微光科讯丨问答对话关于目前国内人工智能体系的发展如何

作者:admin

2018-07-22 11:05

  蒋韬:如果说通用型的人工智能,那么从整体的人工智能与人类相比较而言,我觉得人工智能还处于早期阶段。但是人工智能在特定的应用场景下可以起到提升效能,降低成本的作用,还能做一些替换人类的工作,比如客服、催收、智能投顾等,在特定的场景是做得非常不错的。至于提升,目前在阿尔法、语义上的理解等方面,人工智能还面临着非常大的挑战。

  蒋韬:金融市场上有很多风险类型,包括信用类、操作类风险等。我主要从这两方面来谈,操作类的风险,即可以通过人工智能的算法发现用户的操作是否有异常。操作上的异常,可以是用户内部的,用户操作是否合规;也可以是用户外部的操作风险,比如操作议程、网络欺诈,被别人盗用等,这些都会大量用到人工智能技术。此外,通过人工智能去分析用户采购不同金融产品的可能性,提高用户的交叉销售率,可以大面积提升金融机构客户的活跃度,有很多的应用场景。

  蒋韬:算法当然很重要,所以需要有很多的样本数据和表现数据,告诉这些机器哪些是对的,哪些是错的。当然,现在也有一些算法,在没有大量数据的情况下,也可以发现一些异常。但智能机器发现异常,也会难以辨别对错。如果是有样本,就可以学习这是什么东西,那是什么东西,然后再做相应的判断。总体而言,数据越多越全,肯定越好。

  《中国经营报》:如何把握用户数据隐私的边界?相比以前的人工风控有哪些优点及待改进的地方?

  蒋韬:对于风控模型或系统而言,维度越多,效果越好。为金融机构做风控服务,需要有非常严格的用户数据保护的流程。员工在做分析模型时,要非常严格遵守公司的一整套数据安全、数据保护等运营流程。再者,这些用户数据也需要进行一些脱敏性的操作,个人没有机会在线下接触这些数据。

  在欧洲、美国,也有很多这种分析公司,都是在云端服务于机构。因为一些比较大的电商机构或金融机构等,都会把它们内部的管理,或一些分析工作放到云端来进行。这时,就需要拿到个人的授权协议。

  蒋韬:主要是效果和效率的提升。一方面,在特定的环境下,机器比人的效果会更好。目前可以通过机器模拟人的方式去跟人交互,给它设定的人群、频次,那么它会按照设定去操作。如果是真人去做,可能由于业绩的压力,会采取更情绪化的方式,比如语言暴力等。不过,目前机器只能在特定场景下做到简单的交互,还不能完全和人类通畅无阻地交流。但即便如此,总体而言它的作业效果也比人更好。

  蒋韬:在金融风控领域中,目前的人工智能技术已经能够很好地帮助金融机构,去发现账户交易风险等问题。举了个例子,比如在信贷审核场景中使用人工智能技术,可以将人工信审复杂化、机械化、无标准化的弊端,变得简单化、流程化和标准化,大大提高了效率。人工智能对金融效率和成本结构的影响将会非常深远,特别是对银行的营销等各环节的提升将发挥重要作用。

  《中国经营报》:同盾科技在第三方智能风险管理服务方面,如何将人工智能与风险管理进行了结合?

  蒋韬:主要有四个应用,智能信审、逾期管家、机器学习平台、流计算平台。智能信审主要面向贷前的信用审查和风险评测。用人工智能技术将人工信审复杂化、机械化、无标准化的弊端,变得简单化、流程化和标准化,提高了效率和信审员的审核效率,延伸了他们的能力,使得传统信审工作在精准性、高效性和体验性上得以大幅提升。

  逾期管家是基于智能决策和智能语音的机器催收平台,背后以数据生态系统作为支撑,适用于银行、电商、新金融和保险等各类场景,将贷后催收的各个标准化业务进行全面的智能化改造。

  机器学习平台,主要建立标准化的模型全生命周期管理,包括数据读取、数据处理、特征工程、模型训练、模型测试、模型部署、模型运行和监控,降低建模进入门槛,减少大量人工操作出错的可能,大幅提升模型上线效率。

  内置模型平台,支持一键部署,模型开发完成后,可以一键部署到线上生产环境。可视化的建模平台,内置多种常用机器学习算法,包括监督型、无监督型、半监督型,通过简单的拖拉拽及参数配置,就能完成模型的开发,即使初级的建模人员也能快速开发出高质量的机器学习模型。

  流计算平台,可以实现事件驱动,实时处理和计算,无需等待数据积累到一定程度;非阻塞型的异步处理机制,支持毫秒级处理,支持千亿/日级别的并发请求量处理;同盾的流计算平台也支持水平扩展,可以支持上千万/秒的吞吐量。

  《中国经营报》:目前同盾的服务线已经覆盖了很多领域,在垂直领域中如何对机构提供差异化的服务?

  蒋韬: 方法论和工具本质上都相同,但用一套模型去服务所有的客户,还是不太容易,所以还是会做差异化设计。因为,即使同一家银行,它们自己的业务类型也有不一样的;即使只是针对它们要做信用卡,或者做消费金融场景,具体服务的客群和风险都是不一致的;所以在为客户提供服务时,公司会去讨论银行的业务,Push到我们的模型,根据具体情况去定做。

  《中国经营报》:除了应用于风控外,人工智能在为B端用户提供C端用户产品的推荐方面如何应用?

  蒋韬:其实本质上,同盾还是一直为B端用户提供服务。只是提供的产品,从最早的反欺诈体系,到后来的风控系统,到现在也会做一些风控的激活、交叉销售模型的分析,最终目的是通过数据分析机构的活跃度和留存度。返回搜狐,查看更多

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