永利皇宫登录网址工智能在未来金融业还有哪些

2019-11-04 09:51栏目:财经资讯
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办理信贷时,在电话里传出了审核员悦耳动听的声音,你也许会猜测电话那头是一位美丽的姑娘,但很遗憾,那可能只是一台机器。

当大数据和人工智能技术在金融领域充分落地之后,带来的改变将是什么?9月12日,在T11 2017暨talkingdata智能数据峰会上,京东金融风险管理部总经理沈晓春向在场观众描绘出了大数据和AI与金融风控深度融合的场景。现场,沈晓春重点介绍了已经广泛应用于京东金融风控领域的代表性模型和算法,她透露,“京东金融大数据风控利用AI技术将反洗钱的流程实现90%自动化;另外,通过RNN的时间序列算法,京东金融对于风险用户识别的准确率超过常规机器学习算法的3倍以上”。

沈晓春:大数据和算法成就科技风控

作者 张晓翀

数据和监管都是坎儿

当然,人工智能的出现,给金融行业带来的改变远不止如此。如今,无论是传统金融机构还是新金融机构,都在快速应用人工智能技术,包括信贷业务审核、风险防控等多个核心领域

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《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾经这样表达他对于人工智能的理解, “人类已不能做主,未来算法说了算。”究竟算法能够给人类带来什么?9月3日,在2017智慧金融年度峰会上,京东金融风险管理部总经理沈晓春从AI在金融场景的应用出发,向在场观众阐述了算法为风控带来的改变,人机识别、关系图谱、深度学习、安全魔方这些充满科技感的概念吸引了现场观众的普遍关注。

北京6月15日 - 中国对金融风险的防控在2017年达到了前所未有的高度,不仅监管层频繁采用行政手段减低金融行业的系统性风险,金融机构也试图通过顺应潮流的科技手段解决风控问题。

“AI金融”成主角尚早

一个业内共识是,与其他行业相比,人工智能与金融业更能迸发出激烈火花。在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出,建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务,发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。

图注:京东金融风险管理部总经理沈晓春在T11 2017暨talkingdata智能数据峰会上演讲

从登录环节开始见微知著

中国第二大电子商务公司--京东旗下金融平台京东金融风险管理部总经理沈晓春在接受专访时指出,中国金融行业风险管理面临着新的机遇与挑战,京东金融正依托互联网公司的技术优势,帮助金融类公司搭建大数据基础上的全新风控平台,以提升金融行业整体风控能力。

本报记者 史 诗

未来,人工智能在金融业还有哪些应用?对我们的生活又将带来怎样的改变?

三大技术+两大模型 全方位账户安全体系守护账户安全

“从登录环节开始,京东金融就开始见微知著”,沈晓春首先以账户登录场景的风险管理举例,她介绍说,为了确保每一位用户的账户安全,京东金融建立了包括设备识别、人机识别、 生物识别三大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系,用于判断当前登录可能产生风险、判断当前用户行为偏好等。

“我们希望凭借自己的技术优势和布局在风险管理方面,继续为整个行业提供成本更低、效率更高的解决方案。”沈晓春说。

“你会做什么呀?”

高效赋能金融业

从登录环节开始,京东金融就可以通过风控系统看到微小的风险苗头,并预测出可能会发生的变化。沈晓春首先以账户登录场景的风险管理举例,她向现场观众介绍到,京东金融已建立起包括设备识别、人机识别、 生物识别三大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系,用于判断当前登录可能产生的风险、判断当前用户行为偏好,从最初端开始保障用户的安全。

以设备识别举例,“我们在这项技术的应用上,会有前后两个模块来同时推进,比如在最前端,在客户进行登录过程中,我们已经能够精确识别客户的设备,通过一些相应的技术手段来采集客户的设备环境,帮助生成客户识别的ID。在后端,则是通过机器学习等计算方法实现设备精准核算和判定,从而进行更好的风险控制和体验的增强”,沈晓春表示。

