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首页2021蚂蚁集团金融科技十大趋势前瞻:智能、区块链等驱动金融革新
"《蚂蚁集团-2021全球10大金融科技趋势》是一份深度探讨金融科技未来发展方向的白皮书。该报告由蚂蚁集团发布,旨在揭示在新一轮科技革命和产业变革背景下,金融科技可能呈现的十大趋势。金融科技被定义为利用现代科技力量,如人工智能、区块链、新计算和数字安全等,来创新金融产品、服务模式和业务流程,以提升金融服务效率和质量,这一定义得到了全球金融稳定理事会FSB的认可。 报告的核心内容包括了Gartner的调研报告,其中分析了新兴技术的成熟度,以及蚂蚁集团作为金融科技先行者的实践经验。蚂蚁集团通过多年的技术驱动创新,已经在支付、信贷、理财、保险等领域取得了显著成果,展示了金融科技如何打破传统金融场景的局限。 白皮书的研究方法多元,包括行业调研、专家访谈和实证研究。行业调研涉及全球政策、公开数据和技术趋势的综合分析;专家访谈汇集了顶尖科学家和行业实践者的智慧,提供了前瞻性的见解;实证研究则聚焦于蚂蚁集团和其他领先金融科技公司的创新实践,验证技术趋势在实际金融场景中的效果。 关键结论指出,金融科技将在未来10至20年间成为全球数字经济的主导力量,推动普惠和可信智能时代的到来。报告通过金融科技的两大核心断言,提炼出了未来5年的十大技术趋势,这些趋势覆盖了人工智能、区块链、大数据、物联网(IoT)等多个技术领域,展示了金融科技如何深入到金融生活的各个层面,推动金融行业的转型和升级。 《蚂蚁集团-2021全球10大金融科技趋势》是一份具有战略意义的报告,它不仅揭示了金融科技的未来发展趋势,还为金融机构和相关行业提供了借鉴,预示着一个更加智能、高效和普惠的金融新时代的到来。"
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10
• 其中,图计算的数据构建,从
单一金融行为数据,走向跨
行业多维度异构数据,从单
一时间切片的图数据,走向
基于时序的图数据。在此基
础之上,叠加人工智能以做
决策。
描述
1. 时序图计算为金融风控提供
更丰富更精准的决策服务
时序图计算融合图计算引擎、图
存储等核心技术,尤其在超大金
融资产规模智能风控场景中,极
大地提升了实践效果。
基于时序的图计算帮助
4
:
• 实现数据升维,引入多维、多
时序的数据进行决策,单场
景数据超万亿级;
• 实现百万级并发下,毫秒级
实时构图及查询能力,数据
强一致;
• 实现秒级的群组关联决策能
力,复杂关联分析从事后走
向事中;
• 实现从单点建模到实时网络
化智能升级;
• 实现百亿节点及万亿边的图
数据推理和深度学习训练;
• 数据构建从分散的单一时间
切片走向连续的时间切片,
拟合一段时间的行为,从而
进行行为预测;其中,数据收
集包括但不限于金融交易数
据外的多维度异构数据。
涉及核心技术:
• 包括基于时序的分布式图数
据库、实时图计算/时序图分
析、图学习框架、图的动态时
序、知识图谱的构建与推理;
• 其中图的动态时序涉及动态
时序图挖掘、动态图学习、时
序分析、时序建模等技术能
力支持。
对于金融机构投资风险预测,可
基于一段时间的历史交易数据
以及跨行业多维度异构数据,以
综合判断影响。同时,时序图计
算也可应用于交易风险识别,协
助降低欺诈风险,减少个人与企
图 6:时序图计算能力构成及实践效果评估
3
资料来源:蚂蚁集团 (2020)
时序图计算
图计算
实时图引擎 | 时序图分析
风控秒级决策,复杂关联分析从事后走向事中
时序智能
时序分析 | 时序建模
资金闲置率⩽
⩽
10%
微贷月偏差⩽
⩽
1%
知识图谱
表示学习 | 关系推理
新增余额数百亿
信用风险模型KS提升10%
超大金融资产规模(上万亿)
图存储
基于时序的分布式图数据库 | 时序图查询
万亿级图数据存储,成为大数据风控基石
图表 6:时序图计算能力构成及实践效果评估
资料来源:蚂蚁集团(2020)
3、4
数据来源:蚂蚁业务实践
11
业的资损;在企业授信中,可优
化客户评级模型、降低信贷管理
风险。
时序图计算还可以帮助金融专
家将其行业经验以规则方式沉
淀下来,是智能风控中的利器,
将会走向纵深发展。
2. 企业知识图谱帮助减少信息
不对称带来的金融风险
