不是大数据的大数据与不是人工智能的人工智能

最近几年，大数据这个词出现的次数多到许多读者和投资人都已经对它厌烦了。而且把它的原理详细一解释，大家又会有点不屑：不就是数据分析吗，说得那么玄乎干啥?

但这正是大数据的属性，在23日上午的腾讯全球合作伙伴大会金融分论坛上，腾讯云副总裁，支付基础平台与金融应用线金融数据应用负责人蒋杰在演讲中提到，当任何东西用大数据实现之后，大家就不再叫它大数据了。不过这并不意味着它不再重要，事实上，大数据已经融入到了我们生活的方方面面，而蒋杰讲的，就是大数据在金融领域的应用的一些实例，我们可以发现，大数据和云早已全方位的覆盖了我们的金融生活。

不过我们意识到，其实在蒋杰的演讲中还包含了一项与大数据有着千丝万缕联系的技术：人工智能。大数据是人工智能赖以实现的基础，而人工智能的境遇也同大数据太像了：一旦某项技术用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了，以至于我们老是在抱怨为什么都看不到人工智能的成熟应用。蒋杰的演讲中多次提到深度学习、LSTM等属于人工智能的专有名词，却从不刻意强调它是人工智能的现象也恰好从侧面印证了这一点。不过虽然大数据和人工智能在不断的走下神坛，却并不意味着它们的作用就会变得不重要了，从蒋杰的演讲中我们也可以看到，人工智能在金融领域已经发挥了相当巨大的作用。或许我们也可以参考这种思路，将人工智能应用到别的它尚未发挥这么大作用的领域中去。

下面是蒋杰的演讲全文：

大家好，我今天给大家分享的题目叫《你的一天，金融大数据》。

很多人觉得大数据这个词看起来很神奇，但是数据真正可以给你带来的价值是什么?我是说，直接跟钱相关的那种价值，很多人其实弄不太清楚。数据是企业的资产，但是这背后可以有更深的奥秘，因为孤立的数据是没有意义的，而且这些大数据的获取和分析都需要很多成本，所以当大数据真正跟商业结合，能够创造价值的时候，它本身才有自己的生命力和价值。

今天，我主要跟大家分享的是在你实际的一天生活当中，关于你的金融大数据，整个的体现是怎样的。

我先给大家举个例子。在130年前，世界上第一辆汽车诞生的时候，很多人会围观它，觉得很神奇。但是今天在大街上看到一辆汽车的时候还会很惊讶吗?大数据其实也一样，当一样东西被大数据用十分成熟的方式实现了，人们就不再叫它大数据了。所以我觉得这句话可以这么说：我认为未来没有大数据，因为那时候的大数据就在生活的一点一滴当中，我们根本不用关心它的存在，也不用去谈论它的概念、或者它可以给我们带来什么价值，因为它就在我们身边。

从清晨到日落，大数据在你身边其实无处不在，当你早上起床，购买早餐、看新闻资讯、买保险、做一些贷款这些动作的时候，都会出现大数据的身影，我可以给大家解释一下，虽然这些功能大家可能每天都在使用，但是很多人没有发现这背后是一场数据的盛宴。

支付

我们假设现在是早上，你打算出门买一份早餐，现在流行微信支付、QQ支付，大家发现有了这种支付方法，不用带钱包也可以买到东西，不过大家可能不知道其实在这件事情背后有很多的数据在产生和分析，当你支付的时候我们的后台会识别你是不是坏人，比如你的IP是不是在我们可信范围之内，你的支付环境是不是异地支付、或者是不是在常用的设备上进行支付，你支付的动机是不是用来诈骗或者做什么坏事的，通过后台强大的风控系统和数据来实时进行这些操作。

其实就像上面举的这个例子一样，很多大家操作起来非常简易的动作，我们在后台都有非常复杂的数据，来让我们前端的体验变得简单、完美，这是显而易见的。未来这种支付会越来越简单、越来越贴近我们的生活。

资讯

当我们在上班途中，在地铁、在公交上，你可能会打开手机看一些资讯，你可能会看很多很多的资讯，腾讯原来是怎么做资讯的呢?最早是以雅虎、新浪的模式，编辑先编辑好然后放在网站上，你被动的去看。

