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中科院罗平:人工智能在智能投行中的应用 | CCF-GAIR 2017

本文作者:恒亮 2017-07-08 15:11 专题:GAIR 2017
导语:看 AI 如何改变传统投行。

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:

  • 投行工作者需要接触大量的金融文档

  • 文档的质量要求高,风险大,而且有 deadline

  • 目前的金融市场发展迅速,潜在的文档工作将越来越多。

“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。

中科院罗平:人工智能在智能投行中的应用 | CCF-GAIR 2017

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:

  • 长程修饰

  • 承前省略

  • 零指代

  • 金融知识

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。

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