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黄爽:把人工智能在金融领域落地

2017年06月29日 11:43 来源于 财新会
把所有和账户有关的信息串联起来,形成一个比较有效的金融画像,它其实和央行征信有非常大的互补性。

文|黄爽 百度副总裁

  四大行和BATJ的合作引起了热议,谈论谁先提出的合作意向没有什么意义,重要的是,今天的这种合作,代表了百度金融的战略方向和路径节奏。实际上,百度花了一年的时间来做金融服务,今年年中,百度要开始启动搭建金服平台,未来希望在金服平台的基础上再输出金融科技。

  在搭建金融科技平台的时候,我们当然希望平台上有各种各样的金融机构,不仅仅有小公司、中小机构、中小银行、证券公司、信托公司,还有代表着中国金融主要业态最主流的四大行。为了服务好这些机构,也要求我们在平台的另一端,以消费金融的平台为例,资产是多种多样的,它能够满足不同风险偏好和资产类型的偏好,比如可能既有线上资产,也有线下资产,有小额的,也有大额的。既能够代表还没有形成很多财富的人的需求,也能代表已经拥有了一些房产之后的需求,有租房和家装的市场。当资产是多种多样的时候,我们当然可以满足多种多样金融机构的需求。

  另外一方面,在人工智能能够影响到金融的新时代,科技和金融的结合,不仅仅是一个简单的最前端的入口和场景的结合,也不仅仅是最后端IOE后台系统的结合、而是贯穿在金融机构过程当中的,不管是获客、风控还是运营的流程。在每一个环节当中,有可能是一个新的策略,也有可能是在原来的策略中的一个新变量。所以,百度和中国农业银行的合作,就是在这样一个时代,当我们从一个AI的角度看待AI FinTech的时候,我们和金融机构的合作在深度和广度上都有了长足的发展。

  也从一个侧面非常有意思的反映了整个人工智能在金融服务领域的落地。最先开始,我们有一个非常大的质疑:百度没有账号,为什么能做金融?其实,百度真的缺账号吗?百度大概有14亿的搜索账号,有七八个亿的注册账号,为什么这些账号在大家的心目中是不能做金融的呢?因为在过去的定义里,百度账号只是从事一个工具型的互联网产品,它和金融在账户的安全真实性和金融画像上面的要求是不在一个层面上的。自从百度开始做金融之后,在账户的安全性、真实性,以及和金融相关的用户画像上都有了长足的发展。安全性,比如在一个风控策略的基础上,可能会再加上人脸识别,从另外一个侧面加强账户的真实性。

  从用户画像的角度来说,公司现在也有一个整体的人工智能策略,很多时候会把所有和账户有关的信息串联起来,形成一个比较有效的金融画像。比如百度数据,多样性非常高,因为它既有搜索的数据,也有很多关于兴趣爱好的数据,还有很多LBS数据。当我们把这些数据串联起来的时候,它其实和央行征信有非常大的互补性。因为央行征信覆盖的人群大概是信贷的40%,也就是8亿人当中的3亿,关注得更多的是人们的资产、交易和负债。百度数据恰恰用了很多方法做了大量模型,有针对央行征信人群的,有针对无征信的人群的。从需求表达的角度来说,我们做了很多响应模型,当一个人有金融产品需求表达的时候,我们也能够通过大量数据摸索出一些规律,了解到这个人其实是在什么时间、有一个什么样的金融服务需求。

  大家知道,缺钱的人一般被认为是风险高的。怎么样在一个风险相对较低的范畴里面能够有一个较好的需求表达,也是这些模型实现的一个目标。

  在过去的一年中,不管是我们的风控模型还是响应模型,都在我们的业务实践中得到了验证。也就是在这样一个时点,当我们验证了一年之后,开始可以向外输出一些这样的能力了,在这样的大背景下开始做一个金服平台。

  这样的一个过程其实是人工智能在金融领域落地的过程。刚才陈教授也说到,人工智能从广义上来说,就是大数据,再加上算法和算力。百度是有最大的GPU的集群,可以解决算力的问题。从算法的角度来讲,很多算法其实是围绕机器学习,围绕深度学习,当然需要提供很多经验模型才能进行叠加。这是一年以来,人工智能能够看到它在金融服务领域的落地。

  在整个中国金融新业态的塑造过程当中,金融工作者承载着一个非常重要的使命,首先就是要大胆梦想,小心求证。因为金融其实是有风险的,我们能做什么?我们是简单的去改造一个已有的东西,还是大胆去重构一些东西?是每个事情都用原来的方法来证明吗?比如去证明一个五百强的员工,以前可能需要请他出示名片,或者跟对方的HR联系来证明一下,验证一下。但是今天完全可以用LBS和Wi-Fi数据来解决这个问题。

  第二点是学习,就是你怎么能把一个庞杂的金融规则抽象化到一个可以让机器去学习的东西,可以让人工智能去发挥的东西,我觉得可能也是金融工作者使命的一部分。从本质上来说,金融非常适合人工智能,因为它非常的数据化,有非常多的规则,规则也很明确,可是它规则非常庞杂。这就是能够服务于金融的一个新生态,需要把金融的本质抽象化到极致,才能被另外一个不从事这个工作的人理解,并且实施。英文叫Teaching by Learning,或者Learning by Teaching。

  风险和收益永远是正相关的,但是也许我们通过金融科技,可以让整个的有效组合向左上角稍微的挪动一点,也许金融的交易对手永远是资金,所以在本质上是无差别的。也许可以通过人工智能,能够让每一个人得到千人千面的东西。

(以上内容根据活动发言速记整理)

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