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螞蟻金服

在KPMG剛發布的2016全球FinTech百強排行榜,今年拿下第一名寶座的,是來自中國阿里巴巴集團的螞蟻金服。這個源自2004年阿里巴巴支付寶的金融技術團隊,以普惠金融(Financial Inclusion)為願景,專注於提供小型企業與個人金融服務。至今螞蟻金服集團旗下已有支付寶、餘額寶、芝麻信用、螞蟻聚寶、螞蟻微貸等橫跨支付、個人信用與財富管理等領域的金融服務。

螞蟻金服首席技術官程立指出,螞蟻金服要在未來10年推動全球普惠金融,讓每一個人都可以享有金融服務,然而這在過去只是個夢想的願景,為何能在可見的未來實現,他說:「正是技術的發展,尤其是AI人工智慧,讓普惠金融在未來可以推向全球性更大的規模。」

人工智慧,是趨勢也是需要

人工智慧成為全球科技領先公司熱衷探討的核心課題,程立認為這個現象並非巧合,而是代表一種趨勢和需要。人工智慧技術經歷五、六十年的發展,直到最近幾年才走出實驗室,而不再只是研究論文上的題目,最主要是人工智慧在實際生活中終於有了合適的應用,而這是一系列技術發展之後的必然結果,並非偶然。

以螞蟻金服為例,從2004年開發支付寶以來,就一直用技術來解決商業問題。最早支付寶採用的手段就是網際網路的手法:連結。在淘寶網這樣的B2C電子商務場域,支付寶所做的就是將買家與賣家連結起來,透過技術解決支付問題與信用問題。

一旦連結建立起來了,支付寶所連結的用戶越來越多,接著就開始產生相互作用。程立表示,首先是連結的豐富性,一些原本看似不相干的應用開始連結在一起,而支付寶服務所覆蓋的用戶族群也隨之增加。伴隨著應用場景與用戶量的增加,最大的改變就是資料量劇增,雖然電腦必須應付大數據的挑戰,然而電腦系統因而擁有大量即時、真實、準確的數據。

擁有大數據之後,電腦開始可以理解這個世界,同時雲端運算架構的實現,讓運算能力大為增加,再加上一些新的電腦演算法也能派上用場,程立表示,特別是機器學習與深度學習這類可以讓機器自我學習的演算法,把傳統的人工編寫程式提升至機器自動學習,經過這樣一個質變之後,人工智慧終於從夢想變成真實的應用。

有了人工智慧技術,各種連結可以變得更為智慧,進而跟人們的生活融合在一起,而生活中更多的應用結合之後,更加快推動整個應用的循環:更多的數據、更大的運算、更好的智慧。

更多的數據與更大的運算,讓機器學習可以訓練出規模更大、更智慧的模型,更智慧的模型進一步促使生活中更多應用導入人工智慧,並且帶來更多的數據,讓電腦系統獲得更多關於這個世界的數據資料,再回饋給機器學習訓練出更準確的模型,如此良性循環將使人工智慧邁向完美。

人工智慧如何改變金融生活

人工智慧在螞蟻金服的技術架構中將扮演重要的角色,程立表示,螞蟻金服希望未來推出的服務都是用人工智慧驅動。身為金融服務業者,螞蟻金服必須提供用戶可信與貼心的服務,人工智慧將會是每個服務的重要驅動力,因此必須打造一個通用的人工智慧平臺。

人工智慧扮演著與人互動的介面,它要能理解人,要能夠看、能夠聽、能夠理解,所以人工智慧引擎必須先具備基本的語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學習等基礎能力,繼而在機器學習的發展過程中,讓這些能力不斷提升,待能力訓練提升至一定程度後,反過來就會推動機器學習成為根本的核心能力。

一旦擁有人工智慧的能力,程立表示,你會發現所有金融服務的應用場景都會需要這樣的能力。例如徵信,透過機器學習可以建構一個公用的信用基礎,業務則需要個人化推薦、精準行銷,風控可以更準確管控風險,知識搜尋、智慧助理能提供用戶更貼心的服務。幾乎所有金融服務都需要人工智慧的能力,因此需要打造一個通用的人工智慧平臺,讓上層的應用可以很容易嵌入人工智慧的能力。

目前螞蟻金服已經逐步把人工智慧整合到每個金融服務應用,例如2010年開始為小型企業提供,基於大數據無抵押的信用貸款服務,至今已為2600萬小型企業提供超過6千億人民幣貸款。程立指出,在小額貸款的每個環節都可以整合人工智慧的能力,而且有非常大的效果,例如將深度學習技術運用在小額信貸服務,在防詐欺能力上有很大的提升。在財富管理服務方面,最早支付寶提供給用戶的服務就只有餘額寶,客戶沒得選擇。後來陸續增加了基金推薦等各式服務,用戶開始就有選擇了,而要讓用戶能夠依據自己的需要選擇最好的產品,就需要對用戶、金融市場與風險都有更深的理解,程立表示,尤其是要把這個能力擴展到上億用戶的話,就必須要具備人工智慧。

人工智慧對於金融業的基石——風險控制,也有很大的助益,特別是建立大規模信用體系。信用對一般人而言是很陌生的事,除非是買房子要貸款,否則大多數人根本不知道銀行對自己的信用評估。但對於螞蟻金服這樣以普惠金融為目標的金融科技公司,透過人工智慧去分析用戶的資訊,打造一個可信賴、大規模、適用於網際網路情境的信用體系,就格外重要。而以人工智慧為基礎的用戶信用評等,如螞蟻金服推出的芝麻分,就能將用戶的信用擴及其他體系的服務,並且能從用戶的整體行為更準確的判斷其信用,使其信用機制與傳統金融業截然不同。例如以借貸的信用用於租車的費率,或從租車、借書等歸還的行為習慣評估其信用。

保險也是人工智慧在金融有潛力的應用,尤其是用戶的生活、經濟行為都搬到網際網路上,新型保險的類型與風險都與傳統保險很不一樣,如何在創造新型保險服務時,既能涵蓋用戶的新需求,同時又做好風險控制,將會是人工智慧切入的重要關鍵。

過去幾年隨著智慧型手機與行動網路的普及,讓金融服務的普及度大為提升,在金融普及的同時帶來了大量數據,進而推動數據處理能力的提升,以及雲端運算能力的提升,而雲端運算與大數據結合在一起之後,就看到了人工智慧。從行動網路到雲端運算,再一路發展到大數據,現在這些技術都匯集在一起了,「最後我們發現真正想要的就是AI人工智慧的能力。」程立說,而AI這樣的能力可以讓普惠金融的普與惠兩個字成為可能,讓每個普通用戶都能享有非常個人化的金融服務,「我們目前看到人工智慧帶給金融強大的助力,當然一切才剛開始。」他深信未來10年在技術的驅動下,全民普惠金融的理想一定能夠實現。

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