8月29日至31日，2019世界人工智能大會在上海世博中心舉行。大會圍繞“智聯世界的無限可能”主題，從技術趨勢、應用、產業生態、人才培養、公共治理等角度，對人工智能領域的前沿技術、重點產業和重要話題進行了深入探討。
AI深度賦能金融
提到金融業務，人們腦海中立刻浮現出風險控制、反欺詐和大數據等壹系列專業術語，但這些術語過於晦澀，普通人無法理解。如今，在今年人工智能大會的浦東世博展館，金融科技公司提供了更精彩的體驗，並以更“好玩”的方式有效拉近了我們與金融之間的“最後壹公裏”。
“微表情識別技術可以識別人類的七大類情緒:快樂、憤怒、厭惡、恐懼、悲傷、驚訝和面無表情，共有54種情緒和39個面部動作單元，可以識別90%以上的表情變化。”在展會現場，金融壹賬通技術人員介紹。
據了解，微表情識別技術曾在國際面部動作單元識別大賽中獲得世界第壹名的榮譽，目前已廣泛應用於貸款面簽審核中，幫助面簽審核人員提示騙貸風險。
“不僅是表情上的情緒，機器甚至可以識別文字的情緒。”現場人員表示，體驗者打開了“Gamma O”開放平臺，該平臺包含各種人工智能技術，其中壹項是文本情感識別。體驗者只要輸入壹段話，就能智能識別體驗者輸入文字的情緒。
值得註意的是，AI技術在金融領域的應用不僅限於To B（面向行業）領域，還包括To C（面向個人）的其他金融服務領域，如客戶服務。
本次發布會上，金融壹賬通還展示了多輪對話、語義理解等技術，無論體驗者說了什麽、寫了什麽，都能被智能機器理解，並通過相應邏輯分析出所需結果。相關工作人員向體驗者介紹，智能外呼機器人可以應用多輪對話和語義理解技術，通過搭建AI機器人代替人工完成基礎工作。在智能外呼機器人中，加入情緒識別技術還可以感知客戶的情緒變化，減少人工投訴並找到業務突破口。該服務可應用於多種金融業務場景，包括存量客戶管理、新產品推薦、還款提醒、客戶回訪調查等。通過用機器人代替大量人工客服，大大降低了呼叫中心的人力成本，提高了服務效率。
隨著人工智能技術的快速發展，被稱為金融科技“無人區”的AI技術正在成為財富管理行業的重要創新方向，也是“兵家必爭之地”。大會期間，陸金所宣布正在通過金融科技的技術和經驗為信托業賦能，幫助傳統信托業解決資產風險管控難、運營效率低、客戶體驗差、市場準入難、獲客成本高等五大痛點。
同時，陸金所正式展示了“4KY”系統，即陸金所將AI技術融入全財富管理場景，全面升級智能財富管理交互體驗，為用戶提供個性化財富管理服務，重塑財富管理行業。
目前，陸金所平臺已開始嘗試使用智能金融機器人與用戶進行自然語言和開放式對話交流，並為用戶提供包括賬戶查詢、產品咨詢、市場分析和投資者教育在內的多種金融服務。陸金所通過利用人工智能提供客戶服務，努力解決用戶與產品的匹配問題，解決更多用戶大量未被滿足的金融服務需求，希望扭轉金融服務只服務於部分頂層人群的刻板印象，讓金融服務惠及普羅大眾。
數據顯示，在AI的幫助下，陸金所平臺的用戶服務交互頻率較以往提升了5倍，大大提升了用戶服務面和響應速度。同時，人工智能客服的問題解決率提升了2倍，大大提高了用戶的服務效率。
事實上，智能客服和人性化服務的背後，是AI、大數據、雲計算等科技力量的推動。近日螞蟻金服與埃森哲聯合推出的《新客服行業白皮書》用戶調查顯示，80%的用戶希望客服更了解自己；71%的用戶表示他們希望自己解決問題，而不是與他人溝通。消費者對客戶服務的包容性、技術化、定制化、洞察化、自助化有了更高的要求。
2065438+2007年8月，支付寶提出了“新客戶服務”的概念，並借助AI等手段，將被動、等待的傳統服務模式轉變為主動探索用戶的潛在需求，為用戶提供更具普惠性的服務。近兩年，隨著人工智能技術、大數據等技術的發展，新客戶服務已經升級為完整的行業解決方案。在服務大量支付寶用戶的同時，還可以向行業輸出新客服的系統技術能力，提高整個行業的效率，降低呼叫中心的運維成本。
根據螞蟻金服的數據顯示，2018年與2016年相比，整體業務量增加了120%，但人力僅增加了11%，滿意率達到80%，大大提高了服務效率。通過數據分析和人工智能的手段，可以更準確地掃描整個客戶行為，同時預測和識別客戶服務需求點，這使得呼叫中心資源的分配和使用更加準確。
高潮時的“生產力”
在這些神奇而令人驚嘆的技術背後，AI正在潛移默化地改變著金融行業的業態。
目前，AI技術在金融領域的應用已被外界塑造，但實際上，除了金融領域，自動駕駛、醫療、語音識別、圖像識別等領域也是AI發力的重要賽道。那麽，為什麽金融會成為更引人註目的“幸運兒”呢？
具體來說，朱銘捷分析說，能夠成功應用人工智能的行業有壹些共同點:
首先，信息基礎和數據量豐富；其次，應用場景和用戶足夠大，需要核心業務數據驅動；再次強調支付意願。因此，互聯網行業最先被成功應用。今天的金融業也具備這些條件。數據是金融的核心價值。通過人工智能、大數據、雲計算等信息技術與金融服務深度融合的金融科技，成為推動金融轉型升級的新引擎。
