除了耳熟能详的AlphaGo,人工智能正在全面挑战人类擅长的领域,其速度比预想的更快。
2016年微软机器人首次挑战高考作文,虽然引发不小争议,但不乏“后继有人
”。
今年高考期间,就有人工智能在数学科目与万千学子进行了人机大战——
6月7日,在当天的全国高考数学考试结束之后,一场人机高考大战的对决在北京上演了:一款智能教育机器人“
Aidam
”首次公开亮相,并通过现场直播的方式,与六名高考状元同台竞技今年全国卷文科数学试题,完成包括客观题和主观题在内的整张试卷,并按照评分标准得出最终成绩。
阅卷结果显示,
三组高考状元分别得分为146分,140分,119分,而Aidam为134分(总分为150分)。
与此同时,在成都,由国家863计划 “超脑计划”牵头研制的“高考机器人”
AI-MATHS
,在断网断题库的环境下,用时
22分钟
完成当天北京卷文科数学高考试题。经过现场批阅,成绩为
105分(总分150分)
。之后,AI-MATHS再次挑战解答全国二卷数学卷,用时
10分钟
,考了
100分(总分150分)
。
虽然这一次,人工智能的表现并没有AlphaGo那样“碾压人类”般的惊艳。不过如果参照AlphaGo的自我学习的进步速度,到了明年、后年,高考状元要是真的被人工智能抢走, 也不是不可能的事。
在过去的一年,由于无人驾驶技术的研发成为热门,美国人都在担忧:人工智能可能夺走全美300万卡车司机的工作。但事实证明,至少在近期内,
受人工智能威胁最直接的,却是华尔街的金融从业人员。
彭博社报道称,摩根大通开发了一款金融合同解析软件
COIN
。这款软件上线半年多,经测试,原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作,COIN只需几秒就能完成。而且,不仅
错误率大大降低,它还不用放假。
彭博社新闻截图
原来,摩根大通已专门设立了技术中心,聘用约4万名技术工作者,技术预算达90亿美元,专攻大数据、机器人和云基础设施,期望借此找到新的收入来源,降低费用和风险。
毕竟,比起容易犯错、有情绪波动、维护成本高的人类雇员,电脑软件可以24小时高速运转,难怪华尔街的金融从业者倍感自己的饭碗受到了严重冲击。
受到冲击的当然不只是华尔街。在国内,随着金融科技、互联网消费信贷火热发展的当下,大数据技术、人工智能在风控、催收等领域的应用越来越普遍,已经让传统信贷员感受到了深深的不安。
在传统金融时代,信审员是核心职位,掌握着放款的决策大权。那时候,借款人先到公司填写申请资料,第二天信审员再去实地访问,他们甚至承担着 “反欺诈”的重要职责。
随着线上网贷兴起,在急速冲量的过程中,线上客户的申请纷至沓来,“客户催着放款,主管催着业绩”成为常态。当一个信审员一天面对50单以上的贷款申请,平均每一单审核的耗费时间则不足15分钟。
人力的速度怎么可能拼得过机器?为了确保每天的放款量,很多公司开始引入贷前自动化审批系统。仿佛一夜之间,大数据、人工智能、量化风控等等名词,成为了金融机构审批和风控的标配。
一位业内人士接受媒体采访时,将自动化审批分为四个时代:
大数据1.0时代,有app
,信审系统,客户省去了上门时间,不用排着队等待填写表格;
2.0开始引进征信系统
;到了
3.0,有了建模、指纹识别、人脸识别等先进技术
;到了
4.0,则是完全的人工智能
,机器学习。眼下已经正从3.0向4.0过渡。
“未来人工信审会越来越少”,业内人士接受媒体采访时表示,今后人力资源只会用对风控系统的建立、监督、维护上,所有的决策都将“智能化”。