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落地难,成本高!说好的科技普惠会不会沦为大企业的狂欢?

 

 

 

 

2017-09-08 15:17:54

大数据是伪命题吗?人工智能和大数据的区别是什么?这二者存在怎样的关系?

前段时间发生了两个热点事件:一个,是曾无比自豪称自己是精准匹配的大数据科技公司BOSS直聘被传销利用了。

另一个,是摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多,经测试,原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作,只需几秒就能完成,而且错误率大大降低。

这两件事,让两年前的一个争议再度回到原点:大数据是伪命题吗?人工智能和大数据的区别是什么?这二者又存在怎样的关系?

近日举行的2017一本财经智慧金融年度峰会上,多位业内人士对此重新梳理解读。

小米金融首席风控官信贷业务负责人陈曦认为,人工智能的定义没有一个明确的界限。其次,数据是基础,相当于我们做一道菜,食材是数据。所以这两件事情并不矛盾,数据和后面的AI技术是连成串的。

在业内人士看来,大数据和人工智能有一个严格区分线。很多情况下数据量存储在那里,你自己设定的规则,符合这个规则就进行清洗和处理,这叫大数据利用技术。但是人工智能分为机器学习和深度学习。在金融风控领域,原来的大数据技术利用就是根据现有的风控模型对已知标签的数据做处理,人工智能对已知标签或某些规则的标签数据,根据人工智能算法模型做精细化处理,再为客户和厂商输出一个处理过的结果。这就是大数据和人工智能在风控领域的区分。

元一九鼎合伙人夏翌分析称,这一波人工智能热潮实际上是三个推手驱动的:数据、算例、算法。在他看来,金融机构最实质的诉求,是在风险可控的情况下,创造超额收益。在一些金融领域,比如智能投研,对风险的承受度是非常高,只要有任何一个技术能够说服我,承诺创造超过50%以上概率能赚钱,就可以去尝试。但这种尝试没有面向散户推广开来有两个原因:第一,技术如果能够创造海量回报,最直接的变现市场就是在二级市场运用这样的技术直接来进行投资;第二,必须确保这个技术带来的后果不是灾难性的,并且把这个逻辑向你的客户讲清楚,使得他信服。

业内人士认为,人工智能和大数据之间并存,不存在矛盾。

PINTEC集团读秒CEO周静表示,不管是人工智能,说到风控肯定背后都是要有数据,不管是历史的数据,还是新的、标准的或非标准的数据,数据是风控的血液。在信贷领域,风控是心脏。之前用人的经验去做风控,后来用数据、评分卡做风控,到现在用AI的方式做风控,都是跟着时代在演变,也跟着移动互联网和搜集数据的速度有关系。

但是,诸多业内人士认为,最终如何推动大数据和人工智能的落地才是目前最该考虑的问题。

锦佰安CEO冯继强认为,目前推动落地仍存在相当难度。据他介绍,一些企业正在做大数据,现在一提人工智能,检验的办法就是投入多少服务资源,一个月花多少钱。“像我们每个月的成本是七位数,有可能这种成本不是一个小公司承担得起的。昨天跟一个京东朋友交流,他说他们做AI集群一个亿,我算了一下一个亿也投入不了机器,这很正常。AI落地的过程中,一些小公司承担不了成本。现在像大数据存储可能有上千万的投入,这对一些小公司都是天文数字,落地比较难。”

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出品:凤凰WEMONEY
编辑:谭梦桐