雷鋒網(wǎng) (公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)) 按：11 月 6 日，京東舉行 JDD 京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大會(huì)，在全球范圍內(nèi)尋求志同道合的伙伴共同探索大數(shù)據(jù)和人工智能在金融領(lǐng)域的最佳實(shí)踐 。其中，國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)理事會(huì)主席、香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程學(xué)系主任楊強(qiáng)作了演講，從學(xué)界角度探討了人工智能技術(shù)的商業(yè)化，以及人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。

楊強(qiáng)認(rèn)為， 算法應(yīng)用到實(shí)際當(dāng)中需要滿(mǎn)足三個(gè)方面的要求。 第一，算法的閉環(huán)路徑要短。 第二，反饋一定要是足夠高頻、高通量的反饋。 第三，反饋效果一定要起到一個(gè)復(fù)合作用。

其次，技術(shù)風(fēng)口主要有基于圖像的學(xué)習(xí)和理解、自然語(yǔ)言理解、智能推薦、遷移學(xué)習(xí)四個(gè)方面。

而在技術(shù)革新和商業(yè)應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)，他特別指出金融行業(yè)是擁抱智能時(shí)代的領(lǐng)跑者。在金融里面有各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景，比如和用戶(hù)溝通的場(chǎng)景、金融安全、活體識(shí)別、人臉識(shí)別、聲音識(shí)別、行為識(shí)別等等。另外運(yùn)營(yíng)、投顧方面都可以借助于人工智能大量加強(qiáng)提高效益。

今年的 JDD 賽事中也緊貼金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，主要包括登陸的行為識(shí)別，信貸需求預(yù)測(cè)以及店鋪銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，豬臉識(shí)別。

以下為楊強(qiáng)演講內(nèi)容實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上進(jìn)行了編輯。

剛才我們聽(tīng)到了幾位從不同方面給我們解讀了人工智能、金融、大數(shù)據(jù)方面的前景，我要講的是從另一個(gè)方面來(lái)看這個(gè)問(wèn)題。

我是一個(gè)做學(xué)術(shù)的，同時(shí)我對(duì)商業(yè)也有著濃厚的興趣，所以我想從從學(xué)術(shù)的角度來(lái)探討一下商業(yè)的問(wèn)題，我們會(huì)得到哪些新的發(fā)現(xiàn)？

人工智能成功的商業(yè)模式

首先來(lái)看一下 AlphaGo 的成功能夠引起了很大振動(dòng)，我們從中能學(xué)到什么，對(duì)商業(yè)方向有哪些指導(dǎo)。

AlphaGo 本身是幾種算法的結(jié)合，包括深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，算法和環(huán)境有一個(gè)有機(jī)連接，那么環(huán)境不斷給算法提供反饋。深度學(xué)習(xí)既能告訴你當(dāng)前狀態(tài)，又能為未來(lái)行為提供一個(gè)指導(dǎo)。

這樣一個(gè)算法是不是可以應(yīng)用到實(shí)際當(dāng)中去呢？

第一，閉環(huán)路徑要短。 商業(yè)路徑也好、算法路徑也好，它的中間最好不要有過(guò)多環(huán)節(jié)，比方說(shuō)從用戶(hù)到得到反饋，到反饋到AI的算法得到補(bǔ)充，最后再返回到應(yīng)用，這個(gè)閉環(huán)要足夠短。

第二，反饋一定要是足夠高頻、高通量的反饋 ，不斷得到反饋，系統(tǒng)得到刺激，這樣智能才能夠成長(zhǎng)。

第三，也是大家過(guò)去比較忽略的，反饋效果一定要起到一個(gè)復(fù)合作用。 我們?cè)诮?jīng)濟(jì)上經(jīng)常講復(fù)合收益，在人工智能上這一點(diǎn)也是非常重要的。也就是說(shuō)，這一輪的反饋對(duì)系統(tǒng)增益要持續(xù)進(jìn)行，就會(huì)有一個(gè)指數(shù)型收益上升。

