在真实世界中解决真问题这才是最牛的金融AI

  • 日期:09-12
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2018年5月的一个晚上,徐国强不停地刷新电脑页面,他正在等待海洋游戏的结果。

晚上10点,结果突然出现在电脑屏幕上 - 第一,徐国强眨了眨眼,这肯定他和他的团队在这次国际比赛中获得了第一名。

徐国强及其团队来自平安金融的子公司伽玛实验室,平安金融也被称为人工智能研究所。他们参加了一项名为OMG(一分钟渐进情绪挑战)的国际微表情识别比赛。这一次,这只是他们第一次参加。

没有聚光灯的比赛

“谈论比赛的初衷是非常有趣的。”徐国强帮助了眼镜。 “有一家外国媒体报道了我们公司的微表达技术在金融领域的应用。然后该公司的领导人认为我们也想走向国际化。证明你自己?怎么证明?参加比赛。“

因此,徐国强被赋予了组织团队参与这一国际权威微观表达认可大赛的重任。

虽然这是一场国际比赛,但它的场景可能与普通人想象的不一样。游戏中没有聚光灯,没有舞台,没有观众,也没有聚集在一起的玩家,也没有必要同时相互对抗。

徐国强说,整场比赛更像是智力和时间分配游戏。组织者将首先提供一组微表达数据。参赛者使用他们自己的技术来处理和处理数据。通常,它将持续一到几个月,最后将在指定日期在游戏服务器上执行最终计算。谁来处理它?精确,谁是最后的赢家。

“比如说比赛,实际上是在规定的时间内完成一个AI项目,更多地测试团队合作,有时我觉得更像是项目经理。”就这样,徐国强和他的团队一起工作了一个月。

“现在,回想起来,所有这些艰苦的工作都是值得的。但是出乎意料的是,他在第一场比赛中获得了第一名。每个人都有点兴奋和兴奋。一个月的努力没有白费。同时它证明了我们的技术水平在世界上排名第一。徐国强笑着说。

后来,徐国强和他的团队成为了比赛的获胜者。在过去两年中,中国军队Gamma Lab在许多国际自然语言处理比赛中获奖。 “通过这些比赛,我们建立了自己的品牌,培训了我们的团队,并与国际先进技术团队进行沟通和分享。”但徐国强认真地说,“也许这有点自命不凡,但事实上,我总觉得比赛是一场比赛,在比赛之外排名,并不意味着什么。”

这不仅仅是技术的现实。

“我之所以这么说是因为竞争环境与现实环境截然不同。竞争数据简单,清晰,标准化,但远非现实,真实数据往往更加复杂多变。因此,竞争结果不应该用来衡量公司的水平。徐国强说。

衡量公司水平的标准是什么?徐国强的答案是我们是否可以将技术应用于现实并解决实际问题。

该公司的Gamma实验室由Ping An Financial于三年多前成立,致力于推动金融领域大数据和人工智能等尖端技术的深入应用。目前,Gamma Lab拥有350多名专家从事大数据,人工智能和其他领域的专家。它已申请了数千项专利,并发表了10多篇论文。这个研究所的特殊之处在于它们不仅限于书中的研究,而是负责将研究技术与真实的金融场景真正结合起来。与此同时,作为中国最大的金融集团之一的平安集团为该研究所提供了一系列真实的业务情景。徐国强似乎已经找到了一个大型实验场,等待播出人工智能的种子。

“在真正的工作之后,我发现如果你沉浸在技术世界中,那么在看到这个问题时会有一些偏见。如果你想把技术付诸实践,你就离不开对金融业务的真正理解。“正因为如此,徐国强每天,除了钻研人工智能技术外,还要考虑金融业务。根据金融账户人工智能产品总监赵云松的说法,Gamma Lab必须经历原型,工程,产品和商业四个阶段。这是一个技术集成业务的过程。以图形识别技术为例,原型阶段更多地依赖于纯技术开发,并可能找到特殊规格的照片和视频来识别。然而,在工程阶段,有必要考虑现实中的人的图像可能被遮挡,可能存在光的变化,并且可能存在各种变形,这涉及算法的进一步改进。在产品阶段,有必要开始考虑技术登陆的可能性,并与应用程序企业的实际业务场景集成。

例如,他们的“微表情识别技术”可以识别七类人类情感,包括快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤、惊讶和面部表情。共有54种情绪识别能力和39个面部动作单元,能识别90%以上的面部表情变化。这种技术和财务的结合可以广泛应用于面对面的贷款过程中,帮助面对面的审计人员及时发现欺诈风险。

其图像识别技术已成功应用于保险行业。现在,车主只要拍几张照片,保险公司就可以智能识别受损车辆,如自动判断受损车型、识别受损车套、钢板等15个外观部件,以及23种不同程度的车辆损失。根据图像识别结果,匹配大型后台数据库,可以帮助保险公司完成自动定价,实现“二阶”损失确定。通过对上千万历史数据的机器学习,在适用的情况下,损伤修复的准确率已超过90%。对于简单的案例,可以替代传统的现场调查和人工审核。

徐国强这样说:“技术可以在现实世界中解决现实问题,这是最好的。”

