2016GMIC全球金融创新峰会:当人工智能遇上金融

1评论 2016-04-29 14:44:24 来源:中国网 300494还有几个涨停板?

  2016全球移动互联网大会(GMIC)在国家会议中心拉开大幕,其中 GMIC分论坛“全球金融创新峰会”于4月29日上午召开,主办方特邀艾瑞人工智能报告主笔分析师刘赞女士主持,旷视科技(Face++)云产品副总裁和中信银行(行情601998,诊股)技术开发处处长作为嘉宾,从各自的业务角度对人工智能在金融领域的应用展开圆桌对话,共同探讨当人工智能遇上金融的机遇和挑战。

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  以下为对话实录:

  中信银行 软件开发中心技术平台开发处处长 陈海

  旷视科技(Face++) 云产品副总裁 吴文昊

  支持人:艾瑞咨询 研究总监 刘赞

  以下为会议实录:

  【主持人】:尊敬的各位来宾,女士们、先生们、朋友们,大家早安,欢迎大家来到2016GMIC全球金融创新峰会的现场。今天我们相聚于此讨论互联网金融这个词,互联网金融这个市场在2014年经历了快速蓬勃的野蛮生长之后,在2015年它的风险也日益暴露,同时也吸引到了监管的眼球,于是监管不断的加剧,也引发了行业不断的风化,整个行业在不断发展的同时,和监管不断玩着猫和老鼠的游戏,这个市场不断有新的闯入者介入,也有巨无霸进入。今天我们相聚于此共同讨论新金融金融市场的点点滴滴,今天我们直接进入主题,当人工智能遇上金融会怎样,这个环节将是两个清华校友间的对话,一个来自银行机构,陈海是中信银行软件开发中心技术平台开发处处长。吴文昊,前微软著名创新产品云产品高级产品总监,现任职旷视科技(Face++) 云产品副总裁,今天他们二位将一起讨论人工智能与金融衔接的问题。这场的主持人将是艾瑞咨询研究总监刘赞主持,有请三位。

  【刘赞】:大家好,我叫刘赞,来自艾瑞咨询。刚刚主持人已经介绍我们了,我再补充介绍一下陈总和吴总,其实吴总去年是为了刷脸回来的。陈总和吴总也是为了金融创新走到了一起,走到一起之后才发现他们不仅仅是清华的校友,而且曾经是一个楼的兄弟。

  【吴文昊】:一个楼的兄弟,二十年后为了刷脸走到一起了。

  【刘赞】:非常巧。大家知道,陈总是来自中信银行,吴总是来自旷视科技,其实旷视科技有一个非常响亮的品牌就是Face++,这个大家应该非常熟悉了。现在展示的PPT有很多的曲线,1995年第一家互联网公司成立之后,互联网信息技术发展了二十年,这二十年不仅改变了大家的消费行为,也正在逐渐改变企业的生产方式,为什么这个曲线有顶峰、有波谷这样的情况呢?比如移动互联网,2004年第一台Plam就出现了,到2010年才快速发展。这个过程中隐藏了一个规律,当工业热点将技术热点match的时候会迎来行业的热潮,当他们脱离的时候就会进入瓶颈,进入低谷。2010年之后,深度学习推动人工智能的发展,它是工业热点和技术热点在match发展。我们可以预见,未来三到五年一定是人工智能技术创新应用的黄金时期,在这个时间内有很多的创新应用场景的想象空间。今天我们看看人工智能遇上金融到底会碰撞出什么。

  现在有一种说法,很多人都很爱钱,当然也会有一些人站出来说我不是那么爱钱,这也是无可厚非的地方。但所有人也都看脸,一个是爱美,一个是为了看清楚这个人是谁,比如刚刚大家进入会场的时候需要保安逐一验明身份,如果有一台机器就方便多了。刷脸为什么这么火,我们先听陈总从应用角度讲一讲。