我們?cè)倏纯粗苓厡?shí)際遇到的問(wèn)題，是不是有很多類(lèi)似場(chǎng)景滿(mǎn)足這樣的需求呢？

我們回顧一下人工智能的里程碑。1997 年，我們有深藍(lán)，然后 2011 年的時(shí)候我們有 IBM Watson，最近我們又有了 AlphaGo，無(wú)人車(chē)，包括最近有了德州撲克，這些都是我們引以為豪的人工智能。

在這些里程碑的成功背后是不是路徑閉環(huán)足夠短，反饋?zhàn)銐蝾l繁？另外，復(fù)合作用是非常明顯的，系統(tǒng)在不斷改進(jìn)自己，智能在提升。

再看一下周邊工作，我就有一個(gè)想法：人工智能在現(xiàn)階段的應(yīng)用并不是在所有領(lǐng)域都會(huì)取得成功，我們一定要非常仔細(xì)挑選在哪些領(lǐng)域人工智能比較容易得到成功，在哪些領(lǐng)域還要等一等。

所以，下面就來(lái)看一下技術(shù)和商業(yè)這兩方面到底哪些是我們現(xiàn)在可以得到效益的風(fēng)口。

首先是技術(shù)風(fēng)口。 人類(lèi)的知識(shí)獲得 70% 以上都是通過(guò)視覺(jué)的，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展肯定對(duì)人工智能應(yīng)用、對(duì)人工智能技術(shù)而言一定是持續(xù)發(fā)展的。比如，用更好的深度學(xué)習(xí)、可解釋的深度學(xué)習(xí)，包括理解物體之間的關(guān)系，以及通過(guò)一個(gè)視頻可以理解里面的一些人類(lèi)能理解的摘要，把它給取出來(lái)，為人類(lèi)和計(jì)算機(jī)的模型進(jìn)行溝通。

自然語(yǔ)言緊隨其后 。 包括文本閱讀、理解、產(chǎn)生、問(wèn)答、分析等等，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)都帶來(lái)了非常大的提高。但是，這個(gè)提高還是要隨著算法的提升有待進(jìn)一步提高，從而在在使用當(dāng)中能夠產(chǎn)生更大的效益。

另一個(gè)是智能推薦。 在電商的網(wǎng)上購(gòu)物等等都有，但推薦的一個(gè)重大問(wèn)題是我們很容易陷入一個(gè)所謂的深坑，也就是在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)上所說(shuō)的過(guò)擬合：當(dāng)我們點(diǎn)擊了一個(gè)在手機(jī)上的新聞，我們會(huì)得到好多類(lèi)似的新聞，而不會(huì)顧及我們對(duì)其他（新聞）的興趣。

怎么樣解決這些問(wèn)題呢？這就是技術(shù)革新所期待的，我們也在不斷做新的研究。

還有一個(gè)就是我個(gè)人研究的遷移學(xué)習(xí)。 人類(lèi)很自然就會(huì)使用遷移學(xué)習(xí)，比方說(shuō)我們?cè)谝粋€(gè)領(lǐng)域很專(zhuān)業(yè)，怎么把這個(gè)知識(shí)遷移到另一個(gè)領(lǐng)域，能不能讓計(jì)算機(jī)也有這個(gè)能力？有很多專(zhuān)家認(rèn)為這就是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的下一個(gè)熱點(diǎn)。

遷移學(xué)習(xí)也會(huì)帶來(lái)很多技術(shù)革新。比如我們可以在一些小數(shù)據(jù)上面應(yīng)用大數(shù)據(jù)得到的結(jié)果，在一個(gè)領(lǐng)域得到一個(gè)非常好的模型，可以把它遷移到周邊一些小數(shù)據(jù)模型，這個(gè)也是人類(lèi)學(xué)習(xí)的一個(gè)有效模式。

遷移學(xué)習(xí)也可以使得模型的可靠性得到加強(qiáng)。一個(gè)模型產(chǎn)生了，我們可以讓它在不同場(chǎng)合都適用，這個(gè)模型就更加可靠。