沈晓春表示,在风控方面,目前京东金融已可以应用包括设备指纹、生物探针和行为序列、模式识别等多项先进智能技术作为风控手段,能够实现对申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、洗钱、虚假交易等多种行为的有效防范。

“唱歌跳舞我最6,刷脸贷款防骗局。”

金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高,这为人工智能与金融的结合提供了有利条件,两者极易迸发出火花

以人机识别为例,沈晓春表示,京东金融自主研发了整体的人机识别体系,它从六个维度来对一次实际登录行为进行判定,比如在手机端,通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人;在PC端,则是通过评估鼠标的轨迹是否规整,来判断是否真正遇到恶意攻击。

从人机识别角度上也是类似的逻辑,在账户登录的场景下,一般会遇到大批量的外部的攻击,攻击过程中如何做到在第一时间对它进行截断,并且保护所有客户资金的安全呢?沈晓春表示,对此,京东金融自主研发了整体的人机识别体系,它从六个维度来对一次实际登录行为进行不同维度的判定,比如在手机端,通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人;在PC端,则是通过评估鼠标的轨迹是否规整,来判断是否真正遇到恶意攻击。

另外,京东金融也在依据大数据和人工智能等新技术,试图摒弃人工风控环节,大幅度降低风控成本。目前京东金融的风控能力已经通过在京东支付、白条、众筹、企业信贷等多个业务场景得到实际验证,并已经能够实现对外输出。

“投资买房可以吗?”

一个传统的贷款业务可能需要2至3天来审批,而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。如今,越来越多的金融科技公司开始将人工智能技术广泛用于风险防控、审核等金融核心领域,取得了很好的效果。

谈到异常登陆模型时,沈晓春表示,京东金融的账户安全模型是由多层架构组成,异常登陆模型就是接近于顶层架构的分类模型。据介绍,京东金融异常登录模型结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律, 在京东金融在线算法系统支持下,可以在毫秒级时间内就完成数百项数据的特征加工与模型计算,是用于保护用户安全的核心模型。

谈到异常登陆模型,沈晓春表示,京东金融的账户安全模型是由多层架构组成,异常登陆模型就是接近于顶层架构的分类模型。据介绍,京东金融异常登录模型结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律, 在京东金融在线算法系统支持下,可以在毫秒级时间内就完成数百项数据的特征加工与模型计算,是用于保护用户安全的核心模型。

“京东金融基于对行业的深刻理解构建风控模型,以帮助银行、企业等传统金融与非金机构降低成本提高效率。”她表示。

“房子是用来住的,不是用来炒的。”

如乐信集团首席风控官刘华年表示,乐信自主研发的“鹰眼”智能风控引擎,拥有6000多个风控模型数据变量,做到了98%的订单“零人工”干预,最快3秒反馈结果;日均处理30万笔订单,相当于1500名审核员的工作量。未来,通过智能呼叫系统,乐信的人工审核量将进一步压缩。

除保障用户账户登录安全外,沈晓春还从反洗钱的角度向现场观众讲述了京东金融如何运用AI算法与技术,维护金融安全。沈晓春表示,在反洗钱中,京东金融每一笔交易都基于高性能的计算平台,通过历史交易行为、客户静态信息、以及交易对手信息等,自动化查找可疑交易识别模型里面的情况,最终得出分析结果,做出该商户是非法集资还是地下钱庄,是涉毒还是赌博等的判定。整个流程在事前多层布控,已经实现90%流程自动化,并能覆盖全部业务,

算法让风控看到的足够多

她并指出,风控的核心是征信,征信的前提是大数据,借助于京东集团体系内外沉淀的海量大数据,再结合技术形成大数据征信,不仅可以深度理解用户行为,还能通过这些数据加风控技术去做风险管理与风险定价。

近日,首席智能官“融八牛”正式亮相,融360联合创始人兼CEO叶大清对其进行了“终极考核”,“融八牛”现场对答如流、妙语连珠。

为何人工智能可以高效赋能金融业?在业内看来,近年来,人工智能在金融行业的应用越来越多,核心原理是人工智能的发展和应用离不开大量数据以及机器学习与应用规则的支撑,而金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化的程度高,这为人工智能与金融的结合提供了有利条件。

