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金融领域AI技术如何落地?看看这些大咖们如何看待智能金融的新未来

发布时间:2019/08/17 财经 浏览:541

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犹如申城居高不下的气温,即将于8月29-31日举办的2019世界人工智能大会的热度正在不断蹿升。作为大会前的一项重要活动,2019世界人工智能创新大赛(AIWIN)创新加速营在五角场AI SPACE人工智能空间站火热举行。在其中的一场技术落地研讨会上,围绕“深度揭秘智能金融新未来”主题,来自保险、证券、通信运营商等行业的“操盘手”,结合各自行业特点畅谈了AI技术落地的最佳路径。
保险业AI应用日渐成熟 
“虽然AI技术的发展还没有到成熟期,但是人工智能在整个保险行业的前中后台,以及C端(客户)、B端(员工),E端(渠道)应用已经相当‘成熟’。”中国太保创新孵化中心总经理林砺介绍到,“一些颠覆性的技术,像自动驾驶、区块链、基因组学在保险行业已经逐步变为现实。”
基于整个保险业务的客户关键旅程,即信息获取、投保、理赔、投保后客户服务,太平洋保险在面向C端建立了一定的AI应用场景,同时也针对B端营销员团队进行AI技术赋能,进而间接提升C端客户体验。
“太平洋保险APP中有一个阿尔法保险产品,具备自然语言理解和对话能力,依靠知识图谱可以和客户针对保险问题做一些简单的交流,产品上线目前访问量逼近1000万。”阿尔法保险的核心模型是家庭保障建议模型、保障缺口分析模型、保险产品推荐模型,可以应用于C端客户前端保险咨询。
但是在阿尔发保险的应用过程中,也发现了问题。林砺直言,“C端客户使用阿尔法保险时半信半疑,或者一知半解。”因此太平洋保险研发了营销员的版本,让营销员团队来引导客户完成阿尔法保险的一整套问卷,及时解答客户问题,“产品推出后整体转化率很高。”
此次AI WIN世界人工智能创新大赛中,太平洋保险的e农险和太睿保参与比赛。其中太睿保通过车联网平台,在货车、营运车上安装ADAS+视频设备,分别用于前车预警和驾驶员的驾驶行为预警,安装车辆出险率下降了39%,人员伤亡率下降了89%。
证券业嫁接AI的关键
金融领域的另一行业证券业,也将AI技术应用到各业务场景中,从沪上大型证券公司国泰君安的实践可窥一二。
国泰君安信息技术部主管苑博解读了AI在证券业应用的创新。国泰君安人工智能的发展伴随着企业数字化发展一路上扬。2013年国泰君安开始从互联网渠道引入大数据平台技术,经过2年发展将用户画像体系、全渠道数字化运营体系做到业务数据化水平。2016年到2017年间,人工智能技术逐渐开始在各个业务条线和场景中应用。2018年将数据和技术从平台化孵化的角度对内提供支撑服务,实现算法的共享和应用。
苑博说,“目前,国泰君安主要在智能风控、精准运营、O2O服务、智能运维、智能协作和智能投研六大领域实现人工智能的运用。”而人工智能的一切应用都是以数据为基础,他强调:“我们以大数据技术作为技术基础,构建了整个数据服务平台。互联网渠道的数据是数据仓库的10倍,每天实时数据可能是我们非实时数据的10倍。”
为将这些数据整合在一起,他们做大量业务的理解以及数据治理的工作。“数据治理是数据平台、数据质量得以保障的基础。在这个基础之上,才能去谈人工智能的顺利应用。”苑博说。
从“AI+5G”到“AI×5G”
随着5G时代的到来,AI的落地应用也将进一步加速。
“相比于4G技术,5G高速度、低延迟、高容量,可满足AI领域数据采集的需求。”上海联通大数据中心总经理姚健说,互联网发展到第三代将是万物互联的时代,即物联网时代,上网的设备数会突破500亿,每个人至少有十几个设备持续进行互联网应用。原来4G技术体量下,每平方公里最多只能传10万个设备,在5G技术下要翻一个数量级,可支持更多设备同时上网,实现AI应用方面的数据采集。
5G技术可以将更多的传感器和物联网相连接,这对物联网的发展将会起到长足的促进作用。从未来发展趋势看,AI和物联网有关传感器的结合,也是一个明显趋势。
“5G和人工智能的发展不是‘AI+5G’简单的算术级融合,更多是AI×5G一个乘数级的融合。”姚健认为,5G在四个层面可以帮助AI发展,一是5G会带来数据的革命;二是万物互联下会产生更多AI场景;三是5G可以实现云端和终端AI的融合;四是5G可以让机器设备产生数据、自行挖掘数据、自行优化,也就说5G提供给AI从“智能向自能”模式的转变。这个模式主要应用在工业互联网和智能制造中,主要有四个实践方向,一是工业设备自主数据采集,二是自主的质量检测,三是AR和VR的辅助生产,四是工业的边缘智能。
“当前的AI技术跟以往所谓技术革新最大不同在于,这次AI技术是深入到各行各业的业务场景中,以前可能还处在一个技术平台上的工具。”这一点给上海犀语科技有限公司CEO金鑫带来很深的体会,而“纯技术的人工智能企业是否能深入了解各行业的业务流程、业务规则、知识经验,进而将技术能力转化为业务解决方案创造价值,才是人工智能企业面临的最大挑战。”

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