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深度赋能行业,我们距离 AI 好时代还有多远?

木马童年 2020-4-27 23:15 103 0

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)自诞生以来,已经发展了 60 多年。近年来,AI 在全球范围内都成为学界、业界追逐的热点,创业公司风起云涌,巨额投资不断涌现,科技巨头也不断加码,科研、资本和人才向 AI ...

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)自诞生以来,已经发展了 60 多年。近年来,AI 在全球范围内都成为学界、业界追逐的热点,创业公司风起云涌,巨额投资不断涌现,科技巨头也不断加码,科研、资本和人才向 AI 靠拢的趋势明显。所以,不免有人会问,当下我们是否已经迎来了人工智能最好的时代?

  

好时代的挑战

站在今天回看,2017 年或许是中国人工智能发展的一个重要节点。2017 年,“人工智能”首次被写入全国两会政府工作报告,国务院总理李克强表示,要全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。人工智能也为全国人大代表、全国政协委员们所热议。

  

与此同时,2017 年乌镇围棋峰会上,AlphaGo 以 3:0 的总比分战胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁,引发全民关注。“人工智能是否已全面超越人类”,“人工智能会不会取代人类”等问题也成为热点话题。

  

也是从那一年开始,人工智能风起云涌。一夜之间,仿佛所有的公司都变成了人工智能公司。资本、人才向人工智能领域快速涌入。“人工智能”成为科技界、学界、企业界最热门、最受追捧的词汇之一。各大互联网公司都大力加码推进人工智能研发。腾讯创始人马化腾也曾公开表示,如果只能投资一个领域,从他自身所处行业出发,他最关注的是和信息技术相关的 AI 产业。在国际上,科技巨头 Google、IBM 等对人工智能的研究已逾十年,近几年部分研究成果已经进入商业应用。

  

从这些维度来看,人工智能可谓已经迎来一个非常好的时代,但是热闹背后也存在着问题。比如这股热潮更多是产业界、投资界推动的,而学界和基础研究领域事实上并没有革命性变革,人才缺口问题也没有真正解决。

  

同时,AI 在实际应用与落地中还面临着非常多的挑战,尤其是数据问题。AI 研究需要的各类数据分散在不同企业中,人们口中常说的理想状况的“大数据”并不存在,实际状况是存在着大量的“小数据”和“数据孤岛”;此外数据的安全、隐私、合规等问题一直存在,欧盟在 2018 年正式实施了史上最严的数据保护条例——《通用数据保护条例》(GDPR),而在 2019 年 1 月 21 日,谷歌公司就成为依据此法遭高额处罚的首家美国科技公司,被罚款 5000 万欧元……这些问题又让 AI 落地和发展看起来没那么美好。

  

深度赋能行业

2019 年,李克强总理第三次在政府工作报告中谈到人工智能。值得注意的是,今年总理在报告中特别提出,要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。

  

目前,人工智能的创新成果在各领域已有落地应用,推动了各行各业的技术进步、效率提升和商业模式变革。其中,金融行业是最被看好的 AI 应用领域之一,AI+金融是“智能+”的重中之重。

  

一方面,金融行业的信息化建设起步较早,且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集,因而拥有大量累积数据,这些数据为人工智能的应用提供了坚实的基础;另一方面,以银行、保险、证券公司为例,金融业的主要业务都是基于大规模数据展开的,大量繁琐的数据处理工作,急需自动化和智能化的变革来解放人力;此外,金融普惠化和场景化的创新,也需要新的技术手段来提供支持,而人工智能与金融的结合,无疑为金融创新提供了更多的可能。

  

笔者以微众银行在 AI+金融领域的实践为例,展开介绍。从需求出发,回归业务价值是自研 AI 的核心。微众银行是服务小微企业和普罗大众的互联网银行,其中最难的在于因数量分散而庞大、缺乏抵押物、担保体系不健全等原因造成的服务成本高。

  

