玖富谷颖博士揭秘：打造智能金融发展引擎的人工智能+策略

玖富谷颖博士将详细阐释“人工智能+”在金融领域的应用和发展前景，并提出了如何打造智能金融发展引擎的观点。他将分享对于人工智能技术如何促进金融行业创新与变革的看法，以及如何利用人工智能提高金融服务的效率和智能化水平。此次演讲将重点探讨人工智能如何促进金融行业的智能风险管控、智能客户服务、智能投资理财等方面的应用，并展望人工智能在金融领域的未来发展趋势。玖富谷颖博士的专业知识和丰富经验将为听众带来深入探讨和独到见解，为参与者呈现一场深刻而精彩的学术盛宴。

来源: 金评媒

金评媒 编者按：相对于传统金融业，人工智能在信息收集处理方面效率更高，风险决策不受主观因素影响，效果更稳定。

文/依凡

近年来，大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术的蓬勃发展，Alpha Go相继战胜李世石、柯洁，更是把人工智能推上风口浪尖。金融业历来是敢于使用新技术的行业，金融与科技的融合日渐深入，新金融的形态和趋势不断呈现。

6月8日，玖富集团“玖逢知己”系列开放日活动在望京SOHO总部举行，玖富集团首席数据科学家兼首席风控官谷颖博士与媒体面对面交流，解析大数据+人工智能发展趋势，以及未来智能金融的发展路径。

人工智能解救传统服务困境

随着互联网行业发展，产业结构的不断调整，劳动力成本在逐年上升。在传统金融尤其是传统信贷服务领域，信息、信用、渠道、成本等困境也正在逐渐显现。相关数据显示，在我国传统信贷能服务的客户群仅占总人口的15%左右。传统信贷服务需要依托线下网点展开，资质审核、合同签订等流程都需面对面进行，服务效率低下。

这种传统服务困境放眼国际则更加明显，谷颖博士在回国之前曾在华尔街投行工作达十年之久，其团队更连续六年在全美固定收益策略/量化研究领域排名第一。社会信用状况、数据开放程度等加深了服务困境。

不过，大数据和人工智能正在逐步解决这个问题。相对于传统金融业，人工智能在信息收集处理方面效率更高，风险决策不受主观因素影响，效果更稳定。

谷颖博士介绍到，人工智能应用在金融领域有三个阶段。第一个阶段是机器学习（ML）阶段，即互联网金融为代表的金融机构全面渗透到所有模型建设中；第二个阶段是自然语言处理（NLP）阶段，即国内大量互联网贷款和征信公司都在大量使用自然语言处理技术；第三个阶段是知识图谱（KG）阶段，即大量使用知识图谱进行反欺诈分析。

目前玖富火眼大数据风控中，以上三个阶段的技术也都有使用，尤其是知识图谱在发欺诈中的得使用，正在发挥越来越重要的作用。

如何念好“智能”经

加大人工智能的投入，在成为行业统一步骤。但如何念好“智能”经则说法不一。

以玖富为例，从人才到业务布局都有不小的投入。人才方面，玖富近两年引进了不少华尔街、硅谷精英，谷颖博士便是其中的佼佼者。业务布局方面，则从数据基础、技术开发、应用落地三个层面来进行，以玖富内外部数据库为基础，将语音识别、知识图谱、自然语义等技术应用到发欺诈系统、智能投顾、精准营销与智能投放等领域。

谷颖博士介绍了玖富在大数据、人工智能方面的优势，“一个是玖富运营的时间比较长，积累了大量的数据，注册用户超过3700万，交易也多达上亿的级别；另外一方面，玖富产品线很长、覆盖用户群体多元化，数据维度很丰富，集团风控和技术团队也比较强大，占集团总部员工的60%以上。”

在产品应用上，谷颖博士主导打造了玖富“火眼分”，并应用到玖富万卡、玖富叮当等产品业务中。此外，玖富也孵化了人工智能公司云量科技，并推出了股小量、人工智能黑科技应用ASTTAC。ASTTAC利用拟人操作、自然语义、知识图谱等核心技术，可以实现智能投顾 、智能客服、智能导流等功能。

目前人工智能技术应用越来越多，但谷颖博士也表示并非技术越新、越先进就越好，她以风控建模为例进行了说明。目前有传统的逻辑回归分析，也有很多机器学习算法，像随机森林、支持向量机等等，这些测试效果可能会很好，但有时候结果难于解释，所以一般会把机器学习算法跟传统逻辑回归分析相结合用于实践。

“任何技术模型都应该与产品契合，注意服务体验与风控效果的平衡，而不是一味追求新技术。”谷颖博士说。

（编辑：杨少康）