人工智能需融合商業(yè)化場景發(fā)展，警惕過度應用

近日，國美金融智能投顧首席顧問、中國銀行業(yè)協(xié)會金融AI專家顧問王蓁博士應邀出席由業(yè)內(nèi)金融機構(gòu)組織的有關(guān)金融科技相關(guān)活動。會中，王蓁圍繞國內(nèi)商業(yè)銀行金融科技轉(zhuǎn)型、金融人工智能技術(shù)的場景化落地實踐等話題發(fā)表主題演講。

需警惕人工智能過度應用

王蓁表示，領(lǐng)域知識的閾值從長期來看是機器學習的最關(guān)鍵部分，從業(yè)者需要知道如何恰當使用機器學習技術(shù)。

“最近一段時間來，有的人把人工智能看成是一把錘子，拿著這把‘錘子’很容易看現(xiàn)在各個領(lǐng)域、各個環(huán)節(jié)都是需要被改造的‘釘子’，忍不住上去敲兩下。”針對目前行業(yè)存在的問題，王蓁認為，這是人工智能容易被過度應用的典型表現(xiàn)，無論是在學術(shù)界還是在工業(yè)界都需要從業(yè)者警惕的現(xiàn)象。

人工智能在近年來獲得了快速發(fā)展。有行業(yè)報告數(shù)據(jù)顯示，從2016年到2017年，人工智能熱度飆升286.3%，是年度關(guān)注度飆升最快的科普話題。而中國人工智能企業(yè)數(shù)量從2012年開始迅速增長，截至2018年6月，中國人工智能企業(yè)數(shù)量已達到1011家，位列世界第二。

整體而言，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展與市場應用方面已經(jīng)進入了國際上的前沿發(fā)展國家群體。但也應看到，我國人工智能在實踐落地中存有的不足。

結(jié)合商業(yè)化場景應用，才能發(fā)揮真實價值

對此，王蓁指出，人工智能需要結(jié)合具體的商業(yè)化場景才能發(fā)揮真實的價值。從業(yè)者需要有著深刻的領(lǐng)域知識才能更好地建立模型，從解決問題的角度評價模型表現(xiàn)、迭代模型和滿足業(yè)務的實際需求。

王蓁認為，人工智能在實踐落地的方案中需要注重以下三個核心要點：第一，核心團隊組建的“一個大腦+99個流水線研究員”模式。他認為，好的金融人工智能專家不僅要精通各個人工智能模型算法，更要兼?zhèn)鋵唧w業(yè)務的深刻理解和各個算法模型的熟練掌握。

第二，金融人工智能產(chǎn)品的“沒有免費午餐”定理。王蓁強調(diào)，純平臺性的人工智能算法模型不具備跨行業(yè)和跨業(yè)務的普適性。例如，電商算法專家不一定是好的財富管理模型算法專家，學校的金融科研論文模型也不一定是可落地的信用模型算法。

第三，智能金融產(chǎn)品設計的“應用場景分析”法則。王蓁提倡，銀行設計智能產(chǎn)品時，需要具體設想和分析用戶使用的具體場景、充分考慮當前人工智能技術(shù)不能完全覆蓋的功能所導致用戶使用的潛在不足，以通過產(chǎn)品設計和業(yè)務折中方案來達成最后的完整使用體驗。

據(jù)了解，國美智投是國美金融旗下專注于金融領(lǐng)域的AI研究及應用的創(chuàng)新團隊，為金融機構(gòu)提供專業(yè)智能投資顧問系統(tǒng)服務和解決方案，致力于成為金融機構(gòu)財富管理的AI賦能者。