文｜未央網(wǎng) 因果樹(shù)首席分析師曹培坤

本文由未央網(wǎng)“Fin-Lab線上沙龍第十二期：從世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)看人工智能的發(fā)展及與金融行業(yè)的結(jié)合”整理。主講嘉賓為因果樹(shù)首席分析師曹培坤。未央網(wǎng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

今天非常高興能夠代表因果樹(shù)，給未央網(wǎng)的粉絲們做分享交流。今天我定的這個(gè)題目叫人工智能金融的未來(lái)。

實(shí)際上現(xiàn)在做人工智能和金融結(jié)合的公司有很多，但客觀的說(shuō)都不成熟，都沒(méi)有達(dá)到他們理想的目標(biāo)。包括因果樹(shù)現(xiàn)在做的事情，實(shí)際上也代表著未來(lái)的一種方向和趨勢(shì)。所以我們拿現(xiàn)在的案例，包括拿因果樹(shù)的案例，從具體的業(yè)務(wù)和技術(shù)方面來(lái)講講人工智能金融的未來(lái)。

何為人工智能?

那開(kāi)篇我們還是得落俗套，從定義開(kāi)始，談到人工智能現(xiàn)在大家應(yīng)該都很熟了，甚至現(xiàn)在又大家發(fā)明了很多新的名字，比如說(shuō)，擬人智能、有情感的計(jì)算、有情感的機(jī)器人等等。實(shí)際上就是希望機(jī)器或者叫系統(tǒng)，能夠像人類一樣思考。比如通過(guò)自然語(yǔ)言處理、通過(guò)圖靈測(cè)試，能夠很好的表達(dá)人類的知識(shí)，自動(dòng)推理，像人類一樣去學(xué)習(xí)，同時(shí)能夠表達(dá)人類的理性的一面以及感性的一面。比如說(shuō)智能軟件來(lái)代理和嵌入式的機(jī)器人能夠通過(guò)感知和規(guī)劃推理學(xué)習(xí)及溝通和決策等等行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更多的類似于人類的目標(biāo)。

而大家最早的接觸人工智能，我想很可能IBM當(dāng)年研發(fā)的超級(jí)電腦——深藍(lán)。他在九七年的時(shí)候戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師、世界冠軍卡斯·帕羅夫。而今年人工智能又火了一把，使這個(gè)概念基本上家喻戶曉，因?yàn)?月15號(hào)的時(shí)候谷歌的人工智能“AlphaGo”跟世界的冠軍李世石打了一場(chǎng)比賽，最終是四比一AlphaGo取勝。因?yàn)榇蠹抑绹宓挠?jì)算量比國(guó)際象棋要高很多個(gè)level。所以也使得大家對(duì)人工智能有了更強(qiáng)的興趣、更深的理解以及更美好的對(duì)未來(lái)的憧憬，甚至出現(xiàn)了一些對(duì)未來(lái)的人工智能的恐慌。

現(xiàn)在世界上人工智能，有兩個(gè)強(qiáng)勢(shì)的國(guó)家，一個(gè)是美國(guó)，大家知道美國(guó)這么多年來(lái)包括從當(dāng)年的星球計(jì)劃開(kāi)始，他在國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局、國(guó)家的各種科學(xué)基金會(huì)，包括他的衛(wèi)生研究部門，海軍、還有他們頂間的情報(bào)機(jī)構(gòu)。都投入了大量的資源，做人工智能的研究。第二個(gè)就是日本，日本現(xiàn)在已經(jīng)是大家勿庸置疑的機(jī)器人大國(guó)。他們從八一年開(kāi)始就撥款八億五千萬(wàn)美金，研發(fā)人工智能的計(jì)算機(jī)。到現(xiàn)在在日本的機(jī)器人已經(jīng)幾乎涵蓋了機(jī)器人所能夠觸及到的每一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。

人工智能與金融的結(jié)合

而人工智能跟金融的結(jié)合實(shí)際上起步是相對(duì)晚一點(diǎn)的。現(xiàn)在人工智能跟金融結(jié)合最好的方面應(yīng)該是人工智能輔助量化交易。也就是說(shuō)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言的處理。我們知道美國(guó)有家公司是李嘉誠(chéng)投資的叫Sentient Technologies，這家公司就勵(lì)志與去做一個(gè)能夠取代投行分析師的投資機(jī)器人，叫Kensho，他可以運(yùn)用自然語(yǔ)言的處理深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)建立量化交易模型。它可以在很短的時(shí)間內(nèi)做高頻的數(shù)據(jù)分析和投資的交易決策。做這種產(chǎn)品或者說(shuō)實(shí)現(xiàn)這種業(yè)務(wù)功能，最重要的第一步是搭建知識(shí)圖譜，就是讓機(jī)器能夠像人一樣的，去處理這些數(shù)據(jù)或者說(shuō)結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的信息，然后來(lái)滿足人類的知識(shí)表達(dá)和業(yè)務(wù)需求。