不過，吳忠也坦言，結合DATAVISOR領域——智能風控和反欺詐，實際上存在很多困難。“在數據積累方面有很多前期工作要做。金融機構重視數據收集的結構化，電子化是基礎。與其他領域不同的是，AI在智能風控領域的應用具有極強的攻防進化性。事實上，壞人惡意欺詐的標簽積累得更少了，它們需要不斷改變，因為攻擊者壹旦被攔截，就會改變策略。
“在反欺詐領域，如何在沒有標簽數據或標簽數據很少的情況下解決壹個大問題值得思考。事實上，許多AI落地都是使用大數據樣本來解決壹個小問題或單點問題。但在金融領域，尤其是反欺詐領域，需要用小的訓練數據來解決大問題。”吳忠說。
在財富管理行業，“我們不僅要知道客戶現在需要什麽以及他們可以購買什麽，還要預測用戶未來需要什麽以及他們適合什麽。”陸金所首席技術官毛晉亮總結道:“人工智能技術正在重塑各個層面的財富管理行業。它不僅可以解決傳統人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊等痛點，還可以通過大數據、機器學習等技術為投資者提供‘精準畫像’，讓機構更好地了解客戶需求、資產狀況、風險偏好等方面，真正實現千人千面的個性化服務。從監管角度來看，AI技術與其他技術的合作也可以使財富管理服務過程更加公開透明，並有完整的服務記錄來支持有效監管。”
事實上，除了金融行業，金融科技的玩家也在探索其他可以使用AI“錘子”的場景。吳忠表示，“我們現在除了金融之外，也在探索互聯網領域。結合無監督技術，我們將變得更加開放，成為壹個平臺產品。更多不同的銀行和其他金融機構可以在信息化過程中以更低的成本獲得更好的機器學習和無監督技術，而無需重建車輪。”
同時，“我們也看到，比如保險行業中的車險、壽險和社保，以及航空出行等場景，還有很多機會。”吳忠說。
欣賞人工智能創新人才
推動AI發展的動力是不斷創新和變革的技術。技術的背後，是壹代代“AI人”的不斷探索和完善。我們不禁要問，壹個優秀的“AI人”應該是什麽樣的？
對此，在上海交通大學黨委常委、副校長毛俊發看來，紮實的數學基礎、寬廣的知識面和敏捷的思維至關重要。他還指出，對於對人工智能行業感興趣的學生來說，如果他們真的喜歡它，就應該做它，如果他們不喜歡它，就不應該湊熱鬧，如果他們選擇了正確的方向，就應該堅持下去。“也許妳會發現做AI這個行業並不像妳想象的那麽熱鬧和浪漫，但如果妳選擇正確，妳會長期堅持下去，妳就會成功。”
微軟全球執行副總裁沈向洋認為，對於人工智能來說，這是壹個非常激動人心的時刻，有很多事情要做。然而，最重要的是誌存高遠。如果妳有機會從事人工智能研究並有這樣的雄心壯誌，妳肯定可以從事偉大的工作。
2017年，國務院發布了《新壹代人工智能發展規劃》，確定了以2030年為最後期限的人工智能發展目標。為了實現這壹目標，到2020年，需要實現許多裏程碑，包括在基礎研究領域做出巨大貢獻，成為吸引全球新興人才的目的地，並在人工智能行業達到世界領先水平。
以世界人工智能大會為契機，上海加快人工智能深度應用和產業發展，努力打造全國人工智能發展高地，成為全國領先的人工智能創新策源地、應用示範點、產業集群和人才高地。目前，上海人工智能核心企業超過65438+萬家，泛人工智能企業超過3000家，相關產業規模超過700億元，位居全國第壹。
朱銘捷在AI青年科學家高端會議上拋出了這樣壹個問題:
“今天的世界人工智能大會有AI時代最優秀的年輕人、最傑出的科學家、經驗豐富的產業前輩，還有這麽多關心智能產業的領袖齊聚上海。在這個剛剛開啟的AI時代，妳能在上海建立這樣壹個閉環嗎？”
在本屆人工智能大會上，除了全球知名AI商業領袖雲集、頂級學術大咖雲集、人工智能新勢力集體亮相外，AI青年科學家聯盟的“A類計劃”也浮出水面。
對此，同為“A類計劃”發起人的朱銘捷表示:“相比矽谷的創業氛圍和資源，我們應該給年輕人更多站在同壹起跑線上的機會。”他認為，“與更年輕的AI人才相比，我們年長幾歲，有創業經驗，學術教授也有很好的實驗室資源。我希望通過‘A類計劃’這樣的項目，加速AI人才的成才。”
據了解，在評選之初，A班計劃面向全球優秀博士生和初創企業創始人（融資不超過A輪）。“硬性條件”包括20-30歲之間獲得世界頂級學術會議的認可，以及創業方向的科技含量。
結合在氪科技的實踐經驗，朱銘捷表示，人工智能時代更受全能人工智能創業者的青睞。初創企業必須首先回答商業的基本問題，並完成“從產品到客戶再到R&D再投資”的商業閉環，以確保它們蓬勃發展。只有這樣，他們才能成為偉大的科技企業。除了人才，有效的環境是人才、市場和科研之間持續叠代的成功閉環。
本文來自《國際金融報》。
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