6月15日晚，創(chuàng)投與創(chuàng)新俱樂部“人工智能和金融科技在中美的具體應(yīng)用”講座如期在偉倫樓召開，本期講座邀請了王蓁作為分享嘉賓。

王蓁，北京財鯨信息技術(shù)有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人，美國康奈爾大學(xué)博士、清華大學(xué)學(xué)士；特許金融分析師（CFA），金融風(fēng)險管理師（FRM），持有美國資產(chǎn)管理咨詢個人牌照。他曾就職于美國紐約華爾街的彭博總部，從事多資產(chǎn)投資組合的量化建模和投資。他曾應(yīng)邀在中國科學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院MBA班教授量化金融投資專題課，曾在清華大學(xué)、五道口金融學(xué)院、對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)等發(fā)表量化金融講座。

講座伊始，王蓁為大家分析了AI在信貸中的應(yīng)用，他認(rèn)為在未來，在美國信貸公司，無論模型多復(fù)雜，FICO分?jǐn)?shù)依然是決定貸款利率非常重要的組成部分，單因素比重很大。隨著事件發(fā)展和數(shù)據(jù)積累，借貸會在幾個方面做的更好：1，利率和授信額度的個性化；2，從被動接受貸款請求，到AI 預(yù)判信貸需求，主動提供個人貸款和企業(yè)融資服務(wù)。

第二，在金融咨詢領(lǐng)域中，王蓁著重分析了國內(nèi)外AI的金融客服應(yīng)用和金融研究兩方面的對比。在金融客服中，人工智能技術(shù)引入專家系統(tǒng)，將80%用戶的常見問題進(jìn)行學(xué)習(xí)，用很少的客服人員，就可以通過人工智能識別客戶的問題，提供相應(yīng)的候選解答和金融知識，極大提高效率。在金融研究中，搜索引擎基于知識譜圖上已有的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)聯(lián)想和屬性查找，從而減少信息中的造成，呈現(xiàn)更準(zhǔn)確和更有價值的信息。中美對比方面，美國已經(jīng)努力實現(xiàn)客服和咨詢的智能化，國內(nèi)目前還停留在原始數(shù)據(jù)階段，缺乏對數(shù)據(jù)的后期加工和整理學(xué)習(xí)。

第三，在金融安全領(lǐng)域中，使用AI 來識別和判斷每一筆支付交易，對其分類和標(biāo)記；人工智能可以識別出支付欺詐，并且收集客戶反饋不斷迭代改進(jìn)更加精確。跟美國相比，中國的身份驗證國內(nèi)優(yōu)秀企業(yè)，已不輸甚至領(lǐng)先于美國——這要得益于中國龐大的人口，與對個人隱私保護(hù)的匱乏；但在支付安全方面，美國更進(jìn)一步，這要源于美國在支付安全方面的持續(xù)大力的投入。

（俱樂部成員為王蓁贈送紀(jì)念品）

第四，在監(jiān)管合規(guī)領(lǐng)域中，現(xiàn)在是用人工通過一些固定規(guī)則把它抓出來，但是這個規(guī)則也許本身是可變的。用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過輸送大量的信息，它就可以自動抓到。未來，AI在監(jiān)管合規(guī)方面有很大的發(fā)展可能。中美對比，國內(nèi)監(jiān)管目前基本靠人，還存在比較大的進(jìn)步空間。

第五，在保險領(lǐng)域中，目前還缺乏個性化保費下成熟商業(yè)化的保險公司，目前中美都還處于最早階段。未來，車險等其他事物性保險，未來自動出具最優(yōu)方案；然而具體到疾病險，其實主要是倫理和法律問題。

接下來，王蓁分析了AI在自動領(lǐng)域、輔助交易領(lǐng)域和投資機(jī)會識別領(lǐng)域的應(yīng)用，目前中美相差很遠(yuǎn)。未來如果應(yīng)用人工智能的技術(shù)，可以將投資盡調(diào)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取信息、利用自然語言分析引擎進(jìn)行分詞、數(shù)據(jù)降維和提取詞之間的相關(guān)性、構(gòu)建知識圖譜、提取出有價值的信息、分析判斷文章正負(fù)像、進(jìn)行趨勢分析，提供工作分析報告的匯總等工作。

最后，在智能投顧領(lǐng)域中，未來如果引入人工智能，系統(tǒng)可以評測用戶的風(fēng)險偏好，推薦相應(yīng)資產(chǎn)組合，一鍵下單完成交易；后期不斷檢測資產(chǎn)表現(xiàn)情況，必要時進(jìn)行風(fēng)險提示以及調(diào)倉推薦。對比中美，中國比美國做得更好，但是還需要更先進(jìn)更好的智能投顧。基于智能投顧領(lǐng)域的分析，王蓁還給大家介紹了相關(guān)的分析模型，詳細(xì)講解了如何解讀模型、建立模型。

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