路径学习与关系图谱令黑产分子无处遁藏

除了阐述AI在账户安全登录场景下的应用,沈晓春还首次对外透露了京东金融的两个比较有代表性的算法是如何提升京东金融风控能力的。

“金融机构可以跟科技公司展开技术层面的合作,让科技公司的风控技术和金融机构的风控能力进行结合,就可以降低风险。”她举例称,比如对账号异常登录和交易行为进行实时、多维度、动态校验,为用户提供全场景、全流程安全防控。

“融八牛”是一款大数据和深度学习技术在金融领域的创新性应用,凭借先进的人脸识别技术和金融产品大数据库,可以为用户快速提供信用贷款额度测试;也可根据用户的个人需求,依靠大数据算法进行智能分析和匹配,提供适合的信用卡、贷款类产品智能推荐。AI赋能金融行业时不时就冒出个花样来,看好这项技术给企业带来竞争优势的高管越来越多。虽然它在征信和风控领域的应用有了良好的开始,但从现阶段来看,人工智能追求的是大概率的获胜,博取最大的“浮动收益”,至少在之前不少人拍手叫好的智能投顾领域,它还没能战胜中国式投资……

不仅如此,开鑫金服总经理周治翰表示,一些金融行业的目标非常明确,痛点比较强,便于发挥机器学习、模型与变量提取、再应用于高效判断的人工智能核心价值。比如,过去需要人工分析客户的消费习惯、历史账单,去筛选哪些用户是分期付款的潜在用户或较容易接受信用卡分期建议。现在,基于在历史数据中隐含的有效规则,人工智能可以更快、更准确地筛选出目标客户。“因此,数据化程度较高、更容易建立判断规则、场景较为单一的金融业务,更容易与人工智能结合,例如客户信用分析、反欺诈、客户营销、智能投顾操作等。”

在介绍完大数据和AI在金融场景的落地应用之后,沈晓春则重点展示了京东金融风控的两个颇具代表性的算法——路径的轨迹学习和基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术。

第一个算法,是路径的轨迹学习。根据沈晓春介绍,该算法是通过判断正常用户和异常行为用户浏览点击的不同轨迹,以及他们对于页面产生的不同反应,来进行好坏用户的相应判断。

沈晓春并介绍,京东金融的消费金融风险控制系统由四大模型组成,包括风险控制模型、量化操作模型、用户评估模型和信用调查模型。该系统的效率较传统模型提高了逾十倍,并且可以实现对不同个体的差异化风险定价。

再加上人工智能自身的种种问题,不得不说,野心和执行之间,还有很多落差。

以反欺诈为例,《经济日报》记者了解到,京东金融基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术,是一项已经申请专利的技术。基于该技术,京东金融可以通过一个突破点延伸,抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为,提前预防并拦截在体系之外。“目前,这项算法已经在交易欺诈、营销欺诈、保险欺诈各个方面开始应用,我们可以把它理解成整体业务的安全防火墙。”京东金融风险管理部总经理沈晓春说。

沈晓春坦言,现在的网络攻击者非常专业,他们会运用多种手段对自己的行为进行一些相应的掩饰。路径的轨迹学习就是通过判断正常用户和异常行为用户浏览点击的不同轨迹,以及他们对于页面产生的不同反应,来区分用户的好坏,进而做出风险预警。

沈晓春坦言,现在的网络攻击者都非常的专业,他们有很多较高的手段,他们也会对自己的很多行为进行一些相应的掩饰,但总体来说,“当我们看到足够多的时候,我们就会发现欺诈人群行为轨迹都会有一些相应的偏离”,沈晓春说,通过RNN的时间序列算法,我们对于坏用户识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上。”值得一提的是,京东金融的这一算法研究已经被欧洲机器学习会议的PKDD2017收录,得到了国际上的权威认可。

她认为,人工智能未来将成为驱动金融科技向前发展的一大核心技术,京东金融将借助人工智能在用户识别与洞察、用户运营、风险定价、理财投资等多个层面实现创新,继续为整个行业提供成本更低、效率更高的解决方案。

