很多朋友对于蚂蚁金服 人工智能产品和蚂蚁金服 人工智能产品有哪些不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 为什么说蚂蚁金服是一家科技公司？
2. 人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？
3. 蚂蚁集团相互宝是什么
4. 蚂蚁集团旗下有哪些业务

为什么说蚂蚁金服是一家科技公司？

作为中国未上市独角兽里面估值最高的公司，当然还是有很高技术含量的。之前我曾经在阿里云举办的云栖大会上参观过蚂蚁金服的展馆，深深地被蚂蚁的科技所折服，举几个例子：

1、蚂蚁区块链（信任连接的基础设施）——金融的本质是信任，区块链除了比特币之外，也很适合用在金融、版权等需要建立信任关系的领域，举个版权存证的场景，用户可以把自己的版权内容进行版权存证，存证时，将会记录在区块链上，并打通公证处，生成能够被法律认可的版权存证证书。蚂蚁金服在区块链相关专利的申请上，也是全球领先的，如下图所示：

2、金融智能：金融行业是信息化、数据化做的特别好的行业之一，蚂蚁金服提供了从金融计算引擎（底层系统）到金融数据中台（中台系统）再到金融应用（前端应用）等一系列产品，还针对银行、证券、基金、保险等领域提供了专门的解决方案

3、金融安全：金融的核心是风险控制，结合人工智能+大数据，蚂蚁也提供了金融风控场景下的一系列产品+行业解决方案

4、金融云计算（SOFAStack）、云存储（OceanBase、GeaBase、DataBaseProxy）

5、金融移动：应用场景包括小程序、App（mPaaS），甚至还拓展了测试（MTP）、智能投放（CDP）等场景

总结一下，蚂蚁金服在金融科技领域是很难得的从前到后做通，而且能对外开放各种服务的公司，和普通的云计算（隔壁兄弟：阿里云）相比，蚂蚁金服提供的服务更适用于金融场景，和普通的金融公司（平安、民生等）相比，蚂蚁金服在科技领域的广度、深度、开放程度显然更高一筹。

对金融科技有兴趣的同学，欢迎关注，多多探讨

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

蚂蚁集团相互宝是什么

蚂蚁集团相互宝是蚂蚁集团旗下的一款互助保险产品。互助保险是一种通过共同的互助机制，为成员提供互助保障的保险形式。

蚂蚁集团相互宝旨在为用户提供简单、灵活、有温度的保障方式。它采用了基于区块链和人工智能等新技术，在保障成本和服务效率方面具有一定的优势。该产品允许用户以较低的费用加入互助保障计划，并在成员遇到意外事故或疾病时提供一定的保险赔付。

相互宝的运作原理是，用户加入相应的互助计划，缴纳一定的费用作为定期互助金。当计划中的成员遇到保障范围内的意外或疾病时，系统会根据互助计划的规则和金额进行赔付。这种互助方式不涉及传统商业保险公司，而是通过成员之间的互相帮助来实现保险赔付。

蚂蚁集团相互宝致力于提供平等、共享、社会化的保障体验，帮助用户在面对各种意外风险时获得必要的经济支持。它体现了共享经济和科技创新在保险领域的应用，为用户提供了一种新的保障选择。

蚂蚁集团旗下有哪些业务

蚂蚁集团旗下的业务包括数字支付、网上理财、信用评级、保险、小额贷款、消费信贷和供应链金融等。其中，蚂蚁金服作为集团核心，提供支付宝、蚂蚁花呗等数字支付服务；蚂蚁保险为用户提供车险、健康险、意外险等保险服务；蚂蚁借呗和蚂蚁财富则为个人和企业提供贷款和理财工具；蚂蚁小微贷款旨在支持中小企业发展；蚂蚁供应链金融为企业提供供应链融资和结算服务。通过这些业务，蚂蚁集团致力于为个人和企业提供全方位的金融服务。

OK，关于蚂蚁金服 人工智能产品和蚂蚁金服 人工智能产品有哪些的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。