信记录。在很多私企,有些人没有社保,也没有车、房这样的资产。他们因为不符合传统金融机构的审美,被天然的拒之门外。但他们本应该有机会享有金融服务,实际上,在欧美发达国家,有 70% 得人可以被传统金融机构所服务。

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所以,焦可和他的团队正在做的事,就是利用数据分析和人工智能的处理方式,建立全新的人-钱关系。

「传统金融机构像是使用了一个数据冰山水面上的部分,它的好处是可以看得很清楚,但坏处是,这座冰山的表面只代表了个人数据非常小的一部分。」焦可认为,如果能够利用好水面之下的这些数据,能看到个人的更多信息,那么就能发明新的审美。过去的金融服务是找出几条规则筛选苹果的好坏,但真正应该做的,是发明一杆秤,去测量出苹果的好坏。

为了造出这杆秤,就需要用到人工智能技术对金融服务进行改造。

从 Google「找猫」到金融数据模型建立

Google 的科家们围绕猫咪的项目或许有些人已经听过了,在今年 2 月的极客公园创新大会上也被详细介绍过。为了让计算机辨别出图片中的「猫」和「非猫」,科学家们将海量的照片交给机器学习模型,从而让机器自行发现规律,这时候机器对于「猫」和「非猫」的判断越来越准确,最终成为「智能化」的存在。而在传统做法中,通过编写「是-否」的条件语句让机器来判定「猫」的做法,往往存在大量的问题。这就是智融集团金融上和传统金融行业最大的不同。

微信图片_20170805123043.jpg

智融集团将用户的特征放入机器学习的模型,让模型判断什么是好(信用良好)的用户,什么是坏(信用不良)的用户,这其中的核心技术就是 I.C.E,代表了 Identification(辨识)、Calculation(计算)、Evaluation(决策),这其实是很多人工智能领域都会遇到的问题:

第一,辨识。找到这个事件、业务里的特征。比如说对于智能驾驶里面,就要找到识别这个路上的物体都是什么东西。

第二,计算。因为你要处理大量的人工无法处理的特征,这个时候你就要有充分的计算能力。

第三,决策、评估。你究竟该左转、右转、踩刹车还是油门。

在金融领域,这三个环节同样被细化和拆解。

首先,是柯南特征工程。对于传统金融来讲,他们看到的特征可能是那几项、十几项特征,但是对于人工智能技术模型来讲,它看到的是一个用户 1200 个特征,而这个特征是跟逾期率相关的。

其次,是 D-AI 机器学习模型。类似于 Google 用机器学习来识别猫的意思,每天都有 5-6 万用户在智融集团的「用钱宝」应用,每个用户有 1200 个特征点,所以机器每天处理的特征点数将会充分告诉沉淀下来,分析出什么是好用户,什么是坏用户。

机器会比人更加擅长处理大量数据的定量计算,它比人的学习速度快得多,而且没有偏见,不会疲劳,不偏不倚,因此就不用担心说像传统金融领域一样的从业者欺诈行为。

基于这样的优势,智融集团的单月信贷量已经突破了 150 万笔,单笔业务机器审核速度平均只需 8 秒时间,全程无需人工介入,并且满足了 7*24 小时的服务量。这些在传统金融行业看来几乎无可能做到的服务,如今变成了围绕我们每个人的日常服务。

像特斯拉一样打造新引擎

特斯拉之所以在汽车领域特立独行,不仅仅是因为它的使用体验,更在于特斯拉是一家能源公司,为了加速全球向可持续能源的转化,特斯拉汽车是生态链上的重要一环,而是加速自身生态链成熟的核心引擎。在焦可看来,智融集团要打造的,也不只是金融业务的新外壳,更一个全新引擎。

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依托人工智能对于金融服务的变革,将会突破传统金融行业的局限。不再「拿着锤子找钉子」,而是先找到人,然后根据需求打造全新的产品。不再削足适履,而去找到让金融服务更「智能」的方式。

而对于智融集团来讲,每个行业都会经过「贸工技」的阶段:

