百度携手农行,构建深度学习AI

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6月20日,中国农业银行与百度战略合作签字仪式在北京举行。将在人工智能技术与金融的整合中开展深入合作,主要包括金融人才、客户肖像、精确营销、客户信用评估、风险监控、智能投资与关怀、智能客户服务等领域的具体应用。并将共同建设“金融科技联合实验室” 与此同时,百度财务宣布了一个三步战略计划。金融科技将在百度金融进行验证和体外出口,努力构建金融系统层面的深度学习人工智能

首先,人工智能和金融的结合是大势所趋。

人工智能技术的突破性进展对许多行业产生了重大影响,而金融业由于其在数据质量、结构化产品和市场规模方面的优势,已经成为与人工智能技术结合最紧密的领域之一。 随着越来越多的交易从物理渠道转向数字渠道,技术继续影响银行业。 大数据洞察力和先进分析技术的应用改变了金融服务业的内部运作、外部经验和竞争市场。

面对如此巨大的变化,银行和信贷合作社正在重新思考他们未来的商业模式。 当机器学习与云计算技术相结合时,金融防线就被潜在的入侵者摧毁了。 近年来,银行业在科学技术上的投入越来越多。咨询公司Celent的数据显示,2015年北美、欧洲和亚洲的银行在科技领域的支出为19670亿美元,同比增长4.6%。

埃森哲的一项研究认为,未来的赢家不仅将拥有技术能力,还将使这些技术能够增强员工的业务能力。 “人与技术的结合才能真正创造银行业未来的竞争优势。 接受调查的银行高管中,近90%同意企业必须加快创新,以跟上市场的步伐。

2。《金融登陆中的人工智能具体计划

百度》和中航新闻发布会是传统金融巨头和人工智能在渠道、服务和产品上实现更智能金融的又一重要结合 一方面,它代表了金融机构的技术创新,同时也是国内人工智能技术在金融领域的有力登陆。 李彦宏表示,“智能金融可以超越支付、网点等物理限制。” (人工智能技术)在尊重金融法的基础上,有效、即时地处理海量多维非结构化信息,提取知识,为各种金融业务提供决策支持 ゥ?

百度金融服务集团成立于2015年12月14日。其业务结构主要包括消费金融、财富管理、网上银行、网上保险、钱包支付等部门。 目前,百度金融正在使用人工智能和其他技术来增强金融机构的能力。 李彦宏表示,百度不仅拥有许多精通深度学习和大数据的科学家,还有金融领域的专业精英。 两种人才的配置可以更好地理解金融机构的需求,而两种思维的搅动和创新正在将百度人工智能核心技术注入金融领域,并产生越来越丰富的创新成果。

这些创新主要体现在提高银行效率和用户服务质量上。在埃森哲的研究中,当被问及将人工智能嵌入用户界面的前三个原因时,金融服务机构引用了“为了获得数据分析和见解”(60%)、“为了提高生产率”(59%)和“节约成本”(54%) 67%的美国银行家认为“成本效益和经济性”是投资人工智能的主要原因。 德国电信和苏格兰皇家银行正在用聊天机器人取代他们的客户服务中心,此举将在未来五年节省数十亿美元。 法国巴黎银行和出版商维科集团正在使用机器来筛选金融市场或客户数据库,并在发现漏洞时发出警报。

同时,报告还指出了几个主要的应用方向。人工智能是一种新的用户界面人工智能正被用来增强客户体验、简化工作流程和降低成本。生态系统力量的体现在这个智能增长的新时代,公司将超越平台战略,采用丰富而稳健的生态系统方法;就业市场传统的工作分级制度正在被“人才市场”所取代,人才市场包括大量独立的自由职业者和兼职工人;专为人类设计大数据和先进的分析技术让我们不仅想知道人们今天在哪里,还想知道他们想去哪里。

从具体银行业务的角度来看,人工智能在金融领域的应用主要集中在以下几个方向

1。提高金融服务效率、降低行业成本是金融科技的基本要求,降低获取客户的成本是关键环节之一。 大数据、机器学习和推荐系统的发展极大地帮助金融机构准确地获取潜在用户并推动适当的服务。

2015年,摩根大通引入了一个预测性推荐系统,使用机器学习技术“新兴机会引擎”,来识别应该发行或出售股票的客户。 现在,摩根大通计划将其扩展到其他领域

借助百度庞大的流量和对用户需求的深刻洞察,百度财经已经形成了一幅金融用户的肖像。通过该响应模型,金融服务可以准确到达用户,最终实现广泛的流量覆盖和准确的用户到达。

2。身份认证

在金融业更高的安全要求下,身份认证是银行业务处理中非常关键的一环。随着深度学习带来的图像识别精度的大幅提高,金融机构已经能够使用人脸识别和声纹识别等生物认证技术来消除物理网点的限制,从而大大提高业务处理效率和用户体验

