萬物互聯(lián)，當(dāng)下人工智能是否迎來最好的時代？

在金融領(lǐng)域，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠用以分析潛在的欺詐行為;在保險定價領(lǐng)域，能夠以更多維度精準(zhǔn)分析用戶的屬性。對于企業(yè)而言，應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠更有效地節(jié)省成本，同時也能夠更精準(zhǔn)地去做用戶的分級。另外對于一些數(shù)據(jù)非常敏感的場景，比如說醫(yī)療領(lǐng)域，不同醫(yī)院之間也能夠通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)去共享敏感的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

[目前，業(yè)界對AI的理解和運(yùn)用更多停留于單功能的產(chǎn)品層面，比如一個企業(yè)在某些流程環(huán)節(jié)引入了AI的輔助，例如引入人機(jī)交互、人臉識別，但這樣的企業(yè)還不能說是人工智能企業(yè)。整個業(yè)界對于AI的理解應(yīng)該更深一些，讓AI驅(qū)動行業(yè)核心決策系統(tǒng)的優(yōu)化，把AI的優(yōu)勢和革命性發(fā)揮到最大。]

[數(shù)據(jù)的安全、隱私、合規(guī)等問題一直存在，2019年1月，谷歌公司成為依據(jù)歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》遭高額處罰的首家美國科技公司，被罰款5000萬歐元。]

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)自誕生以來，已經(jīng)發(fā)展了60多年。近年來，AI在全球范圍內(nèi)都成為學(xué)界、業(yè)界追逐的熱點(diǎn)，創(chuàng)業(yè)公司風(fēng)起云涌，巨額投資不斷涌現(xiàn)，科技巨頭也不斷加碼，科研、資本和人才向AI靠攏的趨勢明顯。所以，不免有人會問，當(dāng)下我們是否已經(jīng)迎來了人工智能最好的時代?

好時代的挑戰(zhàn)

站在今天回看，2017年或許是中國人工智能發(fā)展的一個重要節(jié)點(diǎn)。2017年，“人工智能”首次被寫入全國兩會政府工作報告，國務(wù)院總理李克強(qiáng)表示，要全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化。人工智能也為全國人大代表、全國政協(xié)委員們所熱議。

與此同時，2017年烏鎮(zhèn)圍棋峰會上，AlphaGo以3：0的總比分戰(zhàn)勝排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔，引發(fā)全民關(guān)注。“人工智能是否已全面超越人類”，“人工智能會不會取代人類”等問題也成為熱點(diǎn)話題。

也是從那一年開始，人工智能風(fēng)起云涌。一夜之間，仿佛所有的公司都變成了人工智能公司。資本、人才向人工智能領(lǐng)域快速涌入。“人工智能”成為科技界、學(xué)界、企業(yè)界最熱門、最受追捧的詞匯之一。各大互聯(lián)網(wǎng)公司都大力加碼推進(jìn)人工智能研發(fā)。騰訊創(chuàng)始人馬化騰也曾公開表示，如果只能投資一個領(lǐng)域，從他自身所處行業(yè)出發(fā)，他最關(guān)注的是和信息技術(shù)相關(guān)的AI產(chǎn)業(yè)。在國際上，科技巨頭Google、IBM等對人工智能的研究已逾十年，近幾年部分研究成果已經(jīng)進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用。

從這些維度來看，人工智能可謂已經(jīng)迎來一個非常好的時代，但是熱鬧背后也存在著問題。比如這股熱潮更多是產(chǎn)業(yè)界、投資界推動的，而學(xué)界和基礎(chǔ)研究領(lǐng)域事實(shí)上并沒有革命性變革，人才缺口問題也沒有真正解決。

深度賦能行業(yè)

2019年，李克強(qiáng)總理第三次在政府工作報告中談到人工智能。值得注意的是，今年總理在報告中特別提出，要打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展“智能+”，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能。

目前，人工智能的創(chuàng)新成果在各領(lǐng)域已有落地應(yīng)用，推動了各行各業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、效率提升和商業(yè)模式變革。其中，金融行業(yè)是最被看好的AI應(yīng)用領(lǐng)域之一，AI+金融是“智能+”的重中之重。

一方面，金融行業(yè)的信息化建設(shè)起步較早，且行業(yè)內(nèi)極其重視數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化采集，因而擁有大量累積數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為人工智能的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);另一方面，以銀行、保險、證券公司為例，金融業(yè)的主要業(yè)務(wù)都是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)展開的，大量繁瑣的數(shù)據(jù)處理工作，急需自動化和智能化的變革來解放人力;此外，金融普惠化和場景化的創(chuàng)新，也需要新的技術(shù)手段來提供支持，而人工智能與金融的結(jié)合，無疑為金融創(chuàng)新提供了更多的可能。

筆者以微眾銀行在AI+金融領(lǐng)域的實(shí)踐為例，展開介紹。從需求出發(fā)，回歸業(yè)務(wù)價值是自研AI的核心。微眾銀行是服務(wù)小微企業(yè)和普羅大眾的互聯(lián)網(wǎng)銀行，其中最難的在于因數(shù)量分散而龐大、缺乏抵押物、擔(dān)保體系不健全等原因造成的服務(wù)成本高。

微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)將“AI+服務(wù)”應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。比如基于“自然語言處理引擎”、“語音引擎”、“視覺引擎”三大引擎創(chuàng)建三大應(yīng)用系統(tǒng)——“智能核身系統(tǒng)”、“智能客服系統(tǒng)”、“智能質(zhì)檢系統(tǒng)”，覆蓋了業(yè)務(wù)咨詢、身份核驗(yàn)、資料審核、操作放款等業(yè)務(wù)全流程。目前，通過這一套AI機(jī)器人組合拳，我們讓客戶從咨詢到申請到借款全部在線完成，無需線下開戶、無需紙質(zhì)資料，最大化解決小微企業(yè)貸款難流程慢的難題，助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

