人類發(fā)現(xiàn)新規(guī)律是從所經(jīng)歷的事情中理性的總結和歸納，或者是從多種現(xiàn)象中突發(fā)靈感而獲得。而人工智能的方法卻是有些“簡單粗暴”——通過大量的計算來發(fā)現(xiàn)未知規(guī)律。

以Alpha Go為例，Alpha Go擊敗人類圍棋世界冠軍，這是人工智能進入一個嶄新時代的標志性事件。第一代Alpha Go是利用機器學習速度快的優(yōu)勢，在很短的時間內(nèi)學習完人類高手所有的棋譜。這是學習已有規(guī)律的過程。第二代的Alpha Go則放棄人類高手的棋譜學習，而是通過自己與自己上千萬盤的對弈，總結獲勝的各種規(guī)律，最終完勝第一代Alpha Go，同時，還發(fā)現(xiàn)了很多人類沒有發(fā)現(xiàn)的定式。

計算能力的堆積可以部分替代人類的思考和靈感，更大的提升在于加速未知規(guī)律的發(fā)現(xiàn)、縮短規(guī)律發(fā)現(xiàn)的時間。在金融業(yè)，風控和反欺詐等相關規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，并以此建立業(yè)務規(guī)則是一個巨大的舞臺，這是人工智能的用武之地。

在當今的互聯(lián)網(wǎng)時代，金融服務的場景大量互聯(lián)網(wǎng)化。在互聯(lián)網(wǎng)的金融場景下，相關的新規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，并以此為根據(jù)設置流程和風控，成為非常重要的應用領域。對于新應用場景下，新規(guī)律的掌握，并迅速應用于管理之中，這是未來金融企業(yè)的核心競爭力之一。

筆者認為，人類專家的經(jīng)驗和靈感依然會有作用，但人工智能規(guī)?；挠嬎隳芰泶蠓鹊募铀俸吞嵘?，人類專家的重點可以有所轉變——一是善用人工智能驗證自己的設想，輔助人類專家，二是將更大的關注點放到人工智能所發(fā)現(xiàn)的新規(guī)律是否可用的判斷上，以及如何通過新規(guī)律建立新的業(yè)務規(guī)則，進而提升業(yè)務能力。

從學習規(guī)律到加速發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這是企業(yè)需要在人工智能時代把握的契機。970D5D3F-DDF5-4AC7-B362-B49C20243878