随着互联网金融的蓬勃发展，金融科技在重新定义金融，那么到底有什么具体的应用和表现呢？
在5月31日第一财经技术与创新大会上，蚂蚁金服副总裁漆远在演讲中分享了金融大数据的后台价值，并介绍了蚂蚁金服的人工智能一些突破和进展。
互联网金融是什么？互联网金融是运用互联网和大数据的技术，在大数据之上的智能技术，是为了提供更好的用户体验、开发更好的产品，它背后真正的核心是大数据。在蚂蚁金服是强调以用户为中心，所有投入的服务通过手机、平板、PC想把所有服务都直接面向用户，用户可以所有的东西触手可及。
以下为演讲全文：
蚂蚁金服是一个大数据公司，大家首先会想到的词互联网金融，大家讲互联网是做什么？是做一个渠道销售产品，我们认为这不是互联网金融，互联网金融是运用互联网和大数据的技术，在大数据之上的智能技术，是为了提供更好的用户体验、开发更好的产品，它背后真正的核心是大数据，所以这张图上我们显现的左边是传统数据，比如图片、文档很多语音数据，我们可以分析和理解正在发生什么。那DT时代我们做什么？我们来发现数据背后的规律。
讲到大数据首先讲有三步，一个是存储数据，第二部分是数据的产生，其实在今天数据化的时代，随着含量的使用，智能手机等等，包括新产生的智能硬件大批量产生。有了数据再存储，最后真正的能力就是使用数据的能力，分析数据的能力，并且分析数据背后的产品价值。比如，数据像一个土壤，数据本身能为我们带来价值，而且通过数据分析，通过数据产生的绿色，像土壤上盖起了一个房子。
照未来趋势发展的话，我们经常讲，在蚂蚁金服是数据成为一整个从商业核心的价值。这张图画的是过去50年，可以看到横着的是时间轴，竖着的是数据，可以看到数据已经涨了10倍。第一个60年代是早期金融服务基础设施，后来有小型机、个人机到计算机到互联网，这背后有数据的增长，纵轴是用户数。这个告诉大家核心的意思是用户群在改变，带来是海量的新的用户。刚才看到的是数据在用户数指数的增长，这个指数增长曲线可以在很多年看到，这张图讲的双十一在阿里巴巴交易量的增长，在2009年是6亿元的交易额，当时创始的时候没有想到这么大，但是可以看到每年几乎在翻番，像利用处理能力一样，可以看到在2015年达到912亿，7年里翻了154倍。其实类似的曲线可以看到交易背后靠的是支付的能力，就是支付宝，支付宝交易能力从2009年到2004年我们的交易高峰值增长了430倍，同样可以看到是尺度的增长。可以再看另外一个数据，去年的双十一我们的每秒交易量超过85900。这个背后我们看到数据本身的海量增长，计算平台的增长，在上个图片我们是从传统的小型机切换到云的计算里面的过程。
所以伴随着海量的数据的增长，我们在进行业务也带来扩张，催生从当时的核心的业务，慢慢的扩展到其他的业务线，比如金融云，比如中信比如芝麻信用，比如融资现在有网上银行，保险行业还有理财。
这张图做一个对比，是对比传统金融和互联网金融的比较，传统金融可以看到，我在美国生活20年，比如要理财，可能去银行开网点，会办存储银行，有一系列时间和距离的限制。今天互联网金融在蚂蚁金服是强调以用户为中心，所有投入的服务通过手机、平板、PC想把所有服务都直接面向用户，用户可以所有的东西触手可及。
这一张是看到大部分曲线增长之外，另外也有一个现象，包括数学、自然学里的现象，是长尾用户，其实是今天蚂蚁金服服务的核心，传统金融聚焦在大型企业，个人可以提供非常好的服务，传统银行也提供中小企业金融服务。而转过来对互联网金融，金融的平台和大数据的技术，可以服务海量的，但是每个用户比较小的，包括小微的企业。所以可以看到上面我们慢慢到下面的变化。