  【陈海】:大家知道,传统的商业银行合规经营是我们工作的一个底线,但是其实我们最大的价值还是为客户服务。在我们的合规经营和为客户服务当中我们要得到很好的平衡,我们一直都会有两个很本质的需求,一个需求是客户在银行做交易的时候完成安全可靠的认证,传统方式是用密码来做。第二种需求是我们的客户来到我们的网点,我们能识别这个客户,这两个需求是我们客户服务的基础,我们只有完成好的安全认证手段才能为客户带来一种安全感,同时我们能够识别出客户的身份我们才能给客户提供更好的服务。但是这样的一种需求实际上我们一直存在,但我们一直没有找到一个好的方式去实现它。我们在银行里面还有很多这种场景,比如大家都知道的,你们来银行存款,存款的时候银行有一个反洗钱的需求,监管部门对我们有一个强制的需求,我们必须要知道客户的身份,同时做大额汇款的时候,尤其跨境汇款的时候,反洗钱需求是更加明确的。同时,我们内部有一些操作风险防范的场景,为了保证客户操作的安全,在大额存款线,包括在签约环节,我们都希望是由客户本人来进行操作,同时信用风险,银行给大家做贷款服务的时候,第一步我们要明确贷款人、担保人确实我们要服务的对象,同时,希望我们能够改进服务,当客户走到我们网点的时候我们能够识别出来到底这个客户是谁,是不是我们重要的客户,或者根据客户的年龄,对这些客户提供差异化的服务。这些需求是银行一直梦寐以求的方法,我们在后台能够大量收集数据。去年我们和旷视科技(Face++)合作,引入了人脸识别技术,新技术引入按照我们银行惯例,新技术还是有一些风险的,当时虽然旷视科技说他们识别率多高,但我们还是有些担心,并不敢直接面对客户服务,所以按照银行惯例,内部的工作流程是先内后外的原则。我们是先在柜面和客户交易的时候引入了相关流程,未来会在我们的智能柜台,客户到网点以后使用设备自助服务场景也会使用刷脸场景,同时以后银行都有外拓,外拓人员信用卡,包括贷款存款外拓的时候也可以采取这种方式。最后一部分,我们才会把这个技术运用到移动互联网上,在移动互联网上体验刷脸的感觉,这是我们目前的情况。

  【刘赞】:谢谢陈总。吴总,我比较好奇的是为什么刷脸火了,之前指纹没有火?什么原因呢?

  【吴文昊】:这个很简单,首先人脸是非常自然的生物特征,首先它便于携带,不容易遗忘,也不需要人去主动配合,非配合式、非侵入式、用户体验非常好的生物验证手段,它也有官方可靠的数据源满足银行风险控制和身份验证要求。当你把所有这些综合在一起的时候你会发现人脸,特别是移动互联网上面,从用户体验和采集角度讲,人脸是非常好的生物验证方式。

  【刘赞】:所以其实刷脸并没有那么简单对吧。

  【吴文昊】:是的,现在网红那么多。

  【刘赞】:从技术上来讲,刷脸背后和AlphaGo是一样的,后面有深度学习算法支撑,除此之外,它还会解决一些现实的问题,吴总请您介绍一下。

  【吴文昊】:既然你刚才提到AlphaGo,大家对最近AlphaGo和李世石比较非常关心,很多人觉得很难的事情机器会觉得很容易,比如你把大量图像记忆下来,但是很多人觉得很容易的事情机器相反觉得很难,这在计算机识别上提出了很多挑战。举几个例子,比如各种光线,银行生产环境中各种光线是多种多样的,你可能会遇到反光,你可能遇到逆光,也会遇到各种各样的摄像头,比如对焦没有那么好,这是光线上的难点。其次,人的生理特征也会发生变化,比如年龄,一个人以前采集的身份这个照片跟他现在会有很大区别,或者他本身的生理特征,比如他的胡须,这些方面也会对计算机造成非常大的困扰。最后,包括你的发型,有没有佩戴眼镜等等,这个机器就需要很长时间才能理解。

  【刘赞】:再介绍一下深度学习吧。

  【吴文昊】:我刚才提到的所有这些难点深度学习提供了很好的方法论,这个方法论是不需要人为设计这些参数,理解这些特征,只需要把大量的数据提供给神经网络,让神经网络自己通过训练理解这些特征,产生规律,从根本上来讲它是端到端学习方法,非常适合解决机器觉得解决起来非常困难的问题。最近几年机器学习和深度学习有一个突飞猛进,和几个东西分不开。一个是和目前的计算能力,特别是高性能计算,GPU使用,以及最近的分布式、大数据云计算,提供了很多大数据来源以及分布式处理大数据的能力。所有这些东西结合在一起,使得深度学习在最近这几年有了一个突飞猛进的进步。AlphaGo是一个例子,现在人脸在银行环境中的应用也是很好的例子。我顺便说一下旷视科技。旷视科技(Face++)在四年以前就看到了深度学习的发展趋势,我们在四年以前就开始布局,到今天已经取得很好的成果。我们在深度学习的各个层面,从深度学习本身到高性能计算,到分布式计算,我们都形成了一整套算法的研发体系和相应的工程化的平台,我们叫DOTP,叫深度学习的技术平台。这个深度学习的技术平台和我们的云服务结合在一起,通过各种各样的技术循环,就能够在人脸方面实现对数据的自动训练,自动标注,以及最后自动算法和服务的提升。

  【刘赞】:陈总,您这边和旷视科技合作的时候,您觉得有哪些关键因素呢?