而人工智能和金融的這種結(jié)合，現(xiàn)在在美國(guó)也是一個(gè)非常熱非常前沿的領(lǐng)域。這家叫Palantir的公司現(xiàn)在是硅谷最牛的公司之一。他們現(xiàn)在的估值在兩百零二億美金左右。僅僅排在之前Uber和Airbnb之后。其實(shí)這家公司做的事情就是通過(guò)人工智能，做一些非常前沿的工作。比如說(shuō)他們著幾個(gè)合伙人，以前都是替美國(guó)的各種高端機(jī)構(gòu)跟俄羅斯的一些黑客作戰(zhàn)的技術(shù)精英。經(jīng)過(guò)他們?cè)诠韫鹊亩嗄甑拇蚱矗ㄟ^(guò)控股和間接的交叉任職也已經(jīng)影響和掌握了歸國(guó)大片的IT公司。

他們之前做過(guò)很多很奇妙的案例，比如說(shuō)他們?cè)?jīng)利用人工智能快速的去比對(duì)和通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜來(lái)挖掘美國(guó)每一個(gè)個(gè)體之間的人與人之間的關(guān)系，從而精準(zhǔn)的定位出誰(shuí)是潛在的恐怖份子。而最終提交給美國(guó)情報(bào)機(jī)構(gòu)的名單，也讓美國(guó)情報(bào)機(jī)構(gòu)嚇了一跳，甚至懷疑他們本身就是恐怖分子，是恐怖分子的這個(gè)窩里的這種內(nèi)斗。所以這家公司什么聲名鵲起之后他們主要服務(wù)于美國(guó)的CIA和FBI等等國(guó)家機(jī)關(guān)部門。他們也曾經(jīng)利用人工智能的技術(shù)推出過(guò)自己的金融數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

其實(shí)談到這家公司這四個(gè)合伙人，我想左邊第一個(gè)大家都會(huì)相對(duì)熟悉一些，這個(gè)Peter實(shí)際上是前段時(shí)間暢銷書《從零到一》的作者。而最近，美國(guó)川普競(jìng)選的時(shí)候他知道整個(gè)硅谷的精英都是反對(duì)川普的。而只有這個(gè)Peter他站出來(lái)，出錢出力來(lái)幫川普站臺(tái)。大家也知道Peter，他在投資圈也非常的有名，他有一個(gè)投資信條就是我只投大家都不投的。所以他當(dāng)年給facebook的那幾十萬(wàn)美金現(xiàn)在已經(jīng)翻了不知道多少倍了。所以，現(xiàn)在可以看到美國(guó)的頂尖的精英也已經(jīng)致力于人工智能以及人工智能跟金融的結(jié)合這個(gè)領(lǐng)域最說(shuō)這個(gè)領(lǐng)域在未來(lái)是非常有前途。

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

目前能夠逐步實(shí)現(xiàn)的，或者說(shuō)有雛形的人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，我覺(jué)得有這么幾項(xiàng)，第一是智能投資顧問(wèn)、第二個(gè)是金融預(yù)測(cè)與反欺詐、然后再就是融資授信、安全監(jiān)控預(yù)警、智能客服以及服務(wù)型的機(jī)器人。在后面我再給大家舉企業(yè)案例的時(shí)候也會(huì)再次可能提到其中的幾個(gè)點(diǎn)。其實(shí)大部分都很好理解，智能投資顧問(wèn)就包括像我們因果樹(shù)·圖靈產(chǎn)品。他可以三秒鐘回答投資圈的任何問(wèn)題，里面包括行業(yè)怎么樣、行業(yè)的周期、包括投資的所有的項(xiàng)目、投資人創(chuàng)業(yè)者包括他們的產(chǎn)品及競(jìng)品的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、行業(yè)的公司數(shù)據(jù)、還有產(chǎn)品線的一些運(yùn)營(yíng)層面的用戶畫像等等。

金融預(yù)測(cè)與反欺詐，這個(gè)很好理解，基本上大家可以理解成：利用機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)的大規(guī)模以及高頻率的處理能力。比如說(shuō)前面還有一個(gè)例子是說(shuō)美國(guó)一家公司她專門挖掘個(gè)人的隱私信息，但他用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)做好事，他不去泄露你的隱私，而是他監(jiān)測(cè)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)發(fā)現(xiàn)有個(gè)人的隱私泄露的時(shí)候，他會(huì)幫你報(bào)警。那么這個(gè)也是現(xiàn)在在金融詐騙肆虐的今天也是很重要的一項(xiàng)應(yīng)用。