人工智能“瞄准”钱袋子

可降低交易成本

“无论网络攻击者如何掩饰,通过深度学习和海量数据的分析,以及对用户行为偏好的分析和对算法的持续优化,京东金融定当竭尽全力为用户的账户安全保驾护航”,沈晓春说,“通过RNN的时间序列算法,我们对于风险用户识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上。”值得一提的是,京东金融的这一算法研究已经被欧洲机器学习会议的PKDD2017收录,得到了国际上的权威认可。

第二个算法,沈晓春强调,是关于京东金融基于大规模图计算的涉黑群体的挖掘技术,这也是一项京东金融已经申请专利的技术。沈晓春表示,现在社会中的欺诈行为很有隐蔽性,也很有群体性。京东金融可以通过一个突破点从而延伸,抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为,提前预防并拦截在体系之外。“目前,这项算法已经在交易欺诈,营销欺诈,保险欺诈各个方面进行相应的应用,我们可以把它理解成整体业务的安全防火墙”,沈晓春说。

“技术将是京东金融未来持续不断大力投入的一个领域,尤其是人工智能层面。”沈晓春透露,京东金融已在数据领域进行了广泛的投资。截至目前,京东金融已投资了ZestFinance、聚合数据、数库、聚信立等多个数据公司,包括数据银行、数据挖掘、机器学习等不同类型。

难道未来生活会将由人工智能接管,AI赢了棋后又“瞄准”人类的钱袋子吗?

目前,人工智能可以替代一部分人工,降低人力成本,延长交易时间,提升交易效率,进而降低交易成本

第二个算法——基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术,沈晓春将其生动比喻为整个业务的“安全防火墙”,同时这也是京东金融已经申请的又一项专利技术。沈晓春表示,现在社会中的欺诈行为越来越隐蔽,且具有群体性。而京东金融的涉黑群体挖掘技术能够通过一个突破点从而延伸抓住很多隐蔽在表象下的欺诈行为,做到尽早发现可疑行径。目前,这项算法,已经在信贷欺诈、交易欺诈、营销欺诈各个方面进行了应用。

经历双11、618考验的安全魔方

**服务金融机构**

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉对科技日报记者表示,首先,金融业自有特征属性是AI快速渗透内在原因。金融业具有极强的“数字性”特则,数据处理、信用征集和风险防控一直是制约金融业发展的顽疾,如何更加快速的进行数据处理、更加准确的进行信用征集、更加安全的进行风险防范是金融业发展中核心所在;其次,大量金融资本的推动是AI快速渗透的外在原因。对于资本快速增殖的追求,促使了金融业对于人工智能技术的引进与应用,进而推动AI在金融领域的渗透。

借助人工智能,金融业取得了多项突破,其中最为引人关注的,是在交易成本上的成果。专家表示,人工智能的发展,已经可以替代一部分人工,从而降低人力成本,延长交易时间,提升交易效率,进而降低交易成本。

永利皇宫登录网址,风控能力输出 为银行提供直销银行解决方案

之所以拥有以上人工智能技术,与京东金融与生俱来的大数据基因密不可分。在沈晓春看来,作为一家服务金融行业的科技公司,京东金融背靠互联网、零售和金融服务三大业务,积累了大量业务数据。在多维、海量、动态的数据基础上,京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新,并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中去。

据悉,京东金融是以开放和中立的姿态服务,向金融机构输送京东金融的数据能力和金融科技能力,为合作的金融机构提供精准用户标签,建立用户画像,向金融机构深度输出研发能力,并帮助其获取客户。

“一些金融行业的目标非常明确,痛点比较强,便于发挥机器学习、模型与变量提取、再应用于高效判断的AI核心价值。”开鑫金服总经理周治翰举例说,过去需要人工分析客户的消费习惯、历史账单,去筛选哪些用户是分期付款的潜在用户或较容易接受信用卡分期建议。现在,基于在历史数据中隐含的有效规则,AI可以更快、更准确地筛选出目标客户。

