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研究|AI龙头融资4.1亿美元,VC都在跑步卡位;科普一下人工智能的FinTech应用

2017-07-11 阅读量 192
摘要:都在说人工智能啊,干货收好不谢

7月11日,专注于计算机视觉和深度学习的人工智能(AI)企业商汤科技宣布完成了B轮融资,以4.1亿美元创下全球AI领域单轮融资最高纪录。

新金融独角兽梳理了参投机构阵容,鼎晖、万达、赛领、中金、招商证券(香港)、华兴私募股权基金、晨兴资本等等都位列其中,半个国内顶级VC、PE圈都来分了一杯羹。

和人工智能沾边的概念热之又热。继共享单车之后,席卷创投界的无人零售也被视作资本大风口:创新工场、扫货特卖、缤果盒子在一周内先后拿到融资。要实现“无现金、拿货走”的模式,机器视觉、深度学习算法、生物识别等技术正是“定海神针”。

就在6月最后一周到7月初的短短几天之内,关于无人零售的融资捷报接二连三传来,完全依靠AI后台管理的无人值守便利店一时间成为最炙手可热的“香饽饽”。

而“无人”又岂止零售?就在上周末,新网银行行长赵卫星还告诉新金融独角兽,据调研,85后人群和银行实体网点的接触率已经是尴尬的“0”。零售银行的无人化也是大势所趋。

难怪资本会闻风起舞,AI+FinTech的深度融合也让这个话题烈火烹油。那些听起来颇有未来感的设想,在人工智能的催化下,都变得近在咫尺。

今天,新金融独角兽来为你科普人工智能在FinTech领域最广泛的几个应用案例。

1
分期业务


不管是新金融还是新零售,人工智能的应用框架都高度相似,所以不妨先来看看AI怎么服务热得发烫的无人超市。

无人超市的鼻祖是去年上线的Amazon Go,它本身就提供了一种AI应用的范式:

Amazon的无人店欢迎已经注册了账号的消费者,他们可以过闸机刷手机进入,入口处的摄像头会立即进行人脸识别,连接后台信用库数据。

货架上装着可以抓取消费者手势的摄像头、传感器,麦克风也会根据环境声音来定位。

当他们在货架前驻足,摄像头和传感器会捕捉并记录拿起或者放回的商品,并将数据实时传输给Amazon Go的信息中枢。离店时,消费者购买的商品会自动结算并在手机上扣款。

(Amazon Go)

这套AI应用的逻辑对消费金融中的分期业务来说也颇为眼熟。一家线下3C分期公司的风控主管告诉新金融独角兽,当客户来到线下网点,拿起pad挑选自己感兴趣的手机型号,这样一个短短的动作已经被多重维度抓取。

“首先,通过人脸识别在后台查看信用纪录,压力传感器还会抓取他滑动pad页面的频次,拿起放下pad的间隔时间等信息,系统就会自动判断这个人的分期需求是否真实,降低骗贷的可能性。”他这样解释。

秦仓科技联合创始人兼CTO李炫熠也对新金融独角兽表示,目前AI已经深度应用于风控申请审核决策各个环节。“我们的目标客群是蓝领用户,流动性强,很少有征信报告,作为突发性消费的场景,利用人工智能来采集变量。”

“比如客户在APP中拖动借款金额滚动条时的停留时间、改动次数,究竟是一次性拖到最大,还是会在中间过程中犹豫停留多次等,反应了客户的不同心理,对应最终不同的违约率。”

他还补充,虽然欺诈方式一直在变,但信用良好的客户行为在一段时间内并不会发生剧烈变化,机器通过自学习可以更有效地识别欺诈。

2
现金贷


人工智能在消费金融领域的另一个广泛应用则是现金贷。现金贷将人工智能运用到风控系统中,已经是目前通行的做法。

新金融独角兽了解到,现金贷的风控链条漫长,从上游的数据收集、清洗,到建立模型防范欺诈风险、确立授信额度,再到贷后的催收、失联修复,AI的深度学习能力都有用武之地。

一般做法是:先由大数据深度挖掘出电商购物、社交、位置、出行等大量弱特征数据,综合起来再通过人工智能的分析以及深度学习能力对大数据进行处理,建立有效模型进行风险控制,实现因人而异的风险评价和利率定价。

“过去房贷、车贷等传统业务都是有抵押的,不需要通过AI来防范风险。但现在消费分期、现金贷不一样,这类的贷款越来越小额,已经很难像传统贷款一样由人工处理,必须用机器去做。”氪信创始人&CEO朱明杰如是说。

现金贷单一样本生命周期足够短,一般只有7天到30天,所以可以短时间积累起大量科学系样本,因此也被广泛认为可能是人工智能成熟应用的最重要领域之一。

3
智能投顾


除了发力消费金融,AI还深耕理财市场的新风口:智能投顾。

新金融独角兽梳理发现,早在2010年,美国文艺复兴公司等金融机构就开始尝试用机器学习技术进行证券投资,但一直到2014年随着大数据技术成熟,智能投顾才取得重大进展,而在埃尔法狗出现后,国内的人工智能投顾也出现了爆炸性增长,所以和华尔街的差距并不大。

“我们首先要了解委托人对负债和资金的要求,然后考虑资产配置,做大量投研、投资,事中的风控,事后的运营和风控,还要向监管层上报数据,”中国保险资产管理业协会信息技术中心总监高嵩告诉新金融独角兽,在资产配置时,AI可以起到很大作用。

“投资之前可以通过AI智能化,把很大量的以前人工做的工作通过计算机弱人工智能的方式先解决,然后再通过大数据深度学习,对投资数据的分析做一些更好的建议,为投资经理决策提供更充分的理由和依据。风控方面,也可以通过AI技术,识别舆情监控和非结构化的数据。

一家智能信贷服务商负责人则对新金融独角兽补充AI在投资方面的应用过程。

“首先会有一段机器训练的时间,我们人为地输入数据,比如原油、黄金等各种资产波动的数据,机器会进行学习,自己探测相关性和波动的频率。

学习了若干时间后,中断这种输入,让机器每天作出独立的研判,同时和真实发生的数据作对比,我们再来根据两者匹配的程度调试模型,目标是让两者最大程度吻合。

以现在的技术,机器是无法完全预判正确的,所以调试一直在进行中。”

另一方面,人工智能还可以在资金调仓时进行计算,避免交易时间差所造成的交易磨损。

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