百度许冬亮：人工智能的两大突破点是数据和算力

      12月16日，百度金融凭借在金融科技领域内的优越表现，荣获由中国金融四十人论坛（CF40）旗下金融城发起评选的“2017金融科技创新十佳案例”奖。

      百度金融技术负责人许冬亮表示：“百度金融依托独有的百度大数据以及AI技术，希望未来能与合作伙伴一起，用金融科技赋能金融服务，让大众享受到更加优质、平等的服务。”

      会上，许冬亮就百度金融如何将AI技术和金融行业相结合、升级传统金融行业发言，同时还分享了他对人工智能未来发展的看法。

　　借力AI Fintech  升级传统金融行业

      获客、风控、资金获取一直是金融行业的难点和痛点，对此，百度金融借助AI FinTech，以人工智能、大数据、云计算为代表的科技能力为基础推出金融科技产品，致力于为银行、互联网金融机构等提供身份识别、反欺诈、信息核验、信用分等系列产品能力及全套解决方案。

      据悉，百度拥有60亿+日搜索，14款亿级用户APP和10亿+移动设备，可在底层建立十亿身份要素、数十亿全网设备数据、上千亿全网行为数据，拥有覆盖95%+中国网民的大数据能力。

      许冬亮介绍：“百度金融提供1.9亿的可授信用户。基于百度大数据人群画像，把金融企业需要的客户联结在一起和银行做实验，在早期不进行智能分发的情况下分发的准确率只有30%，但是做了智能分发以后准确率提升了80%。”

风控永远是金融行业最核心的能力。百度集人工智能和大数据技术优势，针对金融行业的痛点，推出的大数据风控平台——“般若”，加快业务探索和布局。

      “般若”一词，是梵语Prajna的音译，意为“终极智慧”、“辨识智慧”，专指如实认知一切事物和万物本源的智慧。在纷繁复杂的现象中辨识万物的本源，这是般若的本意，也是百度金融大数据风控平台的寓意。通过百度独有的数据特征和算法，提出了整体解决方法。百度的“般若”风控平台，可一一破解难题：百度的梯度增强决策树可以聚合大数据高维特征，可以实现高维数据降维、增加风险区分度；百度的深度学习，将特征嵌入，利用关联挖掘等解决数据稀疏问题。“从3000+降维至400维，可将行为的风险区分度有效提升5%+”，而基于百度数亿级用户数据，通过图计算，可将信用标签传递，丰富信贷样本。

      在信用领域，央行征信数据加百度数据可以将客群的风险区分度提升13%；在反欺诈领域，百度已拥有百亿节点、五百亿边的关联网络，可以提升识别骗贷团伙的成功率。

      此外，百度金融还将AI技术用以提升用户体验，降低服务成本。“目前，百度的人脸识别技术在商业上的运用过程中，对攻击的拒绝率可以做到95%。”许冬亮分享一组数据，“在智能客服上，通过服务中心智能化升级，1年内单次服务成本下降80%；基于百度多年积累的自然语言处理技术，能够更好地理解用户意图，并通过多轮会话的形式解决用户的提问。百度金融智能客服能够处理97%的在线咨询，金融业务问题解决率达90%以上。”

　　人工智能时代的前瞻：进一步解放劳动力

      许冬亮还从百度科技中心化的角度，发表了对人工智能的看法，“在金融领域，可以看到一些偏重复性、体力性的劳动，正在越来越多地被人工智能替代。当越来越多的框架、逻辑或者规则抽象出来以后，只要有两样东西支撑，人工智能就可以越来越多进行替代和覆盖：一个是数据，另一个是算力。同时，制约人工智能最大的两个瓶颈也就是数据和算力。”

      人工智能概念已提出几十年的时间，为什么最近几年得到突破？许冬亮指出，正是因为最近几年各行各业在大数据的环境下算力取得了突破，才能支撑人工智能技术往前发展。对于人工智能未来的发展，他认为：“在数据积累比较雄厚，在算力对大数据的支撑处理越来越强的情况下，我们会发现人工智能将会发挥巨大的作用。但这并不意味着人工会消失，人工发展将在智能的基础上越来越往高层次发展，整个社会生产效率也会得到提升。”