金融科技(science and technology)浪潮下,人工智能怎
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国内的个人小额信贷普及率远远低于美国等发达国家,大量没有信用卡的蓝领人群的需求没有得到满足。

真正的数据驱动的决策将在中国落地

人工智能基金不仅在基金公司的运营、成本结构和收入形式上产生了变革,在对客户端也能产生影响,智能投顾行业就是这样,按照Openfolio的思路,以往的基金管理受限于成本和技术是由基金经理主导,个人投资者由于其份额小无法拥有投资话语权,无法进行个性化投资。人工智能技术的引入,使得未来基于个人用户实际情况进行调仓成为了可能,真正做到基于用户的风险承受能力、收益预期以及个人价值观等要求个性化调仓。

5、精准营销&智能客服:精准营销降低金融有效客户甄别成本;智能客服解决常见金融咨询80%重复性问题。

       Carole-Ann和Carlos是硅谷公司Sparkling

下图为EUREKAHEDGE在2017年1月的研究。途中蓝线为人工智能型量化基金收益,紫色线为传统基金收益,绿色线为指数型基金收益,红色线为偏传统型量化基金收益。

不过这里面存在几个明显的悖论:首先很多量化策略是寻找价值错配博取短期收益的,时间一长策略就会失效,再有就是在一个“零和博弈”中,池子里的钱是有限的,你赚的钱就是别人赔的钱,一个策略用的人越多,利润空间就会被摊得越薄。

除此之外,SMARTS的功能还包括:可视化的规则编辑,支持服务及API交互、支持云部署及本地部署、可与客户数据资源整合等。

二、人工智能技术在借贷领域的运用

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随着应用越来越大越来越复杂,2000年后出现了对更优秀的决策管理软件的需求。Carole-Ann和Carlos清楚地意识到当时的技术在三个方面不能充分满足市场需求:

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4、差异化定价:为差异化定价产品提供数据支持,例如差异化车险、天猫运费险等。

Carlos:“在探索这些问题的过程中,我们发现使用现有的产品是没有简单的解决方案的,产品需要进行较大改革。”

此外,由下表的相关性矩阵看出,人工智能型的量化投资基金和其同类型基金的相关性都较低,和一般的对冲基金的相关性甚至是负数。

人工智能还可以应用在金融搜索引擎中,分析不同事件间的相关性,比如苹果发布iphone8会影响哪些公司的股价,也可以帮我们聚合信息进行对比纵览,这方面美国的Kensho做得非常好,已经被高盛收购了,据说要替代80%投资分析师的工作,相比之下国内要落后很多。

在2013“大数据元年”、2015“征信元年”之前,徐进就敏锐的察觉到大数据征信的前景,于2012年成立企业征信公司“中数智汇”;而在2015年,徐进同样看好“人工智能”的未来,提前布局成立“信数金服”,此番前来硅谷就是为了向同行取经,学习先进的理念与技术。

未央研究在硅谷实地参访的两家公司Upgrade和Random Forest Capital都使用了人工智能技术对于用户的信用进行了评估——当然前者的方法早已经运用在了国内。Upgrade自称推出了评估模型2.0版本,一是使用了地理位置数据,这些位置数据能够和宏观经济因素结合起来,反映了不同地方的经济状况;二是平台行为模式是连接到了用户的checking account,通过分析用户的自由现金流来看用户的支付习惯,例如是否由有逾期、惩罚费用,或者错过了某些支付日期,这种分析方式如同分析中小企业的现金流的方法。Upgrade将其运用在了个人风控上。

西蒙斯是美国量化基金之王,他的文艺复兴科技公司管理的基金取得了年化35%的收益率,远超巴菲特和索罗斯。量化投资是以数学和统计模型为依据,发现市场上的价格偏差,获取超额收益的投资方法。现在这个方向上有一些创业公司提供策略超市,供普通投资者选购。

[if !supportLists]1.     [endif]允许用户将业务规则、匹配模型、预测模型组合在多步骤的决策流当中,这样可以将业务经验与预测洞察相结合,在微观交易级别实现智能化。

