ChatGPT的爆火催生了“百模大戰(zhàn)”,同時也引領了生成式人工智能(AIGC)技術發(fā)展浪潮。我們正在昂首闊步走進大模型時代,人工智能對于金融領域的影響和賦能程度將繼續(xù)深化。但AI算法是否會萬眾歸于“生成式”,答案或非如此絕對。
“AIGC算法在金融數據建模和智能交互方面,展現了顯著優(yōu)勢;在信用評分和欺詐檢測等方面,判別式AI技術更具實力。將兩種算法深度融合,可以靈活應對不同的金融場景和需求,在追求高效率和高性能之間達到最佳平衡。”近日,在中泰證券舉辦的策略會上,百融云創(chuàng)CEO張韶峰如此表示。
張韶峰認為,AI在金融行業(yè)的應用正在向2.0時代演進,也即從分析判別型向內容生成式進化,但同時,這一技術的革新不是一個非此即彼的過程。“AIGC技術在許多領域具有顯著的優(yōu)勢,但不是所有的問題都可依靠它解決。”
在從AI1.0向2.0時代邁進的過程中,百融云創(chuàng)是見證者,更是積極的參與者。成立九年來,百融云創(chuàng)憑借強大的智能分析能力和深刻的行業(yè)洞察,將自研AI技術與金融業(yè)務深度融合,一站式全鏈路賦能金融機構數字化轉型。
AI與金融之間的交融已經進行了很多年,金融業(yè)天然的風險屬性、服務特性為AI的落地應用提供了廣闊的土壤。有統(tǒng)計顯示,近十年,受益于判別式AI等技術的長足進步,AI在金融領域的應用大幅提升,其中IT部門的應用占比超過了60%。
判別式分析技術能夠幫助金融機構更好地進行智能分析與決策。有這樣一個例子,一家國有銀行委托百融云創(chuàng)幫助其分析5000個已確認的欺詐樣本。通過復雜關系網絡模型,百融云創(chuàng)成功地挖掘出了與這些樣本相關聯的9000余個團伙欺詐客戶。在這些欺詐客戶中,有83%的人在申請貸款時已被銀行拒絕,但仍有17%的人成功獲得了貸款,這導致銀行整體壞賬水平陡然上升。
“如果銀行在貸前采用基于復雜關系網絡的機器學習算法,便有可能識別并拒絕這些高風險客戶,有效降低銀行的壞賬率。”張韶峰介紹。
借助復雜關系網絡,百融云創(chuàng)將現實世界中錯綜的人際關系抽象成圖譜。這樣一來,便能實現對客戶的“升維認知”,將原本錯綜復雜的客戶管理問題轉化為清晰、可視化的拓撲網絡。利用關系圖譜,百融云創(chuàng)對欺詐風險識別的準確率可接近90%,對團伙欺詐的違約率預測可提升4到10倍。
在張韶峰看來,過去十年來,基于知識圖譜、機器學習構建的復雜關系網絡是AI在金融領域的重要技術基石,同時也代表著AI1.0時代中判別式分析的典型應用成果。
“關系圖譜系統(tǒng)能保持高達tps6000以上的高性能計算。”張韶峰介紹,目前關系圖譜系統(tǒng)已經廣泛應用于反欺詐、貸后管理等領域,為金融行業(yè)提供了強大的支持,并有助于挖掘和防范金融風險。
不僅如此,在風險評估、信用評級等多個領域,均有判別式AI技術在發(fā)光發(fā)熱。借助先進的機器學習技術,百融云創(chuàng)將客戶的行為信息等弱變量與金融活動產生強關聯,得以準確預測潛在的信用風險,幫助金融機構優(yōu)化資源配置
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
