人类社会正在快速的数据化，从购物、出行、旅游、金融、生产到消费所有环节，海量数据的出现，让大数据成为未来不可或缺的战略高地。而定理表明，在试验不变的条件下，重复试验多次，“有规律的随机事件”在大量重复出现后往往呈现几乎必然的统计特性。这意味着，海量数据可以用于预测未来，比如用户行为分析、市场需求分析、预警信息发布等，未卜先知成为可能。

      展望未来，人工智能技术将与大数据紧密结合，同时需要尝试更多场景落地，最大限度触及最广受众。同时还需要数据安全的保证，最终才能通往大数据的“后天”。

      趋势一：紧密结合人工智能

      大数据预测未来的基础是依靠对过往数据的深度挖掘，从中寻找规律，从而预判未来趋势。海量数据的分析远不是人工可以胜任的，其中必需结合人工智能才能实现。与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习、自主学习，挖掘数据背后不为人知的秘密。

      其中算法和计算能力是人工智能“未卜先知”的关键。在近些年来，深度卷积神经网络成为机器自主学习、做出判断的重要帮手。在大量数据“喂”给计算机时，在低层网络可以提取数据细节，而高层网络提取整体信息，之后寻找规律、从而预测未来。

      算法得出优化模型的前提是大数据的训练，计算机必需通过类似“题海战术”的战略才能量变引起质变，得出最优解。以人机大战为例，计算机下棋相对果断，这其中就需要依靠强大芯片的高速处理能力，让计算机“速算”。

      在芯片研发上，英伟达、谷歌等巨头已有突破，特别是谷歌日前发布的TPU处理器，兼具了浮点计算能力，大大提升以往GPU的计算能力之外，还主攻机器自主学习和推理能力的提升，针对图像、语音、文字等多类型数据灵活处理。

      具备高速处理能力的芯片能够在短时间内快速阅读海量数据，从数据中发现蛛丝马迹、寻找规律、得出最优化方案，并能对未来趋势进行判断。特别是能够提前预警某些事件，让人类从容准备和应对突发事件。

      未来，大数据势必更加紧密结合人工智能，从此完善自主学习能力，通过训练可得出人类意想不到的优化方案。看似两者或多者不相关数据线索却能分析出有价值的结论，提升管理效率，这或许是人工智能逐渐超越自我的重要体现。

      趋势二：金融风控是最佳落地场景和入口

      人工智能的发展让大数据挖掘在技术上不再是难题，下一步就面临技术成果转化为应用服务的问题。只有实时产生大量数据、并对数据预测未来的需求旺盛才是值得深耕的最佳场景。对此，面向大众服务、历来期盼“未卜先知”的金融风控是大数据+人工智能最具用武之地之处。

      在金融风控领域，传统的风控方式主要考察单个企业的财务状况，再进一步结合一些历史数据，但是这些方式对于关联性风险的识别效率并不高。在目前的数据基础上，人工智能通过对大数据的训练、优化模型后可以将银行对实际风险客户识别准确度提高30%左右。使用人工智能分析模型可对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。

      采用“人工智能＋大数据”后，能够更加有效地应对信贷领域存在的关联性风险。具体来说，企业将被视为整个数据图谱中的一环而非一个单一的财务模型，这一数据图谱由企业的贸易数据、资金流数据、工商税务海关数据甚至是企业用水用电数据构成，并通过特定的算法模型进行处理。多方面数据的关联可侦查到财报数字中隐藏的蛛丝马迹，识别出信用等级可能存在问题的公司，可以大大降低坏账率，避免损失。

      在债券领域的风险控制上，引入人工智能后可对1000+个评价指标进行关联分析，得出发债主体信用风险评价体系。此外，可对发债主体的信用风险进行7*24小时不间断的动态、客观评价，实时捕捉信用风险变化。当用户输入发债主体，即可了解全部信息，甚至可看到该主体的信用评分趋势，并能平均提前30天发出预警信号，让债券投资者获取精准、实时的风险预测信息。

      大数据在落地更多场景、服务更多受众中，必然需要数据传输，这其中就面临着数据安全问题，近日爆发的电脑病毒再次给我们敲响警钟。在未来的大数据安全保障中，需要建立动态网络安全感知体系，用大数据的方法解决大数据的安全问题。

      对此，已有公司推出了新安全体系，其中包括漏洞挖掘技术，网络攻击技术，网络样本分析技术，以及网络地址解析数据库，网络访问数据库等等，用数据动态感知的方式实时捕捉安全问题，提前预警。大数据的积累永无止境，深度挖掘更多大数据的背后价值是大势所趋，相信在人工智能逐渐走向爆发、商用场景更好落地和推广之后，大数据的“后天”一定更光明。