Source:Consumer Credit Risk Models via Machine-Learning Algorithms∗ Amir E. Khandani†,Adlar J.Kim‡,and Andrew W. Lo§

如果说量化投资以博取短期超额收益为目的,那么智能投顾则是在各市场和各大资产类别之间构建投资组合,分散风险,追求长期收益。富人阶层有私人银行来服务他们,由专业的理财顾问根据他们的需求提供个性化的资产配置,门槛高、费率高。智能投顾实际上就是把私人银行的服务在线化、智能化了,以很低的费率服务更广泛的受众,惠及普通老百姓。

SMARTS是一款专注于优化业务运营的人工智能平台,除了建模分析和业务规则管理外,该平台还具有以下几个特点:

作为全球创新的中心之一——硅谷,近年来也涌现了大量的以人工智能为核心技术的创业金融科技公司。未央研究拜访了这其中16-17年之间成立的公司,以发现最新人工智能技术是如何改进或重塑原有金融格局。

数据挖掘领域有一个经典案例,就是美国沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起卖会增加销量。大数据可以帮助我们发现看似毫不相关的事件间的关联性,应用在投资领域也可以有同样的效果。

“当时BRMS产品在多个不同的领域都大受欢迎,“Carlos谈到,”尤其是在金融服务、保险、电信和物流领域。当Blaze Advisor被FICO收购时,它已经成为FICO金融服务产品和保险相关产品的核心决策平台。”

Pit.AI认为通过雇佣很多交易员,产生众多交易算法从而竞争的形式并不能很好的产生很优质的算法。因为,生成策略的人,大多数都用同一种思路在尝试,发现的算法通常具有很强的相似和相关性。这些相关度很高的算法,并没有对分散交易风险起到应有的作用。

(2)金融搜索引擎

[if !supportLists]1.     [endif]怎样将积累的数据转化为能够用于决策的业务洞察

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金融安全是维护金融秩序稳固的基石,任何一个金融平台都会投入大力气在这上面。有别于虚拟的社交网络,对于一个注册的金融用户,首先要验证他身份的真实性,这里面用到的技术包括人脸识别、声纹识别、指纹识别、虹膜识别、光学识别(OCR)等等。支付宝研发了OCR系统用于身份证校验,同时内嵌了face 的人脸识别和活体检测技术提供刷脸验证服务。在这些方面,人工智能确实比人更加优秀,不仅识别时间缩短到了1秒,而且识别错误率大幅降低。

[if !supportLists]2.     [endif]如何确保编写的决策是正确的?或者从业务角度看,如何保证决策的输出是最优解?

随着个人理财的意识和需求兴起,越来越多的软件开始利用人工智能技术为个人用户进行财务管理。这些软件基于的逻辑的是,通过分析用户的开销等相关数据,基于用户设定的目标,为用户提供理财建议,帮助用户达成目标水平。

2、风控:信贷业务中贷款人信息真伪判断,以及还款意愿和还款能力评估。

Carole-Ann回忆到:“上述三个方面成为客户日渐头疼的问题,在一些案例中,由于没有针对上述三个方面给出合适的解决方案而导致了一些大型项目出现严重问题。”

1、对于缺乏信用历史的人,如移民或者年轻人无法评估;

7、量化投资:反向价值错配获取短期收益。(存在悖论且依赖强专业能力)

2016年1月,加州圣何塞,气温并不像大洋彼岸的上海那样寒冷,徐进来到这里是经由好友郑茂林博士介绍,与郑博士在FICO公司前同事Carole-Ann Berlioz和Carlos Serrano-Morales会面。

Random Forest Capital在2016成立,是一家位于旧金山的跨平台机器学习和数据工程投资管理公司。Random Forest称,目前现存的承销方法昂贵、低效、不准确,无法准确地评估这些债务的风险。Random Forest使用跨平台的机器学习算法来定价债券;在大大提高准确性和效率的同时,也解决了投资者和借款方的利益冲突。因为平台获得的很多数据是类别数据,所以公司使用树类的模型---基于树的(tree base)算法很有用,此外Boosting算法也被证明很有效果。