融資授信，這個(gè)現(xiàn)在像螞蟻金服、京東金融，都已經(jīng)在做和應(yīng)用。安全監(jiān)控預(yù)警，這個(gè)后面我會(huì)再次講到，包括對(duì)圖像的大數(shù)據(jù)的分析和語(yǔ)音大數(shù)據(jù)的分析來(lái)做到無(wú)縫的監(jiān)控的天網(wǎng)和預(yù)警。智能客服這個(gè)后面在講科大訊飛的時(shí)候會(huì)著重地強(qiáng)調(diào)一下。比如說(shuō)我們可以通過(guò)對(duì)人語(yǔ)音的這種挖掘可以判斷出對(duì)方來(lái)電的原因、對(duì)方來(lái)電的情緒、以及對(duì)方的內(nèi)心訴求，然后將它轉(zhuǎn)交給相應(yīng)的客服。比說(shuō)你是來(lái)投訴的，或者來(lái)咨詢某種業(yè)務(wù)的等等。服務(wù)型機(jī)器人這個(gè)也是通過(guò)讓機(jī)器人具備對(duì)人的語(yǔ)音。乃至于像一些表情和圖像的這種智能化理解來(lái)做出具備一定情感和推理決策能力的反應(yīng)。這都是未來(lái)機(jī)器人所必須要攻克和實(shí)現(xiàn)的一些技術(shù)難點(diǎn)和功能。

而目前人工智能的金融結(jié)合的最主流的能夠變現(xiàn)的玩法，我覺(jué)得有幾種：

第一種就是自動(dòng)生成報(bào)告。現(xiàn)在我們正在開(kāi)發(fā)的就具備這樣功能，包括后面我們即將上線的新的產(chǎn)品。其實(shí)，這個(gè)也是我們說(shuō)像Kensho這種產(chǎn)品去取代投行的分析師，那所必須要實(shí)現(xiàn)的第一個(gè)功能：它可以快速的去挖掘定量和定性的信息?？梢詫?shí)現(xiàn)分析師差不多四十個(gè)小時(shí)這么大的工作量，基本上機(jī)器可能幾分鐘就能完成，然后自動(dòng)生成一份可用的有價(jià)值的報(bào)告。

第二是輔助量化交易。這個(gè)目前在中國(guó)的金融監(jiān)管體系之下做的相對(duì)還慢一點(diǎn)，而在美國(guó)已經(jīng)應(yīng)用得非常好了，包括在華爾街多年以前就已經(jīng)提出要用機(jī)器來(lái)取代這個(gè)分析師甚至交易員?，F(xiàn)在有幾家成熟的公司已經(jīng)可以做到用機(jī)器來(lái)同時(shí)監(jiān)測(cè)、投資、決策出二百多種復(fù)雜的金融產(chǎn)品的組合來(lái)幫用戶做尤其是大型的基金，做投資理財(cái)。而他們所取得的業(yè)績(jī)也已經(jīng)趕超了像美國(guó)的這個(gè)彼得·林奇這種傳奇級(jí)的投資大師。所以說(shuō)這個(gè)應(yīng)用是非常有前景的。

那么我們轉(zhuǎn)眼來(lái)看中國(guó)，中國(guó)現(xiàn)在在人工智能金融領(lǐng)域應(yīng)用比較好的企業(yè)案例，其實(shí)有很多。前段時(shí)間我們剛給政府做過(guò)一個(gè)案例的研究報(bào)告，那么其中談到了大概有八到九家。我們這里我們舉四個(gè)案例。第一個(gè)是京東金融，然后螞蟻金服，然后是我們自己因果樹(shù)，然后是科大訊飛。而這里面實(shí)際上科大訊飛嚴(yán)格地講，我們不太方便把他定位在某一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域里，因?yàn)槲覀冎垃F(xiàn)在很多的領(lǐng)域都要用到他們的一些基于語(yǔ)音的智能分析，所以這里我們也著重的點(diǎn)一下科大訊飛。

