神州信息:人工智能+金融的三大应用场景

21-03-30 17:15 93次浏览
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近日,第一财经主办的懂行系列论坛——《人工智能创新应用探索》在北京举行。论坛旨在探究人工智能的产业发展趋势、创新应用场景,以及技术短板的突破,为企业与投资者科学决策提供借鉴。神州信息A I研发中心总经理、首席AI专家谢国斌受邀出席,并就人工智能+金融的主要应用场景发表观点。

我们现在说无科技不金融,相比其他行业来说,人工智能在金融领域的嵌入和应用相对比较广泛,请您从自身的角度跟我们分享一下,现阶段人工智能+金融最有价值的应用场景,或者最主要的应用场景是什么?

人工智能现在来看有三个大的方面,第一在风控领域,可以做一些反欺诈、贷款风险评估等,第二是营销领域,第三是企业对内和对外的提质增效。
一些前沿的AI算法,在真正落地的时候,会面临一定的问题。比如在金融领域,是依赖于数据和本身产品是否匹配。所以一方面我们要有一些减人工同质化的操作适合AI,另一方面要聚焦于银行 或者金融业的一些主业,比如风控,这是最头部的应用,然后是营销,其次是提质增效,像智能客服、对话机器人 、表格的识别、一些流程自动化RPA技术的应用,大概这三个方面。

金融行业 的数据是非常海量的,但因为金融行业的数据是比较敏感的,而且数据的控制权在不同的机构和部门,所以分享和交流是很难的,数据孤岛问题一直存在,对此有没有什么解决办法?

对于数据孤岛和数据难以共享的问题,金融业的探索走得比较靠前,也是比较急切的,因为都想用数据去发挥它的资产价值。从我们的研究和实操来看,我们在金融业落地主要从三个方面来看:
第一因为数据是基于硬件或者软件存在的,我们在硬件和软件层做了一些自主研发,可以从底层技术层面去保护数据资产。在信创方面,我们与业界的公司合作,开展包括服务器的国产化、及软件国产化的研发。
第二是业界流行的联邦学,还有多方安全技术这种新兴的基于软件的AI加密技术,无论在工业界也好、在学术界也好,这两年都非常火热。我们也在做这方面的技术探索和布局。通过数据,通过联邦学加密的方式,数据不可见,但是数据相互之间,通过参数传递建立模型最后应用到行业里面。
第三,除了技术层面,我们也需要更多know how这个行业。在行业的业务流程、制度、规范保障等方面有一道防火墙,做到既符合监管又可实现业务实际操作落地。
总结一下,一是硬件、软件的信创和国产化,二是以联邦学这种类似的AI算法技术做加密,三是有非常规范的制度和流程、法规来做保障,这三个方面的融合才能更好地把数据安全落地。

除了安全隐私问题还有什么问题是赋能金融领域的难点?

除数据安全问题外,在中小企业贷款过程中,我们还面临着经济学中的一个博弈问题即“囚徒困境”问题——信息不对称。举例来说,我们不知道贷款人是否使用了虚假的证照来骗银行的贷款。而解决这一问题的最优选择,便是在不同产业信息共享的基础上,基于大数据 ,结合AI技术,使银行对客户的了解更为精准,对不同群体进行精准划分,做到贷款利率的差异化。目前还没有做到利率的差异化,这也是普惠金融难点所在。
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