信而富CEO王征宇博士表示，可以想像，随着客户数据信息的爆炸性增长，以及数据维度的不断深入，传统的方法将无法利用这些信息并从中获取“知识”。
美国芝加哥伊利诺伊大学统计学博士 上海金融信息行业协会副会长 中南财经政法大学硕士生导师
王征宇博士曾在美国长期从事消费信贷管理，负责控制风险，提高价值综合策略的制定，先后为众多国际著名金融机构提供咨询服务。2001年回国后开展北京首航的业务，开始了信而富的创业历程，公司为国内一半以上的全国性银行提供风险管理服务，为国内第一个征信服务机构以及央行全国性征信中心的筹建提供咨询服务，成为集风险评分、决策引擎、决策策略为一体的国内消费信贷风险控制领先品牌。
正如大家过去两天看到的，谷歌的人工智能技术AlphaGo连续击败了世界上最顶级的围棋手。这向我们充分展示了人工智能、机器学习和自动决策的能力。这场世纪大战的意义，可以说远远超出了围棋的范畴、超出了输赢的框架，即使对于我们从事的信贷决策技术，也有巨大的借鉴意义。
如果说，1997年，IBM公司的国际象棋电脑“深蓝”挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的胜利，是依赖国际象棋“擒贼擒王”的规则，使得超级电脑可以用穷举法搜索、比较所有可能的走法，使之几乎无懈可击的话，那么这个穷举法在围棋中就完全不可用。
围棋每一步有数百种以上的走法，所有可能的走法超过了目前宇宙中所有原子的总和。即使用全世界最高级、最庞大的电脑群，也无法在人类可以忍受的时间内，穷举所有可能的走法。因此，这一次的胜利，不是计算机硬件运算能力的功劳，而是大数据算法的突破，是人工智能，机器学习，和自动决策的无限潜能的充分展现。
谷歌的大数据算法，可以在有史以来的所有职业围棋手的数据基础上进行训练。谷歌的大数据模型可以理解人类做决定的过程，并且能预见到结果。随着围棋手的下棋数据增加，谷歌的算法可以一直“学习”并且不断完善。围棋手面对的机器，没有心理起伏、每一步都深谋远虑、并且能够预测到人脑难以穷尽的可能性，它比人脑提前“想”到更多的步数，可以调用千年以来对弈的历史数据并预测未来的大局变化。
可以想像，随着客户数据信息的爆炸性增长，以及数据维度的不断深入，传统的方法将无法利用这些信息并从中获取“知识”。信而富在消费信贷技术领域的测试学习（Test and Learn）理念就是从“机器学习”最基本的想法出发，这和AlphaGo有惊人的相似之处。人工智能、机器学习、自动决策，恰恰也是信而富所拥有的两项核心技术预测筛选（PST）、自动决策（ADT）的技术基础。人类在探寻数据的深度信息的过程中，现在已经能够借助电脑这项人类的发明工具，利用人工智能、机器学习、自动决策的方法，通过对成千上万个变量进行多维度、多层次的复杂分析，做出一系列决策，最终形成授信等业务处理的最佳决定，尤其是网络贷款环境下，这种决策优势体现得更加明显。
人类有情感就会有弱点，更关心的是赢的机会，会面对心理的压力和挑战。人类学习的基本模式，是从特殊抽象到一般，再从一般应用到特殊。人工智能根据条件做出最优的决定，不会因为情绪不稳定而犯基本错误。很多人把这场胜利看成是电脑战胜了人脑，从而进入一些科幻电影的想象。其实，这是人类智慧的一次空前飞跃，是我们人类自身用人工智能、机器学习、自动决策，来完成独特的学习模式，实现人类独特的思维境界的一次伟大实验。
对于世界而言，这是一场伟大的对决。无论谁胜谁败，人工智能时代已经开启。我们感谢AlphaGo，它让我们看到了人类技术发展的伟大力量，看到了我们信而富公司领先的决策技术的美好未来！
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