  【陈海】:深度学习技术是很高深的难点技术,但在应用的时候还是比较简单的。首先,第一个重点是引擎的选择,我们在引擎选择上确实下了很大功夫。实际上人的差异还是很大的,我们在引擎选择的时候注重几个全面,一个是年龄覆盖要全面,另外地域覆盖要全面,中国的特性,不同地区人的皮肤还是有差异的。其次,不同的场景我们必须要能够应对,室内室外的,包括和客户不同的交界面,我们都要考虑。第二个,采集环节,采集环节是我们实施当中花费最大的精力。举一个例子,旷视科技有一个比较好的技术,是活体检测技术,在我们移动端使用的时候必须要使用,这是一个防攻击的策略,预防外面的不良分子访问人脸识别技术。我们在智慧柜台项目推出的时候也想采用这样的技术,但最后发现最大的问题是客户体验不好,因为一个移动环境里面,隐私环境里面使用是可以的,但在一个开放环境里面,面对大众环境里面,你让客户随着你的要求做一些动作,客户的理解和响应效果就不是很好。所以我们后来和旷视科技合作考虑利用一些新的技术,比如三维摄像头或者其他技术来改进体验,这个很重要。最后是整合,和银行系统应用去整合,更多是根据风险特征和应用场景不同,我们要对人脸识别的分数阈值进行设定,比较安全的场景上我们可以降低阈值,可以提升客户感受度,提升客户的通过程度,减少客户出具其他证件的可能性。但是在一些高风险场景下,比如互联网,我们要提高阈值,达到抵御风险的作用,主要就这几方面。

  【刘赞】:谢谢陈总。吴总,陈总刚刚也抛出问题了,除了刷脸以外还需要其他技术应用在金融领域,还有哪些技术是可以应用的呢?

  【吴文昊】:我再举两个例子,一个是银行业务来讲对风险控制比较关心,大数据并不是某一项具体技术,指的是海量结构化和非结构化里面找到其中的规律,从这个意义上讲,其实深度学习就是一种很好的大数据的方法论,在各种各样海量数据中通过神经网络训练来找到背后的规律。我想在这方面深度学习和神经网络应该对银行的风险控制和找到精准的金融模型方面会有很好的作用。另外,银行很关心的另外一个问题是如何提高它的生产效率,这个地方我再举一个例子,比如银行会面临各种各样相关的单据、票据,包括相应的合同,所有这些东西首先它的电子化是一个问题,如果你手工输的话效率会非常的低。基于深度学习的识别,实际上可以把很多很难的单据,可能肉眼都不太分辨的东西可以判断的非常精准。这对银行生产效率提升方面也是非常有意义的。

  【刘赞】:谢谢吴总。陈总,听完吴总介绍,包括中信之前应用这些技术的时候,除了对服务有一些优化以外,肯定还会有一些难点的突破,或者是创新点的设想,在这个过程中您有什么好的经验跟我们分享一下吗?

  【陈海】:再举几个例子,我们现在做的和已经做的工作,比如现在呼叫中心智能语音导航,现在给呼叫中心打电话不再像原来按键,你可以输入关键词,系统通过智能识别,把你的需求转化为银行内部的处理流程。包括微信服务也是这样的,大家通过中信银行微信去提问题的时候,我们后台也是有机器人(行情300024,诊股)做响应服务的。第二个,出国金融是中信银行的独家代理,很著名的品牌,现在在我们的网站后面有大量的采集分析,我们会分析我们的客户在我们的网站上和我们的APP上的交易行为,这个交易行为不光是后台交易行为,还包括前端操作,我们会发现前端操作有一些客户疑点问题,比如他在一个页面流程走到一半不走了,或者在某一个环节上浪费时间特别多,我们通过分析和金融模型能够找到这些疑点,我们就可以和我们的前端设计人员讨论,是不是可以对这些相关的流程进行优化,能不能减免一些环节。第三个例子是我们现在正在做的对工交易+平台,我们银行在供应链金融和对公业务上面有很大优势,但我们最近一段时间除了传统线下营销以外我们也在考虑线上合作,和我们所有对公企业进行线上的金融合作,但是合作的时候我们发觉,其实我们的金融客户也有很多不同的需求,我们也是需要通过对他们的数据分析,包括对交易,不光是金融数据,还有交易数据的分析,能够对我们的客户提供更好的服务。我们在这些场景上都是为我们的客户提供了服务。还有一个例子,我们的APP,我们有一个品牌叫薪金宝,最近我们推出了智慧投资业务,可以很明确的看到我们产品的历史回报率,包括我们的分析。这些技术背后也体现了深度学习的技术和大数据技术。

  【刘赞】:所以实际上深度学习和大数据技术的应用场景还是比较宽泛的,吴总,您这边还要不要跟我们分享一下,刷脸这项技术,或者说大数据深度学习技术除了在金融领域应用以外,在其他哪些领域还能应用?

