“我們知道，人工智能技術可以分為三個層級，第一個我們稱為計算智能，金融機構通過分布式計算、內(nèi)存計算以及流式計算等技術實現(xiàn)海量交易數(shù)據(jù)的實時處理。第二個我們稱為感知智能，這方面的技術通過人臉識別、語音識別和圖象識別等技術在身份認證等方面得以廣泛應用，而最難的第三層面就是認知智能，這個需要對業(yè)務的深刻理解和長期知識的積累，目前在這方面機器還不能完全取代人工經(jīng)驗。所以目前認知智能還存在廣闊的發(fā)展創(chuàng)新空間?！?李莉在分析人工智能的發(fā)展方向時說。
對于2018年的發(fā)展趨勢，中科聚信認為金融機構將更加理性的看待AI技術的發(fā)展，并且更加強調在不同的業(yè)務場景中應用相應不同的認知智能技術，更加貼近業(yè)務的實際需要。中科聚信早在創(chuàng)立之初就未雨綢繆，著手將創(chuàng)新技術和業(yè)務布局在金融機構切實需要的場景之中。目前聚焦在三大核心業(yè)務——信用風險、反欺詐和精準營銷。
譬如在信用風險評估場景中，對于模型的透明性、可審計性和可解釋性有較高的要求，常用的算法是邏輯回歸。而在申請反欺詐場景下，常用技術為模糊匹配及鏈接分析，有效捕捉有組織性團伙欺詐。在交易反欺詐場景下，神經(jīng)網(wǎng)絡技術較為普遍的應用，尤其是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡算法。與此同時，中科聚信認為在數(shù)據(jù)儲備不足、數(shù)據(jù)質量不高的情況下，并不建議金融機構使用過于復雜的算法。
“人工智能技術的發(fā)展方向將會聚焦在第三層級，也就是認知智能層面的突破。從單純的數(shù)據(jù)研究和應用轉向知識領域的探索。將過往行業(yè)從業(yè)者所積累的經(jīng)驗和知識融合到算法當中，逐步降低人工干預水平的同時達到預期業(yè)務效果?！袄罾蜃詈笱a充說，“中科聚信也在不斷積累自己的知識體系、創(chuàng)新算法和模型，為我們的客戶創(chuàng)造更大的價值。”
