隨著技術(shù)的發(fā)展，有些金融公司利用分析結(jié)果切入到核心交易系統(tǒng)，例如用于做實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，利用分布式交易系統(tǒng)用于新客戶的開戶、消費(fèi)貸款業(yè)務(wù)、資訊實(shí)時(shí)推送等。到目前為止，金融機(jī)構(gòu)在智能客服、智能營(yíng)銷、智能化風(fēng)險(xiǎn)這幾大業(yè)務(wù)板塊也開始嘗試新技術(shù)了。經(jīng)過多年發(fā)展，大數(shù)據(jù)迎來了3.0時(shí)代。星環(huán)科技CEO孫元浩日前在接受采訪時(shí)表示，在目前大數(shù)據(jù)技術(shù)日趨成熟的條件下，AI技術(shù)已從多個(gè)維度應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)。

通過AI技術(shù)和人工智能，金融機(jī)構(gòu)在精準(zhǔn)獲客、智能服務(wù)、用戶畫像和風(fēng)險(xiǎn)控制等多個(gè)場(chǎng)景取得長(zhǎng)足發(fā)展。未來，分布式框架代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫、通過云服務(wù)提供數(shù)據(jù)分析、AI與圖分析技術(shù)的結(jié)合，將是大數(shù)據(jù)3.0時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。立于2013年的星環(huán)科技，是一家專注于企業(yè)級(jí)容器云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能核心平臺(tái)研發(fā)的公司。目前為止，公司產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于20多個(gè)行業(yè)，使用用戶超過1600家。其中，客戶當(dāng)中，又以金融機(jī)構(gòu)較為典型。

孫元浩表示，按照美國(guó)知名機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的分類，從技術(shù)發(fā)展和開發(fā)難度上來看，目前已經(jīng)進(jìn)入了技術(shù)的3.0時(shí)代?！霸?.0時(shí)代，大數(shù)據(jù)只是作為技術(shù)而非產(chǎn)品在使用，管理難度非常大。到了2.0時(shí)代，大數(shù)據(jù)逐漸開始產(chǎn)品化，其中又以世界500強(qiáng)企業(yè)為代表。而到了3.0時(shí)代，則是技術(shù)的普及化，通過微服務(wù)和云服務(wù)，即使業(yè)務(wù)人員也能使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)?！?/p>

在具體應(yīng)用層面，孫元浩表示，AI技術(shù)已獲得廣泛應(yīng)用。以金融機(jī)構(gòu)為例，該技術(shù)已應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，如平臺(tái)服務(wù)、客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)分析以及風(fēng)險(xiǎn)管理。通過構(gòu)建在線交易、實(shí)時(shí)計(jì)算、在線分析、數(shù)據(jù)倉庫、NoSQL分析等9種場(chǎng)景，金融機(jī)構(gòu)在精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶的精準(zhǔn)畫像、績(jī)效考核等多個(gè)方面取得長(zhǎng)足發(fā)展。對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)，孫元浩認(rèn)為分布式框架代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫、通過云服務(wù)提供數(shù)據(jù)分析、AI與圖分析技術(shù)的結(jié)合，將是大數(shù)據(jù)三大發(fā)展趨勢(shì)。

大數(shù)據(jù)迎來3.0時(shí)代

AI、Big data（大數(shù)據(jù)）、Cloud（云服務(wù)），這是星環(huán)科技一直在重點(diǎn)布局的“ABC”業(yè)務(wù)。以分布式技術(shù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過多年發(fā)展，目前該公司已經(jīng)建立起數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、加工、挖掘、提供價(jià)值的一條龍服務(wù)，并形成大數(shù)據(jù)、AI和云等多種產(chǎn)品形態(tài)。這似乎與全球的大數(shù)據(jù)發(fā)展脈絡(luò)一脈相承。

孫元浩表示，大數(shù)據(jù)技術(shù)去年被美國(guó)一個(gè)知名機(jī)構(gòu)從兩個(gè)維度分成三代。第一個(gè)維度是從開發(fā)的容易程度，從早期大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)最早在互聯(lián)網(wǎng)公司、在大型科技公司他們有比較大的IT合作研發(fā)團(tuán)隊(duì)，作為一個(gè)技術(shù)還不是作為一個(gè)產(chǎn)品在使用，它的管理也是非常復(fù)雜的，通常規(guī)模也是比較大，幾千臺(tái)到上萬臺(tái)的規(guī)模。

