在上周三的极牛技术分享活动里，我做了一场 topic 是《 AI in Dianrong Risk》的分享。主要介绍了一些我们关注的人工智能技术可能在哪些方面会对金融行业带来一些变革，atv，以及在点融我们是怎么将人工智能技术应用于风险控制的。

　　互联网上有这样一个关于 AI 的定义：

　　AI is the science and engineering of making intelligent machines and computer programs capable of learning and problem solving in ways that normally require human intelligence.

　　AI 是运用智能硬件和计算机程序，解决在一般情况下需要人脑解决的问题的科学技术。

　　所谓前事不忘后事之师，在了解 AI 对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，直播，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

　　在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

　　他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

　　就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而 Fintech 公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

　　互联网金融怎么做？

　　随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

　　而 AI 就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

　　如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

　　而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

　　关于 AI

　　在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如 GBDT 的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

　　一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

　　AI 所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

　　AI in Dianrong

　　在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

　　数据搜集和处理

　　风险控制和预测模型

　　信用评级和风险定价

　　便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

　　各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

　　欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。