AI金融”成主角尚早
“你會做什麼呀？”
“唱歌跳舞我最6， 刷臉貸款防騙局。 ”
“投資買房可以嗎？”
“房子是用來住的， 不是用來炒的。 ”
近日， 首席智慧官“融八牛”正式亮相，
“融八牛”是一款大資料和深度學習技術在金融領域的創新性應用， 憑藉先進的人臉識別技術和金融產品大資料庫， 可以為使用者快速提供信用貸款額度測試；也可根據使用者的個人需求， 依靠大資料演算法進行智慧分析和匹配， 提供適合的信用卡、貸款類產品智慧推薦。 AI賦能金融行業時不時就冒出個花樣來， 看好這項技術給企業帶來競爭優勢的高管越來越多。 雖然它在征信和風控領域的應用有了良好的開始， 但從現階段來看， 人工智慧追求的是大概率的獲勝， 博取最大的“浮動收益”， 至少在之前不少人拍手叫好的智慧投顧領域，
再加上人工智慧自身的種種問題， 不得不說， 野心和執行之間， 還有很多落差。
人工智慧“瞄準”錢袋子
難道未來生活會將由人工智慧接管， AI贏了棋後又“瞄準”人類的錢袋子嗎？
中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝對科技日報記者表示， 首先， 金融業自有特徵屬性是AI快速滲透內在原因。 金融業具有極強的“數位性”特則， 資料處理、信用徵集和風險防控一直是制約金融業發展的頑疾， 如何更加快速的進行資料處理、更加準確的進行信用徵集、更加安全的進行風險防範是金融業發展中核心所在；其次， 大量金融資本的推動是AI快速滲透的外在原因。 對於資本快速增殖的追求，
“一些金融行業的目標非常明確， 痛點比較強， 便於發揮機器學習、模型與變數提取、再應用于高效判斷的AI核心價值。 ”開鑫金服總經理周治翰舉例說， 過去需要人工分析客戶的消費習慣、歷史帳單， 去篩選哪些用戶是分期付款的潛在用戶或較容易接受信用卡分期建議。 現在， 基於在歷史資料中隱含的有效規則， AI可以更快、更準確地篩選出目標客戶。
不僅如此， 深度學習技術和電腦視覺研究， 也逐漸滲透到金融行業， 提供線上身份驗證、大資料反欺詐、征信應用平臺等多場景綜合解決方案。 對此， 借貸寶子公司Linkface CEO黃碩分析稱：“原來圖像和音訊資料只能讓後臺的審核人員來進行解讀，
AI+金融只是“小學徒”
“如果說人工智慧想要在金融行業內邁過大資料的坎， 要麼打破如今市場上資料孤島的局面， 實現資料共用；要麼就只有慢慢積累資料， 讓時間推動資料的沉澱來突破局限。 ”快牛金科CTO胡亮表示。
其實， 即便目前的AI技術和深度學習已經非常成功了， 但這種成功只有在AI被要求解決具有具象特徵的問題時才會顯得“神乎其神”。 業內人士指出， AI的設計是基於完好定義的目標的，
“人工智慧雖然對於結構化資料和可量化資料的收集和處理已經達到了一定的程度， 但是對於非結構資料量化程度不夠， 尤其是關於人類行為與心理資料的量化尚未達到理想化的程度， 非結構化的資料就是目前人工智慧無法邁過的坎。 ”歐陽日輝分析， 解決這一問題， 一方面要依賴基礎技術以及人工智慧等技術的發展和人工智慧在金融領域滲透的進一步深化；另一方面要依賴於統計建模技術的發展， 推動非結構化資料量化處理， 進而推進金融資料收集和整理的進一步完善。