在新闻发布会上,百度高级副总裁朱光提到,百度金融已经将百度的人工智能和活体识别、声纹识别等应用技术应用于身份识别,可应用于金融交易环节和场景,如远程开户、远程授信、刷脸支付等。 此外,已经与泰康人寿合作开展保险业务的身份认证。它还被应用于自己的金融产品百度钱包,还包括易于在空操作的机场贵宾身份认证

3。商业智能分析近年来,自然语言理解技术也有了质的突破,这也将极大地影响银行业务 摩根大通今年1月推出了X-Connect来检索电子邮件,帮助员工找到与潜在客户关系最密切的同事,并促进商机 此后不久,智能合同平台(COiN)启动,主要用于分析法律文件,从中提取重要的数据点和条款。 手动审查一份12,000页的年度商业信用合同需要大约360,000小时,机器学习技术将时间缩短到几秒钟。

纽约梅隆银行正在采用机器人程序(bot),特别是使用机器人处理程序自动化(RPA),该程序自动化集成了人工智能技术以提高操作效率。例如,网络机器人或互联网机器人程序被用来实现自动化业务。在过去的15个月中,蓝棱镜公司开发了220多个机器人程序,用于处理过去手工完成的重复性事务。 例如,当审计员处理财务报告时,他或她只需要向人工智能发送信息请求,就可以在24小时内得到回复。 以前,手动过滤存储在六个不同信息技术系统中的大量数据通常需要6到10个工作日才能完成。 资金转账机器人程序可以帮助纠正美元资金转账需求中的格式和数据错误,比手工操作更快、更准确,每年可以为银行节省约30万美元。 RPA的应用取得了初步成果:账户关闭验证跨五个系统,正确率为100%;加工时间增加了80%。交易进入周转时间增加66%;这个程序只需要四分之一秒来处理一个失败的交易,但是人类需要五到十分钟。

另一个核心应用方向是银行的风力控制系统。百度的大数据和模型技术可以应用于金融风控制领域。 它包括7个维度和28个行业,细分了100,000多个标签来描述用户的属性和兴趣。帐户安全伞提供每秒处理500,000次风控制请求的能力,有效地防止了安全风险。 基于百度的大数据和算法技术,建立了反欺诈和信用风险模型,以防止黑名单、多头、关联网络和央行信用记录的存在/缺失等金融风险。

4。聊天机器人

目前,聊天机器人和对话界面正在成为一种趋势。许多人工智能巨头和自然对话初创公司纷纷制定计划,这也激发了金融业的热情。 这将彻底改变用户获取金融服务的方式,并大大提高效率。

今年4月,富国银行开始在脸谱信使平台上试点一个聊天机器人项目。虚拟助理向客户提供帐户信息,并通过与用户通信帮助他们重置密码。 不久前,美国银行的智能虚拟助理埃丽卡(erica)也正式亮相,通过分析和认知信息向4500多万银行用户提供财务指导。

百度金融,在自然语言处理和语音技术的支持下,智能客服机器人可以处理97%的在线咨询,其在金融业务中的分辨率达到90%以上 智能语音质量检测已实现关键问题的100%覆盖 通过智能升级,一项服务的成本在一年内下降了80%以上。

5。智能护理

智能投资和护理是人工智能在金融应用中另一个激动人心的重要方向。据估计,美国机器人顾问)AUM市场到2020年将超过2万亿美元 富国银行(Wells Fargo Bank)将于今年下半年正式推出一个名为“直觉投资者”的智能投资平台,旨在服务该行的“千禧一代”股票客户群。 直观投资者是一种智能投资服务,定位于韦尔贸易网上交易平台和全方位服务模式之间 单位美国银行)2016年8月宣布,将与未来顾问(Future Advisor)合作,向其客户提供数字金融建议。

百度技术使智能投资与护理匹配更加准确有效地防控风险 大数据技术,整合互联网上的大量数据和金融信息,生成金融知识地图;根据用户的行为轨迹,生成用户肖像,以洞察用户的需求和风险偏好;基于资产大数据生成资产风险标签 根据这些肖像和标签,判断用户的投资风险偏好,进行精确匹配,为用户生成合适的投资组合,并帮助用户跟踪和监控风险。 智能投资可以帮助用户准确匹配资产,摆脱分散、低效、无序的原始资产配置,形成结构化、分散风险的财富管理。

5。人工智能金融平台

虽然这些大型金融机构通过人工智能技术来改善其产品和服务,但它们也计划将人工智能的技术能力出口到那些缺乏技术实力的机构。

摩根大通将在今年晚些时候向机构客户提供一些云支持技术,允许贝莱德(BlackRock)等公司自行获取定期信息,如财务报告、研究报告和交易工具,解放销售和客户服务,并计划建立一个平台,消除资产管理经理和小银行雇佣程序员的需求。

百度在这次会议上也提到了金融云,它是为金融业合作伙伴提供的一套完整服务能力的集合。行业合作伙伴可以访问云以获得技术能力支持并改善服务生态。 百度金融云为信息技术系统、支付、安全保护和其他底层技术提供支持。同时,它与人工智能相结合,向金融机构输出一整套金融解决方案,包括智能客户获取、身份识别、大数据风控制、智能投资和客户服务。它积累了百度的人才、技术和数据,让合作伙伴全方位受益,并创造了一个开放的百度金融生态。