“到了2.0的時(shí)代這個(gè)技術(shù)逐漸開始產(chǎn)品化，開始有更多的企業(yè)在使用了，特別是500強(qiáng)企業(yè)在使用這個(gè)技術(shù)了。但是這個(gè)技術(shù)仍然過于復(fù)雜，對(duì)客戶的要求非常高?！睂O元浩援引該機(jī)構(gòu)觀點(diǎn)。

“到了3.0的時(shí)代，這個(gè)也是市場(chǎng)的一個(gè)需求，大家希望這個(gè)技術(shù)能夠開發(fā)越來越容易，甚至業(yè)務(wù)人員不是IT人員都能使用大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)，可以通過微服務(wù)和通過云的方式對(duì)外提供”，孫元浩表示，“從這個(gè)意義上來說，從運(yùn)維和開發(fā)的難易程度來看國(guó)外的分析機(jī)構(gòu)把大數(shù)據(jù)分成了這三代。今天我們正處在第三代的過程中，技術(shù)越來越成熟，產(chǎn)品的應(yīng)用型也越來越強(qiáng)?！?/p>

不過，從技術(shù)的開發(fā)和使用角度來看，孫元浩認(rèn)為，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)操作語言和查詢語言，統(tǒng)一的計(jì)算語言將是未來的發(fā)展趨勢(shì)。按照應(yīng)用場(chǎng)景，大數(shù)據(jù)可分為交易型和分析型兩種，具體細(xì)分為九類應(yīng)用場(chǎng)景，包括在線交易、實(shí)時(shí)計(jì)算、在線分析、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、NoSQL分析、預(yù)測(cè)性分析、視頻語音文本分析和數(shù)據(jù)探索。在數(shù)據(jù)操作語言和查詢語言方面，目前主要是SQL，此外還有機(jī)器學(xué)習(xí)語言R/Python語言等。而在計(jì)算引擎方面，主要分為用于統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)計(jì)算引擎和用于視頻、圖像、文本分析的深度學(xué)習(xí)語言。在孫元浩看來，無論是操作語言、查詢語言，還是計(jì)算引擎，基于技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，未來實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一將是必然趨勢(shì)。

金融機(jī)構(gòu)積極擁抱AI技術(shù)

在星環(huán)科技的業(yè)務(wù)版圖中，200多家金融機(jī)構(gòu)客戶、三分之一的營(yíng)收占比，使得金融機(jī)構(gòu)對(duì)其業(yè)務(wù)的重要性具有舉足輕重的地位。據(jù)孫元浩介紹，金融機(jī)構(gòu)擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)，大致經(jīng)歷了五個(gè)階段。初始階段，金融機(jī)構(gòu)主要進(jìn)行數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)、收集各種類型的數(shù)據(jù)，匯集各種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)。隨后，則開始利用新的技術(shù)來做統(tǒng)計(jì)分析，來做數(shù)據(jù)探索，用于運(yùn)營(yíng)分析和監(jiān)管報(bào)錯(cuò)。同時(shí)，也做一些數(shù)據(jù)探索，能夠?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)、對(duì)客戶的畫像更加精準(zhǔn)。

到了第三個(gè)階段，有部分的金融機(jī)構(gòu)開始利用分析結(jié)果來預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)，比如說獲取更多的客戶、制定貸款的價(jià)格。某種意義上來說，第三步已經(jīng)開始進(jìn)入到業(yè)務(wù)中去了，但是依然是離線過程、輔助決策過程。

以銀行為例，借助AI、人工智能等技術(shù)，銀行在平臺(tái)服務(wù)、客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)分析和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的管理水平獲得大幅改觀。通過建立大數(shù)據(jù)和人工智能平臺(tái)，引入九大應(yīng)用場(chǎng)景，銀行在精準(zhǔn)獲客和營(yíng)銷、獲取客戶的精準(zhǔn)畫像、績(jī)效考核、業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)以及貸前貸中貸后管理方面，業(yè)務(wù)水平獲得大幅提升。AI技術(shù)在金融業(yè)應(yīng)用的另一個(gè)典型例子是證券行業(yè)。證券行業(yè)的新技術(shù)應(yīng)用最初主要集中在基礎(chǔ)設(shè)施、AI平臺(tái)建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市、語音識(shí)別等基本功能的建設(shè)中。最近，新技術(shù)逐漸覆蓋到智能運(yùn)營(yíng)、智能風(fēng)控、智能投研、智能投顧等應(yīng)用場(chǎng)景。

