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聚星注册:李峰:AI也有局限性 低频次、强特性的工作更适合人类
作者:作者 库里    发布于:2019-11-01 09:32:48    文字:【】【】【
摘要: 【关键词259】 新浪财经讯 10月29日消息,中英金融科技高峰论坛29日在上海召开,上海交通大学上海高级金融学院会计学教授、中国金融研究院副院长、上海高金金融研究院联席院长李峰出席论坛并发表讲话。 【关键词67】 李峰认为
【关键词259】

  新浪财经讯 10月29日消息,中英金融科技高峰论坛29日在上海召开,上海交通大学上海高级金融学院会计学教授、中国金融研究院副院长、上海高金金融研究院联席院长李峰出席论坛并发表讲话。

【关键词67】

  李峰认为,科技不光是技术,也是基础设施。这个基础设施是什么呢?理论上来讲,借和贷现在的记账都是在一个企业内部,其实一家企业在记销售收入的时候,另外一方购买方在记存货,所以这两方应该完全可以印证起来,所以同时进行一个跨企业账本的同时记录和存储的状态。

  李峰认为AI在这个金融场景下的局限性非常大。因为不管是怎样的学习方式,本质上是在历史海量数据中找规律。那么在历史海量数据中找规律有两个先决条件:第一个,数据量足够大。第二个,规则不发生变化。数据量足够大,如果接近无穷大的话,可以发现任何关系,包括强特征、弱特征都发现出来。但是我们的数据,第一,是有限的。第二,规则在发生变化。在这种情况下,AI本质上逻辑上就是有很大局限性,因为它找出来的规律是在历史当中出现过。如果未来出现一个新的场景,它需要迅速【关键词287】的学习,所以这个里面是有一个逻辑上一个大的缺陷。

  所以,李峰认为,重复、单维度、高频次、弱特征的工作可能更适合AI,而开放性、演绎性、低频次、强特性的工作可能更适合人类。所以金融科技应该来说它是有它的应用场景。

责任编辑:张缘成


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