雖然這篇渣打銀行信貸審核時間鄉民發文沒有被收入到精華區:在渣打銀行信貸審核時間這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 渣打銀行信貸審核時間產品中有1篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, 當人工智慧比人更懂得如何賺錢時,金融家們都開始害怕了 2017/3/12 《合作媒體》PINGWEST 「機器學習能幫我們找到更多的相關數據,數學模型能幫我們更好作出預測,而且能即時地不斷自我修正的學習。」 這段話聽起來像是科技應用研討會上的發言,然而說這話的其實是 Upst...
渣打銀行信貸審核時間 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
當人工智慧比人更懂得如何賺錢時,金融家們都開始害怕了
2017/3/12 《合作媒體》PINGWEST
「機器學習能幫我們找到更多的相關數據,數學模型能幫我們更好作出預測,而且能即時地不斷自我修正的學習。」
這段話聽起來像是科技應用研討會上的發言,然而說這話的其實是 Upstart 的創辦人兼 CEO Dave Girouard。Upstart 是家美國網貸新創公司,服務傳統金融機構不重視的年輕客群 —— 它開發了新的信用評分模型,為沒幾年的信用和工作記錄的年輕人提供貸款。
是的,在紐約最近的一次金融科技高峰會 LendIt 上,金融家完全拱手將舞台讓給了科技。
人工智慧成為金融市場上的「新寵」
理解金融科技,就要理解科技是提供金融服務的中心。人多、錢多、數據多的金融業一直在可以實現產業變革的推手,而人工智慧是當下最令人興奮的科技之一,為這個古老的產業提供了更多的可能。金融家們對人工智慧的期待,普遍集中在提高效率和擴大規模上。而人工智慧已經取得突破的一個應用場景,就是改變了企業與客戶互動的方式。
從直播答題節目出道的網紅超級電腦 IBM Watson 擔起了這個重任。Watson 的最新案例正是智慧投資顧問:和以前依照規則和人群圖譜進行分析猜測的做法完全不一樣,Watson 現在能夠通過識別自然語言和人臉表情來「理解」客戶的需求。
這項人工智慧服務能從手機和其他智慧設備隨時隨地啓動,「聽懂」你的語氣,「看懂」你的小表情,並「讀懂」你的歷史數據,再據訊息做出並不機械的反應。這也是這項科技最有趣的地方。它不是按圖索驥,把你放在規則之間比長比短,而是結合你的風險偏好和理財目標,給你個性化的推薦。
也就是說,人工智慧在答疑解惑之餘,還能發現客戶潛在的金融需求。這種聰明互動能像多米諾骨牌一樣整個將金融服務活化。 在前端提供個性化的客戶服務,在決策黑盒中優化授信和決策,在後台用於風險控制。
科技在以意想不到的速度,幫這個古老產業進化
其實 Watson 這樣的例子已經有很多,包括華爾街和矽谷鼓吹科技改造金融產業已經有很長一段時間,主角從雲端計算到大數據再到人工智慧,但是需要清醒地看到的是,無論是大數據還是人工智慧,科技並沒有徹底改變金融規則,而是讓規則更更加完善。
作為美國主要的信用評價體系,FICO 長期以來通過審核人們的銀行戶口、有多少存款、償還了多少貸款這些數據來做出信用評價。但是由於年輕人信貸歷史比較短,交易記錄比較少,所以一般信用評分分數比較低,不得不說,這樣的體系就讓年輕消費者陷入了「沒借過錢所有沒有信用記錄-沒有信用記錄所以借不到錢」的輪迴。就像下面這個諷刺漫畫里說的那樣:
而 Upstart 的智慧算法可以把更多數據納入進來。它並沒有完全推翻 FICO 的規則,而是進行了完善。它在自己的網貸系統中將社會因素加入了分析範疇,把年輕人教育程度和工作經歷加入考量範疇,從而給年輕人貸款進行更合理的考量。
它的 CEO Dave 在創業前曾在 Google 負責企業應用。他說,「人工智慧並不能重新發明授信機制。這裡科技能參與破壞性創新的玩法是,讓符合標準的借款者,能更容易地借到符合他風險水平的貸款。」
正如 Upstart 扎根於矽谷,越來越多的科技人才在金融產業掌握了更多話語權。
Sentient Technologies 是當前人工智慧領域融資額最大的創業公司之一,它們從李嘉誠等其他頂級投資人手裡融到了一億多美金,想做的就是把人工智慧應用到金融市場上的大量交易中來。Jeff Holman 是個華爾街老兵,也是 Sentient Technologies 的投資負責人,他正不遺餘力地為自家公司旗下即將公開交易的新對衝基金搖旗吶喊。
Jeff 領導一支 15 人的對衝基金團隊,他的團隊裡有 11 個工程師,卻只有 4 個金融從業者。他向 Pingwest 解釋了這樣的人員配置:「投資團隊裡的工程師會控制算法生成的虛擬交易員,來高速處理各種數據包。」
根據他透露,Sentient Technologies 本身有個 30 人的算法科學家團隊,這些人 20% 的時間也用在交易算法的優化上。他們會根據一個三年的歷史數據包創建虛擬環境,讓算法不斷進化,從而找到更有效的交易方式。就像 Alpha Go 不斷通過虛擬對弈進行強化一樣,由於 Sentient 的科技積累可以將 1800 個模擬交易日壓縮到幾分鐘之內,算法在虛擬環境下的學習和優化速度比人類交易員要快得多。
「人工智慧又不是魔法,它沒有從根本上改變什麼。最大的不同,是進化算法可以自我學習。期待人工智慧將對衝基金徹底改變的人們怕是要失望。」Jeff 說。人工智慧似乎和人類智慧觀點一致,認為分散風險、建立一個更多樣化的投資組合是個好選擇,只不過和人類的差別在於,它能把這個觀點執行得更好。
這支規模為 1000 萬美元的基金將於今年 11 月開始交易。或許到時,科技能幫這個產業進化到何種程度的猜測,就能得到答案。
在人工智慧如暴風驟雨一般席捲交通、零售等各大領域時,金融產業也對它充滿了期待。前渣打銀行的首席創新長、宜信新金融產業投資基金高級合夥人 Anju Patwardhan 說:「許多金融家對人工智慧看起來十分期待,但他們真正指的其實是機器人流程自動化(RPA, robot process automation)。在這個領域目前對人工智慧的應用,許多還是停留在將規則處理自動化來提高效率這個層面,還沒有涉及人工智慧更深層的領域。」
「這不是說目前的進展不夠激動人心。只是路還很長。」
附圖:▲人工智慧成為金融市場上的「新寵」
資料來源:https://www.inside.com.tw/…/artificial-intelligence-in-fint…