更实用的金融人工智能

使用技术来解决实际问题听起来是合乎逻辑的,但并非每个企业都会这样做。

徐国强感叹,过去很多金融机构盲目跟风人工智能,需求不准确,或者产品是从技术角度设计的,与需求不符。这些看起来很漂亮,但根本解决不了问题,甚至增加了工作量。

令徐国强欣喜的是,经过一波人工智能和人工智能的跟风,人工智能在整个金融业的应用正在逐步提高,了解人工智能、了解金融的人越来越多。”每个人都变得更加务实,首先,基于他们需要解决的实际问题,使用人工智能技术。”

事实上,与过去“令人眼花缭乱的技术”投资相比,近年来金融机构的行动似乎更加“天然气”。许多组织试图通过引入AI功能来解决他们自己的“痛点”。

国泰君安的君宏灵溪就是一个例子。他们引入基于人工智能的安全服务系统的目的是为了更好地为客户服务。

“目前,智能投资在市场中的定位要么只是一种工具,只能发挥有限的支撑作用,却无法发挥人工智能的能量;或者它是一种直接向用户投资并夸大其词的神。人工智能的作用。我们的定位是“人”。君红灵西只提供投资决策服务,而非决策本身。国泰君安网络财务部总经理毕志刚表示,AI目前的水平没有达到直接决策的水平,因为投资决策更像是一个市场游戏的过程,而不是一个简单的黑白过程,也不可能赢得一百次战斗。

毕志刚认为,现阶段人工智能的合理定位是证券公司经纪客户的投资服务。证券公司应专注于大数据,智能引擎和基本服务能力,以提供伴随的,基于情景的,数千人提供7 x 24小时专业教育和投资援助服务,而不是向客户提供投资决策业务。

“过去,当普通客户做出投资决策时,他们无法享受专业的团队服务,也无法承担服务费用。我们可以使用人工智能技术从经验和数据中获取数据,这些金牌分析师根据客户的行为偏好,同时,通过NLP技术,让AI与客户沟通,了解客户的要求。我们必须回答这个问题。毕志刚说,Junhong Lingxi有33个模块,包括预制,后期投资和后投。小白投资者可以通过君宏灵石了解投资知识,商业指南和金融股市;普通投资者可以通过君宏灵石学习基本分析,陈述解释和报价指数;成熟的投资者可以学习趋势形式,经济研究和Junhong Lingshi的定量投资。

效果怎么样?据毕志刚介绍,70%的客户在线问题由人工智能解决,人工智能正在变得更加智能,准确率从90%提高到95%。

银行业不再局限于在大厅放置一些机器人。作为一种风险规避者,银行已经开始让人工智能真正参与风险控制过程。

上海银行的镜像项目引入了有效的外部数据。通过与内部数据的深度整合,它通过建模,量化和改进风险预警能力来建立风险信号。镜像将客户分成小组,大中型企业和小型企业,并自动生成风险报告。其中,集团报告侧重于集团内各企业的关系,风险传递和综合影响;小企业报告侧重于企业所有者的信用状况和企业的实际业务变化。

“像镜子一样,公司可以在镜子前拍照前看风险。”上海银行风险管理部副总经理赵佳福介绍了镜子项目产生的各种风险信号。银行的信用。根据客户的风险判断信号,在贷款前,贷款和贷后阶段对流程进行组合和控制。银行可以持续监控,调整信贷额度,调整风险定价,并对信号实施取款拦截。同时,系统可以根据连续监测结果不断迭代模型和优化数据源,以改善风险管理和风险定价能力。

随着金融机构的实用主义,未来的人工智能将为金融业解决越来越多的问题。随着问题的解决越来越多,人工智能将变得越来越聪明。显然,在不久的将来,解放人力和控制风险的金融机构将站在一个新的水平。

允许适当的“反复试验”,但不要盲目“聪明”

曾几何时,人工智能成为金融业的流行语。似乎参与人工智能还不够时髦。从那以后,每个人都接受并“创新”了大量的应用程序和产品。但效果呢?

虽然银行的智能柜机非常方便,但对于那些提取比柜子余额更多钱的顾客来说,他们必须手动增钱。进入手动计数器需要更长的时间。

经纪人的聪明投入,宣传是迷人的,克服了人性的弱点,理性和精确的时机,结果跑了一圈,效果不尽如人意。

不可否认,AI是一项出色的技术,但必须在刀片中使用优质钢材。面对人工智能浪潮,一些金融机构知道他们想要改变,但他们并没有真正考虑定位,寻找痛点,而只是希望“创新”并赶上鸭子,形成很多所谓的人工智能产品。这些产品对于解放金融机构的财务资源,提高流程效率和改善客户体验并没有多大帮助。

幸运的是,经过一段时间的“追星”和“反复试验”,金融机构又回来了,重新审视自己的痛点,并用人工智能来解决实际问题。银行开始在风险控制领域引入人工智能管理。经纪人开始使用人工智能为客户和决策提供帮助。保险开始使用人工智能进行前端营销和智能承保。对于金融机构,仍有许多业务场景可以在未来与AI结合使用。只有深入了解业务并真正探索AI可以切入的痛点,我们才能发挥AI的作用。

简而言之,对于金融领域的人工智能创新,我们可以允许适当的“反复试验”,但不要盲目“聪明”。

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