9月6日，2018《財富》CEO峰會在太原洲際酒店隆重舉辦。大會以“科學(xué)引領(lǐng)，創(chuàng)新發(fā)展”為主題，三百多位來自英國怡和集團(tuán)、摩根斯坦利、海爾、中國電子科技集團(tuán)、中化集團(tuán)、中國化工集團(tuán)、泛太平洋集團(tuán)、軟銀中國、民生銀行、第四范式、華大基因等《財富》世界500強(qiáng)企業(yè)及最具發(fā)展?jié)摿ζ髽I(yè)CEO分享了“科研促增長”、“國際化2.0”、“產(chǎn)融互動”、“人工智能世界”等議題。 第四范式戴文淵出席人工智能論壇，論壇針對于人工智能的“能”與“不能”做出深刻探討。作為人工智能企業(yè)家及人工智能專家學(xué)者，戴文淵表示，人工智能都是基于數(shù)據(jù)來做的，并且該數(shù)據(jù)通常呈成長尾分布。過去的大數(shù)據(jù)分析方法一般都是抓大放小，再分析其中幾個至幾百個核心變量，最后得出結(jié)論來指導(dǎo)經(jīng)營，而長尾部分的數(shù)據(jù)因為太亂太多，無法分析，所以只能忽略處理。 過去認(rèn)為這種細(xì)枝末節(jié)的信息是沒有價值的，但是放在機(jī)器上，因為沒有精力的限制，不需要抓大放小。比方說一家大銀行一年有幾百億交易，過去主要看一些城市的交易分布，或者行業(yè)的交易分布，但是往往不會去分析一家店或者一個pos機(jī)的交易情況。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一定的程度，我們發(fā)現(xiàn)哪怕你看一個pos機(jī)，一年數(shù)據(jù)量也是成千上萬的，你完全可以分析細(xì)到一個pos機(jī)的情況，針對一個pos機(jī)的行為，甚至一個pos在某一個時間段，比如七點到八點之間的行為，給設(shè)計不一樣的決策，這是AI能夠做到。 在和某大型商業(yè)銀行的合作中，第四范式曾經(jīng)分析出來一個pose機(jī)上刷過卡的客群，后來辦汽車貸款的概率比較高，最后發(fā)現(xiàn)該P(yáng)ose機(jī)屬于一個母嬰店，原來是有小孩后需要買車，所以需要貸款。像這類信息，過去可能因為太細(xì)了而沒有精力去分析，現(xiàn)在可以交給機(jī)器去分析，就會充分發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值。 戴文淵總結(jié)說，人在目前來說做這個事情不是智商不夠，而是精力不夠，AI能在精力上補(bǔ)充人很大的一部分能力。所以現(xiàn)在這個階段我們要做一個AI系統(tǒng)，去作為人的補(bǔ)充。很重要的是我們要開發(fā)人覆蓋不到的細(xì)枝末節(jié)的部分，而這部分我們認(rèn)為是大數(shù)據(jù)里面80%以上的信息。過去人做分析的時候只看到了20%的頭部信息，這在銀行具體業(yè)務(wù)場景中會遇到什么問題。假設(shè)說某大型銀行A有幾千萬用戶， 某小銀行B有十萬用戶。我們會發(fā)現(xiàn)，對于頭部數(shù)據(jù)的分析，用十萬樣本和用千萬樣本分析，最終結(jié)論差別不大。但對長尾部分，差別卻是巨大的。假設(shè)說一類客群在銀行A有100人，基于這100人，我們可以分析出來他們的一些偏好。但對于銀行B，它只有10萬客戶，按照比例來說，這個客群在那個小銀行的客戶中可能根本不存在，或者只有1至2個，根本不足以去分析。所以如果客戶數(shù)不夠多，就無法觸達(dá)潛在客戶。 依托國際領(lǐng)先的人工智能技術(shù)，第四范式在AI+金融領(lǐng)域的發(fā)展勢頭向來強(qiáng)勁，目前國內(nèi)重要的國有銀行和全國性股份制銀行，超過半數(shù)都是第四范式的客戶，其服務(wù)的金融客戶資產(chǎn)規(guī)模已超過中國金融總資產(chǎn)的50%。不久前，這家人工智能獨(dú)角獸企業(yè)還獲得了中國工商銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行三家國有銀行的聯(lián)合投資，這也是國有銀行首次大規(guī)模集團(tuán)投資一家科技公司。 --------------------------------------------------------- 免責(zé)聲明： 1.本文援引自互聯(lián)網(wǎng)，旨在傳遞更多網(wǎng)絡(luò)信息，僅代表作者本人觀點，與本網(wǎng)站無關(guān)。 2.本文僅供讀者參考，本網(wǎng)站未對該內(nèi)容進(jìn)行證實，對其原創(chuàng)性、真實性、完整性、及時性不作任何保證。