AI技術在大數(shù)據(jù)3.0時代廣泛應用于金融機構

 隨著技術的發(fā)展，有些金融公司利用分析結果切入到核心交易系統(tǒng)，例如用于做實時風險定價，利用分布式交易系統(tǒng)用于新客戶的開戶、消費貸款業(yè)務、資訊實時推送等。到目前為止，金融機構在智能客服、智能營銷、智能化風險這幾大業(yè)務板塊也開始嘗試新技術了。經(jīng)過多年發(fā)展，大數(shù)據(jù)迎來了3.0時代。星環(huán)科技CEO孫元浩日前在接受采訪時表示，在目前大數(shù)據(jù)技術日趨成熟的條件下，AI技術已從多個維度應用于金融機構。

通過AI技術和人工智能，金融機構在精準獲客、智能服務、用戶畫像和風險控制等多個場景取得長足發(fā)展。未來，分布式框架代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫、通過云服務提供數(shù)據(jù)分析、AI與圖分析技術的結合，將是大數(shù)據(jù)3.0時代的發(fā)展趨勢。立于2013年的星環(huán)科技，是一家專注于企業(yè)級容器云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能核心平臺研發(fā)的公司。目前為止，公司產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應用于20多個行業(yè)，使用用戶超過1600家。其中，客戶當中，又以金融機構較為典型。

孫元浩表示，按照美國知名機構對大數(shù)據(jù)的分類，從技術發(fā)展和開發(fā)難度上來看，目前已經(jīng)進入了技術的3.0時代。“在1.0時代，大數(shù)據(jù)只是作為技術而非產(chǎn)品在使用，管理難度非常大。到了2.0時代，大數(shù)據(jù)逐漸開始產(chǎn)品化，其中又以世界500強企業(yè)為代表。而到了3.0時代，則是技術的普及化，通過微服務和云服務，即使業(yè)務人員也能使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術。”

在具體應用層面，孫元浩表示，AI技術已獲得廣泛應用。以金融機構為例，該技術已應用于運營的各個環(huán)節(jié)，如平臺服務、客戶服務、經(jīng)營分析以及風險管理。通過構建在線交易、實時計算、在線分析、數(shù)據(jù)倉庫、NoSQL分析等9種場景，金融機構在精準營銷、客戶的精準畫像、績效考核等多個方面取得長足發(fā)展。對于大數(shù)據(jù)技術的未來發(fā)展趨勢，孫元浩認為分布式框架代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫、通過云服務提供數(shù)據(jù)分析、AI與圖分析技術的結合，將是大數(shù)據(jù)三大發(fā)展趨勢。

大數(shù)據(jù)迎來3.0時代

AI、Big data(大數(shù)據(jù))、Cloud(云服務)，這是星環(huán)科技一直在重點布局的“ABC”業(yè)務。以分布式技術為基礎，經(jīng)過多年發(fā)展，目前該公司已經(jīng)建立起數(shù)據(jù)采集、存儲、加工、挖掘、提供價值的一條龍服務，并形成大數(shù)據(jù)、AI和云等多種產(chǎn)品形態(tài)。這似乎與全球的大數(shù)據(jù)發(fā)展脈絡一脈相承。

孫元浩表示，大數(shù)據(jù)技術去年被美國一個知名機構從兩個維度分成三代。第一個維度是從開發(fā)的容易程度，從早期大數(shù)據(jù)、人工智能技術最早在互聯(lián)網(wǎng)公司、在大型科技公司他們有比較大的IT合作研發(fā)團隊，作為一個技術還不是作為一個產(chǎn)品在使用，它的管理也是非常復雜的，通常規(guī)模也是比較大，幾千臺到上萬臺的規(guī)模。

“到了2.0的時代這個技術逐漸開始產(chǎn)品化，開始有更多的企業(yè)在使用了，特別是500強企業(yè)在使用這個技術了。但是這個技術仍然過于復雜，對客戶的要求非常高。”孫元浩援引該機構觀點。

“到了3.0的時代，這個也是市場的一個需求，大家希望這個技術能夠開發(fā)越來越容易，甚至業(yè)務人員不是IT人員都能使用大數(shù)據(jù)和人工智能的技術，可以通過微服務和通過云的方式對外提供”，孫元浩表示，“從這個意義上來說，從運維和開發(fā)的難易程度來看國外的分析機構把大數(shù)據(jù)分成了這三代。今天我們正處在第三代的過程中，技術越來越成熟，產(chǎn)品的應用型也越來越強。”

不過，從技術的開發(fā)和使用角度來看，孫元浩認為，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)操作語言和查詢語言，統(tǒng)一的計算語言將是未來的發(fā)展趨勢。按照應用場景，大數(shù)據(jù)可分為交易型和分析型兩種，具體細分為九類應用場景，包括在線交易、實時計算、在線分析、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、NoSQL分析、預測性分析、視頻語音文本分析和數(shù)據(jù)探索。在數(shù)據(jù)操作語言和查詢語言方面，目前主要是SQL，此外還有機器學習語言R/Python語言等。而在計算引擎方面，主要分為用于統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)計算引擎和用于視頻、圖像、文本分析的深度學習語言。在孫元浩看來，無論是操作語言、查詢語言，還是計算引擎，基于技術的發(fā)展趨勢，未來實現(xiàn)統(tǒng)一將是必然趨勢。

