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11月9日，2017騰訊全球合作伙伴大會分論壇創(chuàng)想·微眾銀行在成都舉行。香港科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系系主任、國際人工智能協(xié)會主席、微眾銀行獨立董事楊強教授表示，未來，人工智能不僅在改變金融，還使得金融變得更加的場景化，高頻交易。 對于人工智能與金融場景。

楊強說，首先，金融的場景里分為幾個非常復(fù)雜的塊，比如支付、信貸和財富管理，之前主要是由專家，由人，由銀行來進行這樣服務(wù)的。人工智能的引入使得銀行的這些服務(wù)有了本質(zhì)的變化，主要有三個變化： 首先是模型的引入，尤其像人工智能模型的引入，能夠有自學(xué)能力的模型使簡單人造的模型變得復(fù)雜化，變得場景化，他可以應(yīng)付各種各樣的場景。簡單的模型一個人可以一天寫幾條規(guī)則，一個團隊一年下來可以寫幾千，最多一萬條規(guī)則，但是人工智能的模型可以寫出上億條規(guī)則，這些規(guī)則就使得人工智能的模型能夠適配于各種不同的細分場景。 第二，人工智能的引入使得人和人的關(guān)系變成機器和人的關(guān)系的服務(wù)。從人為主導(dǎo)的服務(wù)變?yōu)樽詣拥姆��?wù)，就是擴拓展性。比如過去我們銀行一天可以接待成百上千人，但是像微眾銀行這個場景，卻可以應(yīng)付上千萬人的需求，就是機器能夠拓展人的能力。 第三，就是服務(wù)從一個通用化的服務(wù)，現(xiàn)在演化到千人千面的服務(wù)，人工智能使得這個技術(shù)成為可能，所以金融的場景化，金融的高頻化，金融的個性化，這個就是人工智能所帶來的三個巨大的變化。

人工智能如何產(chǎn)生這些變化？據(jù)楊強介紹說，人工智能的發(fā)展到今年有60多年了，60多年前在美國正式提出了人工智能這個概念。最近的發(fā)展是以機器學(xué)習(xí)的突飛猛進，從九十年代到現(xiàn)在大家一致認為是通過機器，通過對大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能夠產(chǎn)生像人一樣的智能，現(xiàn)在首當其沖就是深度學(xué)習(xí)。

最近，阿爾法狗帶來一個新的名詞是“強化學(xué)習(xí)”，這個強化學(xué)習(xí)在金融當中更加適用，因為整個過程在外界得到反饋，我們跟用戶交互得到的反饋就要加強學(xué)習(xí)，這個就是強化的概念。在計算機里強化學(xué)習(xí)就像阿爾法狗一樣的通過對這些棋局的分析，使得這個系統(tǒng)變得越來越強大，這個過程非常有趣。它的發(fā)展是通過觀察動物的遷移行為，最后發(fā)現(xiàn)動物組群的動物，之所以能夠存活，也是因為它具有強大的學(xué)習(xí)的能力，一個演進的能力和強化學(xué)習(xí)能力是分不開的。

深度學(xué)習(xí)是一定要大數(shù)據(jù)來支持的，比如深度學(xué)習(xí)的一個重要里程碑是視覺和圖像的識別，動輒上千萬，上億的圖像，而且都要有人為的標注，但是強化學(xué)習(xí)使得這個學(xué)習(xí)的過程變得可以是在線學(xué)習(xí)，也就是說可以從零開始逐漸的增長。第二是它只要我們把這個問題的邊界描述清楚，把這個邊界能夠用比如說下棋，你應(yīng)該走哪一步，怎么樣算贏這樣的邊界，只要由人用規(guī)則的形式表述的話也可以形成一個反饋，久而久之系統(tǒng)就可以應(yīng)付這種清晰規(guī)則加上小數(shù)據(jù)。所以我們從大數(shù)據(jù)，往小數(shù)據(jù)發(fā)展。