“传统金融机构主要依靠线下门店人工审核客户风险,成本随业务量线性增长。大多数互联网金融企业虽然引入了规则引擎、风控模型,但传统技术手段往往只能对客户的某几个特征进行判别。很多信息仍然需要人工分析、判断,成本难以降低。”小雨点网贷CRO陈绍林表示,充分利用人工智能技术和大数据,搭建具有全流程360度自动判别的风控体系,可以极大减少人工成本。

有人说,没有数据的人工智能都是空谈而已,作为一家服务金融行业的科技公司,京东金融天生就具有大数据基因。沈晓春表示,“依托互联网、零售和金融服务三大业务,京东积累了大量业务数据。在多维、海量、动态的数据基础上,京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新,并应用到了风险模型、量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等各个与金融相关的领域中去。”

与此同时,京东金融还将数据 人工智能能力进行对外输出,沈晓春在演讲中特别提到了京东金融的反欺诈解决方案——安全魔方。据悉,安全魔方拥有千万级每分钟的风控指标运算能力,还具备毫秒级的风险预警及响应时效,可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。最重要的是,安全魔方产品已经经过京东多次618和双11等超大业务量考验,和支付、信贷、保险、理财、电商等全业务场景实战。

京东金融表示,通过大数据,京东金融可以快速、大规模地获取用户;还可以通过用户标签,更精准地找到特定的目标用户,提升转化率。据了解,此前推出的“京东行家”已经吸引包括天弘基金、南方基金等数十家基金公司入驻运营。

不仅如此,深度学习技术和计算机视觉研究,也逐渐渗透到金融行业,提供在线身份验证、大数据反欺诈、征信应用平台等多场景综合解决方案。对此,借贷宝子公司Linkface CEO黄硕分析称:“原来图像和音频数据只能让后台的审核人员来进行解读,由于效率低、成本高,一直无法大规模应用。随着深度学习技术的成熟,图像和音频数据被大量应用于身份验证、资产标的识别、反欺诈等环节,极大的提升了借贷的效率和体验。”

简单来说,随着大数据风控能力的提升和普及,金融机构可以搜集更多维度、更加垂直精细的大数据,从而构建立体完整的用户画像。“大数据既包括传统金融征信体系的基本征信信息、司法执行数据,也包括第三方信用数据、用户社交数据、出行数据、通讯数据、电商平台数据等互联网数据。”美利金融风险管理中心风险运营总经理乔木表示,通过人工智能手段,能够将掌握的各种维度数据进行整合、筛选、计算,从而挖掘出有效的特征。

与此同时,京东金融还将数据 人工智能能力进行对外输出,助力传统金融行业提高效率、降低成本、提高收入,真正实现京东金融的AI对金融业赋能。比如京东金融的反欺诈解决方案——安全魔方 ,“它拥有每分钟千万级的风控指标运算能力,还具备毫秒级的风险预警及响应时效,可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力”,沈晓春说。

最后,沈晓春谈到,风控一直是京东金融的战略核心,“在数据不断积累和技术驱动的前提下,我们的风控也在更新迭代,不断走向成熟。我们希望达到的目标,是风控真正做到无形,因为无形的风控才能让产品更好的融合在一起”。

同时,基金公司基于这些数据可以进行产品定制、基金组合以及智能投资工具等开发,最终把适当的产品推荐给适当的用户。首期入驻的有9家公募基金公司,未来“京东行家”还将逐渐对保险、私募等金融机构开放。

AI 金融只是“小学徒”

同样以“鹰眼”引擎为例,作为一套区别于传统“人海审核战术”的大数据智能风控系统,可以有效应对线上贷款单数多、单笔金额小、全天候等特征。当用户在乐信的分期乐商城下单后,其互联网电商行为数据、人脸识别、机器指纹验证及外部征信数据等都会自动进入到“鹰眼”引擎中。有了这些大数据,运用机器学习手段,“鹰眼”引擎就能够对该用户的还款能力、还款意愿、负债信息、稳定性等作出评估,并自动完成即时预警、拦截以及分析部署等功能。