除了身份验证以外,人工智能在网络反欺诈方面也发挥着巨大的威力,比如防止垃圾注册、盗卡盗刷、虚假交易、恶意刷单、恶意套现、营销作弊薅羊毛等等,这里面用到了大量的智能数据分析和机器学习技术,国内同盾科技在这方面做得非常好。以前通过专家系统把网络安全管理员掌握的知识和规则程序化,交给机器去执行识别欺诈,现在有了机器学习技术,机器可以自主地从海量实时并发的交易数据中学习,进化的周期更短,发现异常的速度更快。

       Carole-Ann和Carlos在80年代末90年代初就开始涉足AI技术,两人为两家相互竞争的公司工作。Carole-Ann为ILOG(后被IBM收购)工作,在那里她提出了划时代的BRMS (业务规则管理系统) 这个概念。Carlos在Neuron Data (后改名为Blaze Software,并被FICO收购)工作,参与了Blaze Advisor最初的开发。Carole-Ann在ILOG被收购后,也加入了Blaze Software,与Carlos成为同事。

一、人工智能飞速发展,金融领域大有可为

3、反欺诈:通过技术手段(人脸识别、声纹识别、指纹识别、虹膜识别、光学识别等)判断注册金融用户真实性,利用机器学习防止垃圾注册、盗卡盗刷、虚假交易、恶意刷单、恶意套现、营销作弊薅羊毛等。

新一代决策引擎的诞生

金融领域是跟数据大量打交道的领域,全球化的波动导致交易市场瞬息万变,而智能设备等传感器的普及产生了大量的非结构化数据。金融领域的风险定价正可以利用数据和算法进行更高效的评估,可有效的降低金融机构的成本,同时挖掘到更多有价值的信息,帮助市场进行决策。

再有就是金融客服。金融咨询中有80%的常见问题都是重复性的,而且在一个限定领域内,还能得到快速反馈,成为自然语言理解和对话机器人最快落地的场景。通过对话可以发掘用户的需求,解释和推荐产品,还能带来销售转化。

2017年,随着国家《新一代人工智能发展规划》的发布,各路诸侯摩拳擦掌,企图在这一片新的领域开创属于自己的时代。与此同时,徐进(信数金服CEO)与他的“明策智能决策引擎”却已经低调前行了许久。

成立于硅谷的Olivia AI就是这样一家公司,Olivia公司致力于打造一个贴心的个人财务管理助手,使每个用户在个人理财方面都能得到个性化专业化的贴心服务。通过结合人工智能技术、财务管理知识和行为经济学等学科的专业知识,Olivia AI以一个聊天机器人形象服务客户,通过学习用户的金融习惯和消费习惯,对用户的各个资金账户进行统一管理,并针对用户特点给出用户的理财、消费计划。

实际上,基于大数据和人工智能技术,完全可以实现智能征信和审批。通过多渠道获取多维度的数据,包括通话记录、短信信息、购买历史、电商数据,以及社交网络上的留存信息等,可以提取出上百种变量,进入到大数据模型,对个人信用进行评估。对于缺少抵押和担保的中小企业,也可以通过大数据征信解决他们的融资困难问题。

[if !supportLists]4.     [endif]全生命周期的机器学习功能,包括离散化处理、相关性分析、变量选择、算法选择、模型生成等。

随着人工智能技术的快速发展,多个领域都迅速收获了突破性成效,在金融领域内也是如此。具体来说,在信用评估、投资和个人财务管理上都有所运用。实际上,金融领域是人工智能适合运用的领域之一,这是因为人工智能技术的数据和算法缺一不可,而运用的领域需要满足能够将一定的流程标准化、模式化。

(3)投资机会识别

未来已来,无可逆转。2018年,人工智能的大潮波澜壮阔,让我们一起看看会发生什么。

相对于传统的量化投资基金,人工智能型基金的一大优势即是它更大限度地回避了人为操作的误差,可以在短时间内处理更大量的数据,并可以动态地更新模型的参数以及模型本身,所以使得算法更加灵活且适应性强,使其在长期超越静态的传统量化模型的表现。相对于传统的量化模型来说,人工智能型基金算法更加灵活,甚至设立了一些随机性,这使得其算法相关性相对于传统量化模型更弱。

投资和投行行业中有大量固定格式文档的撰写工作,试想如果把收集到的资料直接输入给机器,机器就会自动生成图表和报告,我们只需要做组织、修改、复核的工作就可以了,那该多好!