不過，就具體機(jī)構(gòu)類型而言，孫元浩表示，城商行和股份制銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用卻最多。這主要因?yàn)槌巧绦忻媾R的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境更為激烈，他們?cè)贗T、在信息化層面沒有太多的歷史包袱，可以比較快地使用新技術(shù)。股份制銀行也面臨客戶激烈競(jìng)爭(zhēng)的相同場(chǎng)景。其次還有省農(nóng)信，各個(gè)省農(nóng)信聯(lián)社是天然的數(shù)據(jù)匯集地，一個(gè)省下面有幾百家農(nóng)商行數(shù)據(jù)都在集中到這里，它對(duì)集中的數(shù)據(jù)管理、集中的數(shù)據(jù)分析要求也比較迫切。此外，證券公司、農(nóng)商行和保險(xiǎn)公司，基于自身業(yè)務(wù)的不同需求，對(duì)大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)的應(yīng)用也比較多。

未來三個(gè)新的趨勢(shì)

對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)，孫元浩指出，基于幾百個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的分析，未來的趨勢(shì)將集中在三個(gè)方面：分布式架構(gòu)取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、云服務(wù)提供數(shù)據(jù)分析、AI和圖分析技術(shù)的結(jié)合。

比較典型的是通過輿情分析預(yù)判永安藥業(yè)股價(jià)的例子。通過輿情分析，孫元浩團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)作為最大市場(chǎng)份額供應(yīng)商的永安藥業(yè)與海外牛磺酸的價(jià)格波動(dòng)高度相關(guān)，海外出口占比高達(dá)22%。為此，孫元浩團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了知識(shí)圖譜，用來預(yù)測(cè)永安藥業(yè)的股價(jià)波動(dòng)。結(jié)果表明，知識(shí)圖譜成功預(yù)測(cè)了永安藥業(yè)的股價(jià)波動(dòng)。

除了用于預(yù)測(cè)股價(jià)波動(dòng)，孫元浩表示，AI技術(shù)還用于做異常交易的監(jiān)測(cè)。“通過交易對(duì)象包括交易者的一些關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以構(gòu)造一個(gè)圖譜，同時(shí)我們可以對(duì)交易結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，看看是不是有相互的交易結(jié)構(gòu)，判斷它是不是關(guān)聯(lián)交易或者是內(nèi)部交易。同樣通過機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別潛在的欺詐賬戶，然后通過圖譜找到跟它有關(guān)聯(lián)的賬戶，這樣可以擴(kuò)大整個(gè)欺詐的監(jiān)測(cè)范圍。”孫元浩稱。

“在基礎(chǔ)設(shè)施這一層大家逐漸開始把傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)核心，原來用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫開始用分布式架構(gòu)來替代了”，孫元浩表示。“包括甲骨文、DB2等數(shù)據(jù)倉庫版本，這些主要的動(dòng)力來自于數(shù)據(jù)量偏大，需要用新的分布架構(gòu)來解決。我們看到現(xiàn)在我們已經(jīng)有一些金融客戶，以往是在央企做分布式架構(gòu)做數(shù)據(jù)倉庫，包括監(jiān)管機(jī)構(gòu)，包括股份制銀行、農(nóng)商行開始取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫了?！?/p>

在云服務(wù)提供數(shù)據(jù)分析功能方面，孫元浩認(rèn)為，大數(shù)據(jù)和AI盡快地在變成微服務(wù)化，也能變成使用云服務(wù)一樣便捷。對(duì)于第三大趨勢(shì)，孫元浩表示，AI和圖分析技術(shù)的結(jié)合，將是一個(gè)新的應(yīng)用熱點(diǎn)?！八幕镜乃悸肥峭ㄟ^訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)在其他場(chǎng)景中是否可以使用，就固化成一種模式，比如做風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和營(yíng)銷。這里面有一定的數(shù)據(jù)可以支撐。”孫元浩解釋。

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