金融機構積極擁抱AI技術

在星環(huán)科技的業(yè)務版圖中，200多家金融機構客戶、三分之一的營收占比，使得金融機構對其業(yè)務的重要性具有舉足輕重的地位。據(jù)孫元浩介紹，金融機構擁抱大數(shù)據(jù)技術，大致經(jīng)歷了五個階段。初始階段，金融機構主要進行數(shù)據(jù)平臺存儲、收集各種類型的數(shù)據(jù)，匯集各種業(yè)務的數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)的查詢服務。隨后，則開始利用新的技術來做統(tǒng)計分析，來做數(shù)據(jù)探索，用于運營分析和監(jiān)管報錯。同時，也做一些數(shù)據(jù)探索，能夠?qū)︼L險、對客戶的畫像更加精準。

到了第三個階段，有部分的金融機構開始利用分析結果來預測業(yè)務，比如說獲取更多的客戶、制定貸款的價格。某種意義上來說，第三步已經(jīng)開始進入到業(yè)務中去了，但是依然是離線過程、輔助決策過程。

以銀行為例，借助AI、人工智能等技術，銀行在平臺服務、客戶服務、經(jīng)營分析和風險管理等方面的管理水平獲得大幅改觀。通過建立大數(shù)據(jù)和人工智能平臺，引入九大應用場景，銀行在精準獲客和營銷、獲取客戶的精準畫像、績效考核、業(yè)務統(tǒng)計以及貸前貸中貸后管理方面，業(yè)務水平獲得大幅提升。AI技術在金融業(yè)應用的另一個典型例子是證券行業(yè)。證券行業(yè)的新技術應用最初主要集中在基礎設施、AI平臺建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市、語音識別等基本功能的建設中。最近，新技術逐漸覆蓋到智能運營、智能風控、智能投研、智能投顧等應用場景。

不過，就具體機構類型而言，孫元浩表示，城商行和股份制銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能領域的應用卻最多。這主要因為城商行面臨的競爭環(huán)境更為激烈，他們在IT、在信息化層面沒有太多的歷史包袱，可以比較快地使用新技術。股份制銀行也面臨客戶激烈競爭的相同場景。其次還有省農(nóng)信，各個省農(nóng)信聯(lián)社是天然的數(shù)據(jù)匯集地，一個省下面有幾百家農(nóng)商行數(shù)據(jù)都在集中到這里，它對集中的數(shù)據(jù)管理、集中的數(shù)據(jù)分析要求也比較迫切。此外，證券公司、農(nóng)商行和保險公司，基于自身業(yè)務的不同需求，對大數(shù)據(jù)、AI技術的應用也比較多。

未來三個新的趨勢

對于大數(shù)據(jù)技術未來的發(fā)展趨勢，孫元浩指出，基于幾百個應用場景的分析，未來的趨勢將集中在三個方面：分布式架構取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、云服務提供數(shù)據(jù)分析、AI和圖分析技術的結合。

比較典型的是通過輿情分析預判永安藥業(yè)股價的例子。通過輿情分析，孫元浩團隊發(fā)現(xiàn)作為最大市場份額供應商的永安藥業(yè)與海外?；撬岬膬r格波動高度相關，海外出口占比高達22%。為此，孫元浩團隊構建了知識圖譜，用來預測永安藥業(yè)的股價波動。結果表明，知識圖譜成功預測了永安藥業(yè)的股價波動。

除了用于預測股價波動，孫元浩表示，AI技術還用于做異常交易的監(jiān)測。“通過交易對象包括交易者的一些關聯(lián)關系，可以構造一個圖譜，同時我們可以對交易結構進行分析，看看是不是有相互的交易結構，判斷它是不是關聯(lián)交易或者是內(nèi)部交易。同樣通過機器學習識別潛在的欺詐賬戶，然后通過圖譜找到跟它有關聯(lián)的賬戶，這樣可以擴大整個欺詐的監(jiān)測范圍。”孫元浩稱。

“在基礎設施這一層大家逐漸開始把傳統(tǒng)的風險核心，原來用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫開始用分布式架構來替代了”，孫元浩表示。“包括甲骨文、DB2等數(shù)據(jù)倉庫版本，這些主要的動力來自于數(shù)據(jù)量偏大，需要用新的分布架構來解決。我們看到現(xiàn)在我們已經(jīng)有一些金融客戶，以往是在央企做分布式架構做數(shù)據(jù)倉庫，包括監(jiān)管機構，包括股份制銀行、農(nóng)商行開始取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫了。”

在云服務提供數(shù)據(jù)分析功能方面，孫元浩認為，大數(shù)據(jù)和AI盡快地在變成微服務化，也能變成使用云服務一樣便捷。對于第三大趨勢，孫元浩表示，AI和圖分析技術的結合，將是一個新的應用熱點。“它的基本的思路是通過訓練發(fā)現(xiàn)在其他場景中是否可以使用，就固化成一種模式，比如做風險定價和營銷。這里面有一定的數(shù)據(jù)可以支撐。”孫元浩解釋。