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3S MARKET

2017年11月13日 星期一

The Internet of Things: Exploring Future Financial Services






來源:财资一家


人工智慧正迅速應用於諸多行業,其影響從語音識別、自動駕駛汽車遍佈到金融交易、智慧財務領域。


機器學習演算法,如今被普遍嵌入到網路協同工作和智慧客戶中;數位化裝置和聯網感測器的資料處理,和資料流傳輸能力已大幅提升,持續改善人工智慧的表現;機器基本上能夠辨識特定的語音和影像,可以大致理解人類的溝通。機器透過破解語言和視覺,已進入到現實世界中。


人工智慧應用場景豐富 這三大領域或率先落地



人工智慧應用場景豐富 這三大領域或率先落地
人工智慧應用場景豐富,尤其是資料豐富的行業,如製造行業、網際網路平台、金融機構等。


The Internet of Things in manufacturing: benefits, use cases and ...


工業製造領域
比如GE的數位化改造,透過AI預測能源需求,幫助更準確地啟動風力渦輪機。GE Predix平台應用人工智慧,可以預測噴射發動機下次清洗的時間。

Google Deep Mind透過分析谷歌伺服器的訪問情況,幫助其資料中心冷卻和支援系統減少能耗等,針對企業端的場景更多的是實現更精細化的控制、透過辨識不同模式或規則自動作出響應、帶來效率提升。




網際網路領域
百度在AI的戰略佈局方面,目前包括三大實驗室:矽谷人工智慧實驗室、深度學習實驗室和大數據實驗室,主要研究領域為影像辨識、語音辨識、自然語言處理、機器人和大數據。

2016年9月,百度釋出了百度大腦,包括了PaddlePaddle深度學習平臺(演算法模型)、AI超級電腦(底層技術)以及大數據三大核心技術。2017年1月,百度推出人工智慧作業系統DuerOS。

2016年4月,騰訊成立了AI實驗室,提出了基於業務整合的四個研究領域:電腦視覺(Computer Vision)、語音辨識(Speech Recognition)、自然語言處理(NLP)和機器學習(Machine Learning)以及四個研究方向:內容AI、社交AI、遊戲AI,以及工具類AI。

阿里則充分藉助電商平台的優勢,於2015年7月釋出了人工智慧購物助理虛擬機器器人「阿里小蜜」;在金融領域,透過機器學習,螞蟻微貸和花唄的虛假交易率降低了90%。

支付寶的證件稽核系統開發的OCR系統,使證件校核時間從1天縮小到1秒,同時提升了30%的通過率。螞蟻金服的定位就是以信用為基礎,人工智慧驅動的公司、人工智慧技術已體現在信用、推薦、風控、搜尋、智慧助理、行銷等多個應用場景。


IoT for Banks - Influence of IoT in Financial Services


財務與金融領域
摩根大通開發的金融合同解析軟體COIN,只需幾秒就能完成,原先律師和貸款人員每年需要36萬小時,才能完成的工作。2017年3月貝萊德(Black Rock)宣佈裁掉40多個主動型基金部門的崗位,其中包括7名投資組合經理,轉而用電腦與數學模型,進行投資的量化投資策略代替。

2017年5月德勤財務機器人橫空出世,開始取代財務人員的大部分工作。2017年8月美國銀行(Bank of America)與Fintech創業公司High Radius達成合作,將人工智慧應用於企業應收賬款處理。該應用程式專為大型、複雜的公司管理大筆支付業務。

資產管理領域的人工智慧應用,包括Black Rock開發的Aladdin平台(使用自然語言處理、閱讀檔案)、Kensho平台(使用龐大的資料庫,運用機器學習演算法,與自然語言處理技術,從眾多龐雜資料中,提取邏輯關係做出預測,並能以自然語言的方式輸出)、Alpaca(模式辨識等技術,用於量化投資)等。

美國諮詢公司Opimas的資料顯示,預計到2025年為止,AI的運用將使得對資本市場,包括證券服務、交易和結算、資產管理、私人銀行和財富管理等業務在內的員工減少23萬人。

京東金融依託京東集團累積的客戶及場景資源、交易及信用資料,累積了大量資料。在多維、海量、動態的資料基礎上,京東金融實現了人工智慧、生物辨識、深度學習、影像辨識、雲端計算和區塊鏈等領先技術的創新,並應用到了風險模型、量化營運、使用者洞察、企業徵信、智慧投顧等各個與金融相關的領域中去。




與此同時,京東金融還將資料+人工智慧能力,進行對外輸出。如京東金融的反欺詐解決方案——安全魔方。安全魔方擁有千萬級每分鐘的風控指標運算能力,還具備毫秒級的風險預警及響應時效,可以提升金融機構及電商客戶的信貸申請反欺詐、賬號與交易安全、行銷反欺詐能力。

人工智慧在金融領域中的應用,相較於大數據而言的核心突破,在於深度學習、智慧分析和最終的智慧決策。大數據、雲端計算、智慧硬體,以及後續的區塊鏈技術等,都是支撐人工智慧上層技術的基礎。目前,人工智慧技術可以運用在金融領域的技術主要包括深度學習、知識圖譜和自然語言三種

人工智慧+財資管理,未來的企業財資藉助人工智慧的關鍵技術和核心能力,使得企業財務和金融形成了包括結算、融資、票據、投資、風險控制,以及財務公司營運、供應鏈金融、電商平台、產業交易金融平台等,有機結合的整體智慧化平台。

企業管理者可以隨時且一目瞭然地,對企業資金的長短期流入流出、資金頭寸、多管道投融資、收益及債務進行動態、即時的監控。企業財資管理越來越呈現資料化、網際網路化、智慧化的發展,為企業提供多方面、多層次的財資管理分析和財資經營決策。

未來已來,藉助人工智慧的關鍵技術和核心能力,將賦能財資管理智慧化,尤其體現在賬戶、支付、頭寸、現金流預測、投融資、風控、共享和資管等場景。




                                                                                                                                                                                                                 


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