再有越來(lái)越多的個(gè)性化需求，在場(chǎng)景當(dāng)中經(jīng)常聽(tīng)到這樣的名詞，千人千面，這樣一個(gè)場(chǎng)景可以用遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)。比如如果在云端得到一個(gè)通用的模型，可以把它適配到各個(gè)終端，使它在不同的終端就有不同模型體現(xiàn)，這樣就實(shí)現(xiàn)一個(gè)個(gè)性化。

它帶來(lái)的另外一個(gè)好處就是遷移學(xué)習(xí)可以解決隱私問(wèn)題，每一個(gè)終端用戶(hù)都不必把他的個(gè)性化數(shù)據(jù)上傳到云端就可以得到它的結(jié)果。

遷移學(xué)習(xí)不一定是一步到位，從一個(gè)模型遷移到一個(gè)場(chǎng)景，我們可以通過(guò)一系列場(chǎng)景把一個(gè)模型遷移到不同的更廣泛范圍，比方說(shuō)一個(gè)手段就是用深度學(xué)習(xí)來(lái)做遷移學(xué)習(xí)，這也是我最近一個(gè)研究方向。

一個(gè)實(shí)際應(yīng)用是最近斯坦福大學(xué)和聯(lián)合國(guó)共同做了一個(gè)應(yīng)用，利用衛(wèi)星圖片分析非洲大陸不同地區(qū)的貧困程度。利用這種所謂傳遞式遷移學(xué)習(xí)，就大量節(jié)省了人力。過(guò)去是要派一些觀察員到本地去做各種積累、各種調(diào)查，現(xiàn)在就用衛(wèi)星圖片把白天和晚上的地球圖象加以比對(duì)，最后訓(xùn)練出一個(gè)模型，大大節(jié)省了人力。

這里我們看到這些技術(shù)可能的革新，這些技術(shù)革新和商業(yè)應(yīng)用方向有哪些是最契合的？這里我要特別提金融方向。我們之前提過(guò)，一個(gè)是閉環(huán)的路徑要短，一個(gè)是溝通要高頻，最后要有復(fù)合效應(yīng)產(chǎn)生，很快讓模型能夠變得壯大。

人工智能在金融中的應(yīng)用

金融就是這樣一個(gè)領(lǐng)域。我不用多說(shuō)大家也明白， 在金融里面有各種各樣的場(chǎng)景，和用戶(hù)溝通的場(chǎng)景、金融安全、活體識(shí)別、人臉識(shí)別、聲音識(shí)別、行為識(shí)別等等。在后端，可以對(duì)用戶(hù)整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，是不是應(yīng)該借貸。做一筆投資，在這筆投資之前要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，現(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)和人工智能可以自動(dòng)產(chǎn)生這樣的分析，像個(gè)人和企業(yè)征信。

另外運(yùn)營(yíng)、投顧方面都可以借助于人工智能大量加強(qiáng)提高效益。 經(jīng)濟(jì)本身就是一個(gè)不斷提高效益的過(guò)程。現(xiàn)在人工智能又為經(jīng)濟(jì)效益的提升提供了一個(gè)強(qiáng)大動(dòng)力。剛剛講的風(fēng)險(xiǎn)管理這里面又分監(jiān)控、識(shí)別、評(píng)估和干預(yù)，每一個(gè)方面都可以有大量的人工智能參與。

一個(gè)很有趣的例子是從京東金融本身實(shí)踐得來(lái)的，就是人工智能可以幫助養(yǎng)雞，是一個(gè)非常有趣的應(yīng)用。

過(guò)去一個(gè)養(yǎng)殖戶(hù)用 12 塊錢(qián)養(yǎng)一只雞，需要提前貸款，貸一筆很大的款放在那兒，這個(gè)時(shí)候就產(chǎn)生了很大利息支出，這對(duì)養(yǎng)雞戶(hù)是一筆很大的費(fèi)用。但是在雞成長(zhǎng)過(guò)程中，小雞不需要吃那么多飼料，只有長(zhǎng)大的時(shí)候才吃。不同的雞對(duì)不同飼料需求也不一樣。