我們先看京東金融。實(shí)際上京東金融很早就已經(jīng)關(guān)注到智能投顧的這個(gè)領(lǐng)域，但是一直沒(méi)有很好的落地。他們主要是基于基金的這種代銷牌照，來(lái)推出他們的產(chǎn)品，基于人工智能和大數(shù)據(jù)等等技術(shù)，把理財(cái)顧問(wèn)的這種能力和服務(wù)，來(lái)固化或者說(shuō)在系統(tǒng)里去模型化，從而用廉價(jià)的在線的種方式為用戶提供，比如說(shuō)小額理財(cái)這些服務(wù)，甚至一些消費(fèi)金融，然后在線推薦和投機(jī)給她們的消費(fèi)者。京東金融他們首先規(guī)劃過(guò)用戶的需求，除了投資需求以外，還包括用戶的財(cái)務(wù)診斷，比如資產(chǎn)負(fù)債、財(cái)務(wù)自由度、儲(chǔ)蓄率等等。他們?cè)\斷用戶當(dāng)前財(cái)務(wù)狀況是否健康，通過(guò)數(shù)字化的方式，來(lái)標(biāo)準(zhǔn)和精細(xì)化到的線上。

京東借助于他們自己擁有相對(duì)完整的用戶消費(fèi)端的畫像、數(shù)據(jù)，來(lái)綜合用戶消費(fèi)和理財(cái)?shù)娜鞒痰膱?chǎng)景，來(lái)刻畫一個(gè)比較完整的用戶畫像，完善他們這種理財(cái)環(huán)節(jié)。其次是進(jìn)行場(chǎng)景化的包裝升級(jí)，京東金融的產(chǎn)品是以引擎為內(nèi)涵，場(chǎng)景化為外延來(lái)與用戶交互。甚至跟消費(fèi)打通。他們會(huì)考慮用戶投資之后有什么樣的衍生行為，比如說(shuō)：去旅游、去消費(fèi)、買車買房等等。這時(shí)候產(chǎn)品不僅僅是一個(gè)工具性的東西，還具有某種引導(dǎo)用戶進(jìn)行健康理財(cái)?shù)淖饔?，更適合于普通大眾層面的理財(cái)規(guī)劃。目前進(jìn)入金融利用人工智能。逐步優(yōu)化他們的人機(jī)交互體驗(yàn)采取文字乃至語(yǔ)音的方式，使得產(chǎn)品用戶體驗(yàn)更好。

而基于以上這些也導(dǎo)致京東金融在從京東集團(tuán)脫離出來(lái)以后，市場(chǎng)給予了更高的預(yù)期和可能更高的估值。這與他未來(lái)的一些發(fā)展方向和前景以及帶給投資人的希望當(dāng)然是分不開(kāi)的。

然后是螞蟻金服，螞蟻金服實(shí)際上設(shè)立了一個(gè)特殊的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。專門從事繼續(xù)學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等等人工智能領(lǐng)域的前沿的研究和應(yīng)用。他們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常的完整，應(yīng)該說(shuō)是目前是國(guó)內(nèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景最廣同時(shí)又最深的企業(yè)案例他們進(jìn)行了一系列的創(chuàng)新。比如說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)、征信、智能投顧、顧客服務(wù)等諸多的領(lǐng)域。根據(jù)他們自己公布的數(shù)據(jù)，網(wǎng)上銀行的花唄和微貸業(yè)務(wù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)把虛假交易率降低了近十倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的基于深入學(xué)習(xí)的OCR系統(tǒng)能使得他們證件校驗(yàn)核查的時(shí)間從一天縮小到一秒，同時(shí)提升了百分之三十的通過(guò)率。

而以智能客服為例的話，2015年雙十一期間，螞蟻金服百分之九十五的遠(yuǎn)程客戶服務(wù)都已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人來(lái)完成，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了百分之百的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。當(dāng)用戶通過(guò)支付寶客戶端進(jìn)入我的客服以后人工智能就開(kāi)始發(fā)揮作用。我的客服會(huì)自動(dòng)猜出用戶可能會(huì)有的疑問(wèn)和提問(wèn)方式供其選擇。這里一部分是所有用戶常見(jiàn)的問(wèn)題，更精準(zhǔn)的是基于用戶使用的服務(wù)市場(chǎng)，最近的行為變量抽取出的一些個(gè)性化的疑問(wèn)點(diǎn)。在教育過(guò)程當(dāng)中也通過(guò)深入學(xué)習(xí)和語(yǔ)義分析，給出自動(dòng)的回答。問(wèn)題識(shí)別的模型、點(diǎn)擊準(zhǔn)確率也有大幅的提升，在花唄業(yè)務(wù)上機(jī)器人的問(wèn)答準(zhǔn)確率已經(jīng)從百分之六十七提升到大概超過(guò)百分之八十。

