新智元杨静：人工智能在保险证券领域大量场景待挖掘

　　新浪财经讯 8月28日，由中国证券投资基金业协会金融科技专业委员会联合易方达基金、华夏基金、阿里云、通联数据、新智元等主办，新浪财经独家媒体支持的“2018年全球智能投资峰会暨FDDC金融数据探索与发现大赛颁奖典礼”将于8月30日举行。8月29日全球金融数据探索与发现大赛答辩会。为本次大赛的评委以及峰会的参会嘉宾，新智元创始人杨静就本次大赛的亮点、人工智能在投资领域等运用以及金融科技发展等接受了新浪财经的专访。她表示过去几年中，人工智能的随着飞速发展已经进入了新的阶段。在杨静看来，近年来其在产业界和学术界一统江湖的地位，深度学习的普及应用是核心驱动力。

新智元创始人杨静

　　未来人工智能在保险、证券等领域还有大量场景可以挖掘，例如信用评估和智能赔付等等。在中国，智能投资领域主要的难点在于金融领域政策监管的不确定性，贸易战背景下汇率走向的不确定性，To B服务商业模式的不确定性，To C服务则在散户主导的思维下，面对智能投顾技术信任度建立的瓶颈等。

　　深度学习的普及应用是核心驱动力

　　杨静认为，自从2012年Geoffry Hinton开启了深度学习的热潮之后，深度学习已经逐渐统治了AI学术界和产业界，从最新的ICML、CVPR等顶会统计来看，深度学习当之无愧的成为AI领域的王者。

　　而过去5年，从产业层面看，全球领先的互联网公司谷歌、亚马逊、Facebook和微软等全面转型人工智能，在智能驾驶、机器翻译、智能语音助手、人机交互等方面的进展加速，百度、科大讯飞等企业在国内率先All in AI，阿里、腾讯、华为、京东等大企业全面跟进，互联网公司转型为人工智能公司也成趋势。

　　从学术层面看，国家对前沿科技的研发扶持也起到推动作用，特别是在全球人工智能领域顶级学术论文的数量和计算机视觉竞赛获奖情况看，中国人工智能发展水平过去5年已居世界前三名的位置。

　　杨静称，尽管中国的神威-太湖之光与天河二号超级计算机近几年一直名列世界第一，而且超算应用还获得了戈登贝尔奖，但中国人工智能行业的重要进展主要还是集中在深度学习视觉与语音技术的应用层面。

　　“百度从战略上All In AI，海康威视和科大讯飞作为龙头企业市值不断攀升，阿里宣布NASA计划，重组iDST研究院，以及1000亿元的达摩院研发投入。腾讯则在游戏AI和计算机视觉等领域取得全球领先地位。在中国人工智能领域出现了可以与世界最前沿AI科技对标的探索，但中国公司在未来人工智能主导权的争夺中还处于弱势。”她说。

　　人工智能在金融投资领域应用颇多 面临不确定性复杂变量挑战

　　在金融领域，人工智能的应用场景主要有智能客服、量化投资与量化交易、智能风控（反欺诈）、智能投顾等。杨静认为，未来人工智能在保险、证券等领域还有大量场景可以挖掘，例如信用评估和智能赔付等等。

　　至于人工智能在金融领域与其他领域应用的不同，杨静表示，“人工智能在金融领域的运用更注重数据挖掘，与阿尔法狗和无人驾驶等限定范围和固定规则下的AI算法应用相比，金融领域首先拥有大量结构化的数据作为基础优势，但也面对与人、社会群体行为（包括情绪）在内大量不确定性复杂变量的挑战，所以AI的运用最先在量化交易、智能客服等技术成熟领域取得突破”。

　　而在投资领域，人工智能的典型应用包括量化投资和智能投顾等。杨静表示，“AlphaGO战胜柯洁后，达利欧的量化投资原则也席卷业界。机器学习主导的AI投资基金年化收益已超过对冲基金，智能投顾即将颠覆基金证券领域”。

　　那该领域中难点在哪里呢？她回答称，在《智能投资：机器交易时代的崛起》一书中，根据美国金融监管局的标准，智能投顾服务包括：客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规划、投资组合分析等。在中国，智能投资领域主要的难点在于金融领域政策监管的不确定性，贸易战背景下汇率走向的不确定性，To B服务商业模式的不确定性，To C服务则在散户主导的思维下，面对智能投顾技术信任度建立的瓶颈等。

　　采访实录如下：

　　新浪财经：人工智能的发展，到了一个什么阶段？您重点研究哪个领域，发展状况如何？ 中美欧日等国，人工智能发展有何特点？中国的水平，在国际上看，处于什么地位？

　　杨静：人工智能近年来在产业界和学术界一统江湖的地位，深度学习的普及应用是核心驱动力。自从2012年Geoffry Hinton开启了深度学习的热潮之后，深度学习已经逐渐统治了AI学术界和产业界，从最新的ICML、CVPR等顶会统计来看，深度学习当之无愧的成为AI领域的王者。

