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2017-08-04 11:44 来源:蚂蚁金服科技 人工智能 /蚂蚁金服 /操作系统
导读 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心圆满结束。 在本次大会上，蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士发表了主题为《金融智能的发展与应用》的演讲。漆远表示，蚂蚁金服今年的两个关键词，一个是“开放”，一个是“AI（人工智能）”。在此次演讲中，漆远从风控系统、智能助理、定损宝等产品案例出发，全面介绍了蚂蚁金服产品背后的人工智能技术。 以下为蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士的演讲精华整理。
金融服务的基本挑战 蚂蚁金服为什么要做人工智能？可以说，想要做好金融科技服务，人工智能技术必不可少。蚂蚁金服拥有人工智能技术应用的丰富场景和海量数据。利用人工智能技术，我们能够解决真正的问题、提供真正有意义的服务。 支付、保险、财富、风控、微贷，这些由蚂蚁金服提供的金融服务背后蕴藏着深厚的人工智能技术实力。海量的金融数据为人工智能提供了充足的燃料。与此同时，专业的金融服务同样也充满着挑战，如： 时间敏感：如何在毫秒级完成交易风控的判断？ 海量数据：一天几亿笔交易数据的处理，对大规模稳定的风控系统提出了要求。 业务多样性：例如怎么用迁移学习发现业务中不同任务的共性。 系统性风险：如果说把系统用一个网络来表达，应何从网络的角度分析问题。 强数据安全：保护数据的安全如用户隐私也是金融业务本身非常重要的特性。 金融智能的技术元素 基于以上提到的这些挑战，蚂蚁金服构建了一个金融智能平台，从底层的图像理解、语音识别能力，在此之上发展了自然语言处理（NLP）的能力，然后基于这些技术诉求进行机器学习、深度学习，分析时间序列，比如说预测余额宝的利率变化等。在最顶层，我们发展出推理和决策的能力，使我们能够帮助用户和金融合作伙伴做出明智的决策。 蚂蚁金服金融智能平台里囊括了一系列的人工智能技术，包括强化学习、无监督学习、图推理、共享学习等。这些技术的选择始终需要满足金融领域的实时对抗性、大规模以及安全加密性。 蚂蚁金服金服的定位为Techfin，中文名为“金融科技”，“科技”是我们的核心。当下，人工智能技术是科技公司最核心的能力之一。蚂蚁金服今年的两个关键词是“开放”和“AI（人工智能）”。我们希望使用先进的人工智能技术驱动业务。同时蚂蚁金服作为科技公司，我们遵循“技术成熟一个，就开放一个”的原则，我们希望将蚂蚁金服强大的技术能力将会开放赋能给合作伙伴及金融机构，让他们能在各自的专业领域进一步发挥所长。 接下来，我将以蚂蚁金服从技术到业务应用的六个案例，与大家分享人工智能技术在蚂蚁金服的发展和应用。 案例一：安全风控 在安全风控场景中，里面会涉及用户、终端设备、商家等多个实体，他们之间通过资金流动形成互联。传统的风控技术依赖于建立好的诸多规则和模型。过去十年来，蚂蚁金服使用机器学习技术建立起了强大的风控系统。但我们不会因此停步，蚂蚁希望能在此基础上进一步升级风控系统。
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