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疯狂的AI金融:金融从业者应该知道三个谎言

许伟军亿欧网2017-11-15 10:34
AI 金融科技 银行 金融科技 收藏

疯狂的AI金融:金融从业者应该知道三个谎言

  人工智能正变革诸多行业,金融行业首当其冲。

  李开复老师在其《人工智能》一书中提到,智慧金融是AI目前最被看好的落地领域。因为金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业,银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的,这些行业很早就开始了自动化系统的建设、并极度重视数据本市的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的平台化。

  与互联网创业不同,AI创业需要巨大资本投入,包括服务器、人才和数据标注等方面都需要巨大投入,而金融机构雄厚的资本使得每年都能够支出大手笔的IT投入。数据显示,美国摩根大通银行每年的IT指出是95亿美金,美国银行是90亿,富国银行是70亿美金。而中国平安每年的研发投入经费在70亿元人民币以上,这是互联网玩家所不能比拟的。

  “金融科技对传统银行是冲击是颠覆性的,虽然刚刚开始,但它的影响已经产生。”11月6日,清华大学国家金融研究院院长朱民在首届JDD-2017京东金融全球数据探索者大会上表示,AI应用会遍布银行所有的垂直领域和职能部门,这就是传统商业银行的未来,这也是金融科技的未来。

  然而,任何一个新兴技术浪潮都难免会有泡沫,疯狂的AI金融背后,仍有三大谎言。

  谎言一:给银行再造一个系统

  2008年末有人曾经说过“如果银行不改变,我们就改变银行”的豪言壮语,时至今日,貌似都已经变成了现实,微信、支付宝等第三方支付确实改变了金融体系。但是,移动支付并未从本质上改变银行体系,银行还是基于传统的CRM系统。

  人工智能是一把利剑,很多人拿到它,第一个想法就是要改变原有的行业体系。这种“拿着锤子找钉子”的打法难免受挫,因为银行体系是经历几十年沉淀,上下游牵涉到的流程复杂,不易改变。

  Linkface CEO黄硕有十几年的银行从业经验,他在接受亿欧采访时说,想给银行客户做一个服务的时候,客户的基本原则要求是不要轻易改变他们现有的业务流程,因为金融业务的流程特别复杂,不像互联网公司可以试试,金融机构没有半年的论证不会跟你谈,切记“心太大”。

  传统银行的市场相对比较封闭,他们对于外面的接受度比较低,银行领域的从业人有一套相对固定的思维方式。12月14日,来2017亿欧创新者年会-AI产业应用峰会,与业界顶级大佬共同探讨AI如何在金融、安防、医疗、新零售等领域商业落地。

  谎言二:人脸识别取款

  人脸识别技术愈来愈成熟,并逐渐在安防、交通、3C等领域落地,今年九月,中国农业银行在贵阳的两台自动取款机上线“刷脸取款”,用户可以不带卡,只要刷脸就能取款。

  但是,刷脸取款真的安全吗?

  作为国家人脸识别标准起草人,中科奥森首席科学家李子青对人脸识别的应用相对保守,他在接受亿欧采访时说:“如今的人脸识别还很不成熟,只要你看到戴墨镜到口罩能识别的都是瞎吹,骗人的人脸识别;双胞胎能识别出来的都是在骗人;跨年龄的人脸识别都是骗人,MIT Review说蚂蚁金服和百度达到了金融级别,我认为是没有达到的。有部分银行想用刷脸取款,我觉得5年之内别想做。”

  其实,无证取款就是运用1:N的人脸识别技术,目前技术成熟度还不如1:1的人证验证。而且银行对人脸识别准确度要求非常高,因为取款是不可逆的,如果大范围上线,潜在危险非常大。另外,一旦银行推出人脸识别之后,很可能会有黑客来对付。

  其实,农行的人脸识别取款也不是一键完成,农行对外表示,除了人脸识别之外,用户还需要输入手机号码或身份证号进行身份确认,最后再依靠密钥进行取款,安全性相对插卡取款还多了一重保障。

  谎言三:AI将取代金融和数据分析师

  数据分析都是为了解决一个问题,或者验证一个猜想,总之需要达到一个目标。这些需要先预设一个或多个目标作为切入点,然后在探索过程中逐步修正。

  提出和发现问题的过程,交给计算机干不太靠谱,因为计算机不会提出问题,即使计算机能发现的问题也一定是人已经发现了的问题,需要先有人来设定规则,然后计算机才能根据规则发现问题。而数据分析师,就是设定规则的人。

  对模型输出的数据进行解读,那完全是分析师的天下。即使同一份数据给不同的分析师,可能会得出不同的结论,很多时候分析师并不单单根据数据本身得出结论,还要结合很多外界因素来修正结论。分析师的经验越丰富,拥有的有效信息量越多,得出的结论就越接近事实。

  而且这个过程是计算机目前没办法自主进行的,商业智能系统做的再好,也需要由分析师来设定规则,告诉计算机在什么时间需要做什么。

  媒体经常以“机器人杀人”、“取代工作”为噱头证明人工智能浪潮的来临,金融行业失业威胁论此起彼伏。其实,许多金融科技从业者重视人工智能但远未到委以重任的地步,业内普遍认为,人工智能所能替代的只是初级的信息收集与处理等基础工作。在真正可以完整模拟人脑的人工智能出现前,分析师不可能被取代。

责任编辑:Rachel

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