但是现在我们实现了精准推荐，腾讯新闻会基于你曾经浏览时表现出来的一些行为和兴趣，做个性化精准推送，这是一个改进。但是现在处于信息泛滥、资讯过多的时代，如何能在海量信息中选出最适合你的呢?所以我们更进了一步， 注：腾讯开发了财经写作AI Dreamwriter，曾轰动一时)让每个人所看到的资讯都是不一样的，都是量身订做的。我们通过你过往的一些行为，或者根据你的朋友在看的内容等数据为依据，可以用机器人在你每一次刷新的时候用几十毫秒写出你们想要的资讯，在这种情况下你每刷一次资讯都是不一样的，也是真正为你量身定制的一种资讯体制，可以给你更精准的资讯服务，这是我们现在在持续优化的一种财经资讯的报道模式。

《纽约时报》也有很多这样的财经新闻策略，这是一个基于深度学习、增强学习的迭代过程，利用腾讯丰富的用户数据和用户兴趣勾画出用户的画像，通过精准投放、精准推荐的系统，把原来推荐广告的技术和模式运用到这里来，形成一个新的结合体。

股票

我们来看第三个例子，现在时间到了九点半。在这个时间点，很多人都会打开手机去看看他们的炒股软件，像自选股。在这个过程当中其实我们会利用腾讯理财通的数据去预测，在上千万的用户当中找到几万用户，我们称他们为“智能用户”，这些智能用户有一定专业知识，我们可以从他们的行动中提炼出他们的行为规则，整理出来更好的投入我们服务普通用户的策略体系。

其实我们在这里面用到了通过海量的数据的分析和腾讯已有的一些自身的数据去做一个现代最流行的、集成深度学习的策略，能够让整个对股票走势的预测更加精准，这样一种精准的体系能够让我们更好的控制我们客户的风险，能够帮助客户更好的选择指数基金或者股票基金，各种这样的信息，这是一种新型的、可以说是“懒人”的模式，把你原来每天需要去机械性关注的信息自动化处理，人工智能的特性能够用数据进行完美的体现，这是我们在股票、炒股方面的一个研究和探索。

保险

到了九点半以后我们会看什么?也许你今年的车险已经到期了，腾讯提供了一个服务能够让我们的车险买的更便宜，我们的目标是希望它是目前全网最便宜的车险，这是怎么做到的呢?为什么我们能给出比传统的保险公司更低的保费呢?比如说你买了一辆奥迪A4，但是你开一年这辆车，跟其他同品牌、购买时间相同的人最终买到保险可能是不一样的，有的人是每天两点一线，有的人天天跑长途，他们的出事概率是一样的吗?当然不一样。

可以跟大家分享一个有意思的数字，我们发现，如果一个人关注探险、徒步这样的冒险，或者追求刺激和暴力游戏等娱乐，他们开车的习惯会非常猛，所以这些信息可以帮助我们预测未来保费的策略，这是我们找到的跟车主最合适的一个应用：在保险里的深度应用，我们希望可以给大家提供最优的保费，在这里也希望给大家提供这样一种策略。

理财

当时间来到中午的时候，你一定会在写字楼里面打开手机，可能你会想为自己理一下财，增加一下自己的财富，这时你就会打开“理财通”这样的应用，当你打开“理财通”的时候，如果我们不知道你是一个什么用户，其实我们给你们提供的服务是不精准的，你会把它当成是广告，而广告是你比较讨厌的。但是如果这个服务是为你量身订做的话，你一定会详细看，所以我们在这样的过程中，首先我们会对每个用户进行深入的了解，这就是我们前面提到的财富值。

很多人会想问，我们财富值是不是跟传统银行的模式一样，是不是跟我们信用的体系是一样的?其实它们有本质区别，信用体系是一种判断用户偿还能力的过程，数据可能半年更新一次就可以满足要求，但如果是理财平台，在你刚发工资，或者刚领薪水的时候，你的理财需求跟平时是完全不一样的。我们要解决的是什么问题呢?其实就是一个资产能力和风险控制能力的问题，首先必须要有钱才会理财，你有多少能力来理有多少风险的理财产品，这是相互对比的过程，是一个二维的过程，而不是单维的过程。

有些年轻人作为互联网的潮流新贵，追求高收益、高风险，他们可能能够接受亏损率达到20%，但是他们也可能追求30%到40%的回报率，但是可能对老年人来说，他们的退休工资普遍不多，冒险意识也一般不强，所以老人可能比较不想让钱有所损失，可能他需要的只是一种类似货币基金的理财，可能比银行的活期利率高个几倍就可以满足他的需求，所以每个人的需求都是完全不一样的。

我们现在把用户分为八类，从低风险低收益，到高风险高收益，我们现在已经把这个象限拆开了，有一个数据学家说，如果可以把企业可以把它的用户分类成两千个群体的话，那么它在做任何的营销和任何活动的时候，都会对活动所面对的对象了解的非常深刻，但是随着技术的发展和互联网体系的发展，人们对整个金融需求越来越旺盛的时候，我们已经把可以这个种类扩展到两万，未来甚至会更多，我们会有更精准的营销手段。

