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金融|金融科技的未来在哪里？这些科学家告诉你( 二 )


平安集团首席科学家肖京则举例称 ， 平安在投资领域风险管理方面应用了大量知识图谱技术 。 知识图谱可基于历史事件智能归因 ， 推演新事件或采取行动 。 基于企业实体属性等构建知识图谱 ， 可以发现潜在企业风险 ， 从而实现债券违约风险预警、发现财务粉饰、辅助银行进行信贷管理等功能 。 以债券违约风险预警为例 ， 平安集团数据显示 ， 在2019年至今发生违约的264只债券中 ， 平安提前3个月以上成功预警的达到251只 ， 成功预警规模约2200亿元 。
金融|金融科技的未来在哪里？这些科学家告诉你
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企业图谱应用示例
“一度二度关联关系在金融机构的人力调查中还可以发现 ， 但通过壳公司循环控制等更深入复杂的三度和四度关联关系 ， 依靠人力调查则无法完成 ， 还是必须要借助知识图谱等技术 。 ”数联铭品董事长兼总经理曾途表示 。
而知识图谱如果与NLP（自然语言处理）相结合 ， 在白硕看来 ， 则又可以构成在智能投研中基本面分析的重要技术手段 。 他认为 ， 知识图谱+NLP体现了中低频领域中的投资决策核心逻辑 ， 在基本面投研领域初步解决了AI“不可为”到“可为”的跃迁 ， 知识图谱+NLP是人工智能切入投资决策的“正确姿势” 。
金融科技的发展还需要解决什么问题？
未来已来 ， 但未来可不仅仅有科技就行 。
在由第一财经研究院院长杨燕青主持的圆桌论坛上 ， 技术“大牛”们就金融科技未来的挑战分享了自己的观点 。 他们普遍认为 ， 金融科技是整个社会范畴的议题 ， 要使金融科技健康快速发展 ， 可解释性、相配套的规则及标准等都还是横亘在这个领域面前需要解决的问题 ， 而这些问题涉及到监管、法律、经济学、社会伦理等方方面面 。
首先 ， 科技的可解释性对于监管和设定法规来说至关重要 ， 因此可解释性人工智能成了近年来被热议的话题 。
杨强表示：“所谓可解释人工智能是指 ， 需要让不同背景的人明白科技背后的逻辑 。 但用动辄几千万的参数建立的模型 ， 往往是一个所谓的黑箱 ， 没有办法解释运作原理 ， 这就会面临几个困境 ， 第一个困境是监管方不知道模型的运作机理 ， 无法进行监管工作；还有一个是系统开发的工程师不知道原理 ， 就没有办法来修正错误；另外金融业务的消费者也无法得到好的解释 。 ”
针对杨燕青关于“金融科技将如何走通可解释性这条路”的提问 ， 杨强倾向于认为 ， 深度学习未来可能会越来越“黑箱” ， 需要另外设立科学家解释的机制；白硕则认为不能单纯被动等待可解释的人工智能出现 ， 现在就应该充分运用知识图谱这样具有“白箱”性质的技术工具来相互结合 。
天云数据CEO雷涛则认为 ， 需要在工程上进行组合 ， 用深度学习来做数据抽取 ， 并将之放在一个可认识的框架内 ， 并且用上一代人工智能这种专家强解释的方法来支撑这个主要框架 。
杨强表示 ， 尽管目前可解释性人工智能正处在研究阶段 ， 还没有形成系统的体系 ， 但行业已开始有所动作 。 据了解 ， 微众银行向电气和电子工程师协会（IEEE）提交的“可解释AI（XAI）”标准已获立项通过 ， 微众银行牵头组织国内21家机构和企业 ， 已于7月24日召开第一次标准工作组会议 ， 这也是首部面向业界的机器学习可解释标准 。
可解释性的背后 ， 是金融科技发展到目前阶段需要匹配的标准和监管环境的急切需求 ， 而标准和规范也是可解释的前提 。 那么 ， 标准和监管对目前的金融科技企业来说意义是什么？人工智能的标准又究竟应该如何建立？
对于杨燕青的上述提问 ， 曾途回应称：“金融科技有框架和规范是很有必要的 。 人工智能、机器学习支持业务 ， 这本身是一个技术协同协调的过程 ， 背后需要标准业务人员以及对于输入参数和输出结果的合规 。 在合规的框架内 ， 才能构建出整体框图 ， 然后才能进行解释 。 ”
杨强则称 ， 目前人工智能行业痛点在于数据不够 ， 因此需要合作 ， 在合作时需要第三方机构来判断合作是否合乎标准 。 他建议在建立了相关标准之后 ， 还需要在银保监会等相关行业监管部门之下 ， 再建立审计和监管标准执行的机构 。
“金融是利用信息不对称性来赚钱 ， 而人工智能是把金融变得信息对称 。 谁掌握了这种强大的武器 ， 在未来就会有最大的受益 。 ”曾途表示 ， 在这个过程中 ， 对这种“武器”的使用机制的监督和规范相当重要 ， 但目前还存在缺失 ， 需要加紧研究 。
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