2018年金融行业的AI应用将会向认知智能方向发展

人工智能在最近两年里日趋火热，尤其是随着大数据、云计算等技术的成熟，人工智能技术在金融行业内加速渗透和应用。“我们预测2018年，人工智能技术在金融行业内的应用会越来越理性化，更侧重于认知智能方向的发展，并从炒技术概念阶段转向实际应用落地阶段”中国金融行业内分析智能领域的佼佼者中科聚信公司的首席风险官李莉女士在新年伊始的一次访谈中分享道，“认知首先需要的是知识，中科聚信团队在与100余家金融机构合作过程中积累了大量的经验，形成各类业务应用场景的知识图谱，包括信用风险、申请反欺诈、交易反欺诈、精准营销等业务应用场景。”

“我们知道，人工智能技术可以分为三个层级，第一个我们称为计算智能，金融机构通过分布式计算、内存计算以及流式计算等技术实现海量交易数据的实时处理。第二个我们称为感知智能，这方面的技术通过人脸识别、语音识别和图象识别等技术在身份认证等方面得以广泛应用，而最难的第三层面就是认知智能，这个需要对业务的深刻理解和长期知识的积累，目前在这方面机器还不能完全取代人工经验。所以目前认知智能还存在广阔的发展创新空间。” 李莉在分析人工智能的发展方向时说。

对于2018年的发展趋势，中科聚信认为金融机构将更加理性的看待AI技术的发展，并且更加强调在不同的业务场景中应用相应不同的认知智能技术，更加贴近业务的实际需要。中科聚信早在创立之初就未雨绸缪，着手将创新技术和业务布局在金融机构切实需要的场景之中。目前聚焦在三大核心业务——信用风险、反欺诈和精准营销。

譬如在信用风险评估场景中，对于模型的透明性、可审计性和可解释性有较高的要求，常用的算法是逻辑回归。而在申请反欺诈场景下，常用技术为模糊匹配及链接分析，有效捕捉有组织性团伙欺诈。在交易反欺诈场景下，神经网络技术较为普遍的应用，尤其是反向传播神经网络算法。与此同时，中科聚信认为在数据储备不足、数据质量不高的情况下，并不建议金融机构使用过于复杂的算法。

“人工智能技术的发展方向将会聚焦在第三层级，也就是认知智能层面的突破。从单纯的数据研究和应用转向知识领域的探索。将过往行业从业者所积累的经验和知识融合到算法当中，逐步降低人工干预水平的同时达到预期业务效果。“李莉最后补充说，“中科聚信也在不断积累自己的知识体系、创新算法和模型，为我们的客户创造更大的价值。”

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