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挖财顾晨炜谈AI+金融风险防范:微观层面技术有效、宏观上尚需实践
摘要

2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,人工智能在各行业领域的研发应用持续落地。金融行业的数字化程度可观,不断有新晋金融科技企业创立、展业。

9月6日,中国人民银行官方正式发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》,明确提出未来三年金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。规划提及,计划推动建立人工智能金融应用法律法规、伦理规范和政策体系。

金融科技未来三年发展规划提到,将探索相对成熟的人工智能技术在资产管理、授信融资、客户服务、精准营销、身份识别、风险防控等领域的应用路径和方法,构建全流程智能金融服务模式。

正当2019世界人工智能大会召开之际,由挖财共同主办、赞助的第三届上海交通大学“李介谷优秀博士论文奖”颁奖,顾运博士凭借《基于特征学习的显微图像分析算法研究》获奖,该奖项用以奖励在模式识别与人工智能系统领域做出研究贡献的科研人才。

颁奖同时,主办方举行了人工智能在工程与金融领域创新应用研讨会,前上海交通大学电子信息学院副院长施鹏飞教授、上海交通大学图像处理与模式识别研究所所长杨杰教授、上海高级金融学院李祥林教授,挖财总裁顾晨炜出席研讨会探讨人工智能在工程与金融领域的创新、人工智能的数据隐私保护与监管要求、人工智能适合型人才培养等方面。

人工智能如何防范金融风险也成为关注的话题,李祥林表示,在大数据环境下,欺骗越来越困难,以大数据技术去发现企业风险的应用场景较广,知识图谱可以研究公司的股权结构、资金以及业务上的买卖,从而找出挪用子公司资金的风险问题。杨杰教授同样认为,人工智能技术可以从大规模历史数据找到关联性来做预测,早期预警对于金融安全会有很大帮助。

顾晨炜则表示,人工智能时代的金融风险是冰火两重天,从微观层面很有效,可以通过准确的人脸识别等技术解决反洗钱等风险问题;到了宏观上则不同,在互联的时代,传导特别快,很多问题是以往未碰到的,因此风险存在不确定性,需要更多的智慧,实践反复迭代,才能达到想要的状态。

在中美两国有丰富金融从业履历的李祥林教授在被问到中美两国在AI金融领域的区别时谈到,区别主要在起步先后、基础研究程度以及机制不同。顾晨炜评价称,中国目前比较重视物理层面,但像在工程性较强的交通大学,如果AI金融应用整合了偏数学的基础研究以及偏资本等方面的物理优势,中国会有很多机会。

据悉,上海交通大学“李介谷优秀博士论文奖”创立于2017年8月,在上海交通大学李介谷教授从教65周年纪念日以及90寿辰时,由挖财出资支持设立,用以奖励在模式识别与人工智能系统领域做出卓越研究贡献的科研人才,此前二届的获奖者和论文分别是宫辰博士、《数据驱动的图推断算法研究》,以及傅可人博士、《视觉显著区域检测算法研究》。

李介谷教授是我国著名图像处理和模式识别专家。在李介谷教授推动下,早在1980年代初,上海交通大学就率先开办了模式识别与图像处理学科,成为国内最早涉足人工智能领域的高校。1998年,学科更名为模式识别与智能系统。

2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,人工智能在各行业领域的研发应用持续落地。金融行业的数字化程度可观,不断有新晋金融科技企业创立、展业。

对于资助“李介谷优秀博士论文奖”的原因,挖财总裁顾晨炜表示,金融科技需要时间的积淀,最忌讳“快餐文化”,挖财经营了将近十年,是金融科技领域的长期耕耘者,对待人工智能也是同样的态度。因此挖财愿意从基础做起,出资设立“李介谷优秀博士论文奖”,同时,挖财的人工智能领域的探索应用在企业运营中进行实践,比如,用户隐私、数据保护、区块链征信、智能流量等。

据介绍,挖财在人工智能领域的布局,也有一部分通过“数链”区块链项目实现。据悉,“数链”开源合作项目形成了初步生态,应用于联合风控建模的“斑马合约”已经完成。

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