　　新智元是我国第一家、也是迄今最大的人工智能社交资讯平台与人工智能产业生态平台，拥有30多万产业订户，全年公号平台阅读数突破1千万，已连续成功举办两届AI World世界人工智能大会、三场春季产业峰会、十二场领袖百人会，汇聚了全球人工智能领域顶尖的智库专家，为国内产学研领军人物和企业搭建一个跨界交流的生态系统，成为国内人工智能领域市场化运作最为成功的第三方平台公司。

　　过去5年，从产业层面看，全球领先的互联网公司谷歌、亚马逊、Facebook和微软等全面转型人工智能，在智能驾驶、机器翻译、智能语音助手、人机交互等方面的进展加速，百度、科大讯飞等企业在国内率先All in AI，阿里、腾讯、华为、京东等大企业全面跟进，互联网公司转型为人工智能公司也成趋势；从学术层面看，国家对前沿科技的研发扶持也起到推动作用，特别是在全球人工智能领域顶级学术论文的数量和计算机视觉竞赛获奖情况看，中国人工智能发展水平过去5年已居世界前三名的位置。

　　尽管中国的神威-太湖之光与天河二号超级计算机近几年一直名列世界第一，而且超算应用还获得了戈登贝尔奖，但中国人工智能行业的重要进展主要还是集中在深度学习视觉与语音技术的应用层面。百度从战略上All In AI，海康威视和科大讯飞作为龙头企业市值不断攀升，阿里宣布NASA计划，重组iDST研究院，以及1000亿元的达摩院研发投入。腾讯则在游戏AI和计算机视觉等领域取得全球领先地位。在中国人工智能领域出现了可以与世界最前沿AI科技对标的探索，例如腾讯的绝艺对标DeepMind 的Master，阿里的多智能体双向协调网络BicNet也要跟DeepMind一起用通用人工智能AI挑战星际争霸。但中国公司在未来人工智能主导权的争夺中还处于弱势。

　　新浪财经：当前，人工智能在金融领域的应用场景有哪些？未来还有那些新的场景有待挖掘？人工智能在金融领域的运用，与在其他方面的应用，最大的不同是什么？（例如，与阿尔法狗、无人驾驶等相比较）

　　杨静：人工智能在金融领域的应用场景主要有智能客服、量化投资与量化交易、智能风控（反欺诈）、智能投顾等。未来人工智能在保险、证券等领域还有大量场景可以挖掘，例如信用评估和智能赔付等等。人工智能在金融领域的运用更注重数据挖掘，与阿尔法狗和无人驾驶等限定范围和固定规则下的AI算法应用相比，金融领域首先拥有大量结构化的数据作为基础优势，但也面对与人、社会群体行为（包括情绪）在内大量不确定性复杂变量的挑战，所以AI的运用最先在量化交易、智能客服等技术成熟领域取得突破。

　　新浪财经：投资领域，人工智能有哪些应用？难点在哪里？

　　杨静：AlphaGO战胜柯洁后，达利欧的量化投资原则也席卷业界。机器学习主导的AI投资基金年化收益已超过对冲基金，智能投顾即将颠覆基金证券领域。投资领域，人工智能的典型应用包括量化投资和智能投顾等。在《智能投资：机器交易时代的崛起》一书中，根据美国金融监管局的标准，智能投顾服务包括：客户分析、大类资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收规划、投资组合分析等。在中国，智能投资领域主要的难点在于金融领域政策监管的不确定性，贸易战背景下汇率走向的不确定性，To B服务商业模式的不确定性，To C服务则在散户主导的思维下，面对智能投顾技术信任度建立的瓶颈。

　　嘉宾简介：

　　杨静，曾任法国阳狮集团实力传播 （Zenith Media）媒体购买及咨询副总监（2002-2010）、中国经济网经营顾问（2010-2014）。2014年策划主持了“奇点临近”、“算法帝国”、“大数据时代的社会人与机器人”等系列人工智能、大数据主题研讨会。2015年3月与机械工业出版社联合主办“新智能时代论坛”，受邀担任2015年5月中国科协年会智能社会科技专家论坛、2015年机器人世界杯产业峰会、世界机器人大会“人工智能开启机器人新纪元”分论坛主持人。2015年9月创办新智元，2016年3月出版专著《新智元 机器+人类=超智能时代》，2016年10月联合主办世界人工智能大会，并出版《中国人工智能产业发展报告》。2017年继续主办世界人工智能大会，与英特尔公司联合主办新智元开源．生态技术峰会，并担任中国人工智能产业发展联盟理事、中国证券投资基金业协会第一届金融科技专业委员会委员、合肥高新区机器人专家委员会特聘专家等职务。

　　2018年新智元微信公众平台产业链订户已达32万人，2017年新智元微信公众号年度阅读突破1000万，拥有超过50个产业专家社群，建立了中国最大的人工智能领域专家智库。新智元百人会已与阿里、微软、英特尔、科大讯飞、海尔、蓝驰、红杉等机构合作举办超过10场产业技术或投资高端论坛。

责任编辑：石秀珍 SF183