深度學習在互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)的應(yīng)用

由于深度學習具有上述優(yōu)缺點，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的領(lǐng)頭企業(yè)成為AI技術(shù)的第一批受益者也就不足為奇了。臉書、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等國內(nèi)外大型互聯(lián)網(wǎng)公司手中擁有最多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常會基于用戶的行為（如用戶是否點擊或購買，或者在某一頁面上的停留時長等）被自動打好標簽，進而根據(jù)現(xiàn)有的用戶行為來推動公司業(yè)務(wù)量（如營業(yè)收入或廣告點擊量）的最大化。這個流程打通后，互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用程序或平臺就變成了“印鈔機”一般的存在，隨著所積累的用戶行為數(shù)據(jù)越來越多，公司會賺到越來越多的錢。這便解釋了谷歌、臉書、亞馬遜、阿里巴巴、字節(jié)跳動（旗下有抖音）之類的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，在過去10年里市值不斷攀升，最終成為領(lǐng)先的AI型公司的原因。

在互聯(lián)網(wǎng)之外，深度學習觸手可及的下一個行業(yè)是金融業(yè)。比如故事《一葉知命》所描述的保險公司，它具備同互聯(lián)網(wǎng)公司相似的便利條件：擁有單一領(lǐng)域（保險業(yè)）海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)都與業(yè)務(wù)指標緊密相連。

正因為如此，基于AI的金融科技公司陸續(xù)出現(xiàn)，例如美國初創(chuàng)的保險公司Lemonade和中國的水滴公司等，它們使用戶能夠通過應(yīng)用程序購買保險或申請貸款，并且在很短的時間內(nèi)就能完成審核流程。這些使用AI技術(shù)的金融科技公司正在超越傳統(tǒng)的實體金融公司，因為它們可以通過對海量數(shù)據(jù)進行學習，實現(xiàn)更好的財務(wù)成果（基于用戶信用評級降低違約率）、更高效的即時交易（借助AI和應(yīng)用程序），以及更低的成本（無須人工）。當然，傳統(tǒng)金融公司也看到了AI的威力，它們在自己的各個內(nèi)部流程中也使用了AI技術(shù)。至于最終的結(jié)果究竟是“傳統(tǒng)公司＋AI”會成功，還是創(chuàng)業(yè)型AI公司會顛覆傳統(tǒng)公司，我們拭目以待。

AI還有一個非常有趣的優(yōu)勢，就是數(shù)據(jù)越多越好，數(shù)據(jù)越多元化越好。通過不斷搜集數(shù)據(jù)（包括那些讓人類專家大跌眼鏡的稀奇古怪的數(shù)據(jù)），AI可以做出更精確的判斷，從而創(chuàng)造更多的利潤。比如保險公司為了審核你的投保申請，其AI可以試著去了解你更喜歡買加工食品還是買蔬菜，更喜歡把時間花在手機游戲上還是花在健身房里，更愿意投資陌生網(wǎng)友推薦的股票還是投資對沖基金……所有這些信息都會成為證據(jù)，說明很多關(guān)于你的情況，包括你身為投保人的相對風險，而這些數(shù)據(jù)都可以通過你的手機應(yīng)用程序來獲取。

在故事《一葉知命》中，象頭神保險公司會通過用戶界面上的“金色小象”，時不時地向用戶推送美妝、服飾、餐飲方面的打折信息、優(yōu)惠券，以及投資建議。每當納亞娜根據(jù)“金色小象”的推薦購買商品、閱讀財務(wù)資訊、進行網(wǎng)絡(luò)交友時，象頭神保險公司都會收集到相應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后利用這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化自身的AI系統(tǒng)，向更加智能的方向發(fā)展。

以上過程，類似于騰訊匯聚我們在微商中留下的購物歷史，在微信支付中留下的轉(zhuǎn)賬交易記錄，在微信中的好友信息，以及我們的小程序使用習慣等，借此了解我們是什么樣的人。在這些信息中，有的一看就是價值很高的，有的看起來價值一般，但是深度學習的強大之處就在于它可以在所有信息的特征中找到微妙的組合，對組合特征中豐富的有價值的信息做更深層的洞察，而這個過程是人類無法理解、無法做到的。