张书乐：关于人工智能+金融的未来，你要知道的都在这

且不论人工智能的深度学习模式，能够形成怎样的精准分析和判断，但仅仅从金融领域的人工智能应用上看，最容易获得更强大数据流的来源，其实在电商之上。在电商和O2O上已形成寡头之势的腾讯、阿里和百度，在2016年大举布局人工智能，其原因之一也就在于此。

越来越多的证据表面，当前的计算能力、算法与联网设备所产生的数据量已经构成了人工智能真正崛起的基础。除了在围棋领域战胜人类冠军，在图像识别和语音识别正确率上，机器性能也在近年超过了人类平均水平，这既是算法改进的功劳，又离不开大量的训练数据和计算。在中国，有足够训练数据的，除了传统金融机构外，就只有BAT了，而且更加独特和立体。这其实就是金融的棋谱。

如在2016年9月，百度高级副总裁朱光在百度世界大会上表示，百度金融将以身份识别认证、大数据风控、智能投顾、量化投资、金融云为方向发展金融科技。这其实就是用大数据+云计算来喂养人工智能，以期在金融上和传统金融业形成差异化的节奏。

而因与余额宝合作一战成名的天弘基金亦透露出更为强烈的需求，尤其是在智能顾投这个被互联网金融巨头列在首要破局点的领域上。其智能投资部总经理助理刘硕凌就认为：“最好的人工智能是人脑和大数据技术的融合。把复杂的巨量数据的线性，非线性计算和归纳工作都交给机器。”而庞大的阿里系数据流，和独立于征信系统之外、以电商消费和余额宝投资为基础的芝麻信用，则可更为真实的为用户做出更多立体面的画像。

每一个用户都有不同的立面，无数反映用户消费、投资的数据点，则可让这样的用户画像从平面走向立体。而对市场的分析、研判以及更精准的舆情监控，这些同样是互联网平台更为擅长和已经深度大数据化和逐步人工智能化的先发领域。

只是，一旦需要更多的数据之时，每一个有志于金融的平台都会设立壁垒，确保自己的独家优势。人工智能的求学之路，初期靠自家数据，武功日益千里，后期要多方化缘，殊难精进。

任何一个老司机，在彻底离开方向盘之前，都不敢说自己不会出事，因为车(自家数据)可以掌控，来自道路上的各方车流(外部数据)则是不可控的。

除非，大家伙全都是自动驾驶，而且数据全面互通，或许才能说“大话”。

塑造贾维斯，每个人都需要一个私人管家

Facebook创始人扎克伯格在2016年初时开始谋划，要打造一个人工智能“管家”，如同电影《钢铁侠》里的超级管家贾维斯。只要说出自己的需求，它就可以帮你做任何事情。他花了近一年的时间让这一想法成为现实。而这个在2016年末出现的、等陪孩子玩耍、能理解主人情绪的JAVIS人工智能程序(翻译过来就是贾维斯)，却说出了作为主顾的大多数普通人，对人工智能+金融的诉求，其实亦是蓝海。

有观点认为，目前中国金融行业正在运用的人工智能可以整理为四大类应用场景：机器学习与知识图谱;金融预测、反欺诈;融资授信决策;智能投顾。不难看出，其实这就是一个金融管家的角色。只是对于大多数使用者来说，这个管家并不是自家的私人管家，而只是金融机构派来帮忙的劳务输出“人员”，这些人工智能官派管家，恰恰因为模拟人类思维、而非传统上的按钮工具，难免骨子里向着东家，而未必装着用户的利益。

（编辑：惠州站长网）

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