9月5-6日,由泽方金融研究院联合上海浦东国际金融学会、亚洲财金联合会等业界权威机构主办的“第二届我国零售峰会”在沪举行，论坛齐聚了逾越100家来自国内外的商业银行。
作为清华大学人工智能研究院仅有孵化企业，国内首家致力于安全、牢靠、可解说第三代人工智能的立异企业，瑞莱才智RealAI与金融壹账通、科大讯飞等业界抢先金融科技企业受邀到会，并凭仗第三代AI的前瞻性与立异性，荣获“零售银行人工智能立异运用奖”。
一、科技赋能金融迎来新范式，第三代AI带来新打破
依托大数据、人工智能等立异技能的快速迭代，赋能金融科技立异运用，完结零售事务从获客到活客、从运营到提高的可继续增加已成为零售银行未来展开的趋势和方向。论坛现场“技能驱动年代下的零售银行立异探究”成为最热议题，RealAI联合创始人及金融事务合伙人刘荔园受邀到会本次会议并作共享“第三代AI的金融事务新机遇”。
RealAI联合创始人 刘荔园
人工智能展开到今日，现已从“量化”进入到“突变”阶段，但刘荔园着重，当时科技对金融范畴的赋能只是完结了数据的拉平与弥补，AI算法实在意义上的打破并未呈现。
她表明，现在金融事务场景中选用的技能大多是全监督学习，往往需求许多的、有标签的高质量数据，才能够练习模型。但在实践事务场景中，数据的体现形式大多是缺少标签，乃至样本量十分稀疏，假如只是依赖于全监督，许多问题显着无法处理。
所以，依托清华大学在人工智能范畴深沉的技能沉积，根据以贝叶斯深度学习为中心的第三代人工智能技能，RealAI完结在小样本、无监督以及半监督学习方面的技能打破，打破全监督的范式结构，为处理营销风控等传统金融事务难题带来全新计划
二、第三代AI助力金融机构全面完结才智化提高
在金融范畴，金融才智化在第一阶段完结了数据弥补，运用开源的算法即可完结开始剖析建模，但精细化运营的第二阶段则对自研算法硬核科技提出更高要求。而RealAI第三代AI算法优势也逐渐体现，协助金融机构在长尾财物回捞和可解说性输出等事务场景完结全面才智化提高。
•运用贝叶斯深度学习完结小样本、无监督、半监督建模，有用处理金融范畴中面对的无标签、少标签、冷启动等事务窘境；
•不确定性建模，对脏假数据与数据缺失等有更高容忍度，并从概率视点描写实在数据，模型体现大幅逾越传统机器学习方法；
•将模型由“黑盒”转成“白盒”，输出模型层面与实例层面的解说，为事务人员供给充沛的决议计划支撑，保证算法安全性。
RealAI荣获零售银行人工智能立异运用奖
在详细的产品研制上，RealAI针对金融事务场景自主开发端到端建模渠道RealBox，供给才智建模和模型布置，经过贝叶斯概率学习完结主动AI评分卡，掩盖模型练习到模型运用的全流程，其间主动AI评分卡无需数据清洗与特征工程，流水类数据导入即模型，将传统形式下的工作时间大幅紧缩，处理建模流程慢、模型评价困难、迭代本钱高级问题。
此外，RealAI供给风控回捞处理计划，针对原有战略筛除的样本无标签导致样本建模有偏的问题，RealAI完结从无标签样本中学习要害信息，有用评价无标签样本的财物质量，然后完结优质财物回捞。
与某银行协作开发的零售借款产品，经过运用RealAI弱监督财物回捞算法，在无需代替原模型的根底上构建回绝回捞模型，完结在原有战略评价为次级的财物中，捞回10%与现有财物质量相同的优质财物，有用提高信贷财物规划。
现在，RealAI与国内多家金融机构展开协作，供给快速建模、黑盒解析、财物增加等AI处理计划，对金融场景全生命周期进行赋能，助力金融机构完结AI 晋级
关于未来人工智能的运用展开，刘荔园表明，“算法元年”的年代即将带来，“算法”将顶替“数据”成为促进AI职业高速稳健增加的原动力。一起，金融、工业等职业AI化进程将进入摩尔加快阶段，职业全体水平将得到大幅度提高，竞赛优势显着。
作为国内新式的AI技能立异企业，RealAI将继续进行人工智能根底技能的自主研制，并在金融、工业等笔直范畴继续深耕，以寻求更大打破。
