金融中的人工智能

推荐序2

我和本书译者叶伟民相识于一个技术微信群，他一直是.NET技术社区的活跃推动者，也是经验老到的译者，翻译过多本大作。后来我们有幸成为同事，他现在是我们公司人工智能团队的一员，可以说就是“人工智能银行业实践”的践行者之一，由他来翻译本书再合适不过。

人工智能的概念在20世纪50年代就提出来了，但是在最近几年才突然爆发，这一切的变化离不开ABC的组合。

A——人工智能自身算法的演进，特别是深度学习的出现；

B——大数据，它是人工智能的精神食粮；

C——云计算，它使计算资源大大丰富，计算成本大大降低。

而在ABC的组合中，有价值的大数据最为重要。

银行业拥有大量真实的决策数据，如果某家银行能利用好这些大数据，它就相当于一家人工智能公司。今天的互联网公司，特别是头部的互联网公司都声称自己是人工智能公司，其核心就是拥有有价值的大数据。

如今，很多人工智能的算法都是公开的，人工智能的技术门槛并不高，AI已经算不上是什么“黑科技”。所以，不管是银行业的技术团队，还是业务团队，都应该认真挖掘所拥有的业务数据的价值，并利用人工智能把它们发扬光大，从而打造出面向未来的新一代金融服务。因此，只要利用好自己的大数据，任何公司都可以成为人工智能公司。在这方面，银行业坐拥海量的高价值数据，自然要当仁不让。

人工智能会改变一些行业的形态。对于银行业，风险管理一直是很 重要的命题。那么像银行业这样对风险敏感的行业，如何在引入人工智能的同时，管理好风险呢？

对于风险管理，当前世界上有两种模式。在欧美国家，通常的做法是，当一种新生事物的萌芽出现时，他们会花很长时间，组织一帮专家，进行各种讨论，并制定相应的法律法规。而我们国家则走了另一条路径，就是先让新生事物自己发展一段时间——“让子弹先飞一会”，然后再从政策层面去规范它，使它能够持续发展。 ...