中科院罗平:人工智能在智能投行中的应用 | CCF-GAIR 2017
7 月 8 日,由 CCF 中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)共同承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会进入了第二天的议程。当天下午,中科院计算所副研究员、微信人工智能首席科学顾问、博士生导师罗平为大会带来了题为《人工智能在智能投行中的应用》的分享。
传统投行的现状罗平教授首先简单介绍了传统投行的工作内容和困境。他表示,所谓投行就是金融的媒介,资金需求方和投资方的媒介,也是金融行业最辛苦的工作。
而投行工作的辛苦主要来自以下三个方面:
“庖丁解文”
为了解决传统投行领域的困境,罗平教授介绍了一种智能化处理金融文档的技术,并将之形象地称为“庖丁解文”。总体上说,“庖丁解文”的含义就是:将金融文档结构化,并且瞬时、精准、深度。
罗平教授将其中的核心技术称为 Text2Tuple Text2Equ,即自动提取元组和公式,生成明晰的数学表达。将非结构化、半结构化的金融文档(公开或非公开),分解重组成可供计算机搜索、比对、分析的结构化数据。并将这一结构化数据应用于金融文档的智能撰写、智能合规、智能风控、智能审批、智能审计等。
目前,罗平教授带领的团队已经根据这些核心技术,研发上线了一款名为 AutoDoc 的金融文档处理工具,以及一个名为 NeuSALG 的智能化金融通路平台。
将智能转化为计算罗平教授表示,之所以人工智能技术能够在金融文档领域取得初步的成功,跟金融行业的语言特点有密不可分的联系。他总结了金融领域语言学的四大特点:
宏观上说,听说读写对人类而言很容易,但下棋一类的策略性工作很难。而对于计算机而言,数学运算和检索很容易,但听说读写很难。AlphaGo 之所以能在围棋上超越大部分人类,是因为科学家们将下棋转化成了数学运算。
因此,弱人工智能的核心关注点应该是:如何将人类的“智能”转化为计算。
更多详细的演讲内容参见雷锋网后续的深度报道。
雷锋网(公众号:雷锋网(公众号:雷锋网))相关阅读:
牛津大学教授 Bill Roscoe:金融科技与网络安全的创新机会 | CCF-GAIR 2017
港科大教授张晓泉:经济学家眼中的金融科技创新 | CCF-GAIR 2017
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