  • 贸:我们先把这个东西拿出来卖,做渠道、流通。
  • 工:我们通过一些技术的手段加强这个行业的效率。
  • 技:我们要通过一种新的技术去改变一个行业内在的实质。

在互联网的很多领域里,无论电商还是 O2O,还是信息,都会经历这样的过程。但是互联网金融行业,在过去的很多年发生的事情往往是集中在贸和工的领域,也许是时候要将更多核心转移到「技」上面。

这也正是李开复认为人工智能之所以与金融完美契合的原因所在:一方面,机器可以处理海量数据,同事机器学习速度高于人,适应市场变化也更迅速。另一方面,机器能够更好做到反欺诈,也比人偏见更少。所以,利用人工智能打造全新金融引擎这件事,也许看起来还有一段长路要走,但是仍然值得期待。

如焦可所说:传统的金融是一个少数人的金融,如果想改变这样的问题,改变这样的不平等,实际上需要的是一个更加有智慧的金融。(编辑:Rubberso)

作者:谁是大英雄

人工智能和金融服务的结合究竟意味着什么?

这个话题说起来实在很广,在很多人听起来也很遥远,但不妨先从两张图片的对比说起:

CrTeFfIWgAEBcDI.jpg

这是瑞银集团(UBS)位于美国康涅狄格州斯坦福市的办公交易大楼,这里曾经一度是全球最大的交易大厅,有 23 个篮球场那么大,08 年(左图)时在这里能容纳 1400 个交易员,人声鼎沸,而八年之后(右图),正常工作的大厅里却已人迹寥寥。

你一定很好奇为什么会这样,但答案不难猜到:因为人工智能。

「金融行业 80% 的从业者都敌不过人工智能,他们在未来十年都会被人工智能取代。」

这是李开复在今年三月的一次演讲中提到的观点,而他当时的演讲背景,正是智融集团 C 轮融资的发布会。

在智融集团 CEO 焦可看来,我们每天都在和钱打交道,但在中国,被种种原因局限的传统金融行业只覆盖到了 15% 的人群,对剩下的大多数人而言,要享受到良好的金融服务,是一个「遥不可及」的愿望。而人工智能将会为更多人带来出色的服务,这将会是一次打造新金融服务的契机,在极客公园 Rebuild 2017 大会上,他和我们分享了自己对于人工智能和金融服务的看法。

用 AI 寻找金融行业新审美标准

在我们这颗星球,每个人都不得不和钱打交道。一个最直接的例子是,生活中大家总会有急需用钱的时候,但传统金融行业在这一方面做的并不够友好。

「我不知道大家有没有去银行办过信用卡,或者办过贷款。银行基本上都会要求大家提供一些材料,比如说,提供你的征信报告、社保、工资证明、工作证明,提供各种各样的抵押品、资产的证明。但是,当你不符合它的审美的时候,往往你就会被它拒掉。」

在焦可看来,这就是一个亟待解决的问题。因为在中国,在这样一个数据记录不够完善的国家,年轻人有些没有自己的征信记录。在很多私企,有些人没有社保,也没有车、房这样的资产。他们因为不符合传统金融机构的审美,被天然的拒之门外。但他们本应该有机会享有金融服务,实际上,在欧美发达国家,有 70% 得人可以被传统金融机构所服务。

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所以,焦可和他的团队正在做的事,就是利用数据分析和人工智能的处理方式,建立全新的人-钱关系。

「传统金融机构像是使用了一个数据冰山水面上的部分,它的好处是可以看得很清楚,但坏处是,这座冰山的表面只代表了个人数据非常小的一部分。」焦可认为,如果能够利用好水面之下的这些数据,能看到个人的更多信息,那么就能发明新的审美。过去的金融服务是找出几条规则筛选苹果的好坏,但真正应该做的,是发明一杆秤,去测量出苹果的好坏。

