ChatGPT的爆火催生了“百模大戰(zhàn)”,同時也引領了生成式人工智能(AIGC)技術發(fā)展浪潮。我們正在昂首闊步走進大模型時代,人工智能對于金融領域的影響和賦能程度將繼續(xù)深化。但AI算法是否會萬眾歸于“生成式”,答案或非如此絕對。
“AIGC算法在金融數(shù)據(jù)建模和智能交互方面,展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢;在信用評分和欺詐檢測等方面,判別式AI技術更具實力。將兩種算法深度融合,可以靈活應對不同的金融場景和需求,在追求高效率和高性能之間達到最佳平衡。”近日,在中泰證券舉辦的策略會上,百融云創(chuàng)CEO張韶峰如此表示。
張韶峰認為,AI在金融行業(yè)的應用正在向2.0時代演進,也即從分析判別型向內(nèi)容生成式進化,但同時,這一技術的革新不是一個非此即彼的過程。“AIGC技術在許多領域具有顯著的優(yōu)勢,但不是所有的問題都可依靠它解決。”
在從AI1.0向2.0時代邁進的過程中,百融云創(chuàng)是見證者,更是積極的參與者。成立九年來,百融云創(chuàng)憑借強大的智能分析能力和深刻的行業(yè)洞察,將自研AI技術與金融業(yè)務深度融合,一站式全鏈路賦能金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
AI與金融之間的交融已經(jīng)進行了很多年,金融業(yè)天然的風險屬性、服務特性為AI的落地應用提供了廣闊的土壤。有統(tǒng)計顯示,近十年,受益于判別式AI等技術的長足進步,AI在金融領域的應用大幅提升,其中IT部門的應用占比超過了60%。
判別式分析技術能夠幫助金融機構(gòu)更好地進行智能分析與決策。有這樣一個例子,一家國有銀行委托百融云創(chuàng)幫助其分析5000個已確認的欺詐樣本。通過復雜關系網(wǎng)絡模型,百融云創(chuàng)成功地挖掘出了與這些樣本相關聯(lián)的9000余個團伙欺詐客戶。在這些欺詐客戶中,有83%的人在申請貸款時已被銀行拒絕,但仍有17%的人成功獲得了貸款,這導致銀行整體壞賬水平陡然上升。
“如果銀行在貸前采用基于復雜關系網(wǎng)絡的機器學習算法,便有可能識別并拒絕這些高風險客戶,有效降低銀行的壞賬率。”張韶峰介紹。
借助復雜關系網(wǎng)絡,百融云創(chuàng)將現(xiàn)實世界中錯綜的人際關系抽象成圖譜。這樣一來,便能實現(xiàn)對客戶的“升維認知”,將原本錯綜復雜的客戶管理問題轉(zhuǎn)化為清晰、可視化的拓撲網(wǎng)絡。利用關系圖譜,百融云創(chuàng)對欺詐風險識別的準確率可接近90%,對團伙欺詐的違約率預測可提升4到10倍。
在張韶峰看來,過去十年來,基于知識圖譜、機器學習構(gòu)建的復雜關系網(wǎng)絡是AI在金融領域的重要技術基石,同時也代表著AI1.0時代中判別式分析的典型應用成果。
“關系圖譜系統(tǒng)能保持高達tps6000以上的高性能計算。”張韶峰介紹,目前關系圖譜系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應用于反欺詐、貸后管理等領域,為金融行業(yè)提供了強大的支持,并有助于挖掘和防范金融風險。
不僅如此,在風險評估、信用評級等多個領域,均有判別式AI技術在發(fā)光發(fā)熱。借助先進的機器學習技術,百融云創(chuàng)將客戶的行為信息等弱變量與金融活動產(chǎn)生強關聯(lián),得以準確預測潛在的信用風險,幫助金融機構(gòu)優(yōu)化資源配置
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