仿生学模型设想

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悟钧 发表于 2019/08/03 14:11:07 2019/08/03
【摘要】 业务专家+先进技术的融合,随着数据的积累,业务的不断优化,仿生学模型也会不断进化,从全人工、半人工到智能化、智慧化,未来会更好的沉淀为基础设施,服务于人类和一切生命。

数据模型的发展,在未来的几年,会蓬勃和繁盛,随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断成熟,使得原来看起来很困难的事情,逐渐简单:

在个人服务领域,

从消费、分期、信用、现金等贷款业务场景开始,再到理财、投资、财富管理等中间业务场景,从电商、社交、支付再到互联网微博、微信等闭合生态,再到衣食住行用玩等方方面面的开放生态,围绕个人的模型架构已初见端倪,且成为各大金融科技公司竞相角逐的战场,但同时衍生出了个人数据安全、隐私保护、授信授权等诸多问题,国家政策及监管层面的完善,行业的约束,场景的完善,会推动各个方面往前良性发展。

在企业服务领域,

国家开放了征信备案制度,涌现了一大批企业征信公司,开始采集、ETL、分析并对外提供查询、报告、分析、预警等服务,从原来的采集各级工商公示平台,到各个地区的诚信XX,再到各级政府的政务服务网,有实力的是通过直连API的方式,有技术的是通过网络爬虫,有营销的则通过代理、分销,进行原始数据加工后输出,基本上保留了数据的原貌,但也不乏违背数据本真,进行收费形式的数据修改,打破了数据的重要属性,基于企业的数据模型,特别是比较完善的企业群体,也已经产生了比较成型或成熟的模型,已服务于银行金融业务,但普遍还是集中在集团公司、中型、大型企业,其覆盖率和服务程度并不是很高。

在小微服务领域,

现在可能更适合称之为普惠金融服务领域,国家自2008年就提出小微金融服务的理念,但到2019年至今,10多个年头的发展,我们看到民生银行的长期耕耘和成绩,也看到了政策导向下不得不为的银行布局,原因纷繁复杂,不做过多分析,但从数据模型来看,因数据采集难度大,成本高,分析和评判专业度要求高,且政策压力大,客群风险高,收益小,造成作为业务服务主体的银行在此领域发展并不顺利,但从最近两年的各方面情况来看,该领域必将成为未来银行、金融科技公司、软件外包公司的主战场,不仅仅是因为我之前的工作经历(在小微信贷领域七年多),而是市场时机已然成熟:

(1)数据多样化及不断完善,且是可得的,国家政府层面也在不断开发数据

(2)小微企业中我们所关注的企业主(个人)、企业,数据采集、模型搭建、业务沉淀均已具备发展的条件

(3)国家在政策导向和业务发展上,均给予了很大的支持和扶持,甚至补贴,宏观背景下是非常好的

(4)微众银行、网商银行、百信银行等由服务于小微企业的互联网企业发起的民营银行,立足于原闭合生态下,数据积累、技术支撑、模型优化也已逐渐成熟,且逐步进行对外输出,行业的引导趋势明显

在未来的一段时间内,小微企业及服务也必将成为行业的重点,乐见其成,此为兴国***的好事、大事,需要多方协作、努力!


数据模型将经历几个阶段:单一维度汇总及简单计算、多维度组合运算、大样本统计算法分析、深度学习、自动化智能(自执行、自适应、自优化)、高级智慧模型,这是不可逆的趋势,但需走好每一步,且要落到实处。

业务专家+先进技术的融合,随着数据的积累,业务的不断优化,仿生学模型也会不断进化,从全人工、半人工到智能化、智慧化,未来会更好的沉淀为基础设施,服务于人类和一切生命。

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