然后科大訊飛在智能語(yǔ)音的挖掘上有很多的專利和技術(shù)應(yīng)用，那么我們就不一一贅述，我們可以單獨(dú)點(diǎn)下他們的機(jī)器人，比如說(shuō)：科大訊飛現(xiàn)在一直是基于業(yè)界領(lǐng)先的這種語(yǔ)音的處理技術(shù)，他們研制了一款“小曼”的智能機(jī)器人。“小曼”的擬人化程度是非常高的。不僅賦予他人的形象相對(duì)應(yīng)的感情動(dòng)作，同時(shí)具有一定的可交互性，而且是顯得比較自然。在技術(shù)上它首先是解決了客服機(jī)器人在大廳環(huán)境下的這種混淆背景噪聲、人聲干擾、回聲等等一系列的噪音問(wèn)題。通過(guò)先進(jìn)的麥克風(fēng)和語(yǔ)音序列，以及定位，以及嘈雜環(huán)境下的喚醒率的問(wèn)題，都可以使用戶體驗(yàn)非常的完美。

因果樹(shù)“圖靈”：用人工智能解投融資問(wèn)題

那么下面給大家簡(jiǎn)單介紹下因果樹(shù)。我們現(xiàn)在是一個(gè)做大數(shù)據(jù)的人工智能的股權(quán)投融資服務(wù)平臺(tái)。實(shí)際上，我們現(xiàn)在主要分幾個(gè)板塊，首先，如果說(shuō)因果樹(shù)是一顆樹(shù)的話，那么它的根那自然就是大數(shù)據(jù)，那我們的數(shù)據(jù)跟別人有什么不一樣?我們知道現(xiàn)在市場(chǎng)上，搜集數(shù)據(jù)并且分析數(shù)據(jù)形成產(chǎn)品，然后往外賣的機(jī)構(gòu)，他的數(shù)據(jù)來(lái)源無(wú)非有幾種。

一種是，結(jié)果機(jī)構(gòu)內(nèi)部的那這個(gè)當(dāng)然非常局限。哪怕你是BAT的巨頭之一，你也只有自家的數(shù)據(jù)。

那么第二種就是網(wǎng)絡(luò)的spider去抓的數(shù)據(jù)，那這個(gè)數(shù)據(jù)也是非常有限，因?yàn)楝F(xiàn)在對(duì)端口的監(jiān)控非常嚴(yán)密。

第三就是通過(guò)SDK的接入，而這種SDK接入我們知道，像有一些頭部應(yīng)用可能都會(huì)不太愿意來(lái)讓第三方去嵌入內(nèi)部的這個(gè)SDK。那這樣的話，他們的很多數(shù)據(jù)都是靠少量的應(yīng)用來(lái)去反向推測(cè)。而這個(gè)樣本量可能就是百萬(wàn)頂多是千萬(wàn)級(jí)的，然后去推測(cè)全網(wǎng)幾億甚至十幾億的用戶，那這個(gè)準(zhǔn)確度大家可想而知。很多在數(shù)數(shù)量級(jí)上具有很大的偏差。而我們因果樹(shù)現(xiàn)在主要是依托運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)，我們知道現(xiàn)在移動(dòng)終端的普及率已經(jīng)超過(guò)了百分之百，所以應(yīng)該說(shuō)最全的數(shù)據(jù)，肯定是掌握在運(yùn)營(yíng)商的手里。

所以因果樹(shù)歷盡千辛萬(wàn)苦和九牛二虎之力，拿到了聯(lián)通全國(guó)和電信全國(guó)的整個(gè)的用戶端的行為數(shù)據(jù)，以及網(wǎng)信等等網(wǎng)絡(luò)端和固網(wǎng)的數(shù)據(jù)。而從這些數(shù)據(jù)里我們可以挖出大量的寶藏，當(dāng)然現(xiàn)在我們知道運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)回傳量很大。一天的回傳量，可能以我們現(xiàn)在的挖掘速度兩天都挖不完。但是現(xiàn)在我們采取的戰(zhàn)略就是根據(jù)市場(chǎng)的需求，市場(chǎng)上最迫切需要的數(shù)據(jù)優(yōu)先排期。先把這部分?jǐn)?shù)據(jù)。可以確保是精準(zhǔn)的，可以確保我們的合作伙伴拿到以后讓他來(lái)發(fā)揮價(jià)值，尤其是可以知道我們的投融資市場(chǎng)以及運(yùn)營(yíng)方的決策。

目前因果樹(shù)是一家B輪的公司，所以需要非常注重明確我們的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，現(xiàn)在我們的業(yè)務(wù)主要是服務(wù)于投融資的投前投中投后各個(gè)階段。