“我们曾经在FICO内部尝试过,但发现我们的想法需要协调太多部门,这几乎是不可跨越的障碍。”Carlos感叹,“2010-2011年间,我们与FICO前CEO Larry Rosenberger(FICO Score的缔造者)、Charles Forgy博士(Rete算法的发明者,决策算法之父)一起深入探讨了这个问题后,我们决定创立Sparkling Logic并向市场推出SMARTS产品,一款可以解决上述三个问题的革命性的决策管理平台。”

作为科技的创新之地,硅谷的公司已经将人工智能技术成熟的运用在金融各个领域,但我们也欣喜的发现,中国的科技金融的应用创新也未落后,不少硅谷的公司在中国已有对标。未来我们期待人工智能技术能够为金融领域带来更大的变革,服务更多传统金融未触达的人群。

金融科技八大应用场景

2017年,信数金服获得了SMARTS在中国地区的经营权(其中文版本命名为“明策智能决策引擎”),并约定不久的将来在中国设立合资公司,共同研发、优化产品。

Pit.AI就是一家用人工智能开发对冲基金交易策略的公司。Yves-Laurent Kom Samo希望将对冲基金从由人工驱动,转向机器驱动。公司通过节省行业中开销最大的人力成本,来提升整个公司的盈利能力。Pit.AI只向投资人收取与盈利相关的费用,并不收取基金管理费。只有当基金表现更好的时候,Pit.AI与投资人对收益分成。收入分成比例是三七开,Pit.AI收取收益的30%。未来,Pit.AI希望将收费模式变成曲线形式,当收益表现不好的时候,收费相应减少,当收益增加的时候,收费比例相应提高。

6、投资决策辅助&投资机会识别:主要在前期的数据收集以及预处理,对信息的基础分析和初步预测。

Logic的联合创始人,两位大咖在人工智能、专家系统、BRMS、数据分析等领域有多年的从业经验,是决策科学领域的泰斗级人物。在创建Sparkling Logic之前,Carole-Ann是FICO集团产品管理部的VP,Carlos不仅是FICO集团产品开发部的VP,同时还是FICO集团企业架构部门的负责人。

需要指出的是,受限于美国对于个人数据和隐私保护,很多金融机构需要“带着脚铐跳舞”在不破坏个人隐私的情况下尽可能挖掘多的关于主体的信息。

前些天“互联网 金融”可谓是火花四溅,四大行分别牵手BATJ,建行&阿里、农行&百度、工行&京东、中行&腾讯,这年头好像不拥抱互联网科技巨头就不是新时代的银行了一样。四大行齐发力金融科技,给这个今年本来就很热的领域又添了一把火,彻底烧到了我们每个人身边。今天带大家聊一聊金融科技的落地应用,以及它给我们的生活带来的改变。

       Carole-Ann一身休闲职业装,平易近人;Carlos则是灰格子衬衫、牛仔裤、运动鞋,典型的硅谷工程师形象。两位创始人之前与徐进素未谋面,见面后谈及未来人工智能的发展,创业理念时却是一见如故。

近年来,FICO分数越来越成为一个供金融机构参考而不是决定性的指标之一,对于个人用户的信息,机构会自行收集并用自己的风控模型进行评估。甚至有公司不再使用FICO,例如,2016年1月,硅谷最大的线上贷款公司SoFi就宣布不再使用FICO分数。

过去的金融体系是统一定价,有了大数据和人工智能以后,可以根据每个用户的情况差异化定价。比如很多做车联网产品的创业公司,收集了车主的驾驶行为数据以后,和保险公司合作推出差异化车险,对驾驶习惯良好的车主给予一定保费上的优惠。如今个性化保费的时代已经到来,天猫的运费险就是一个典型的案例。

