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| 本文作者： 周蕾 | 2020-08-19 18:28 | 專題：CCF-GAIR 2020 全球人工智能與機器人峰會 |
2020年8月7日-9日，第五屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會，于深圳隆重舉辦。此次峰會由中國計算機學會主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦。
在8月9日的「AI金融專場」中，《AI金融評論》邀請了6位最具代表性的頂尖AI金融專家，分享能夠代表未來10年風向的智能技術方法論、產品邏輯和風險管理理念。
其中，平安集團首席科學家肖京博士以「人工智能賦能金融業務」為主題，同與會者進行了分享討論。
注: 關注公眾號「AI金融評論」，對話框回復“AI金融”，獲取GAIR大會金融專場部分嘉賓演講PPT。
以下是肖京博士演講內容，雷鋒網AI金融評論做了不影響原意的編輯：
平安是全牌照的綜合金融集團，涉及的金融場景非常豐富。然而，在傳統金融行業，風控、營銷、服務、運營等核心環節仍存在諸多痛點和可改進空間。
風控是金融行業的核心工作，以風險雜，欺詐多、違約率高為顯著特征，如果選用傳統人力方式解決，會面臨很多的挑戰和困難。
營銷方面，傳統的金融營銷以實體網點、電話短信、遞推沙龍等方式將標準化產品推送給所有客戶，這種方式獲客成本高、渠道頻次低且帶來較差的用戶體驗。
服務方面，消費者行為和需求的不斷變化，使傳統的金融服務面臨各場景各鏈條上的重構；傳統人工客服存在培訓成本高、流動性大、服務效果參差不齊等弊端，嚴重影響了服務質量和用戶體驗。
運營方面，傳統機構各個業務運營環節存在大量重復性、低效率工作，1%的效率提升，就可以給平安集團帶來100億的價值——全集團180多萬員工，每一點效率的提高帶來的收益都十分明顯。
目前金融市場環境在面臨巨變，隨著監管趨嚴，互聯網和高科技企業、傳統銀行等金融機構的競爭愈加激烈；未來銀行不管在體制還是技術上，都會更加開放，同時，金融機構的投融結合將成為明顯的發展趨勢。
平安的經營管理也將逐漸向混業經營、精細化、輕資產化轉變。各大企業和機構都在積極布局人工智能技術，實現服務升級和企業智能化轉型。
如何解決行業實際痛點，于激烈的市場競爭環境中勝出，線上化和智能化是必經的道路。
平安實現智能化的開端是互聯網化，平安1998年開始做互聯網，現在已建立了完整的互聯網體系，實現了線上和線下的打通；其次是建立大數據平臺；之后，平安開始逐步實現智能化，改變生產，重構流程，實現我們所說的“三提兩降”（即提高效率、效果、客戶體驗，降低風險與成本）。
智能化轉型比互聯網化更復雜。智能化是技術上的創新，要在對傳統業務流程非常熟悉的前提下先做信息化改造，實現信息流通，再完成數據化。信息流通后把業務流程的各個環節的數據沉淀下來，然后才能通過數據分析，最終實現智能化。因此，智能化絕不是單純的技術問題。
線上化和多線聯動使平安集團實現渠道的實時觸達，起到降本增效的目的；而智能化、尤其是AI技術的研發及應用，讓集團真正實現數字化經營。技術要和業務緊密結合，不光要形成具體解決業務問題的智能化方案和平臺，更要形成規模化拓展AI應用的能力，覆蓋各類場景，快速有效地實現業務環節的智能化，持續夯實關鍵技術和業務壁壘。
因此，現階段我們主要進行方案中臺的建設。不是做技術中臺，而是業務方案的中臺，把技術和方案的結合抽象濃縮成方案中臺組件，讓前端業務可以快速組建服務機器人。
核心方案架構是“平安腦”智能引擎。底層是我們的數據，平安花了整整一年時間把1.7萬個機構的所有數據自動地采集、整合，在這個平臺上實現質量管理、標準化、標簽化及信息安全。
在此平臺之上，我們對這部分數據采取嚴格保密管理，建立有關數據安全、隱私保護的管理規范。然后利用這些數據做一些標簽畫像，在此之上運用AI技術開發出產品平臺，與業務結合建立AI解決方案，建立方案的中臺，最后在前端組成各個不同場景的具體業務方案。