從投前的項(xiàng)目挖掘，我們每周都會(huì)通過(guò)機(jī)器自動(dòng)來(lái)甄選優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目推出我們的超新星。而我們知道現(xiàn)在超新星的這種命中率也就是說(shuō)，我們推出的超新星企業(yè)在未來(lái)六月以內(nèi)，可以順利拿到下一輪融資的這種概率，已經(jīng)達(dá)到了百分之二十多將近百分之三十。而在投前，我們的很多數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)端的bd，也可以由機(jī)器來(lái)完成，也可以解決現(xiàn)在投資人面對(duì)項(xiàng)目太多沒(méi)有時(shí)間做盡調(diào)，或者說(shuō)假數(shù)據(jù)滿天飛的現(xiàn)狀。在投中，我們知道如果投資人可以提前快速的命中某個(gè)跑道的優(yōu)勢(shì)企業(yè)，那么他現(xiàn)在去接觸的時(shí)候，他需要相對(duì)的一個(gè)合理的市場(chǎng)估值。而現(xiàn)在我們通過(guò)機(jī)器模型，通過(guò)過(guò)往的投資案例，以及運(yùn)營(yíng)端的數(shù)據(jù)以及團(tuán)隊(duì)的個(gè)人評(píng)估。我們做大批量的機(jī)器估值的工作，而這個(gè)是如果未來(lái)做的更加精準(zhǔn)的話，這是市場(chǎng)上的一個(gè)定價(jià)的權(quán)威性。而在投后，我們也做項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)與長(zhǎng)期的審查與管理來(lái)披露項(xiàng)目的的信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示，以及幫助做賽道的評(píng)估和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的評(píng)估。

我們數(shù)據(jù)源有五個(gè)大的方面。第一個(gè)是全網(wǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)。這個(gè)目前相對(duì)占比較小，它包括了這些項(xiàng)目的官網(wǎng)、媒體報(bào)道、社交平臺(tái)、招聘平臺(tái)、各種網(wǎng)站論壇以及評(píng)論。第二類就是我們國(guó)內(nèi)外的運(yùn)營(yíng)商，這個(gè)是我們最重要的數(shù)據(jù)也是我們的寶藏。包括了聯(lián)通電信移動(dòng)以及美國(guó)電信。第三類就是二級(jí)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，包括一些著名的券商經(jīng)常使用的一些數(shù)據(jù)庫(kù)。那么第四類就是我們定點(diǎn)的行業(yè)數(shù)據(jù)，包括各個(gè)行業(yè)，包括行業(yè)協(xié)會(huì)和工商等國(guó)家的行政單位。再就是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)，包括國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局。

因果樹(shù)特別強(qiáng)調(diào)我們的三級(jí)分類。大家看上去可能覺(jué)得很簡(jiǎn)單，但實(shí)際上把這么多的企業(yè)，精準(zhǔn)的劃分出來(lái)他的層級(jí)架構(gòu)、上下游的關(guān)系以及他的合作伙伴，和尤其是巨頭的這種賽道布局，還是一個(gè)比較艱苦的工作，所以這工作我們做了很長(zhǎng)時(shí)間。而實(shí)際上這是一個(gè)基礎(chǔ)，有了它我們才可以去做合理的估值?？梢悦鞔_我們某一個(gè)標(biāo)的、某一個(gè)項(xiàng)目需要跟哪些公司去做對(duì)比。所以說(shuō)在這個(gè)是我們知識(shí)圖譜里面最重要的一個(gè)部分。

搭建了這個(gè)體系以后，我們因果樹(shù)·圖靈就可以改變我們過(guò)往單純利用財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)衡量公司價(jià)值的現(xiàn)狀。我們可以結(jié)合行業(yè)的具體數(shù)據(jù)，比如行業(yè)周期發(fā)展、行業(yè)新公司、新產(chǎn)品以及行業(yè)的招聘和傳播等等一系列的數(shù)據(jù)。制定每一個(gè)行業(yè)和企業(yè)的KPI。然后從注入市場(chǎng)規(guī)模、商業(yè)模式、核心競(jìng)爭(zhēng)力等等很多的維度去評(píng)估一家公司，并且知道公司發(fā)展過(guò)程當(dāng)中，應(yīng)該注重哪一個(gè)點(diǎn)。也可以使得投融資市場(chǎng)更有序更理智。

