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专访平安科技首席科学家肖京:平安智能化的甜蜜与辛酸

發(fā)布時(shí)間:2025/3/21 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 专访平安科技首席科学家肖京:平安智能化的甜蜜与辛酸 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
業(yè)界人工智能智能駕駛AI+Fintech未來醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)安全AR/VR機(jī)器人開發(fā)者智能硬件物聯(lián)網(wǎng)GAIR Fintech正文

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專訪平安科技首席科學(xué)家肖京:平安智能化的甜蜜與辛酸 | CCF-GAIR 2017

本文作者:伊莉 2017-07-24 23:11專題:GAIR 2017
導(dǎo)語:“智能+其實(shí)是個(gè)甜蜜又辛酸的過程。最后產(chǎn)生價(jià)值自然很甜蜜,但結(jié)果的過程常經(jīng)歷一系列復(fù)雜的磨合與調(diào)整,需要業(yè)務(wù)和技術(shù)多方的協(xié)同合作。”

“智能+其實(shí)是個(gè)甜蜜又辛酸的過程。最后產(chǎn)生價(jià)值自然很甜蜜,但結(jié)果的過程常經(jīng)歷一系列復(fù)雜的磨合與調(diào)整,需要業(yè)務(wù)和技術(shù)多方的協(xié)同合作,其中業(yè)務(wù)人員的理解和支持至關(guān)重要。”

當(dāng)雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào):雷鋒網(wǎng))問到,擁有金融全牌照,業(yè)務(wù)產(chǎn)品線繁多的平安集團(tuán)在打通全體系數(shù)據(jù)的背后,是否隱藏什么故事時(shí),平安科技首席科學(xué)家肖京由衷感慨道。

平安集團(tuán)是業(yè)界較早布局新金融的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu),目前也已經(jīng)擁有不少代表作。最廣為人知的是陸金所、平安好醫(yī)生、平安金管家、一賬通等 2C 產(chǎn)品。此外,作為平安集團(tuán)探索金融科技道路上的一步重棋,平安科技人臉識(shí)別準(zhǔn)確率突破99.8%的消息也刷足了今年各大平臺(tái)新聞。平安金融云也是平安力推產(chǎn)品之一,據(jù)了解,平安70%核心系統(tǒng)群以及數(shù)十家中小銀行已經(jīng)上云。

為了更深入挖掘平安集團(tuán)的Fintech實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),在由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦,雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)(深圳)承辦的第二屆CCF-GAIR全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)的第二天,肖京作為金融科技專場(chǎng)的嘉賓分享了平安的“智能+”過去、現(xiàn)在和未來發(fā)展之路。作為平安科技的首席科學(xué)家,肖京在平安內(nèi)部主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)研發(fā)及在平安金融和醫(yī)療健康相關(guān)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用產(chǎn)品和服務(wù),管理智能引擎部、技術(shù)研究院、后臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)及前端客戶關(guān)系管理CRM等多個(gè)核心部門。

“智能+”脫胎于“互聯(lián)網(wǎng)+”概念,平安將此視為業(yè)務(wù)升級(jí)最關(guān)鍵的發(fā)展方向。相較于重在模式創(chuàng)新的“互聯(lián)網(wǎng)+”,平安認(rèn)為“智能+”實(shí)質(zhì)是技術(shù)創(chuàng)新,需要由數(shù)據(jù)、行業(yè)專家、場(chǎng)景、技術(shù)(算法和計(jì)算能力)四因素協(xié)同合作來實(shí)現(xiàn)。

毫無疑問,數(shù)據(jù)是一切的基石。2013年大數(shù)據(jù)概念興起,平安開始做數(shù)據(jù)集中。前后花費(fèi)了近一年時(shí)間,才打通了集團(tuán)內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島,整合到一個(gè)平臺(tái)上,并配置了自動(dòng)更新及質(zhì)量控制機(jī)制。

搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)只是起點(diǎn),如何利用這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化才是最終的目標(biāo)。肖京告訴雷鋒網(wǎng),他在2015年加入平安科技,并統(tǒng)領(lǐng)大數(shù)據(jù)部,制定的第一個(gè)計(jì)劃就是平安腦智能引擎規(guī)劃,幫助核心業(yè)務(wù)做智能分析與決策。

平安腦智能引擎可分為四層。

  • 第一層是感知層,主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)的接入、采集和整合。

  • 第二層是索引層,刻畫畫像臉譜如用戶畫像、產(chǎn)品畫像、渠道畫像,分別做好模型。

  • 第三層是中樞層,聚集了商務(wù)智能、預(yù)測(cè)推薦、異常監(jiān)控、深度智能等算法能力。

  • 第四層是執(zhí)行層,是平各相關(guān)核心業(yè)務(wù)的解決方案和應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)層,主要有八個(gè)核心板塊,分別為風(fēng)險(xiǎn)控制、欺詐識(shí)別、運(yùn)營優(yōu)化、精準(zhǔn)營銷、智能監(jiān)控、商務(wù)智能、智能金融、智能客服。