企业与企业、企业与个人通过资
金链接形成了复杂的网络关系
图谱,金融机构如何处理复杂
客户关系网络,进而识别深度
风险、构建监控体系成为重大
挑战。
企业知识图谱将帮助减少多方
信息不对称带来的金融风险,通
过 NLP、机器阅读理解、动态持
续分析、因果推断、关联推断等
技术,将非结构化的数据结构
化,相关的数据通过相关的关联
面联系起来,其中关联面基于可
公开的信息分析,包括但不限于
公司股东/历史股东、投资情况、
债务债权、开庭公告、业务竞争
等,最终形成企业知识图谱,用
来理解分析当前企业将面临的
重大风险,并进行风险预警等。
同时,也可以通过企业知识图谱
协助预测企业经营情况,降低
不良贷款率,达到提额降风险
目的。
3. 关键技术:图数据库、图计
算、图学习框架、图的动态时序、
知识图谱
趋势 6:持续智能
概览
• 金融行业的资产负债管理,
业务繁杂且资金体量大,而
日常的资金管理主要依靠人
工经验,往往通过储备较大
量资金来应对流动性风险,
但是带来了资金的闲置、增
加了经营成本,在流动性风
险和资金利用率上难以获得
较好的平衡。
• 持续智能结合大数据和 AI
技术,建立智能资产负债管
理模型并持续自动化迭代和
演进升级,通过流动性预测、
投融资交易策略、交易机器
人帮助金融机构实现高效的
资产负债管理,提供金融决
策支持,大幅降低流动性风
险并提升资金利用率。
描述
1. 智能资产负债帮助金融机构
精准预测流动性,极大提升
资金利用率
智能资产负债管理实现:
• 对资金流入流出中间业务做
出精准预测,全自动化的头
寸及圈存管理体系帮助机构
做好资金管理;
• 对资产类业务预测未来增长
并发现核心增长点,帮助企
业高效经营;
• 面向金融市场提供投资组合
策略、提升投资效益。
涉及核心技术:
• 基于宏中微观的金融时序预
测及基于大数据分析技术的
用户资金行为预测;
• 基于大数据分析技术的金融
市场价格预测及市场研判;
12
• 基于遗传规划算法的因子自
动挖掘和模型的可解释性,
以及效益归因;
• 多目标优化策略。
在日均资金流量上千亿
5
的情况
下,精准把控流动性变化,提升
预测准确度,提前识别流动性风
险,无人化进行圈存管理,大规
模释放头寸管理员的工作,极大
地提升了金融机构的资产负债
管理效率。
2. 智能交易机器人代替人工进
行同业间金融交易,极大提升交
易效能
智能交易机器人可实现自动询
报价、智能交互、交易意图识别、
交易撮合、交易核验及交易执行
全流程自动化。
涉及核心技术:
• 基于 NLP 技术的串联聊
天、交易撮合;
• 基于大数据分析技术的及时
交易统计、交易规则抽取及
市场实时分析;
• 基于金融云底座的弹性扩容
及分布式训练。
智能交易机器人在金融同业市
场交易提效上具有显著的成效,
目前应用于质押式资金交易及
现券交易场景,降低交易撮合耗
时,提升交易达成效率及交易总
额,控制交易风险,从而整体提
升同业间金融交易效能。
3. 关键技术:自然语言处理、机
器学习、遗传规划算法
趋势 7:自动因子发现的
机器学习
概览
传统机器学习中因子分析依赖
专家经验和专家模型,而基于自
动因子发现的新一代机器学习
可以自行发现因子,在零人工干
预的情况下实现自适应、自学
习,代表着人工智能技术的一
个颠覆性突破。未来 5 年 ,自 动
因子发现的机器学习将会大规
模应用于金融场景,弱化主观分
析、强化客观事实对金融风险控
制的影响,进而极大提高智能决
策的水平。
描述
1. 基于自动因子发现的机器学
习将在各类金融决策场景中普
及
机器学习的效果高度依赖于数
据训练集,而金融行业海量用户
产生的交易、客户、账单、转账记
录为机器学习提供了绝佳的数
据场景。自动因子发现可以同
时探索用户的金融行为和外部
的生活类关联数据,也一定能
提供比基于人工经验的特征工
程更多的价值。因子对于金融领
域的重要性不言而喻,在智能投
顾、智能保顾、信用评估、智能风
控,RPA(机器人流程自动化)等
场景中,因子分析是核心能力;
尤其在智能投顾及智能保顾的
业务场景中,通过自动因子发
现,可以帮助找到对金融产品价
格变化的领先指标,从而极大提
高金融决策的水平。
5
数据来源:蚂蚁业务实践
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