中国人工智能学会通讯——AI时代的若干伦理问题及策略 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起
很荣幸今天有这个机会跟大家分享我自己对人工智能伦理的一些观察和思考。我今天分享的主题是“人工智能伦理：问题与策略”。 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起 我们看到，第三次AI浪潮已经开启，这体现在三个层面。 在技术层面，有算法的进步。当1956年人工智能开始起步时，人们更多是在说人工智能，包括基于逻辑的专家系统；在第二次浪潮期间，机器学习成为了主流； 这一次则是深度学习，是能够自.....
中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 1. 针对不确定性的决策
1. 针对不确定性的决策 在上个世纪50年代时，我们第一个想法就是在不确定的情况下怎么进行决策。 我们来看一些标准的策略过程。首先，我们会观察目标值Y，然后要选择action（行动）A，来让它的期望值达到最好的效果。我们把这样的决策进行建模：E[U|A, Y]，希望把期望的效应达到最大化。 我们可以将该不确定性模型定义为P[U|A, Y]，这在任意一本有关人工智能的书或者经济学的书里都可以看到.....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。
1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。 虽然欺诈方式一直在变，但好客户的特征并不会发生剧烈变化。所以，通过识别和好客户不一样的用户特征，更加容易发现欺诈。比如同一家门店，连续来了5个客户，都不是当地人，但身份证前6位都一样，就不满足正常的统计分布规律，出现了异常情况。通过聚类、异常检测等无监督学习算法，可以及时发现未知的异常，及时进行干预。 利用强大的计算能力作支撑，通过海.....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。
1.4 第三，基于社交图谱的抱团模型能够有效动态监测欺诈。 秦苍科技将用户和紧急联系人信息组建一个巨大的社交关系网络。通过社交关系中的关联度、集中度、社交关系的逻辑勾稽等异常检测，就可以动态地进行欺诈检测。通过匹配手机号码、年龄、性别等逻辑关系，并在社交网络上关联已有用户信息，可以有效识别团体欺诈。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。
1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化，有非常明显的时间效应。因此，信贷模式必须紧跟客户人群的变化，迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂，银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前，秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型，比每半年换一次模型的预测....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。
1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。 例如客户在App中拖动借款金额滚动条时的停留时间，反映了客户的不同心理，对应不同的违约率。通过尽可能多地采集“弱变量”训练机器学习模型，就可以用丰富的维度来描述一个薄文件客户，使得机器对客户有全面的认知，作出比传统的强变量建模方式更加精准、全面的判断。
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.1 目前中国消费金融行业面临三大挑战。
1.1 目前中国消费金融行业面临三大挑战。 首先，中国有人民银行征信记录的只有3.5亿人，个人征信渗透率只有约20%，绝大部分都是没有信贷历史的薄文件人群。 薄文件人群和白领一样有强烈的信贷需求，且信用资质良好，是一座需要开发的“金矿”。而在没有传统征信数据的支持下，识别薄文件人群的信用和欺诈风险，是风控业务面临的最大的技术挑战。 另一方面，在信贷业务中有逆向选择问题。信用良好的人群，对信贷业务....
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