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落地難,成本高!說好的科技普惠會不會淪為大企業的狂歡?

 

 

 

 

2017-09-08 15:17:54

大數據是偽命題嗎?人工智能和大數據的區別是什么?這二者存在怎樣的關系?

前段時間發生了兩個熱點事件:一個,是曾無比自豪稱自己是精準匹配的大數據科技公司BOSS直聘被傳銷利用了。

另一個,是摩根大通開發了一款金融合同解析軟件COIN。這款軟件上線半年多,經測試,原先律師和貸款人員每年需要360000小時才能完成的工作,只需幾秒就能完成,而且錯誤率大大降低。

這兩件事,讓兩年前的一個爭議再度回到原點:大數據是偽命題嗎?人工智能和大數據的區別是什么?這二者又存在怎樣的關系?

近日舉行的2017一本財經智慧金融年度峰會上,多位業內人士對此重新梳理解讀。

小米金融首席風控官信貸業務負責人陳曦認為,人工智能的定義沒有一個明確的界限。其次,數據是基礎,相當于我們做一道菜,食材是數據。所以這兩件事情并不矛盾,數據和后面的AI技術是連成串的。

在業內人士看來,大數據和人工智能有一個嚴格區分線。很多情況下數據量存儲在那里,你自己設定的規則,符合這個規則就進行清洗和處理,這叫大數據利用技術。但是人工智能分為機器學習和深度學習。在金融風控領域,原來的大數據技術利用就是根據現有的風控模型對已知標簽的數據做處理,人工智能對已知標簽或某些規則的標簽數據,根據人工智能算法模型做精細化處理,再為客戶和廠商輸出一個處理過的結果。這就是大數據和人工智能在風控領域的區分。

元一九鼎合伙人夏翌分析稱,這一波人工智能熱潮實際上是三個推手驅動的:數據、算例、算法。在他看來,金融機構最實質的訴求,是在風險可控的情況下,創造超額收益。在一些金融領域,比如智能投研,對風險的承受度是非常高,只要有任何一個技術能夠說服我,承諾創造超過50%以上概率能賺錢,就可以去嘗試。但這種嘗試沒有面向散戶推廣開來有兩個原因:第一,技術如果能夠創造海量回報,最直接的變現市場就是在二級市場運用這樣的技術直接來進行投資;第二,必須確保這個技術帶來的后果不是災難性的,并且把這個邏輯向你的客戶講清楚,使得他信服。

業內人士認為,人工智能和大數據之間并存,不存在矛盾。

PINTEC集團讀秒CEO周靜表示,不管是人工智能,說到風控肯定背后都是要有數據,不管是歷史的數據,還是新的、標準的或非標準的數據,數據是風控的血液。在信貸領域,風控是心臟。之前用人的經驗去做風控,后來用數據、評分卡做風控,到現在用AI的方式做風控,都是跟著時代在演變,也跟著移動互聯網和搜集數據的速度有關系。

但是,諸多業內人士認為,最終如何推動大數據和人工智能的落地才是目前最該考慮的問題。

錦佰安CEO馮繼強認為,目前推動落地仍存在相當難度。據他介紹,一些企業正在做大數據,現在一提人工智能,檢驗的辦法就是投入多少服務資源,一個月花多少錢。“像我們每個月的成本是七位數,有可能這種成本不是一個小公司承擔得起的。昨天跟一個京東朋友交流,他說他們做AI集群一個億,我算了一下一個億也投入不了機器,這很正常。AI落地的過程中,一些小公司承擔不了成本。現在像大數據存儲可能有上千萬的投入,這對一些小公司都是天文數字,落地比較難。”

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出品:鳳凰WEMONEY
編輯:譚夢桐
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