當(dāng)然現(xiàn)在圖靈還是迭代的比較早期的一個(gè)版本。我們致力于通過(guò)他來(lái)三秒鐘回答任何投融資的問(wèn)題，比如說(shuō)如果現(xiàn)在你到百度去問(wèn)某家企業(yè)怎么樣和某一個(gè)行業(yè)怎么樣?可能給出答案是碎片化的或者更多的新聞報(bào)道，甚至更多的是企業(yè)的一些公關(guān)稿，那么這些數(shù)據(jù)和行業(yè)觀點(diǎn)，很多都是非常水的。而因果樹(shù)給出的這種答案就包括了詳實(shí)的數(shù)據(jù)，可能后面還要接入更多的券商研究的一些行業(yè)觀點(diǎn)。當(dāng)然還有整個(gè)競(jìng)品之間的數(shù)據(jù)對(duì)比，還有投資機(jī)構(gòu)的投資情況的對(duì)比等等。

所以說(shuō)因果樹(shù)·圖靈在入口這個(gè)層面，可以解決傳統(tǒng)過(guò)于碎片化和有效信息非常少的問(wèn)題，可以使它更加的結(jié)構(gòu)化、可視化，同時(shí)是基于知識(shí)圖譜的，而不是冰冷的數(shù)據(jù)而是有觀點(diǎn)和結(jié)論的。

人工智能的未來(lái)在哪里?

最后我們看一下未來(lái)的展望。實(shí)際上人工智能在切入金融這個(gè)領(lǐng)域以后肯定會(huì)給金融行業(yè)帶來(lái)很大的變革。我們看提到他包括有新的體系，整個(gè)的行業(yè)可能出現(xiàn)很多的這個(gè)玩家，新的人員架構(gòu)，可能數(shù)據(jù)的科學(xué)家在金融圈會(huì)占據(jù)越來(lái)越重要的位置，包括新的利益分配。那既然在產(chǎn)業(yè)鏈上出現(xiàn)了新的科技金融公司，而且扮演了重要的角色，那么現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)鏈以及利益分配，也肯定會(huì)被重新的定義，對(duì)于現(xiàn)在的金融體系會(huì)形成革命的挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)其實(shí)現(xiàn)在就已經(jīng)有很多，比如說(shuō)現(xiàn)在我們大家看到，有些技術(shù)人員比如說(shuō)淘寶的員工通過(guò)一些手段來(lái)秒殺內(nèi)部提供的福利然后受到處分，比如說(shuō)很多網(wǎng)站都要防止機(jī)器人過(guò)多的采集和刷單。

而現(xiàn)在馬上春節(jié)了，大家也都非常痛恨這個(gè)12306上面也為了防止機(jī)器人的過(guò)度搶票，來(lái)采取了非常復(fù)雜的，不受歡迎的這種驗(yàn)證技術(shù)等等。而未來(lái)，有專家也也講金融領(lǐng)域會(huì)不會(huì)有一天由于監(jiān)管跟不上技術(shù)的發(fā)展。如法炮制出一個(gè)本質(zhì)上相當(dāng)于“人工智能與狗不得入內(nèi)”這種新的行業(yè)的游戲規(guī)則，這個(gè)也是非常有可能的。

互動(dòng)問(wèn)答

1、用大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)是否可行?

這個(gè)問(wèn)題非常的具體。實(shí)際上毋庸諱言，大數(shù)據(jù)和人工智能能不能用在股票市場(chǎng)，這個(gè)首先取決于這個(gè)股票市場(chǎng)是不是一個(gè)價(jià)值投資為主導(dǎo)的市場(chǎng)。更具體點(diǎn)可能用在美國(guó)會(huì)更加的有效，而實(shí)際上現(xiàn)在美國(guó)的二級(jí)市場(chǎng)，各種基金對(duì)于大數(shù)據(jù)和人工智能的利用已經(jīng)非常成熟了。就是做這種高頻的交易去賺這種利差也好，波動(dòng)的收益也好。同時(shí)可以采取多種衍生金融產(chǎn)品的組合多的真的可以同時(shí)操作同時(shí)拼湊二百多個(gè)金融產(chǎn)品。而且收益率非常高，效果非常好。但是如果拿到中國(guó)來(lái)講的話，中國(guó)的股票市場(chǎng)，我們也不太方便做太多的點(diǎn)評(píng)?？赡苣澄唬^的，這幾大有良知的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一。曾經(jīng)講過(guò)是中國(guó)的這個(gè)股市可能是一個(gè)可以看你底牌的賭場(chǎng)。那么這么一個(gè)價(jià)值投資不占主流的股票市場(chǎng)，同時(shí)監(jiān)管又相對(duì)落后，不成熟的市場(chǎng)，大數(shù)據(jù)和人工智能，當(dāng)然也可以進(jìn)，但是不要對(duì)它寄予太多的期望。

這個(gè)問(wèn)題就回答這么多。

2、金融行業(yè)如果想要和科技巨頭們PK人工智能就必須擁有大數(shù)據(jù)壁壘，您認(rèn)為銀行能夠享受的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)是什么?