在演講中,肖京還強(qiáng)調(diào)了第三層算法能力實(shí)現(xiàn)的三部曲,指出不能簡單應(yīng)用深度學(xué)習(xí)這樣的復(fù)雜算法。

  • 第一階段是需要建立全面的確定性專家系統(tǒng)和規(guī)則引擎。業(yè)務(wù)流程中的許多環(huán)節(jié)深度依賴規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),這些規(guī)則往往不能從歷史數(shù)據(jù)中獲取。

  • 第二階段是商務(wù)智能階段,例如用戶分群和關(guān)聯(lián)分析。對(duì)用戶分群可以進(jìn)行不同的營銷和風(fēng)控策略,通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)銷售線索或者風(fēng)控因子,很長時(shí)間以來在大量場(chǎng)景中產(chǎn)生了良好的效果。然而商務(wù)智能一般是對(duì)單一目標(biāo)關(guān)聯(lián)因素的統(tǒng)計(jì)分析,往往難以深入挖掘多目標(biāo)多因素復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系,尤其是對(duì)弱相關(guān)因子的挖掘和利用,而在大數(shù)據(jù)時(shí)代有顯著的長尾現(xiàn)象,需要盡可能挖掘大量的弱相關(guān)因子,才可能充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。因此我們需要進(jìn)入第三階段。

  • 第三階段是人工智能階段,利用機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),深度挖掘并充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)分析。

    當(dāng)前興起的這波人工智能技術(shù)是歷史上的第三次復(fù)興。這一次主要依托基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí),屬于人工智能中的聯(lián)結(jié)主義范疇。這些技術(shù)分別在對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析挖掘方面產(chǎn)生了良好的效果,但也存在一些不足。例如表現(xiàn)在,對(duì)因果關(guān)系考慮不足,過于依賴數(shù)據(jù)的相關(guān)性,這往往導(dǎo)致可解釋性不足。另外,相關(guān)方法常針對(duì)的是大數(shù)據(jù)場(chǎng)景,欠缺快速吸收業(yè)務(wù)規(guī)則和知識(shí)的機(jī)制。而在金融和醫(yī)療的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,決策時(shí)常常要求知道因果關(guān)系,也常常面臨需要小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的場(chǎng)景,并且需要能快速應(yīng)對(duì)規(guī)則的改變。基于此,平安在這三個(gè)方面都做了相應(yīng)的改進(jìn)。

在肖京演講結(jié)束后,雷鋒網(wǎng)對(duì)他進(jìn)行了一次專訪。以下是采訪實(shí)錄,雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉?#xff1a;

平安內(nèi)部機(jī)制

雷鋒網(wǎng):平安集團(tuán)內(nèi)部的數(shù)據(jù)服務(wù)部門機(jī)制是怎樣的?垂直業(yè)務(wù)線與數(shù)據(jù)部門如何配合工作?

肖京:平安集團(tuán)有三地五個(gè)數(shù)據(jù)中心,這是基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)。此外,平安科技針對(duì)每個(gè)垂直業(yè)務(wù)線設(shè)立了相應(yīng)的IT服務(wù)部門,包括數(shù)據(jù)服務(wù)部門。這些部門和業(yè)務(wù)公司的相關(guān)業(yè)務(wù)部門協(xié)同合作,共同解決相應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求。

雷鋒網(wǎng):曾采訪過的一位互金企業(yè)CEO表示,他們不會(huì)特意研究前沿技術(shù),因?yàn)楦唢L(fēng)險(xiǎn)與高收益并存。風(fēng)險(xiǎn)有二,一是新技術(shù)的研發(fā)投入非常大,二是商用表現(xiàn)還是未知數(shù)。而平安不同,涉足了各個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域,請(qǐng)問內(nèi)部是怎么看待新技術(shù)的研究工作?或者說,平安在研究新技術(shù)時(shí)的追求是什么??