而做到这一点，其实带来非常大的技术上的挑战，因为我们也非常多的用户和企业，如果用传统办法来做，一个成本太高我们需要海量的人员，最终只能靠技术。所以我们在为老百姓搭建人工智能的平台，首先要讲能力，包括自然语言的处理和有机器学习、图象识别、语音识别，NLP等等这些能力。然后把这些能力输出在各个线上，不是单一的线是平台战略，所以我们把它放在智能的风险控制上，现在风险控制超过了远远低于资本规模的十万分之一，用在平台推荐上，比如在聚宝可以看到基金产品的推荐和保险差品的推荐，这个很有意义。同时把大数据的征信，信用上还有智能数据等等各种方面上。
这张图也说了现在核心的各个业务板块，和它相关的用的算法和具体的能力，是算一个违约率的概率，然后还有反套现，还有安全风险，智能客服、财富、信用还有保险，上面我们搭建了一个云计算平台。
下面举一个例子，智能客户，第一个例子是QA，假如你说花费多少，直接弹出来点，这个最简单的功能，QA今天深度学习发展到一个核心本身可以从简单的图象识别到语音识别，今天非常关心的是在自然语言交流上的能力。第二个根据用户历史行为进行个性化问题推荐，比如根据用户历史行为预测问题，有一个分析的例子，上个星期问我的团队今天项目进度如何，我们团队拿起手机当场看，然后在电梯里数据信号不好，做了这个市之后，上面问题没有WIFI情况下怎么操作支付宝，这个是非常相关的问题，如果做到这一部，其实我们通过行为轨迹，自动判断通过相关的学习技术比如STM真正传统语音识别的技术。还有小二工作台，问题预测加上子对启动服务引导，把经验学习下来优化本身的工作。
这个项目去年7月份开始，做到11月份的时候，一个项目技术部门看看，第一年看了大屏在双十一那天交易额非常高，这是双十一当天晚上看到从美国、日本、美国发出来到中国，中国同时向海外的交易。而第二年双十一把我送到客服第一线，成都每年客服的双十一都加班，一个团队大家比赛看晚上谁接电话最多然后发一个IPAD。但是比赛当天第一天下午就进行不下去了，因为电话特别少，90%的人通过自助平台达到了。同时还做异常检测，这是一个例子，讲到首先我们发现问题进行生深监控，进行预警，发现相关的运行模式，自动进行定位，然后进行解决问题。去年真实的案例是一分钟发现，10分钟定位，20分钟处理完毕，这个原来流程发现问题是30分钟，我们现在几秒钟就处理完了，对比一下我们省下了960通电话，我们可以说解决很多痛点，然后节省了客服小二。
这个项目核心的技术刚才提到是语音识别，我们为阿里做的第一个项目，基于GPU方法的语音识别系统，是自动对话把现场的话翻译出来，自动从语音变成文字，所以文字之后我们把文字自动进行处理，把当时的问题反馈给产品开发。
刚才讲的第一个例子是客服，第二个是讲智能风控，风控是任何一个金融单位核心的能力，现在我们利用大数据实时处理可以把整个风控监控，看看是不是有异常行为。
两个简单的数据，一个跟银行相比有4倍以上的不良用户率，同时提高覆盖率70%，这就是真正核心的能力。这张是生活酒店芝麻信用评分越高的群体，整体逾期率越低。所以简单来说，我们两方面，一个生活方面，酒店、租车，比如新加坡给芝麻做一个分数，不用提供相关的财产证明。然后在金融技术中渗透。花呗这个是传统大数据的业务，三分钟提交申请，一秒钟贷款发放，零人工干预，已经服务340万小微企业。保险核心是用大数据的能力为大家提供一方面传统化的保险公司，同时提供运费险，传统是基于一口价利用广告推荐，这是非常成功的案例。
我们今天最大的重点是在财富上，大家知道余额宝已经做几千亿的基金，我们是基金深度学习，自动分析财经咨询和基金相关联。最后总结一下，我们搭建一个真正基于大数据、云计算的人工智能平台，服务于我们的各项业务，同时把这个能力输送给合作伙伴，包括基金、农村企业、个人等等，谢谢大家。
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