值得关注的是,沈晓春还给现场观众介绍了京东金融风控能力输出的一个成功案例——为某城商行提供的直销银行解决方案。沈晓春认为,“随着民营银行、地区性银行竞争白热化,该城市商业银行面临转型关键时间点。但因触网时间短而缺少线上业务风控经验;同时技术积累不足,此外,该商业银行还面临复杂多变的网络风险问题。京东金融为该银行客户提供了包括风控决策引擎在内的一整套完整的解决方案,帮助该银行实现了对申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、洗钱、羊毛党、虚假交易等行为有效防范,并顺利转型。”

沈晓春还透露,京东金融采用动态风控和动态授信策略开发的“京保贝2.0”,可为客户提供全贸易流程的资金支持,实现可融资额度实时更新和管理。这个产品不仅可用于京东金融自己的客户,还能实现对外部核心企业的对接,帮助外部企业建立属于自己的供应链金融能力。

“如果说人工智能想要在金融行业内迈过大数据的坎,要么打破如今市场上数据孤岛的局面,实现数据共享;要么就只有慢慢积累数据,让时间推动数据的沉淀来突破局限。”快牛金科CTO胡亮表示。

更重要的是,用人工智能审核用户和订单,不仅能够提高效率,也能提高审核的准确率。刘华年表示,原因在于,一方面,机器可以处理海量数据,不受感情影响,也不会感到疲劳,能够降低人为造成的审核失误;另一方面,机器能发现审核专家可能都无法发现的高危情况。举例来说,当一个正常用户下单时,其浏览页面时长、下单间隔等会呈现出不规则特点;而如果一个用户下单时出现“离群特征”,这部分用户就属于“高危用户”。这种“离群特征”凭借审核员肉眼往往很难发现,只有通过机器学习,经过大量的计算分析才能做到。

最后,沈晓春表示,风控一直是京东金融的战略核心,“行业里过去用人的经验去做风控,后来用数据、评分卡做风控,直到现在我们开始用大数据+AI的方式去做风控。随着时代的演变及科技的发展,我们相信,‘大数据 人工智能’支持金融创新和转型升级的应用空间将无限广阔,二者的联合必将开启金融科技一个全新的未来。”

她介绍称,京东金融还在不断与国际上最前沿的数据科技公司接触,与全球最前沿的数据科技公司合作,共同完善全球金融科技行业的基础设施。

其实,即便目前的AI技术和深度学习已经非常成功了,但这种成功只有在AI被要求解决具有具象特征的问题时才会显得“神乎其神”。业内人士指出,AI的设计是基于完好定义的目标的,而金融行业的目标通常是多变且复杂的。

风险防控是未来

发稿 张晓翀;审校 曾祥进

“人工智能虽然对于结构化数据和可量化数据的收集和处理已经达到了一定的程度,但是对于非结构数据量化程度不够,尤其是关于人类行为与心理数据的量化尚未达到理想化的程度,非结构化的数据就是目前人工智能无法迈过的坎。”欧阳日辉分析,解决这一问题,一方面要依赖基础技术以及人工智能等技术的发展和人工智能在金融领域渗透的进一步深化;另一方面要依赖于统计建模技术的发展,推动非结构化数据量化处理,进而推进金融数据收集和整理的进一步完善。

为确保每一位用户的账户安全,保护所有客户资金的安全,风险防控被看作未来金融业应用人工智能的一个核心落脚点

对此,周治翰也认为,金融行业的数据与AI要更好地结合并发挥作用,还需要解决几个痛点。一是历史上大量的金融交易可能记录在书面上,没有实现电子化,如果能将这部分历史资料数据化,可以更好地助推金融AI的发展。二是金融领域是高速变化的行业,随着市场、业态、不同新领域的发展,很多因素都会使得上面说的内在规律在发生逐步的变化,这种持续的但是或多或少的变化就要求对数据和AI进行持续的调整和优化,才能保持一个稳定良好的产出效果。三是金融的领域非常多,一些复杂的金融交易,会受到宏观政策、微观环境、市场行情、甚至个人情绪的影响,以当前的AI发展程度,在这些领域可能还不能很好地应用。

