這家做新金融技術的公司為什麼把自己比作「特斯拉」

摘要：人工智慧把對「錢」的理解和對「人」的理解變得更直觀，它能幫你做些什麼？

人工智慧和金融服務的結合究竟意味著什麼？

這個話題說起來實在很廣，在很多人聽起來也很遙遠，但不妨先從兩張圖片的對比說起：

這是瑞銀集團（UBS）位於美國康涅狄格州斯坦福市的辦公交易大樓，這裡曾經一度是全球最大的交易大廳，有 23 個籃球場那麼大，08 年（左圖）時在這裡能容納 1400 個交易員，人聲鼎沸，而八年之後（右圖），正常工作的大廳里卻已人跡寥寥。

你一定很好奇為什麼會這樣，但答案不難猜到：因為人工智慧。

「金融行業 80% 的從業者都敵不過人工智慧，他們在未來十年都會被人工智慧取代。」

這是李開復在今年三月的一次演講中提到的觀點，而他當時的演講背景，正是智融集團 C 輪融資的發布會。

在智融集團 CEO 焦可看來，我們每天都在和錢打交道，但在中國，被種種原因局限的傳統金融行業只覆蓋到了 15% 的人群，對剩下的大多數人而言，要享受到良好的金融服務，是一個「遙不可及」的願望。而人工智慧將會為更多人帶來出色的服務，這將會是一次打造新金融服務的契機，在極客公園 Rebuild 2017 大會上，他和我們分享了自己對於人工智慧和金融服務的看法。

用 AI 尋找金融行業新審美標準

在我們這顆星球，每個人都不得不和錢打交道。一個最直接的例子是，生活中大家總會有急需用錢的時候，但傳統金融行業在這一方面做的並不夠友好。

「我不知道大家有沒有去銀行辦過信用卡，或者辦過貸款。銀行基本上都會要求大家提供一些材料，比如說，提供你的徵信報告、社保、工資證明、工作證明，提供各種各樣的抵押品、資產的證明。但是，當你不符合它的審美的時候，往往你就會被它拒掉。」

在焦可看來，這就是一個亟待解決的問題。因為在中國，在這樣一個數據記錄不夠完善的國家，年輕人有些沒有自己的徵信記錄。在很多私企，有些人沒有社保，也沒有車、房這樣的資產。他們因為不符合傳統金融機構的審美，被天然的拒之門外。但他們本應該有機會享有金融服務，實際上，在歐美髮達國家，有 70% 的人可以被傳統金融機構所服務。

所以，焦可和他的團隊正在做的事，就是利用數據分析和人工智慧的處理方式，建立全新的人-錢關係。

「傳統金融機構像是使用了一個數據冰山水面上的部分，它的好處是可以看得很清楚，但壞處是，這座冰山的表面只代表了個人數據非常小的一部分。」焦可認為，如果能夠利用好水面之下的這些數據，能看到個人的更多信息，那麼就能發明新的審美。過去的金融服務是找出幾條規則篩選蘋果的好壞，但真正應該做的，是發明一桿秤，去測量出蘋果的好壞。

為了造出這桿秤，就需要用到人工智慧技術對金融服務進行改造。

從 Google「找貓」到金融數據模型建立

Google 的科家們圍繞貓咪的項目或許有些人已經聽過了，在今年 2 月的極客公園創新大會上也被詳細介紹過。為了讓計算機辨別出圖片中的「貓」和「非貓」，科學家們將海量的照片交給機器學習模型，從而讓機器自行發現規律，這時候機器對於「貓」和「非貓」的判斷越來越準確，最終成為「智能化」的存在。而在傳統做法中，通過編寫「是-否」的條件語句讓機器來判定「貓」的做法，往往存在大量的問題。這就是智融集團金融上和傳統金融行業最大的不同。

智融集團將用戶的特徵放入機器學習的模型，讓模型判斷什麼是好（信用良好）的用戶，什麼是壞（信用不良）的用戶，這其中的核心技術就是 I.C.E，代表了 Identification（辨識）、Calculation（計算）、Evaluation（決策），這其實是很多人工智慧領域都會遇到的問題：

第一，辨識。找到這個事件、業務里的特徵。比如說對於智能駕駛裡面，就要找到識別這個路上的物體都是什麼東西。

第二，計算。因為你要處理大量的人工無法處理的特徵，這個時候你就要有充分的計算能力。

第三，決策、評估。你究竟該左轉、右轉、踩剎車還是油門。

在金融領域，這三個環節同樣被細化和拆解。

首先，是柯南特徵工程。對於傳統金融來講，他們看到的特徵可能是那幾項、十幾項特徵，但是對於人工智慧技術模型來講，它看到的是一個用戶 1200 個特徵，而這個特徵是跟逾期率相關的。

其次，是 D-AI 機器學習模型。類似於 Google 用機器學習來識別貓的意思，每天都有 5-6 萬用戶在智融集團的「用錢寶」應用，每個用戶有 1200 個特徵點，所以機器每天處理的特徵點數將會充分告訴沉澱下來，分析出什麼是好用戶，什麼是壞用戶。

機器會比人更加擅長處理大量數據的定量計算，它比人的學習速度快得多，而且沒有偏見，不會疲勞，不偏不倚，因此就不用擔心說像傳統金融領域一樣的從業者欺詐行為。

基於這樣的優勢，智融集團的單月信貸量已經突破了 150 萬筆，單筆業務機器審核速度平均只需 8 秒時間，全程無需人工介入，並且滿足了 7*24 小時的服務量。這些在傳統金融行業看來幾乎無可能做到的服務，如今變成了圍繞我們每個人的日常服務。

像特斯拉一樣打造新引擎

特斯拉之所以在汽車領域特立獨行，不僅僅是因為它的使用體驗，更在於特斯拉是一家能源公司，為了加速全球向可持續能源的轉化，特斯拉汽車是生態鏈上的重要一環，是加速自身生態鏈成熟的核心引擎。在焦可看來，智融集團要打造的，也不只是金融業務的新外殼，更一個全新引擎。

依託人工智慧對於金融服務的變革，將會突破傳統金融行業的局限。不再「拿著鎚子找釘子」，而是先找到人，然後根據需求打造全新的產品。不再削足適履，而去找到讓金融服務更「智能」的方式。

而對於智融集團來講，每個行業都會經過「貿工技」的階段：

貿：我們先把這個東西拿出來賣，做渠道、流通。

工：我們通過一些技術的手段加強這個行業的效率。

技：我們要通過一種新的技術去改變一個行業內在的實質。

在互聯網的很多領域裡，無論電商還是 O2O，還是信息，都會經歷這樣的過程。但是互聯網金融行業，在過去的很多年發生的事情往往是集中在貿和工的領域，也許是時候要將更多核心轉移到「技」上面。

這也正是李開復認為人工智慧之所以與金融完美契合的原因所在：一方面，機器可以處理海量數據，同事機器學習速度高於人，適應市場變化也更迅速。另一方面，機器能夠更好做到反欺詐，也比人偏見更少。所以，利用人工智慧打造全新金融引擎這件事，也許看起來還有一段長路要走，但是仍然值得期待。

如焦可所說：傳統的金融是一個少數人的金融，如果想改變這樣的問題，改變這樣的不平等，實際上需要的是一個更加有智慧的金融。

編輯：Rubberso

本文由極客公園原創

轉載聯繫 wangxue@geekpark.net

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