?AI2.0：从物理叠加到化合反应

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作为机器学习的分水岭，2010年，bi分析数据相关性的模式被深度学习解决变量问题的框架所正式取代，“人工智能引擎”成为人工智能1.0时代的标志。然而，这一阶段的实际应用并不多，因为它仍然是用人的思维来解决问题，而且大部分的集成人工智能解决方案仍然停留在“ppt”阶段，主流行业的龙头企业很少使用。

2017年，一家成立不到2年的科技公司闯入了投资者的视野，这家名为氪星的公司在资本寒冬的背景下，迅速获得了火山岩资本、招商局风险投资和中美经济合作等重量级资本投资。据统计，氪星已经与工行、招商银行、民生银行、平安证券等数百家金融机构开展了深度合作，自主开发的ai集成解决方案已经达到了银行的核心风险控制系统。

在谈到人工智能技术时，氪星科技的首席执行官朱铭捷用了一个形象的比喻:“也许我们将使用数百万张图片来教会机器如何识别一张图片是否是一只猫。”但是宇宙智能不是这样的。如果你给一个孩子看两只猫，他就会知道第三只是不是猫，他就能知道它是不是动物。”

到目前为止，虽然人工智能已经在各行各业得到了应用，但是人工智能还没有达到一般人工智能的要求，行业内的很多企业还在使用大数据来解决某些问题。互联网金融的发展正在将服务目标从高净值客户转向更多的“白人”群体。在这种背景下，用户数据缺失，信用报告困难，财务状况变得更加分散。而移动互联网带来的更弱的相关数据可以通过人工智能进行处理，从而提高这些弱数据和非结构化数据的价值。

如何处理它？这不是一个简单的将人工智能技术加入财务场景的问题，而是一个通过技术解决商业问题的真正方案。氪星最近宣布的“不太可能”引擎是一个金融人工智能解决方案。通过历史数据的训练机和金融专家的经验，最终形成一套高度可扩展和可扩展的金融人工智能解决方案。

有趣的是，“不太可能”引擎的名字不仅听起来很别扭，而且它的诞生过程也充满了戏剧性。

双引擎叠加:集成智能决策引擎在周五下午6点更换。胡志辉，庾信的战略副总裁，很早就提着他的包准备回家，但是被朱铭捷拖着半步。“快进到办公室，这是过去三年中最激动人心的时刻。”朱铭捷说，办公室里还聚集了几名技术同事。

听了技术部对产品的描述后，非技术人员胡涵希望得到一个更直观的比喻。工程师万晶给了一个“美味”的比喻。“将来，这就相当于把猪放在这里，把香肠放在那里。”虽然这个比喻很暴力，但它直观地反映了“非概率”所带来的跨时代意义。

这种产品是一个在例行技术讨论中突然出现的想法，但在这一秒钟的灵感背后，隐藏着金融领域技术、业务和绩效能力的积累和爆发，而氪星人在过去三年里一直在努力扩张。其核心可以分为两部分，一部分是财务知识引擎，另一部分是智能决策引擎。

金融知识引擎解决了高维金融知识的提取问题。氪的方法是针对弱数据处理的高维特征，集成可解释的专家特征和深度学习技术，实现底层数据的知识支持。之后，该系统将与金融场景的原始数据层对接，然后由引擎进行处理，最终生成一个通用的知识地图系统，从而帮助金融机构将原来的平面用户肖像系统升级为一个更全球化、更高维度的用户知识系统。

智能决策引擎支持从离线建模到在线集成执行的模型，由知识引擎连接，最终为多种场景提供智能服务。在决策智能引擎中，最突出的“非概率”是嵌入式集成学习框架，它表现出很好的性能指标。在风险情景中，其ks达到0.6以上。基于此，氪星已经创建了自己的数据闭环，为客户提供高度软件化的产品。

在朱铭捷看来，许多所谓的“人工智能”更多地被用作炫耀技能的手段，但人工智能+产业的成就却少之又少。对b来说不应该是一场恶性的成本竞争，而应该用技术来打动龙头企业，间接获得整个行业的认可。通过模型咨询、原创blp技术和xcloud标准服务，氪星对民生银行、招商银行等大型银行的早期服务产生了叠加效应，其影响力正在向城市商业银行、农村商业银行乃至消费金融公司扩展。尽管氪星的业务厚度已从建模咨询技术升级到业务咨询+技术服务，但它仍需要在“黑盒”到“白盒”和深度数据挖掘等问题上与合作伙伴一起探索和突破。然而，可以预见的是，可以一次性部署并永久使用的即插即用产品已经准备就绪。