楊強認為，現(xiàn)在國際上開始比較熱的一個領(lǐng)域是遷移學(xué)習(xí)，已經(jīng)建立好的一個模型可以把它遷移到一個新的領(lǐng)域，這個新的領(lǐng)域可以只有小數(shù)據(jù)，也可以完全沒有數(shù)據(jù)。這個領(lǐng)域在更多的場合，尤其是在金融領(lǐng)域會遇到的場景。個人工智能的大規(guī)模推薦技術(shù)是由電商帶來的，也應(yīng)該是人工智能在大面積商業(yè)應(yīng)用的第一個里程碑。這種服務(wù)能夠讓合適的人找到合適的服務(wù)，找到合適的錢，這種目的得以實現(xiàn)，得以擴展。

對于人工智能的前沿技術(shù)和金融場景有哪些關(guān)系？他認為，首先，人工智能時代的金融場景脫離不了金融的這些實際場景，比如支付、信貸，建立信用系統(tǒng)，這些場景還包括什么？把線上和線下能夠打通，但現(xiàn)在還沒有做好，原因在哪里？第一是數(shù)據(jù)沒有打通。第二是人工智能技術(shù)的應(yīng)用還不夠到位，金融如果能夠使能這種線上線下的打通，會帶來完全不一樣的場景，金融就變成了潤滑油，我們不妨起一個名詞叫做“金融的場景化”。我們每個人使用金融服務(wù)的時候一定有一個目的，這個目的在我們的心理，但是并沒有能力去告訴金融服務(wù)機構(gòu)，這個時候人工智能就可以派上用場，因為人工智能最擅長就是去猜用戶要做什么，就像天氣預(yù)報明天會不會下雨一樣，如果猜得準，如果能預(yù)測用戶能夠使用什么東西，下面需要什么服務(wù)的話，那我們就可以在用戶線下場景的時候，聯(lián)想到線上，在線上場景的時候聯(lián)想到線下。這樣的打通，通過人工智能再用金融加以服務(wù)的話，就可以實現(xiàn)潤滑油的作用。 其稱，現(xiàn)在的推薦系統(tǒng)已經(jīng)不是十年、二十年前的了，現(xiàn)在是用深度學(xué)習(xí)，用大規(guī)模的算法，可以動輒動用上億數(shù)據(jù)。

與此同時，高頻化是一個非常大的需求，尤其是使得人工智能成功，我們生活當中有很多的例子，我們?nèi)撕腿酥�間的交流，我們?nèi)撕头��?wù)之間的交流，有些是高頻的，也就是說我們一天要做多次，有些是低頻的，一年可能做一次。比如我們春節(jié)回家這個是低頻的活動。人工智能可以通過各種各樣的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，可以來建立一種模型。 “遷移學(xué)習(xí)在小數(shù)據(jù)上面的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)個性化，和人類的知覺是分不開的。”

楊強說，遷移學(xué)習(xí)是下一個機器學(xué)習(xí)的熱點。它的好處首先在小數(shù)據(jù)上能夠通過模型的適配來達到很好的效果，同時，能夠使一個在本領(lǐng)域建的模型非常的可靠。再者可以實現(xiàn)個性化。 遷移學(xué)習(xí)也在發(fā)展，和深度學(xué)習(xí)也在一起磨合，比如說單層網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)，現(xiàn)在通過深度學(xué)習(xí)也可以發(fā)展到多層的深度學(xué)習(xí)。

遷移學(xué)習(xí)在一個領(lǐng)域建立起一個輿情領(lǐng)域以后可以遷移到新的領(lǐng)域，這樣很快很準。 “未來，人工智能不僅在改變金融，還使得金融變得更加的場景化，高頻交易。

另外，能夠千人千面?zhèn)�性化，能夠更好的服務(wù)于普羅大眾。”楊強表示。

（來源：新華網(wǎng)）