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大數據+人工智能：新常態下的金融科技革命
2017-11-15
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大數據+人工智能：新常態下的金融科技革命

“天下武功，唯快不破”，在飛速發展的互聯網時代更是如此。各行各業都追求一個快字，而到了金融行業，則在追求“快”的同時，又要追求一個“穩”字，既要求整個流程的迅速流暢，有要求風控的全面、穩健。這看似強人所難的兩個要求，在大數據和人工智能的共同努力下，成為了一種可能，在金融領域，掀起了一場新的革命。

大數據發展現狀
近年來，大數據技術創新取得了積極進展。在基礎軟硬件方面，國內骨干軟硬件企業陸續推出自主的大數據基礎平臺產品，一批信息服務企業面向特定領域研發數據分析工具，提供創新型數據服務。在平臺建設方面，互聯網龍頭企業服務器單集群規模達到上萬臺，具備了建設和運維超大規模大數據平臺的技術實力，并以云服務向外界開放自身技術服務能力和資源。在深度學習、人工智能、語音識別等前沿領域，我國企業積極布局，搶占技術制高點。
2015年，信息產業收入達到17.1萬億元，軟件和信息技術服務業務收入4.3萬億元，產業規模進一步擴大。網絡基礎設施支撐能力大幅提升，云計算服務逐漸成熟，為大數據發展提供有力的基礎設施支撐。國內龍頭企業面向大數據需求，積極推出新產品和新服務，一批新興的專業化大數據企業崛起，新業態新模式不斷涌現?；诖髷祿膭撔聞摌I日趨活躍，大數據成為社會資本投資的熱點。
人工智能發展現狀
據前瞻產業研究院數據，中國2017年人工智能產業規模大概為135億元，2018年大概為203億元，同比增長50%。
同時，據《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。
當前，人工智能正處于新一輪產業高速發展期。人工智能產業作為新興的技術產業，正在引領全球各產業的技術變革，逐步成為傳統產業結構轉型的新方向。資本市場持續活躍、大量初創企業涌入、產業規模逐步擴大、技術水平快速增長等發展特點都表明了人工智能產業正在高速成長。
大數據與人工智能
大數據的本質就是海量的、多維度、多形式的數據，任何智能的發展都需要一個學習的過程，而近期人工智能之所以能取得突飛猛進的進站，正式因為這些年來大數據長足發展的結果。正是由于各類感應器和數據采集技術的發展，我們開始擁有以往難以想象的海量數據，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細致的數據。而這些，都是訓練某一領域“智能”的前提。
大數據技術助推人工智能發展
如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒后續的智力發育水平。
數據的規模和質量在一定程度上決定了當前人工智能的智能程度?，F階段，人工智能主要基于大規模、有標注的數據，通過深度學習算法進行學習。由于人類尚未能夠對人工智能算法的學習機制進行合理的解釋，而主流的深度學習算法主要依托大量數據進行學習，因此大量的高質量數據成為提升當前人工智能技術精準度的關鍵。
人工智能催動大數據升級
卡耐基梅隆大學計算機科學系教授曾說過：“大數據在未來會產生兩方面作用，一是產生很多功能；二是展示更多機會，增大商業價值。將數據與 AI 結合起來，產生循環互動才是最理想的?！?
人工智能在計算資源、基礎技術平臺以及應用服務方面的新需求，驅動傳統大數據計算架構轉型升級。
在硬件方面，深度學習算法的應用及其對數據的強烈需求，驅動硬件集群增添GPU、FPGA、ASIC等針對深度神經網絡優化、計算能力強的芯片，重塑硬件環境。在基礎技術平臺方面，即人工智能時代的今天，平臺不僅需要滿足傳統的數據并行處理需求，亦需要滿足高維（十億維度）模型的并行處理需求。
智能投顧——大數據與人工智能的完美結合
智能投顧即利用大數據分析、量化模型及算法,根據投資者的個人收益和風險偏好,提供相匹配的資產組合建議,并自動完成投資交易過程,再根據市場變化情況動態調整,讓組合始終處于最優狀態的財富管理服務，大數據與人工智能是智能投顧的關鍵性技術，智能投顧是大數據和人工智能的完美結合。
最早興起于美國的智能投顧,作為財富管理的一匹“黑馬”,進入中國市場兩年多來,互聯網公司、傳統金融機構以及互聯網金融公司紛紛展開布局。
目前,國內智能投顧以散戶為主,特別是隨著新興中產階層的快速崛起,也給智能投顧奠定了較大的市場空間。波士頓咨詢的數據預測顯示,我國新中產人群將超過1億。招商證券預計在2020年,我國智能投顧行業的資產管理規模約為5.22萬億元。
智能投顧產業的順利發展，預示著一個嶄新的時代的開啟，是金融行業的一場新的革命。從低效率的人力工作轉變為高效，精準的智能化產業，金融行業正在經歷一場大換血，這種變化是金融與科技的結合，將會引領金融行業達到一個全新的高度。



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