中科聚信李莉:2018年金融行业的AI应用将会向认知智能方向发展

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李莉，中科聚信首席风险官

(2018年2月1日，北京)近两年来，人工智能越来越热门，特别是随着大数据、云计算等技术的成熟，人工智能技术加速了其在金融行业的渗透和应用。“我们预测，2018年，人工智能技术在金融行业的应用将越来越理性，更加重视认知智能的发展，从技术概念的投机阶段进入实际应用阶段，”中国金融行业分析智能领域的领军人物中科聚信公司首席风险官李莉女士在新年伊始接受采访时分享到，“认知首先需要知识。”中科聚信团队在与100多家金融机构的合作过程中积累了丰富的经验，形成了各种业务应用场景的知识地图，包括信用风险、应用反欺诈、交易反欺诈、精准营销等业务应用场景。”

“我们知道，人工智能技术可以分为三个层次。第一个叫做计算智能。金融机构通过分布式计算、内存计算和流计算实现对海量交易数据的实时处理。第二种是感知智能，它通过人脸识别、语音识别和图像识别广泛应用于身份认证。第三个最困难的层次是认知智能，这需要对商业的深刻理解和长期的知识积累。目前，在这方面，机器不能完全取代人工经验。因此，空.的认知智能仍有广阔的发展和创新空间李莉在分析人工智能的发展方向时说道。

对于2018年的发展趋势，中科聚信认为，金融机构会更加理性地看待人工智能技术的发展，强调不同认知智能技术在不同业务场景中的应用，更加贴近业务的实际需求。早在成立之初，中科聚信就采取了预防措施，并着手在金融机构真正需要的场景中展示创新技术和业务。目前，它专注于三大核心业务——信用风险、反欺诈和精准营销。

例如，在信用风险评估场景中，对模型的透明度、可审计性和可解释性有很高的要求，常用的算法是逻辑返回。在申请反欺诈的场景中，通常使用模糊匹配和链接分析来有效地捕获有组织的团伙欺诈。在交易反欺诈场景中，神经网络技术被广泛应用，尤其是反向传播神经网络算法。同时，中科聚信认为，在数据储备不足和数据质量较低的情况下，不建议金融机构使用过于复杂的算法。

“人工智能技术的发展方向将集中在第三个层面，即认知智能的突破。从简单的数据研究和应用到知识探索。将以往行业从业人员积累的经验和知识整合到算法中，逐步降低人工干预水平，实现预期的业务成果。”李丽最后补充道:“中科聚信也在不断积累自己的知识体系，创新算法和模型，为我们的客户创造更大的价值。”