为了造出这杆秤,就需要用到人工智能技术对金融服务进行改造。

从 Google「找猫」到金融数据模型建立

Google 的科家们围绕猫咪的项目或许有些人已经听过了,在今年 2 月的极客公园创新大会上也被详细介绍过。为了让计算机辨别出图片中的「猫」和「非猫」,科学家们将海量的照片交给机器学习模型,从而让机器自行发现规律,这时候机器对于「猫」和「非猫」的判断越来越准确,最终成为「智能化」的存在。而在传统做法中,通过编写「是-否」的条件语句让机器来判定「猫」的做法,往往存在大量的问题。这就是智融集团金融上和传统金融行业最大的不同。

微信图片_20170805123043.jpg

智融集团将用户的特征放入机器学习的模型,让模型判断什么是好(信用良好)的用户,什么是坏(信用不良)的用户,这其中的核心技术就是 I.C.E,代表了 Identification(辨识)、Calculation(计算)、Evaluation(决策),这其实是很多人工智能领域都会遇到的问题:

第一,辨识。找到这个事件、业务里的特征。比如说对于智能驾驶里面,就要找到识别这个路上的物体都是什么东西。

第二,计算。因为你要处理大量的人工无法处理的特征,这个时候你就要有充分的计算能力。

第三,决策、评估。你究竟该左转、右转、踩刹车还是油门。

在金融领域,这三个环节同样被细化和拆解。

首先,是柯南特征工程。对于传统金融来讲,他们看到的特征可能是那几项、十几项特征,但是对于人工智能技术模型来讲,它看到的是一个用户 1200 个特征,而这个特征是跟逾期率相关的。

其次,是 D-AI 机器学习模型。类似于 Google 用机器学习来识别猫的意思,每天都有 5-6 万用户在智融集团的「用钱宝」应用,每个用户有 1200 个特征点,所以机器每天处理的特征点数将会充分告诉沉淀下来,分析出什么是好用户,什么是坏用户。

机器会比人更加擅长处理大量数据的定量计算,它比人的学习速度快得多,而且没有偏见,不会疲劳,不偏不倚,因此就不用担心说像传统金融领域一样的从业者欺诈行为。

基于这样的优势,智融集团的单月信贷量已经突破了 150 万笔,单笔业务机器审核速度平均只需 8 秒时间,全程无需人工介入,并且满足了 7*24 小时的服务量。这些在传统金融行业看来几乎无可能做到的服务,如今变成了围绕我们每个人的日常服务。

像特斯拉一样打造新引擎

特斯拉之所以在汽车领域特立独行,不仅仅是因为它的使用体验,更在于特斯拉是一家能源公司,为了加速全球向可持续能源的转化,特斯拉汽车是生态链上的重要一环,而是加速自身生态链成熟的核心引擎。在焦可看来,智融集团要打造的,也不只是金融业务的新外壳,更一个全新引擎。

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依托人工智能对于金融服务的变革,将会突破传统金融行业的局限。不再「拿着锤子找钉子」,而是先找到人,然后根据需求打造全新的产品。不再削足适履,而去找到让金融服务更「智能」的方式。

而对于智融集团来讲,每个行业都会经过「贸工技」的阶段:

  • 贸:我们先把这个东西拿出来卖,做渠道、流通。
  • 工:我们通过一些技术的手段加强这个行业的效率。
  • 技:我们要通过一种新的技术去改变一个行业内在的实质。

在互联网的很多领域里,无论电商还是 O2O,还是信息,都会经历这样的过程。但是互联网金融行业,在过去的很多年发生的事情往往是集中在贸和工的领域,也许是时候要将更多核心转移到「技」上面。

这也正是李开复认为人工智能之所以与金融完美契合的原因所在:一方面,机器可以处理海量数据,同事机器学习速度高于人,适应市场变化也更迅速。另一方面,机器能够更好做到反欺诈,也比人偏见更少。所以,利用人工智能打造全新金融引擎这件事,也许看起来还有一段长路要走,但是仍然值得期待。

如焦可所说:传统的金融是一个少数人的金融,如果想改变这样的问题,改变这样的不平等,实际上需要的是一个更加有智慧的金融。(编辑:Rubberso)

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