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互联网金融就是大数据加上浅模型

发布时间:2016-09-25 17:36  作者:admin  阅读次数:
在2016博鳌观察金融创新峰会“峰会三:从大数据到人工智能:真正的风口已到来?”环节上国家千人计划专家、乌镇智库理事长张晓东表示:
 
张晓东:其实你要是看最早的比方说五六十年代,在金融领域里一直在用科技的手段,但是过去我们总说那个时候的科技手段模型做得很深,但是它数据也很少,因为各种各样的原因,新的互联网公司出来之后,像谷歌、FACEBOOK,它们模型也许是浅的,也许是深的,但是它的数据量很大,就是很多东西一旦数据量大了之后,它会让你很多东西变得很有意思,比方说数量大了之后,有一些数据你甚至可以负担得起,你说我不要,但是你在传统的六七十年代建立一个非常精准的数据模型的时候,这种你是不可能做到这一点的,这是一个。现在我们看到的所谓互联网金融就是浅模型,就是大数据加上浅模型,和浅数据加上大数据的这么一个整合,这种整合我们从技术领域看到一些新的技术出来,最近说深度学习,我都不想再提了,因为现在所有新的科技公司找融资的,要么是深度学习公司,要么是机器人公司,就是什么东西都往这边靠,从技术领域里面我想提两个,除了深度学习以外,一个是自然语言理解技术,一个是知识图谱的应用,在应用行业里面,我看到现在大家用到很多的,一个是征信,另一个是风控,一个风控是水平的行业,它几乎在互联网金融的任何领域里面都可能会涉及到风控的问题。我想举一两个例子来说,比方说最近征信公司拿到了所有的法院数据,比如说有两三千万法院的判例,它用自然语言理解技术来了解这些判例是对谁更有利,从而能够得出说跟这个人也好,这个公司也好,谁的信用度更可靠,另一个比如知识图谱的技术,现在很多企业在做知识图谱。过去我们讲数据都是结构化数据,现在比方说最极端的非结构化数据,比如说自然语言理解的,法院的文本,这都是非结构化的数据,我们有些手段通过知识图谱可以把人和人,公司和公司,公司和人关联起来,最近有一家公司,大家也提到P2P,去年年底到今年国内有很多波动,这个公司做了一些技术,这些技术给国内的监管部门,它就是用知识图谱的技术,把P2P公司之间、人和人之间的关系挖掘出来,这个挖掘出来它一个很好的方式呈现,你就很容易知道哪些公司是有潜在问题的,所以我就先讲这么多。卓艺智首办模型设计公司
 
张晓东:前年的时候,我在谷歌听谷歌做研发的人有一个讲话,从大数据到大知识,数据到知识传统上这个过程都是通过人来做,但是现在越来越多数据到知识的过程被自动化,我们跟传统的智库或者是传统的咨询机构有什么不一样的地方。关于FinTech市场分析的报告,大家可能都在这个领域里面关注到,全球最大的一家咨询公司今年一季度、二季度发布了FinTech的报告,它基本上是全球五个合伙人,每个合伙人干几个月,它有不同的数据员,它还通过人来做,它比以前更先进,现在有一些数据慢慢可以自动化,我们最近做了一个类似的东西,但是我们这里面没有若干个专业的合伙人,或者若干个哈佛毕业的MBA来做的,我们完全是通过数据自动化技术,我们也做了一个FinTech的报告,现在在小范围之内预发布了一下,目前看整个的回响很好,我们预想在今年第互联网大会期间正式发布,另外我们还会发布人工智能产业方面的报告。
 
说一下有什么不一样的地方,我们现在发这个报告,理论上来讲,我可以把它做到实时,就是说昨天的数据是什么,昨天是一个什么样的情况,如果你的颗粒度比较大的话,你不太关心,但是对于某一些行业,你的时间颗粒度很小,这个时候这个东西实时性对你就变得比较重要,我们可以做某种程度上提供这样的一种服务。我最近也在讲一些新的概念,知识作为服务,就是以后这个报告我不给你印成本,我完全可以把它做成一个在线的服务,知识的服务,纬度由客户自己来定,现在比方说你拿到纸质的报告,你在想,它的那些数据实际上是可以给你提供一些其他服务的,但是因为它呈现方式的限制,你没有办法去做这些事情,现在我们可以把知识作为服务是一个按需的东西,这是一个。我前一阵碰到一个做传统智库的人,他说你这个东西不能给我洞察,你只是把这个呈现方式做得很漂亮,现在看起来不一定,就是我有可能提供一些洞察,他都提供不了,举个例子,互联网金融领域里面最热的两个领域,一个是P2P,还有一个是移动支付,大家都一直认为我们中国在应用方面很强,但是可能在实际的理论技术底层未必会那么强,我现在搜集了全人类有史以来所有的专利,分析了专利的情况,专利的情况就是这个给了我很多洞察,其中一个是就是说你看专利,2007年、2008年的时候,中国FinTech方面的专利,大概是美国一半,而且中国是偏应用型的专利,但是到去年年底今年年初,中国大陆在FinTech方面专利的累积已经超过很多,今年可能会超过美国不少,而且有些专利是有相当前瞻性、基础性的东西,这个东西不光给我们提供了传统的手段,同时它也给某一类的应用,比如说我是VC,我就特想知道在互联网金融领域里面,因为往往专利这个东西是比天使还早期的东西,往往你先有了专利,然后有了天使,一步一步过来,所以你在非常早期的时候能帮你找到这些不同的技术的趋势和不同的公司的走向,这本身就是一个数据和智能技术对传统行业的一些补充或者改善,我们看到越来越多这样的技术已经在发生。
 
张晓东:中国跟美国现在其实跟市场的环境有关系,越来越偏向消费者的,中国过去在应用方面很强,我们会越来越看到它在一些基础技术、核心技术方面也会慢慢变得越来越强,但是总的来看就是引领潮流,目前无论是大数据的技术、人工智能的技术还是美国走在世界的前列,另外就是看行业的细分,短期内我看到一个是征信的应用,这个马上会看到数据、人工智能在这里面会开花结果,另一个就是互联网金融里面的一些偏向消费者的一些应用,可能我们会看到马上会有这个效果。
 
我想请教郑总一个问题,人工智能除了谷歌之外,另一个比较猛的是IBM的沃尔森(音),大家主要看它的应用还是在健康行业,比如说沃尔森(音)号称今年要考美国的几个医生执照,沃尔森的第二个应用其实就是金融,这里面会不会将来也有牌照的问题,因为大家知道人的金融从业人员都是有牌照的,还有一个问题,可能更多的是一个道德或者贫富两极的差距,我有越多的钱我就可以买一个更牛的系统,你的钱不多只能买一个不太聪明的系统,就是它有没有这种?
 
张晓东:对于未来做预测实际上是一个特别危险的事,很多人工智能的早期专家司马贺(音)1957年说十年之内机器下棋要下得过人,结果1997年深蓝才赢了,所以他这三十年之间天天被人骂,最后就导致大家对技术本身都会有一些怀疑,但是也有反的例子,比如四年以前有人就说下围棋的话还早着呢,至少得十年,可能再过一年,俩机器人下围棋,人已经看不懂他们在下什么了,所以对未来不好预测,所以我只能说看一下我身边能看到的事情,比方说风控在消费者金融领域,在一些征信上,这个短期内我们会看到很多很有意思的应用,也会看到一些很直接的技术在这里面,就是马上就会开花结果。