我們打造了很多平臺和中臺工具，幫助快速實現前端業務規模化經營。比如克瑞斯數字化經營平臺，為業務人員打造可靈活應用的數字化經營工具，業務人員可以迅速組合、配置需求，快速形成一系列的智能解決方案，不需要再等技術人員開發，很多產品就能通過自身解決需求，目前已經應用于平安集團人壽、保險、銀行、信貸等多個業務線。
Occam平臺則是一款面向AI零基礎業務人員和專業AI技術人員的一鍵式開發平臺，以零算法基礎和少量數據即可訓練高精度機器學習模型為核心，結合Saas、Paas與微服務架構的思想提出了可使用于各行各業的解決方案平臺，可應用于金融、教育、醫療等多個領域。業務人員不需要很多技術背景，就可以快速建立圖像、語音等模型。
我們通過這個平臺取得不少成績，在GLUE和Stanford SQuAD 2.0國際競賽上，我們都得到了全世界第一名，也研發了很多前沿的算法。
蜂巢聯邦智能平臺
平安已經推出蜂巢聯邦智能平臺，以解決“數據孤島”情況下數據不可共用的問題，平臺具有安全性、隱私性、合法性的特點，目前已應用于動態保險定價、專屬語音客服等多個場景。但由于聯邦學習需要加密、分布部署、改變模型等具體細節，在溝通、開發、部署、人力等各方面成本都較高，因此只有在必需的場合，平安才會使用聯邦學習技術。
平安還有很多AI具體應用案例。以身份認證為例，平安融合人臉、聲紋、微表情識別、大數據和深度學習等技術，創新性地研發出一種基于多模態生物特征識別的身份認證方法。平安的多模態身份認證準確率高、穩定性優、適用范圍廣，已應用于普惠小額貸款、銀行保險賬戶開戶、門禁等多個場景，通過微表情、人臉識別等技術提升平安普惠的放貸效率，將放款時間縮短至3分鐘，違約率也大幅下降。
平安打造了涵蓋1.2億萬企業及個體工商戶的企業大數據知識圖譜——歐拉圖譜，歐拉圖譜構建了專業的債券違約、財務造假、企業評級等多個模型，實現貸前貸中貸后、投前投中投后等業務領域的風險管理，預警防控企業金融風險。歐拉圖譜也用于幫助政府業務管理，比如宏觀經濟運行監測、產業規劃、項目投資決策等。
圖像識別應用于平安的自動車險理賠，這是2017年全國上線的案例，目前仍然是全世界唯一規模化上生產的自動定損理賠系統。
客戶借助智能閃賠可以進行自助理賠，大幅縮短客戶等待時間，提升客戶體驗，其應用不僅可以在理賠早期就識別出欺詐的風險，每年減少幾十億元的風險滲透，還提升了業務效率，優化用戶體驗。目前國內、東南亞、歐美等很多地方都在使用這些技術。
智能法務管理，我們有很多AI技術，在自動審批法務證據鏈、要素關系圖譜這些環節上，用于自動合同審核，判斷官司是否值得打、是否庭外和解、找怎樣的律師等等。
智能運維領域，我們有3000多萬IT系統的節點，傳統人力方式效率不高，AI技術的運用可使檢測和診斷時間縮短2倍，誤報、漏報降低3倍。
機器人領域，平安目前已研發了全方位的機器人客服系統，包括線上文字客服、機器人電話客服、坐席助手、實體門店服務機器人等，比如門店的大堂經理機器人“安博士”，以及桌面型客服機器人“愛德”。
我們進行了很多AI相關的研究和應用，但是AI也有自己的邊界，我們不能濫用、惡用。平安在集團層面成立了AI倫理委員會，秉持以人為本、人類自治、安全可控、公平公正、和公開透明的倫理準則。具體來說，要做到底層管好數據，充分保護隱私和安全，中層實現算法可靠透明可解釋，前端應用遵守遵循人類的價值觀和倫理道德。
「AI金融專場」是CCF-GAIR 2020最受關注的主題論壇之一，其余5位嘉賓分別是：國際人工智能聯合會首位華人理事會主席楊強、京東數字科技集團副總裁程建波、原摩根大通執行董事黃又鋼、移卡集團副總裁奚少杰、統計學諾貝爾-COPSS總統獎得主范劍青。
「AI金融專場」除了擁有業內最頂尖的陣容外，每年都會吸引中國及歐美地區眾多AI金融專家到場。在上一屆論壇中，加拿大工程院院士、Citadel首席人工智能官鄧力博士，加拿大工程院院士凌曉峰教授等多位重量級人物來到現場學習交流。而在今年，包括黃鎧、劉江川、王強等十多位IEEEFellow以及各大金融機構的首席信息官/科學家來到現場，共同促進AI金融的產學融合與商業應用。
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