微众银行 AI 团队将“AI+服务”应用于实际业务环节。比如基于“自然语言处理引擎”、“语音引擎”、“视觉引擎”三大引擎创建三大应用系统——“智能核身系统”、“智能客服系统”、“智能质检系统”,覆盖了业务咨询、身份核验、资料审核、操作放款等业务全流程。目前,通过这一套 AI 机器人组合拳,我们让客户从咨询到申请到借款全部在线完成,无需线下开户、无需纸质资料,最大化解决小微企业贷款难流程慢的难题,助力企业创新发展。

  

国家资管新规的推出、中国市场纳入 MSCI 指数,都对中国的资产管理行业带来深远影响。微众银行也在“AI+资管”领域发力,目前在研发基于以卫星遥感影像数据、无人机影像数据、移动位置数据和舆情文本信息等为代表的另类数据(AlternativeData),通过人工智能技术打造 AI 驱动的资产管理平台,不但可以实时监测宏观经济,还可以对上市和发债公司、不同行业的趋势进行预测,构建 AI+AlternativeData 驱动的 ESG(环境、社会和公司治理)指数,从而为资管公司、基金公司、评级公司等领域提供投资决策。

  

面对数据孤岛和隐私问题,AI 何去何从

上文提到,数据的复杂性、孤立性和隐私安全等问题,是困扰和制约 AI 包括金融行业在内深化发展和应用落地的关键因素。如何解决这些数据难题,打破数据孤岛,建立真正的“大数据”,同时更好地保护数据隐私和安全,成了当下 AI 发展必须解决的问题。

  

笔者认为,面对这些难题,我们可以拥有一种新思路——联邦学习(FederatedLearning),其目的是保护用户隐私和数据安全。联邦学习,顾名思义,就是搭建一个虚拟的“联邦国家”,把大大小小的“数据孤岛”联合统一进来。他们就像这个“联邦国家”里的一个州,既保持一定的独立自主(比如商业机密、用户隐私),又能在数据不共享出去的情况下,共同建模,提升 AI 模型效果。

  

本质上,它是一种分布式加密机器学习技术,参与各方可以在不披露底层数据的前提下共建模型。这也是一种共赢的机器学习方式,它打破了山头林立的数据次元壁,盘活了大大小小的“数据孤岛”,连成一片共赢的 AI 大陆。

  

在金融领域,联邦学习能够用以分析潜在的欺诈行为;在保险定价领域,能够以更多维度精准分析用户的属性。对于企业而言,应用联邦学习能够更有效地节省成本,同时也能够更精准地去做用户的分级。另外对于一些数据非常敏感的场景,比如说医疗领域,不同医院之间也能够通过联邦学习技术去共享敏感的医疗数据。

  

未来 AI 新一代的机器学习算法框架,应该以保护隐私、安全合规为出发点,进行合理的解释性,用透明的推理机制来保障人工智能的健康发展。而联邦学习的发展与实践,为业界提供了新的思路。当然,AI 生态的建设与大数据的构建还需要不同的企业、学者、研究机构联合起来,共享技术、分享数据、团结力量,共同解决数据孤岛和用户隐私问题。

  

AI 未来:基础研究仍需持续努力

那么,中国的 AI 目前发展情况到底如何,未来的前景又怎样?科技部原副部长马颂德等多位专家学者都曾表示,中国在 AI 方面的应用会是全世界规模最大的,前景非常好,但在基础研究方面仍需持续努力。

  

笔者认为,这几年,中国的 AI 版图上,一个一个“点”都起来了,但是还没能连成“面”。换句话说,能够打通产业链的、深度的 AI 应用生态还没有建立,在系统层面和基础设施建设上还有所欠缺。

  

目前,业界对 AI 的理解和运用更多停留于单功能的产品层面,比如一个企业在某些流程环节引入了 AI 的辅助,例如引入人机交互、人脸识别,但这样的企业还不能说是人工智能企业。整个业界对于 AI 的理解应该更深一些,让 AI 驱动行业核心决策系统的优化,把 AI 的优势和革命性发挥到最大。

  

希望未来中国的 AI 同仁能够更加注重基础研究,一起努力,真正驱动核心、深度、产业化的 AI 发展与落地。

人工智能 创业公司 中国人工智能 新兴产业 集成电路 移动通信
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