技术合作给了氪星的“朋友圈”更多的黄金。尽管人工智能受到广泛重视，但它本身并不是一个行业。人工智能是一种赋予工业力量的技术，也是工业升级和起飞的燃料。作为一个人工智能企业，氪星希望建立一个人工智能+人和人工智能+产业的生态圈，并以一种连接的心态。目前，氪星已经组建了一个人工智能企业、一个人工智能中心和一个人工智能联盟。所谓的人工智能中心是指氪星人工智能+金融创新中心。一个人工智能联盟是9月在上海成立的人工智能青年科学家联盟。

第一批联盟有19名成员，包括阿里巴巴、今日头条、微软和亚马逊的科学领袖，以及视觉科技、上唐科技、寒武纪、iFlytek、马骁智星、穆明塔和勇气号等各领域顶级人工智能初创企业的创始人和首席科学家。这19个人被氪星人称为“人工智能奢侈品男装日集团”，他们聚在一起取暖，希望让掌握人工智能技术的科学家成为符合时代要求的企业家。

ai+ Financial Innovation Center旨在促进银行等智能金融场景中的合作伙伴、云计算等基础设施提供商以及人工智能公司和科研机构等技术算法驱动者之间的合作，并通过人工智能帮助监管科技发展，寻求智能金融的长远愿景，最终实现随时随地、随人随需应变的理想智能金融形式。

在这一理念下，氪星选择与拥有强大技术和基因的企业携手，解决典型场景中的典型问题。

例如，当传统金融机构面临新用户的贷款申请时，识别欺诈风险的能力非常缺乏，并且还存在难以手动识别的潜在风险。氪+华为的结合可以通过建模分析欺诈风险，辅以高维特征在线升级引擎，保证方案的稳定运行。在智能客服解决方案方面，氪星与IFlytek前端语音交互系统的结合主要解决了语音分析和非智能呼出等诸多问题，并利用语音识别和转录能力提取了大量文本和语音中包含的有价值的非结构化数据。

谈到生物识别技术在人工智能金融中的应用，视觉技术副总裁敖翔提到了一个有趣的问题。“控制风险的因素还包括观察心脏和根据外貌判断人，这是一种自然的本能，我们已经进化了几千年和几亿年。在基于视觉的大数据和人工智能时代，应整合新的数据维度和信息维度，即视觉信号。”虽然虹膜和指纹可以识别一个人的身份，但在人脸、人体和视觉上仍然有大量的数据。这些微弱信号对风险控制和金融的价值是不可估量的。氪星的大数据能力与非凡的视觉处理能力相兼容，这将对风险控制维度的提升产生颠覆性的影响。

这很有趣也很容易，但是很难有素材。也许就像“非概率”的诞生一样，在与各领域领先企业的思想碰撞背后，需要技术支持，含金量将如何直接影响产品的服务广度和深度。

技术没有好坏之分，市场健康的前提是尊重价值。本质上，“非概率”引擎解决了金融机构从传统数据向智能升级的问题。现有的金融机构都有传统的数据系统在运行，“非概率”的首要任务是与现有系统整合，其次是帮助传统金融机构私有化。在与互联网金融的合作中，氪星更喜欢轻量级和云的方法。因此，在智能决策的整个过程中，“非概率”被封装成一个非常标准的服务来连接客户，从而实现数据的系统化。然而，正因为如此，“技术黑箱”和“以人工智能和大数据的名义滥用用户数据”的讨论一度十分猖獗。

在传统做法中，很多信息通常是在去银行申请业务时填写的，但是当数据问题变得敏感时，网上业务该怎么办呢？朱铭捷的答案是通过人工智能建立一个不可理解的高维模型。“一方面，这解决了数据值的使用。另一方面，高维的东西很难理解，不可解释性在这个时候会派上用场。”

2017年，整个大数据行业经历了一次强有力的监管重组，监管当局对“数据驱动”的风险控制模式提出了许多问题。在这方面，朱铭捷的回答也简单明了。"技术本身没有好坏之分，只与应用它的人有关."氪星成立之初，互联网金融的发展非常火爆。关于为什么不做金融业务来快速赚钱的问题，朱铭捷认为技术人员应该做技术性的事情，金融业务和数据水平都需要监督。“如果执法不严，守法者的权益就会受到侵犯。我希望将来对数据的监管一方面会更及时，另一方面也能跟上我们对数据滥用的监管要求，这样大家才能真正做到同心协力。有价值的东西。”

随着人工智能、大数据、云计算等概念的不断升温，科技公司的市场预期和包装往往过于极端，但事实上，许多科技公司的规模不能称得上太大。人工智能技术在行业中的作用更多的是提高和提高效率。科技企业和客户开发人工智能的意义远远大于以前的努力工作和单打独斗。未来，中国科技企业的健康和标准化以及进入b市场必须是尊重分工和价值的结果。

来源：搜狐微门户