开户

到了下午五点钟，下班了，你可能想去银行开个户，但是大部分银行四点钟已经关门了，怎么办呢?你可以在腾讯投资的银行里面进行开户的操作，开户的时候，身份证的识别靠的就是后台人工智能的挖掘，当我们开户的时候，大部分都会做一个人脸识别，这个人脸识别其实就是图象识别的应用，深度学习技术的应用能够让人脸识别的准确率达到90%以上。

现在在互联网金融领域，大部分都在使用活体检测技术，让你左右摇摆一下，这让我们整个的准确性变的更高，通过活体检测的过程跟公安部的资料进行实时比对，马上就可以完成开户的过程，在任何时候、任何地方都可以做这件事，哪怕是在银行的工作时间以外，这可以给你的生活带来很大的变化和便利，目前这项技术已经在大量运用了。

彩票

世界杯、欧洲杯刚刚过去，可能你看球的同时也会想买一些彩票，我们在腾讯里面也可以买一些足彩，其实我们前段时间做了一个大数据的胜负预测，我们会去预测这么多队，每个队在比赛的时候会踢进多少球，最终各队的胜率会是多少。如果要用矩阵来进行运算的话，这会是一个超高维的矩阵，在这个里面可以看到很多大数据的影子和技术，任何一个预测其实都是基于大数据来进行的。

这里面用的是最早用于导弹弹道计算的一种算法，我们把它运用到足球上面来。原来在金融领域不可能去用的一种图象学的策略我们现在把它应用到了金融的领域，而我们现在用的这种分类体系在整个预测里面得到了集合和应用，是一个结合体，单独一种算法无法满足我们预测的精准性的要求，这是我们现在逐步摸索的。五年前我们预测用户的流失、用户的挽留，用的都是很简单的预测模式，但是现在我们已经改进了很多。

贷款

当你晚上八点钟在家里的时候，如果要买一个什么东西，你可能会希望通过贷款的方式来进行，但是就我们来说，不可能每个人他想贷多少我们就让他贷多少。我们如何判断一个人能贷多少钱，这个人是不是有风险，这是不是一笔真实的交易?这时候就要对你的信用进行评估，现在信用评估的背后大量的在使用LSTM这种深度学习的算法，这比原来算法的准确率至少要高出20%。

有一家美国公司，创业者是从谷歌出来的，他们通过Fackbook上的信息和利用LSTM的算法，得到的结果准确率已经可以完全超越美国其他的信用公司，这种全方位的数据进行深度学习以后，能力已经可以超过传统的交易数据，这个事情已经被证明了，并且已经得到了很多企业的应用，是非常值得大家去关注的事情。

服务

到晚上，如果你想买一个理财产品，想要了解关于它的资讯的时候，原来是需要打电话的，但这时可能客户经理已经下班了，客服热线可能出现故障了，如果你现在打开我们FIT的公众号，输入“我要理财”这几个字，它就会帮你推荐你感兴趣的理财产品，这是一个智能机器人。我们以前的服务产品叫智能客服，不过智能客服是一个单向的东西，是你有需求它才会回应你的，现在我们把这种被动需求变成了主动和被动相结合的体系。

我们根据你以前消费和支付的习惯，已有的资产能力，我们能为你推荐出来最适合你的方案。当然我们也会关注你的朋友、你朋友的朋友在干什么，你朋友的朋友喜欢什么，他们的收益是怎样的，通过这些策略的结合，为你推荐最合适的理财需求和智能方案。

当然，很多家庭主妇，包括一些理财的人会做一些记帐的过程，现在很多记帐软件都是手动输入，如果你在手机上关注了腾讯“多多记帐”这个公众号就会知道，通过语音的手段就可以把你整天的过程全部记录下来，非常简单，其实它背后的语音识别技术也有大数据的应用在里面，今天你在超市消费的帐单可以输入到里面，这种简单的模式其实也得到了非常强大的运用。

健康

到晚上十一点睡觉的时候，你可以记录自己的体重，我们可以根据你的健康数据建立未来压力的关系预测和运动计划的提醒，这些在大数据里面都可以得到非常好体现，当有一天你买寿险的时候，这些数据可以为你带来很大的方便。

我们通过你的一天，看到了大数据应用的整个过程，生活当中每时每刻都有数据的出现，不过这些数据都是离不开你的，大家应该好好对待大数据中属于你们的这一部分，这样你会创造很多很多的价值，因为数据无处不存在，因为数据，你能够在你坚持的领域里面找到属于自己的路。