當(dāng)我們能夠掌握這個(gè)過(guò)程的時(shí)候，我們就可以把放貸變得因地制宜，在一開(kāi)始養(yǎng)雞戶(hù)不需要借這么多錢(qián)，過(guò)去逐次增加。所以如果我們能夠做到按日計(jì)息就可以做到這一點(diǎn)，就能夠大大提升效率。現(xiàn)在京東金融可以做到 6 分錢(qián)就養(yǎng)一只雞，用人工智能算法來(lái)做分析。

同時(shí)，我剛剛提到推薦系統(tǒng)， 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)當(dāng)前共有的一個(gè)問(wèn)題是過(guò)擬合，這是為什么呢？這是因?yàn)樵诩夹g(shù)上，它沒(méi)有照顧到兩個(gè)需求，一個(gè)是準(zhǔn)確性需求，一個(gè)是多樣性需求。

現(xiàn)在我們?cè)谘幸粋€(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，能夠把兩個(gè)需求全部照顧到，這個(gè)名詞叫遷移的匪徒模型。用這個(gè)模型既照顧到準(zhǔn)確率，又照顧到多樣性，就把過(guò)擬合的問(wèn)題徹底解決。

最后，我要說(shuō)一下 JDD 背后是一個(gè)大賽，同時(shí)在中美兩邊進(jìn)行。在學(xué)術(shù)界大家都聽(tīng)說(shuō)過(guò)KDD即數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，這樣的大會(huì)已經(jīng)有 20 多年的歷史，而且每一年都有一個(gè)大賽，就是由工業(yè)界出題，也變成了我們發(fā)現(xiàn)一些優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)的一個(gè)方式。

今年的 JDD 也采用了這樣一個(gè)在金融方面的機(jī)會(huì)。今年的機(jī)會(huì)來(lái)自三個(gè)方面，都是緊貼著金融應(yīng)用。

一是登陸的行為識(shí)別 。 要發(fā)現(xiàn)有沒(méi)有可能是欺詐行為，這里面需要深度學(xué)習(xí)，需要了解一些金融知識(shí)，所以需要兩方面知識(shí)。這也是 JDD 大賽的一個(gè)特點(diǎn)，我們不僅要技術(shù)上的革新，同時(shí)也需要這些參賽隊(duì)伍能寫(xiě)出一個(gè)商業(yè)計(jì)劃，能把商業(yè)場(chǎng)景想清楚。

二是金融界非常關(guān)鍵的一個(gè)需求，就是信貸需求預(yù)測(cè)，還有店鋪銷(xiāo)量預(yù)測(cè)。

還有一個(gè)非常有趣的識(shí)別——豬臉識(shí)別，不是人臉識(shí)別。

豬臉識(shí)別是需要做什么呢？首先我們可以獲取到大量數(shù)據(jù)，而不用擔(dān)心隱私問(wèn)題，我們想豬可能不太關(guān)心隱私，同時(shí)又是一個(gè)活體識(shí)別問(wèn)題。

這確確實(shí)實(shí)背后有一個(gè)商業(yè)場(chǎng)景問(wèn)題，可以設(shè)想一下，假如有學(xué)生參加這個(gè)比賽，一個(gè)場(chǎng)景就是它可以幫助養(yǎng)豬戶(hù)鑒別不同的豬在養(yǎng)殖過(guò)程中的各種活動(dòng)，這個(gè)豬是不是活躍，它是不是散養(yǎng)的或者它還是一只非常不愛(ài)動(dòng)的豬，由此對(duì)健康就可以作決策，對(duì)保險(xiǎn)就可以作預(yù)測(cè)。

另外消費(fèi)者可能也會(huì)有挑選，有人可能喜歡不同的豬肉，可能對(duì)豬的鑒別就有個(gè)性化需求。所以這既有深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，又有商業(yè)應(yīng)用，是非常有趣的一個(gè)題目。

我們很期待這樣一個(gè)學(xué)術(shù)界和金融界的結(jié)合。

*雷鋒網(wǎng)整理

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