對此， 周治翰也認為， 金融行業的資料與AI要更好地結合並發揮作用， 還需要解決幾個痛點。 一是歷史上大量的金融交易可能記錄在書面上，沒有實現電子化，如果能將這部分歷史資料資料化，可以更好地助推金融AI的發展。二是金融領域是高速變化的行業，隨著市場、業態、不同新領域的發展，很多因素都會使得上面說的內在規律在發生逐步的變化，這種持續的但是或多或少的變化就要求對資料和AI進行持續的調整和優化，才能保持一個穩定良好的產出效果。三是金融的領域非常多，一些複雜的金融交易，會受到宏觀政策、微觀環境、市場行情、甚至個人情緒的影響，以當前的AI發展程度，在這些領域可能還不能很好地應用。
應建立人工智慧監護系統
金融的本質功能是降低交易成本和資產定價，金融資產定價基於對資本資產風險的評估。不得不說，人工智慧在金融行業的應用，優化了金融風險的評估體系，大資料、雲計算等技術使金融機構對於金融市場資訊、客戶信用資訊、宏觀經濟資訊等各類經濟資訊的收集和整理能力呈現爆發式增長，準確性和效率性也有明顯提升。
但業內人士認為，較強的消費黏性、較重的資本投入和資料的先發優勢為傳統金融機構提供了一定保護。歐陽日輝也表示，傳統金融機構在大宗金融業務方面仍然具有相當大的優勢。
不過他也指出，“AI+金融”是金融發展的趨勢和方向，傳統金融如果一味固步自封、不求改變，必然會在未來的金融市場競爭中處於弱勢地位。
此外，相較于傳統金融模式，“AI+金融”的商業模式最大的風險仍是技術風險，更具有隱蔽性強、傳染性強和危害性大等特點。
“人工智慧作為一項技術可能會存在技術風險，並且這種技術風險在被攻擊前很難被發現，一旦被攻擊又會造成極大的傳染性，給整個金融體系造成巨大衝擊，甚至引發金融危機。”歐陽日輝說。
專家建議，加強防範AI技術風險，建立AI監護系統尤為重要。歐陽日輝認為，AI監護者應當是一個立體的治理體系，在這個體系中企業、行業協會、政府和社會應當“四位一體”共同監護AI。
一是歷史上大量的金融交易可能記錄在書面上，沒有實現電子化，如果能將這部分歷史資料資料化，可以更好地助推金融AI的發展。二是金融領域是高速變化的行業，隨著市場、業態、不同新領域的發展，很多因素都會使得上面說的內在規律在發生逐步的變化，這種持續的但是或多或少的變化就要求對資料和AI進行持續的調整和優化，才能保持一個穩定良好的產出效果。三是金融的領域非常多，一些複雜的金融交易，會受到宏觀政策、微觀環境、市場行情、甚至個人情緒的影響，以當前的AI發展程度，在這些領域可能還不能很好地應用。應建立人工智慧監護系統
金融的本質功能是降低交易成本和資產定價，金融資產定價基於對資本資產風險的評估。不得不說，人工智慧在金融行業的應用，優化了金融風險的評估體系，大資料、雲計算等技術使金融機構對於金融市場資訊、客戶信用資訊、宏觀經濟資訊等各類經濟資訊的收集和整理能力呈現爆發式增長，準確性和效率性也有明顯提升。
但業內人士認為，較強的消費黏性、較重的資本投入和資料的先發優勢為傳統金融機構提供了一定保護。歐陽日輝也表示，傳統金融機構在大宗金融業務方面仍然具有相當大的優勢。
不過他也指出，“AI+金融”是金融發展的趨勢和方向，傳統金融如果一味固步自封、不求改變，必然會在未來的金融市場競爭中處於弱勢地位。
此外，相較于傳統金融模式，“AI+金融”的商業模式最大的風險仍是技術風險，更具有隱蔽性強、傳染性強和危害性大等特點。
“人工智慧作為一項技術可能會存在技術風險，並且這種技術風險在被攻擊前很難被發現，一旦被攻擊又會造成極大的傳染性，給整個金融體系造成巨大衝擊，甚至引發金融危機。”歐陽日輝說。
專家建議，加強防範AI技術風險，建立AI監護系統尤為重要。歐陽日輝認為，AI監護者應當是一個立體的治理體系，在這個體系中企業、行業協會、政府和社會應當“四位一體”共同監護AI。