永利皇宫登录网址工智能在未来金融业还有哪些应用,大数据和算法成就科技风控。在不少业内人士看来,风险防控将是未来金融业应用人工智能的一个核心落脚点。“从登录环节开始,京东金融就开始见微知著。”沈晓春以账户登录场景的风险管理为例介绍,为确保每一位用户的账户安全,京东金融建立了包括设备识别、人机识别、生物识别3大技术以及异常登录模型和账户等级模型在内的全方位账户安全体系,用于判断当前登录是否产生风险、判断当前用户行为偏好等。

应建立人工智能监护系统

以设备识别为例,“我们在这项技术的应用上,会有前后两个模块同时推进。比如,在最前端的客户登录中,我们就能够精确识别客户的设备,通过相应技术手段来采集客户的设备环境,帮助生成客户识别的ID;在后端则通过机器学习等计算方法实现设备精准核算和判定,从而达到更好的风险控制和体验的增强。”沈晓春表示。

金融的本质功能是降低交易成本和资产定价,金融资产定价基于对资本资产风险的评估。不得不说,人工智能在金融行业的应用,优化了金融风险的评估体系,大数据、云计算等技术使金融机构对于金融市场信息、客户信用信息、宏观经济信息等各类经济信息的收集和整理能力呈现爆发式增长,准确性和效率性也有明显提升。

从人机识别角度上也是类似的逻辑,在账户登录的场景下,一般会遇到大批量的外部攻击。攻击过程中,如何做到在第一时间对它进行截断,并且保护所有客户的资金安全呢?沈晓春表示,对此,京东金融自主研发了整体的人机识别体系,它从6个维度对一次实际登录行为进行不同维度的判定。比如在手机端,通过手摁在屏幕上的力度来判定是不是本人;在PC端,则通过评估鼠标的轨迹是否规整,来判断是否真正遇到恶意攻击。

但业内人士认为,较强的消费黏性、较重的资本投入和数据的先发优势为传统金融机构提供了一定保护。欧阳日辉也表示,传统金融机构在大宗金融业务方面仍然具有相当大的优势。

谈到异常登录模型,沈晓春表示,京东金融的账户安全模型是由多层架构组成,异常登录模型就是接近于顶层架构的分类模型。据介绍,京东金融异常登录模型结合了前端收集的设备特征编码、生物信息ID与历史数据规律,在京东金融在线算法系统支持下,可以在毫秒级时间内就完成数百项数据的特征加工与模型计算,是用于保护用户安全的核心模型。

不过他也指出,“AI 金融”是金融发展的趋势和方向,传统金融如果一味固步自封、不求改变,必然会在未来的金融市场竞争中处于弱势地位。

可见,借助人工智能,金融行业的发展日新月异。但作为一个新兴学科,人工智能的应用领域有限,在金融领域的应用也处于起步阶段。“金融人工智能在跨学科复合型人才、研发实力、资金投入、数据积累等方面要求都比较高,能够熟练应用相关技术的企业还不是很多。”周治翰表示,不过,一项技术都有一个从起步到推广,再到成熟、普及的过程,随着技术的成熟,应用成本可能也会逐步降低。相信人工智能未来在金融领域会有更广泛的应用。

此外,相较于传统金融模式,“AI 金融”的商业模式最大的风险仍是技术风险,更具有隐蔽性强、传染性强和危害性大等特点。

“人工智能作为一项技术可能会存在技术风险,并且这种技术风险在被攻击前很难被发现,一旦被攻击又会造成极大的传染性,给整个金融体系造成巨大冲击,甚至引发金融危机。”欧阳日辉说。

专家建议,加强防范AI技术风险,建立AI监护系统尤为重要。欧阳日辉认为,AI监护者应当是一个立体的治理体系,在这个体系中企业、行业协会、政府和社会应当“四位一体”共同监护AI。

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