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金融科技的ABC

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近年来,金融科技(Financial Technology,即FinTech)成为热点、全球瞩目,但对此概念的理解不尽一致、众说纷纭。金融稳定理事会将其定义为:金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的业务模式、应用、流程或产品,从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。国内一般认为,金融科技是互联网金融在监管的逐渐规范中回归本质,强调技术创新,而非渠道创新或监管套利,落脚点在科技,偏重技术属性,强调利用大数据、云计算、人工智能等新技术在金融服务和产品上的应用。在此认为金融科技是指金融服务与科技行业的动态、深层次的融合性产业,是金融业适应于信息经济时代人类生产方式、生活方式和商业模式变革所产生的适应性革命。

金融科技的核心技术是人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud),简称ABC,这三者之间相互促进、辩证发展。

首先,云计算造就了大数据,也能解决大数据问题。

云计算自2007年以来得到了蓬勃发展,其核心模式是大规模分布式计算,它将计算、存储、网络等资源以服务的模式提供给多用户,按需使用。

云计算是低成本创新的产物和手段,引领了互联网的蓬勃发展和跨域融合性的革命,其诞生的初衷是为解决原有信息技术高成本、高含量的问题。但低成本、高速度的数据应用却又使数据泛滥成灾,各个领域数据不断向外扩展,各个维度的数据从点和线逐渐连成了网,也形成了大数据这个瓶颈,包括数量大、结构变化快、速度实效性高、价值密度低等几大问题。

要解决大数据问题,应从大数据的源头梳理。大数据源于云计算,而低成本、按需分配、可扩展、开源、泛在化等特点是云计算的基因,体现在大数据上时,有了性质的突变,综合起来就是:大量的、普遍存在的、低成本、低价值密度数据,多集中在平台上,使处理成本提升,技术难度加大,而且泛在化倾向加重。而“解铃还须系铃人”,低成本的复制、可扩展的弹性、众人参与的开源等原则既是云计算的基础手段,也是解决大数据问题的最实用的办法。只有解决好大数据的技术实现问题,才能让云计算真正落地,并开花结果。

其次,大数据和云计算驱动了人工智能的发展。

人工智能近两年又一次爆发,主要得益于机器学习的蓬勃发展。

机器学习是人工智能的一个分支,很多时候几乎成为人工智能的代名词。简单来说,机器学习专门研究机器怎样模拟或实现人类的学习行为,通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

机器学习的发展经历了两次浪潮,最近一次是深度学习的浪潮,从2012年6月“谷歌大脑”的披露开始,被列为2013年十大突破性技术之首,推动了人工智能大踏步前进,而这又主要来自大数据和云计算的推动。深度学习和其他机器学习方法相比,就像一头特别健壮的野兽,它有两个特点,一是不挑食,无论原始数据属于图像识别、语言识别、自然语言处理等哪个领域,都可以“喂”给神经网络学习处理;二是胃口大,喂给它的数据越多,它就变得能力越强。

因此,在今天的大数据和云计算时代,有了充足的食物供应——大数据,并进化出了极强劲的消化系统——云计算和GPU,深度学习终于迎来了崛起的契机,它是大数据时代的人工智能新途径,也是现阶段实现人工智能最靠谱的途径。

最后,人工智能就是云的战略布局,云计算的灵魂就是人工智能。

一般对人工智能的定义是:“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。”

目前人工智能已呈现出全球化的增长态势,并且很大一部分是通过云计算来实现的。现在越来越凸显的问题是,手机和电脑等设备已经难以承受人工智能所需的应用和数据集,所以人工智能将不可避免的迁移到云平台中,通过云平台来激发人工智能的潜能,让人工智能成为社会进步的工具。计算是让数据产生信息,从知识中提炼决策的过程,可以认为人工智能就是新的计算,现在几乎所有需要计算的任务都需要人工智能的元素,而云是最大的计算平台。

从发展趋势上看,以前的云计算将逐渐演变成人工智能云,从而带来人工智能的普世价值,使其不会成为少数人的一种特权。

本文系未央网专栏作者姜晓芳发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!


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