7月31日，在第六届上海新金融年会暨第三届互联网金融外滩峰会上，加利福利亚大学伯克利分校计算机科学教授、人工智能专家Stuart Russell先生做了演讲，题目是《人工智能对金融业的影响》。
在演讲中，Stuart Russell先生澄清了一些AI方面的误解，指出它是一个典型的、深度学习的架构，并指出AI对金融领域的影响。
以下是Stuart Russell先生演讲精眩
非常感谢大家邀请我来到这里，非常荣幸，这也是我第一次来到上海。我的女儿在上海住过一年，她很喜欢这个城市，我也非常高兴来到上海。
首先也要澄清一些AI方面的误解，AI并不是有感知的机器，并不是我们要担心机器突然醒来憎恨人类，这些AI，并不一定都是深度学习的。大数据，也是我们经常见到的词，但是很多时候AI并不是和这些概念相关。另外，它并不是万能药，并不是所有的问题可以用人工智能来做，很多问题我们不能理解，我们应该怎么做、怎么理解怎么做、怎么解决，但是AI的进程，在未来我们非常乐观，来帮助我们解决。比如在英国、欧洲，有很多的银行现在都在设计人工智能的APP。目前也做了很多研究，AI怎么对人们提供服务，已经发展了很多，但依然还有很长的路，AI可以继续发展，为人们提供更好的服务。
从金融方面的经典方式，没有模型经典方式的机器来做。你在电脑里面收集一些已知来源的数据，比如个人的信用卡交易结果，他们是否归还了信用卡欠款？还是违约了？我们把这些信息收集之后，创建一个预测的分类器。对于新的用户来说，收集他们的数据，预测他们是否会违约，以及基于他们过往的交易，决定给他们多少额度。这也是基于电脑的决策树、深度神经网等技术来实行。一旦建立了分类器，客户有新的事件你就可以来应用了。
相比人类的专家来说，我们认为AI非常有价值，可以以非常低的成本做出预测，这是一个典型的、深度学习的架构。在座的各位可能对公司分析来说，都会知道一些基本内容。中石油，你想对它的股票进行分析，你看它的基本面、看它的交易、市尝相关风险等等，你要预测他们的财务结果。利用AI，对于个人也可以进行分析。非常重要的就是多少人可以被模型使用。我们可以对每个人进行分析，收集他们生命周期的静态变量，他们的生日、教育、婚姻、子女、工作、住所等，这些参数和变量，可能对他们的金融行为都会有很大的影响，来帮助我们进行预测。比如他们是否会搬家，子女的教育是什么样的情况？他们还有几年才退休等等，这些人们生命事件，可以影响每个人的金融交易和他们未来的金融模式、金融行为。我们对于每个人可以建立这样的金融模型，我们也可以进行预测它的金融交易结果，来知道他们的金融交易、他们的账户、金融的流向、货币的兑换，当我们收集到这些数据的时候，我们看到这个人做了这个交易，就可以监测这些数据是否是真实的、是否是合理的。这种方式的优点，就是我们可以通过收集的数据来解释决策。我们不能提供给你这个理财产品、不可以给你提供借贷，你可以解释给他们为什么不可以这么做。
另外，可以通过更少的数据，做出更精准的预测。还有就是数据的错误率、失落率也会比较低。也有劣势，基于模型的方法的，第一个是它的成本非常高，因为你要有建模的专家和实际数据当中要做很多的实验，但这是一劳永逸的。也就是说，每个人出生、去学校，他们会结婚、有子女、退休、过世，人生的事件或多或少是一样的，建立一个模型就可以一劳永逸，再用AI的软件进行分析。
转换一下话题，讲一下金融行业以及AI对金融行业的影响。我们比较熟悉P2P借贷、银行的APIs，也就是第三方写软件，和银行直接进行交互、帮助银行操作他们客户的账户。一个公司A它的借口比较好，相比银行B更好，那我就要选择银行A做我的开户行。接口、界面非常重要，能够决定人们选择哪个银行为他提供服务，账本是在哪个银行的，有区块链和相关的软件，我们可以看到很多大银行就蒸发掉了，因为可能他们对个性化的服务做得并不是很好，所以在技术发展过程当中落后了。AI方面，人们会增加个人的数字助理，大家都有助理。通过手机也可以帮助你提供很多的建议。你的个人助理，可以帮你自动发起金融交易，预定酒店、买机票，确保你的孩子在学校好好学习等等，这些都会自动化来进行，也包括了金融交易的自动进行。银行的客户可能并不是真实的人，而是数字助手，触发某个事件之后就会进行金融交易。