Carole-Ann和Carlos的故事

自2004年以来,美国国内量化基金的财产规模不断增加。从2004到2016年,量化基金总财产规模从300亿美金迅速增长至3000亿美金。一些著名的量化基金包括Two Sigma、DE Shaw、Citadel等。

所有金融业务中最重要的环节都是风险控制。以信贷为例,贷前有两个步骤非常关键,第一识别贷款人信息的真实性,第二识别贷款人的还款意愿和还款能力,贷中通过监控贷款人的行为数据及时发现异常,贷后通过反馈数据补充信用评分。无论是消费贷还是现金贷,利用数据积累和大数据技术建立有效的智能化风控体系,是一个平台的核心能力,直接决定着平台能否持续地运营下去。

[if 金融科技(science and technology)浪潮下,人工智能怎么样退换经济格局?彩世界彩票注册平台官网。!supportLists]3.     [金融科技(science and technology)浪潮下,人工智能怎么样退换经济格局?彩世界彩票注册平台官网。endif]随着时间的推移或条件的变化,怎样才能保证我们编写的决策仍然有效

2、对于已有FICO分数的人群来说,其假设和准确性也存疑,例如,如果用户由于遭受了短期经济打击失去房子,但是保留工作的车辆则应该判定其有稳定的还款意愿,但在FICO分数里则被认为是不可靠的。而FICO数据迭代较慢,这导致了一些分数较高的用户同样存在违约状况。

(1)自动报告生成

[if !supportLists]3.     [endif]允许用户对决策执行冠军-挑战者实验(即A/B测试),目的是验证不同决策的效果。

作为近年来发展最快的深度学习技术来说,以往可能被信贷员判断为无关变量的信息,如地址信息,APP使用习惯等,通过挖掘和整合可能形成有用的变量,从而反映/指向跟用户的还款意愿或者还款能力相关的变量。

其实人工智能在证券和投资研究上可以给予很多帮助,第一收集和处理数据,第二分析和预测结果。面对信息爆炸和过载,人要想从海量数据中找出相关性是很困难的,机器可以让这件事情变得更容易。机器学习算法可以通过自主学习寻找信息和资产价格的相关性,自然语言处理技术可以理解新闻、政策文件、社交媒体中的文本信息,寻找市场变化的内在规律。同时通过知识图谱的建模方式,人们可以把行业规则、投资关系等常识赋予计算机,帮助机器排除干扰,更好地结构化信息。

徐进觉得,明策的理念与自己的想法十分契合。国内企业信息化建设已经逐渐渡过了“流程自动化”、“应用驱动”的阶段,迈向了“数据驱动”的时代。虽说很多企业相关的理念、应用尚不成熟,但谈及大数据、人工智能,无不令人心驰神往,跃跃欲试。徐进及其团队多年在大数据、数据挖掘领域积累的经验,加上这款产品可谓是如虎添翼。

人工智能算法的使用也对于个人用户信用画像能起到完善作用。MIT一篇工作论文通过将2009-2012年的消费者信用历史数据和消费类数据利用分类和回归决策树算法为消费者进行信用分数,并将结果与利用信用局的数据利用传统方法计算的分数结果进行对比。下图显示两种模型对于信用优良和信用差的人群都有较好的识别作用,但对于信用中等的人群,前者更能准确的预测该人群的预期行为。

这块美国已经做得非常先进,他们有完善的个人信用评分体系FICO和三大征信机构的数据模型。中国相对要落后得多,信用体系覆盖率低,评分系统不健全,有很多创新企业在这块发力。他们都在通过自己渠道资源获得数据,构建分析模型,不同平台间完全没有互通。现在业界也在呼吁打通数据源,这样中国的征信体系才能大踏步地前进,只能说期待这一天的到来吧。

[if !supportLists]2.     [endif]允许用户对决策进行分析、模拟,在尽可能多的维度或者尽可能细的数据粒度层面,在不同的环境下,比较不同决策的质量。

可见,自2010年起,相比于任何其他种类的基金,人工智能型基金收益都更高。

智能投顾在美国已经被广泛使用,但是在中国接受度却不高,为什么这种Copy to China的模式失效了呢?必须承认中国的市场情况和美国还是有很大不同的。美国有养老金入市制度,美国人会用智能投顾帮他们把养老账户里的钱分配好,美国股市过去100年一直是整体上涨的,美国有非常多的结构化ETF产品,都获得了不错的收益。

徐进好奇:“如果只是想开发一款更好的新产品,为何需要离开如日中天的FICO?”