与此相关,百度金融在支付、信贷、财务管理和风险控制等多个领域与许多金融同行达成了合作 例如,百度大数据风控实验室已经与浦东发展银行、佩曼等多个领域的合作伙伴达成合作。在3C分期付款、汽车分期付款、住房分期付款、现金贷款、黑名单和反欺诈规则方面,百度的数据和技术被用于定制模型,以帮助合作伙伴进行信用评分和协助决策。 百度金融智慧还与百度、贵州省政府金融办公室、大数据局等相关部门深入合作,共同推出贵州金融智慧,这是中国首个连接政府、企业、金融机构和互联网数据的中小微型企业智能理财撮合平台。一方面,它连接成千上万的中小型微型企业,另一方面,它连接贵州省银行和小额贷款公司等金融机构。该系统上线后,可以即时智能地满足企业和金融机构的需求。

3。金融人工智能需要强大的技术积累

金融机构需要立即采取三项行动来受益于人工智能的潜力。 1)确保使用和应用数据的明确策略 除了分析数据的使用方式,还有必要就人工智能工具在帮助员工和客户确立数据价值方面的作用达成共识。 2)探索开发人工智能“卓越中心”(Center of Excellence)的可行性,该中心可以提供可以应用于整个组织的中心能力,包括可以提供灵活性和敏捷性的外部资源。 3)创建一个可扩展的测试学习环境,可以探索人工智能和认知过程,从而加速创新。

许多金融机构和人工智能正沿着这个方向积累技术。只有具备强大的人工智能技术能力,这些技术才能出口到广泛的产品和服务中

2016年,摩根大通特别成立了一个技术中心,研究大数据、机器人和云基础设施。目前已投资95亿美元,其中30亿美元用于“新项目”,6亿美元用于“新兴金融技术项目”。具体来说,摩根大通与金融技术公司合作开发新技术,提高当前数字和移动服务的质量。富国银行(Wells Fargo)还为人工智能公司建立了一个新的问题解决团队,研究如何为银行客户提供更加个性化和人性化的服务。花旗银行最近与尖端技术公司建立了一系列创新伙伴关系,以扩大和改善服务。 通过花旗风险投资公司(Citi Ventures)的投资和收购,花旗银行建立了一个全球科技公司网络,所有这些公司都参与了花旗全球创新实验室的六个项目。

除了增加自己的技术投资,他们还通过投资寻求外部技术的支持。自2012年以来,美国顶级银行已参与了72轮对金融科技初创公司的投资,总额为36亿美元,共有56家公司 银行家们表示,他们将在未来三年广泛投资于以下能力:嵌入式人工智能解决方案、计算机视觉、机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化。

中航与百度的合作也显示了传统金融机构积极寻求外部人工智能技术支持的动机。百度金融依靠百度多年积累的人工智能技术实力,其在算法、数据和云计算方面的技术优势可以直接传递给金融客户。 首先,百度在全球拥有数万名R&D人才 其次,百度每天回应来自200多个国家和地区的60亿次搜索请求,拥有领先的反垃圾邮件和点击率预测技术以及大规模的现场可编程门阵列集群。第三,中文语音识别技术的识别率接近97%。人脸识别技术的准确率为98%。单词识别ICDAR比赛在4个项目中名列世界第一

例如,上面提到的生物识别技术,百度有一个端到端的全卷积神经网络人脸检测器,可以检测不同姿态和光照下的人脸,最少12*12像素。实时跟踪稳定的关键点,深度神经网络可以嵌入手机客户端实时跟踪人脸。安全易用的活体检测,基于动作协调和二次采集判断相结合,活体检测可以兼顾安全性和易用性;高精度1: 1和1: n人脸识别率,基于深度神经网络的度量学习技术,利用200万人的2亿数据,在1000个图形处理器簇上训练,可以达到比人类更准确的识别效果 2015年FDDB官方评估,百度人脸检测世界第一;据人脸识别评估数据集LFW称,百度的人脸1:1的验证准确率为99.77%,2015年至2016年在LFW排名第一,击败了微软、谷歌、脸谱等强大的技术团队和各大学。 在声纹识别中,它可以用于声纹配准和其他场景。 安静环境下的普通话识别率接近97%,车辆环境下的普通话识别率为92%,即使在嘈杂环境下也能准确识别。

无论是国外金融巨头的众多行动,还是中航和百度的强大组合,都表明人工智能正在推动金融科技创新的全面升级。 人工智能、数字生态系统、基于需求的劳动平台、设计思维等关键技术将有助于金融机构满足日益苛刻的用户群体。影响这些客户群需求的技术巨头目前不是银行的直接竞争对手。 给客户保持忠诚的理由取决于银行业如何演变成数字第一的商业模式。 其中,人工智能技术、金融业应用场景探索和生态建设都是必不可少的要素

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