  【吴文昊】:欢迎大家去我们的展台参观,举几个例子。一个是金融行业,去年和支付宝的合作,今年和中信银行的合作,总计起来,我们的云服务已经为世界上1亿人以上做了刷脸的事情,这是非常值得一提的一个里程碑。另外举两个场景,一个是共享经济方面,最近我们和Uber一起合作,在中国推出了刷脸提供更安全出行的服务,对Uber来讲他需要解决的是司机身份的验证,司机是不是本人在开车,包括有可能的司机刷单风险,都可以通过人脸识别技术来提供验证技术。包括智能楼宇、智能园区、智能小区,比如小区里面的门禁系统可以利用人脸识别技术,包括智能监控系统可以通过人脸智能化结构化,把它串起来,省去了很多人工的成本,用户体验也会更好。

  【刘赞】:谢谢吴总。未来我们能够做什么,有哪些创新,请吴总从技术上面跟我们大家分享一下,比如我们未来做金融创新也好,或者其他的创新应用,从技术创新方面可以提供什么样的服务,或者说还可以做什么样的事情。

  【吴文昊】:金融创新我今天不多讲了,我讲一下其他行业可能创新的例子。比如现在大家谈到智能汽车、无人驾驶比较多,对于路面情况的理解分析,包括路线的规划,这些东西和人工智能、深度学习都是分不开的。另外一个最近很热的例子是VR、智能眼镜,最近我看诺基亚推出360度全景的摄像头,几万美金,Facebook最近也开源了同样的产品。这块大家可以设想一下,你有了360度摄影技术之后实际上是不够的。比如我们今天有一个摄像头,把今天的会场全拍下来了,你如果拿到这张照片的话,你可能还需要智能技术去判断哪个地方是台上,哪个地方是台下,哪个地方是桌子,哪个地方是椅子,哪些是来宾,一会儿来宾会离开,会场会成为空的会场。所有的信息如何通过深度学习智能化的理解分析,这些是我们在很热的领域里面应该着重去研究的。

  【刘赞】:谢谢吴总。陈总,听完吴总介绍,您觉得在金融领域我们应该做哪些应对,基于大数据和深度学习对行业带来的可能的变化。

  【陈海】:近几年我们感觉科技改变潮流越来越明显了,未来的5G技术,包括可穿戴设备的发展,包括我们智能分析能力的提升,实际上传统的金融行业已经感觉到了这种压力,这种压力是来自于我们原来可能只是做一些应用的实现,强调安全,强调信用,但是现在随着我们的竞争伙伴越来越多,我们需要在很多方面提前布局。一方面是在技术方面,我们要储备一些技术,其实更多的还是思想方面,今天我们来到这里面就代表这种想法,我们还是需要跟更多的更优秀的合作伙伴进行合作,能够提升我们银行服务的能力,这个我们觉得是最重要的。在金融创新方面,我们更多的是围绕着客户最需要的一些服务,我们可能会做一些发展,主要是一些投资领域,这是我们零售客户最需要的。第二个领域是对公客户最需要的一些资金管理领域,这些领域我们会自己一些投入,会提升更多的服务品质。

  【刘赞】:好的,谢谢陈总,谢谢吴总。刚刚陈总和吴总比较详细的通过案例介绍了一下大数据也好,深度学习也好,包括刷脸,在我们整个金融领域的创新应用。其实包括人工智能未来的一些发展,它不仅仅是对金融行业会产生一定的影响,大家可以看一下,基本上对所有行业都可能会带来或者是变革,或者是颠覆式的影响。从长期发展来讲,人工智能最终会通过程序实现替代人类的智慧,当然,这只是其中的一部分。结合刚刚两位老总介绍的,未来包括更多应用场景的数据财经和更大更海量的数据计算之后,可能会为生产方式带来改变,也会为我们带来真正智能化的生活。短期内可能还是更多的会基于产品,基于计算能力,基于数据的收集和基于整个算法等等这些,在更多的应用场景的一些应用。作为一个普通人来讲,我可能会更期待包括在金融也好,安防也好,或者其他领域,能够享受到更便捷的一些服务。我们今天的分享大概内容就是这些,谢谢大家。

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