Pit.AI与传统机器学习的区别主要体现在两方面,第一,每个算法会一直运行下去,目标是寻找更优的交易策略,并不是找到一个优秀算法就停止;第二,他们的算法中都引入了随机性,这样,同一个算法的不同实例会有不同的表现,通常能生成不同的算法,而不是完全一致的算法。

8、智能投顾:私人银行服务在线化,智能化,平民化。难点在于Copy to China 模式产生的新平台缺乏用户教育。可以尝试先To B 的方式利用已有用户数据,完善算法模型,逐步提高数据提供方的技术能力与服务水平。

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To C的智能投顾平台获客确实非常难,用户教育还没有完成,新平台也还没有建立起信任,智能投顾瞄准的是长期投资,短期内业绩表现平平,完全没有办法吸引流量。于是很多To C的智能投顾平台纷纷转型去做To B业务了,为金融机构提供智能投资系统,专心研究技术,不再碰销售。金融机构拥有C端的流量,同时也有提升自己服务能力的迫切需求,做To B可以获取到用户数据,同时完善和提升自己的算法模型,也算是一条“曲线救国”的路。

人工智能技术早期在投资领域中已有所运用,人工神经网络就是被认为较有用的算法之一,人工神经网络已被证明能过够有效处理金融市场中的不确定性,相比于线性回归模型能够挖掘数据中的非线性关系,同时能够有效的处理大量数据中的噪音信息。更吸引人的是,人工神经网络模型可以通过新数据的训练来更新现有的模型,在瞬息万变的市场中能做到快速反应。

1、征信:通过大数据技术多维度获取数据,并建模评估,可以实现智能征信评估和审批。难点在于各个企业数据源暂未打通,且信用体系覆盖率低,评分系统不健全。

近年来智能设备的兴起围绕用户产生了大量的信息,这为评估个人信用风险产生了大量的挖掘价值。同时,传统的FICO分数缺陷也一直存在,事实上,由于FICO分数极大依赖于信用历史。(FICO分数考虑的五个指标包括:①偿还历史记录,占比35%,包括各种信用账户的偿还信息和负面的公共记录;②信贷欠款额度,占比30%;③信贷历史年限,占比15%;④新开设的信用账户,占比10%;⑤正在使用的信用类型,占比10%。)这导致FICO分数在实际运用中产生了一些问题:

金融平台和互联网平台最大的不同之处在于互联网平台有网络效应,用户规模越大,获客成本越低,但是金融有效客户的甄别和获取成本不会降低。技术可以帮助解决这个问题,通过用户画像和大数据模型可以找到精准用户,实现精准营销。

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三、人工智能在投资领域的运用

实际上,近年来在该领域的创业公司很多,都是瞄准了年轻人不好的理财习惯以及无节制的开销的潜在机会,旨在利用更用户友好的界面,更全面的功能和有趣的互动和激励形式来培养用户的理财习惯。例如提供自动存款功能的Digit,以及利用IFTTT来作为储蓄激励的Qapital。(IFTTT,是一个新生的网络服务平台,通过不同平台的条件来决定是否执行下一条命令。即对网络服务通过其他网络服务反应作出反映。IFTTT得名为其口号“if this then that用户设定一些规则来进行储蓄,例如存每次花费后找的零钱等;IFTTT有上千种规则,也和很多软件捆绑来设定目标,例如如果下雨了,就扣一点钱作为晴天旅游的资金等。)

四、人工智能技术在个人财务管理的运用

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