首屆由華人學者領銜發(fā)起的分布式AI學術會議DAI 2019于15日在北京圓滿落幕,這也是繼JCAI2019、IROS2019、EMNLP等學術會議之后,又一花落中國大陸的世界頂級學術會議。AI在金融中的應用成為與會者重點關注領域,圖靈獎得主姚期智、螞蟻金服集團副總裁兼首席AI科學家漆遠以及氪信科技CEO朱明杰,分別從各自研究和實踐角度出發(fā),給出了中國“AI+金融”的世界級答案。
其中,大會榮譽主席、圖靈獎得主、清華大學教授姚期智院士做了題為 Fintech: A Meeting of Minds Between Computer Science and Economics 的主旨演講;螞蟻金服集團副總裁兼首席AI科學家、達摩院金融智能實驗室負責人漆遠做了題為 Multi-agent MachineLearning for All-Inclusive Finance 的演講,氪信科技創(chuàng)始人兼CEO朱明杰做了題為 Practices of AI in Finance 的演講。
【大會榮譽主席、圖靈獎得主、清華大學教授姚期智院士】
【螞蟻金服集團副總裁兼首席AI科學家漆遠】
氪信CEO朱明杰作為業(yè)界代表,向與會者展示了工業(yè)界“AI+金融”的最新實踐成果。
朱明杰指出,中國金融用戶量和數(shù)據(jù)量都是世界最大的,但是使用效果和性能還有巨大的提升空間,這是中國金融業(yè)運用AI等技術“彎道超車”的絕佳機遇點。
以移動支付為例,2018年中國移動支付市場規(guī)模已經(jīng)達到25萬億美元,而美國是1600億,前者是后者的百倍以上;移動支付用戶量方面,中國已達到6.2億人,美國是1.57億人,中國如此龐大的市場規(guī)模和用戶數(shù)為AI金融提供了巨量的數(shù)據(jù)。
但是移動支付并不發(fā)達的美國,仍然具有全球最大的無現(xiàn)金交易量,這是因為美國擁有成熟的信用卡體系。截止2018年12月,中國狹義消費信貸余額是87994億人民幣(折合1.26萬億美元),美國同期不含房貸的消費信貸是4萬億美元;就信用卡人均擁有量而言,中國則遠低于美國:前者為0.5張,后者2.6張。這意味著,中國居民消費市場尚有巨大潛力可挖——關鍵在于提升消費信貸可獲得性同時,保證風險控制水平和服務效率的同步提升。
“在金融行業(yè),數(shù)據(jù)的使用規(guī)范面臨著比在計算機視覺、搜索、語音識別等領域更為嚴格的限制,”朱明杰指出,氪信以銀行為主的客戶,盡管其用戶已經(jīng)超過1億,但在使用大數(shù)據(jù)時由于一些歷史原因和行業(yè)監(jiān)管原因,受到比螞蟻金服或微眾銀行等互聯(lián)網(wǎng)金融平臺更多的限制。為了進一步推動AI技術在銀行現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎上和業(yè)務場景下的使用效果,氪信與金融機構(gòu)開展了一系列的合作共研,并加強與學界的密切合作,相關的實踐成果也以論文形式呈現(xiàn)于WSDM, KDD, AMCIS等頂尖學術會議上。
朱明杰指出,針對不同類型的數(shù)據(jù)問題,需要不同的“解題思路”:比如建立在財務數(shù)據(jù)基礎上的評分卡是傳統(tǒng)信貸風控反欺詐的主要手段;線上借貸人群的財務數(shù)據(jù)盡管十分稀疏,在線行為數(shù)據(jù)卻滲透率極高,但行為數(shù)據(jù)在使用上由于3V特性(即容量Volume、速度Velocity和種類Variety)帶來了極大的技術挑戰(zhàn),氪信在實踐中針對行為事件流數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等不同類型數(shù)據(jù),都提出了相應的算法模型。“我們通過一系列的實踐證明了,這些行為數(shù)據(jù)可以變成AI能夠處理的數(shù)據(jù),并且驗證了模型的有效性。”朱明杰說。
相關論文可參見:
WSDM 2018, Sequential Behavioral DataProcessing Using Deep Learning and the Markov Transition Field in Online FraudDetection;
WSDM 2018, Feature Extracting Framework for Online-LendingCollection Risk Modeling with X-Encoder;
KDD 2018, A Hierarchical VectorizedRepresentation of Knowledge Base for Short Text Based Financial Fraud Detection;
AMCIS 2019, Predicting Financial Risk Using Non-Financial Data: Design andEvaluation of a Predictive Analytics Framework.
海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫環(huán)境,不僅僅是數(shù)量級上的提升,更需要在保持性能的情況下進行計算。朱明杰以銀行反洗錢場景為例,指出由于銀行有限的硬件資源和對時間的要求,相關智能解決方案需要在幾小時以內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量級是:一個銀行3個月內(nèi)3億級別賬戶,100億筆交易流水記錄,500GB高度壓縮的數(shù)據(jù)(如果未壓縮則大于3TB)。對此,氪信給出的方案是將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(GCN)運用到交易數(shù)據(jù)處理和群體風險識別當中,并結(jié)合列式計算引擎高效處理海量數(shù)據(jù),在基準測試中取得了顯著效果。DAI 2019會議上,朱明杰也詳細闡述了該計算引擎特點和算法實現(xiàn)框架。
“今天中國的金融業(yè),已經(jīng)面臨著世界級技術問題,有些甚至走到了無人區(qū),需要我們給出世界級的AI解決方案。”演講最后朱明杰表示。
DAI 2019由多位華人學者以及國際知名學者共同發(fā)起,其中,南洋理工大學安波(大會共同主席)、清華大學唐平中(程序委員會共同主席)、南京大學高陽(研討會主席)、MSRA 秦濤(工業(yè)論壇主席)、南京大學俞揚(贊助主席)、天津大學郝建業(yè)(宣傳主席)都在組織者之列,會議共同主席之一 Michael Wooldridge 是牛津大學計算機系主任、IJCAI 理事會前主席。圖靈獎得主姚期智院士任大會名譽主席。
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