銀行的數(shù)據(jù)太有價(jià)值了!目前我們?cè)谡劦沁€沒(méi)有真正拿到銀行業(yè)巨頭的數(shù)據(jù)，但是銀行也在拼命的希望跟我們合作來(lái)拿我們的數(shù)據(jù)。直接采購(gòu)原始的挖掘數(shù)據(jù)，可見(jiàn)雙方都對(duì)彼此非常的覬覦。然后其實(shí)金融圈尤其是銀行的數(shù)據(jù)，他這個(gè)作用就太多了!比如保險(xiǎn)公司就每天都得盯著，對(duì)吧?很多金融詐騙的也在盯著。那很多機(jī)構(gòu)直接就是跟錢直接相關(guān)的賬戶，和用戶的精準(zhǔn)的消費(fèi)畫像。那這個(gè)東西你可以用來(lái)做很多事情。

而實(shí)際上人工智能跟金融結(jié)合，未來(lái)的圖景就說(shuō)可能是十年以后。因果樹(shù)也希望我們能夠產(chǎn)生出新的產(chǎn)品，比如說(shuō)現(xiàn)在中國(guó)的金融市場(chǎng)比較缺乏適合未來(lái)新興中產(chǎn)階級(jí)的理財(cái)產(chǎn)品。就是說(shuō)中等金額的。未來(lái)如果說(shuō)，中產(chǎn)階級(jí)想接觸一級(jí)的優(yōu)質(zhì)的股權(quán)投資，現(xiàn)在是沒(méi)有入口的，是投資無(wú)門的，就是說(shuō)不能帶你個(gè)人玩兒。未來(lái)我們希望能夠通過(guò)技術(shù)的發(fā)展，我們把優(yōu)秀的，一二級(jí)市場(chǎng)的標(biāo)的做一些金融上的處理，形成一些良好的可供個(gè)人參與的新型的綠色理財(cái)產(chǎn)品。

3、對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融公司而言，如何合理的布局人工智能領(lǐng)域，進(jìn)入門檻和時(shí)機(jī)是否具有關(guān)鍵性影響?

當(dāng)然現(xiàn)在做的都是一些很初級(jí)的事情，就是幫著一些交易所做一些工作，當(dāng)然我們不說(shuō)的太詳細(xì)。再就是幫一些投資機(jī)構(gòu)，當(dāng)然跟銀行的數(shù)據(jù)的交換，甚至是有可能打通，因?yàn)槲磥?lái)可能也是要走的一步戰(zhàn)略上的路。

這個(gè)進(jìn)入門檻和時(shí)機(jī)，門檻肯定是有的，時(shí)機(jī)肯定是很關(guān)鍵的。但這個(gè)門檻可能我們自己公司內(nèi)部討論也不認(rèn)為，大家所講的數(shù)據(jù)源是核心門檻，核心壁壘，我不這么認(rèn)為。可能時(shí)機(jī)很重要然后商業(yè)化重要，然后業(yè)務(wù)邏輯，知識(shí)圖譜這些是我們的門檻，是我們的壁壘。再就是我們?cè)缙诜e攢了一些經(jīng)驗(yàn)，那這些也是門檻。而時(shí)機(jī)當(dāng)然很重要，我們知道很多創(chuàng)業(yè)公司不是做的不好而是做早了。所以時(shí)機(jī)很關(guān)鍵，那么現(xiàn)在我們也不斷的根據(jù)市場(chǎng)的需求變化來(lái)調(diào)整我們的產(chǎn)出物，然后調(diào)整我們的服務(wù)和產(chǎn)品的質(zhì)量。

再一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司的布局，那這個(gè)布局也分兩個(gè)層次，第一個(gè)層次是，要不要自己做，第二個(gè)是要不要去投。我想如果你要自己做的話那最好是單獨(dú)成立公司。然后剝離原公司的人，就是說(shuō)不要讓原公司的人去領(lǐng)導(dǎo)這家公司，然后單獨(dú)去招聘新的這個(gè)技術(shù)基因、互聯(lián)網(wǎng)基因、數(shù)據(jù)基因以及金融基因。然后布局，如果你有這個(gè)實(shí)力的話當(dāng)然布局是非常好的，其實(shí)現(xiàn)在BAT也有一定的布局。尤其是百度和阿里。

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