國家資管新規(guī)的推出、中國市場納入MSCI指數(shù)，都對中國的資產(chǎn)管理行業(yè)帶來深遠(yuǎn)影響。微眾銀行也在“AI+資管”領(lǐng)域發(fā)力，目前在研發(fā)基于以衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)、無人機(jī)影像數(shù)據(jù)、移動位置數(shù)據(jù)和輿情文本信息等為代表的另類數(shù)據(jù)(AlternativeData)，通過人工智能技術(shù)打造AI驅(qū)動的資產(chǎn)管理平臺，不但可以實(shí)時監(jiān)測宏觀經(jīng)濟(jì)，還可以對上市和發(fā)債公司、不同行業(yè)的趨勢進(jìn)行預(yù)測，構(gòu)建AI+AlternativeData驅(qū)動的ESG(環(huán)境、社會和公司治理)指數(shù)，從而為資管公司、基金公司、評級公司等領(lǐng)域提供投資決策。

面對數(shù)據(jù)孤島和隱私問題，AI何去何從

上文提到，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、孤立性和隱私安全等問題，是困擾和制約AI包括金融行業(yè)在內(nèi)深化發(fā)展和應(yīng)用落地的關(guān)鍵因素。如何解決這些數(shù)據(jù)難題，打破數(shù)據(jù)孤島，建立真正的“大數(shù)據(jù)”，同時更好地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全，成了當(dāng)下AI發(fā)展必須解決的問題。

筆者認(rèn)為，面對這些難題，我們可以擁有一種新思路——聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning)，其目的是保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。聯(lián)邦學(xué)習(xí)，顧名思義，就是搭建一個虛擬的“聯(lián)邦國家”，把大大小小的“數(shù)據(jù)孤島”聯(lián)合統(tǒng)一進(jìn)來。他們就像這個“聯(lián)邦國家”里的一個州，既保持一定的獨(dú)立自主(比如商業(yè)機(jī)密、用戶隱私)，又能在數(shù)據(jù)不共享出去的情況下，共同建模，提升AI模型效果。

本質(zhì)上，它是一種分布式加密機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，參與各方可以在不披露底層數(shù)據(jù)的前提下共建模型。這也是一種共贏的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，它打破了山頭林立的數(shù)據(jù)次元壁，盤活了大大小小的“數(shù)據(jù)孤島”，連成一片共贏的AI大陸。

未來AI新一代的機(jī)器學(xué)習(xí)算法框架，應(yīng)該以保護(hù)隱私、安全合規(guī)為出發(fā)點(diǎn)，進(jìn)行合理的解釋性，用透明的推理機(jī)制來保障人工智能的健康發(fā)展。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展與實(shí)踐，為業(yè)界提供了新的思路。當(dāng)然，AI生態(tài)的建設(shè)與大數(shù)據(jù)的構(gòu)建還需要不同的企業(yè)、學(xué)者、研究機(jī)構(gòu)聯(lián)合起來，共享技術(shù)、分享數(shù)據(jù)、團(tuán)結(jié)力量，共同解決數(shù)據(jù)孤島和用戶隱私問題。

AI未來：基礎(chǔ)研究仍需持續(xù)努力

那么，中國的AI目前發(fā)展情況到底如何，未來的前景又怎樣?科技部原副部長馬頌德等多位專家學(xué)者都曾表示，中國在AI方面的應(yīng)用會是全世界規(guī)模最大的，前景非常好，但在基礎(chǔ)研究方面仍需持續(xù)努力。

筆者認(rèn)為，這幾年，中國的AI版圖上，一個一個“點(diǎn)”都起來了，但是還沒能連成“面”。換句話說，能夠打通產(chǎn)業(yè)鏈的、深度的AI應(yīng)用生態(tài)還沒有建立，在系統(tǒng)層面和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上還有所欠缺。

目前，業(yè)界對AI的理解和運(yùn)用更多停留于單功能的產(chǎn)品層面，比如一個企業(yè)在某些流程環(huán)節(jié)引入了AI的輔助，例如引入人機(jī)交互、人臉識別，但這樣的企業(yè)還不能說是人工智能企業(yè)。整個業(yè)界對于AI的理解應(yīng)該更深一些，讓AI驅(qū)動行業(yè)核心決策系統(tǒng)的優(yōu)化，把AI的優(yōu)勢和革命性發(fā)揮到最大。

希望未來中國的AI同仁能夠更加注重基礎(chǔ)研究，一起努力，真正驅(qū)動核心、深度、產(chǎn)業(yè)化的AI發(fā)展與落地。

同時，AI在實(shí)際應(yīng)用與落地中還面臨著非常多的挑戰(zhàn)，尤其是數(shù)據(jù)問題。AI研究需要的各類數(shù)據(jù)分散在不同企業(yè)中，人們口中常說的理想狀況的“大數(shù)據(jù)”并不存在，實(shí)際狀況是存在著大量的“小數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)孤島”;此外數(shù)據(jù)的安全、隱私、合規(guī)等問題一直存在，歐盟在2018年正式實(shí)施了史上最嚴(yán)的數(shù)據(jù)保護(hù)條例——《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)，而在2019年1月21日，谷歌公司就成為依據(jù)此法遭高額處罰的首家美國科技公司，被罰款5000萬歐元……這些問題又讓AI落地和發(fā)展看起來沒那么美好。