Как люди обычно делают прогнозы? На основе показательных признаков — тех данных, которые тесно связаны с результатом, часто посредством четкой причинно-следственной связи. А как с той же задачей справляется искусственный интеллект? Рассмотрим на любопытном примере разработанного в Китае приложения Smart Finance из книги «Сверхдержавы искусственного интеллекта».
«Новый эталон красоты» для кредита
Искусственный интеллект бизнеса ищет в базах данных скрытые корреляции, которые люди могут не заметить. Он опирается на все когда-либо принятые решения и достигнутые результаты и использует помеченные данные для обучения алгоритма, способного работать лучше самых опытных специалистов.
Одно из наиболее перспективных направлений в этой области — микрофинансирование. Когда Китай «перескочил» через кредитные карты сразу к мобильным платежам, в стороне осталась проблема кредитования. WeChat и Alipay позволяют снимать средства прямо с вашего банковского счета, но не дают вам возможности потратить немного больше денег до следующей зарплаты.
Сверхдержавы искусственного интеллекта
Образовавшаяся ниша была занята ИИ-приложением Smart Finance, которое стало выдавать миллионы небольших кредитов, полагаясь исключительно на свои алгоритмы. Вместо того чтобы просить потенциального заемщика ввести сумму заработка, оно просто запрашивает доступ к некоторым данным из его телефона.
Алгоритмы глубокого обучения Smart Finance не просто рассматривают очевидные показатели, например, сколько денег в вашем кошельке WeChat. Наряду с этим они опираются на данные, которые ничего не значили бы для банковского служащего. Например, учитывают скорость, с которой вы ввели дату рождения, остаток заряда вашего телефона и тысячи других параметров.
Какое отношение аккумулятор телефона заявителя имеет к кредитоспособности? На этот вопрос нельзя ответить на основе простой причинно-следственной связи. Но это не означает, что искусственный интеллект ошибается. Это означает, что наш разум не всегда способен распознать корреляции в больших потоках данных.
Обучив свои алгоритмы на миллионах данных о выплаченных и невыплаченных кредитах, компания Smart Finance выявила тысячи мельчайших особенностей, связанных с кредитоспособностью, в том числе тех, которые кажутся необъяснимыми с точки зрения здравого смысла. Эти необычные параметры составляют то, что основатель Smart Finance Kэ Цзяо называет «новым эталоном красоты» для кредита, заменяющим необработанные данные о доходах, почтовый индекс и даже кредитный рейтинг. Растущие горы данных позволяют компании совершенствовать алгоритмы, расширять клиентуру и предоставлять кредиты людям из социальных групп, обычно игнорируемых традиционным банковским сектором Китая: молодежи и рабочим-мигрантам.
В конце 2017 года Smart Finance выдавала более 2 млн займов в месяц, причем процент невозвратных среди них настолько низок, что самым известным традиционным банкам остается лишь завидовать.
По материалам книги «Сверхдержавы искусственного интеллекта».
Изображения: источник.