肖京:我認(rèn)為前沿科技并不一定意味著高風(fēng)險(xiǎn)。平安會(huì)讓專業(yè)的人做專業(yè)的事,首先做好目標(biāo)分析規(guī)劃才會(huì)大規(guī)模投入。如果定性目的不清楚,目標(biāo)、可行性無法確定,我們不會(huì)盲目地大規(guī)模投入,所以不會(huì)有太高的風(fēng)險(xiǎn),這就像是研究院做了一個(gè)項(xiàng)目的小嘗試。

如果目標(biāo)、可行性都有所依據(jù),在平安大體量系統(tǒng)中嘗試一下,可以快速看到趨勢(shì)性業(yè)務(wù)效果。例如說定價(jià)風(fēng)控模型,若有很強(qiáng)的執(zhí)行力和足夠大的體量,那么就能像互聯(lián)網(wǎng)一樣快速迭代,驗(yàn)證效果的好壞并進(jìn)行調(diào)整改進(jìn)。這也是平安綜合金融大平臺(tái)相比其他單一小平臺(tái)或者單純技術(shù)公司的優(yōu)勢(shì)之一。

另一方面,集團(tuán)本身就非常重視科技,投入力度很大,也很愿意創(chuàng)新嘗試。董事長馬明哲一貫強(qiáng)調(diào)科技引領(lǐng)金融,平安未來5-10年更大的收入和成來自于技術(shù),而不是資本。

競(jìng)爭與合作

雷鋒網(wǎng):作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)旗下的技術(shù)公司,跟其他科技公司相比各有什么優(yōu)劣勢(shì)?

肖京:在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)方面,學(xué)校和研究機(jī)構(gòu)是主力軍。產(chǎn)業(yè)界的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在應(yīng)用方面,演講中我提過“智能+”的四要素——數(shù)據(jù)、行業(yè)專家、場(chǎng)景、技術(shù)。平安的優(yōu)勢(shì)也體現(xiàn)在這幾點(diǎn)。

首先是數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。平安是一家全牌照金融機(jī)構(gòu),擁有絕大多數(shù)科技公司無法比擬的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),包括廣度和深度。科技公司更多地是分析用戶的數(shù)字痕跡來猜測(cè)哪些服務(wù)有效,平安能更快速洞察用戶需求并提供合適的產(chǎn)品和服務(wù)。

第二是專家優(yōu)勢(shì)。我們經(jīng)過29年的發(fā)展,在金融和醫(yī)療領(lǐng)域有大量的行業(yè)專家。AlphaGo之所以比其他采用相似深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器人圍棋水平更高,一個(gè)重要原因在于其核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)不僅是技術(shù)專家,也是圍棋高手。

第三是場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。平安的金融和醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景非常豐富,而大多數(shù)科技公司并不具備豐富的應(yīng)用場(chǎng)景,要想驗(yàn)證技術(shù)效果,需要與業(yè)務(wù)公司磋商。從說服他們合作到最后的應(yīng)用,需要經(jīng)歷很復(fù)雜的磨合過程,在得到甜蜜成果之前,這個(gè)過程會(huì)充滿辛酸,絕不是一件容易的事情。實(shí)際上沒有豐富的類似磨合經(jīng)歷的技術(shù)團(tuán)隊(duì),最后的落地能力是要打個(gè)巨大問號(hào)的。

在技術(shù)層面,平安的綜合性優(yōu)勢(shì)比較明顯,經(jīng)過多年的建設(shè),平安擁有上萬技術(shù)人才,搭建了強(qiáng)大的金融等級(jí)的基礎(chǔ)架構(gòu)及云平臺(tái),包括深度學(xué)習(xí)集群的集團(tuán)大數(shù)據(jù)管理及分析平臺(tái)。

當(dāng)然,金融和醫(yī)療是兩塊非常大的蛋糕,有極其眾多的技術(shù)應(yīng)用的機(jī)會(huì)。科技公司深耕某一垂直領(lǐng)域,技術(shù)可能會(huì)更加深入。

雷鋒網(wǎng):平安會(huì)以什么形式與Fintech公司合作呢?

肖京:主要是技術(shù)合作方式,一般不涉及業(yè)務(wù)合作。我們已經(jīng)跟MIT等多個(gè)頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)合作很多年了。此外,還包括承接平安的研發(fā)項(xiàng)目,或者直接合作應(yīng)用對(duì)方已經(jīng)成熟的某項(xiàng)技術(shù)等等。速度高效是我們決策的最重要因素之一,我們等不起,時(shí)不我待。總之對(duì)于技術(shù)合作我們是很開放的。

雷鋒網(wǎng):相較于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)旗下的科技公司,平安有什么差異性?

肖京:在金融科技方面,大部分金融機(jī)構(gòu)戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)上可能偏保守,缺乏足夠的創(chuàng)新投入,對(duì)自身隊(duì)伍能力的培養(yǎng)也常常比較欠缺,因而不得不依賴技術(shù)外包,購買別人的解決方案,但是外包會(huì)存在一些很大的問題,技術(shù)始終沒有掌握在自己手中,恐受制于人,若是與小公司合作,穩(wěn)定性也不太能保障。其實(shí)這也沒關(guān)系,尤其是中小金融機(jī)構(gòu),像平安這樣自建能力可能太困難了,但提高業(yè)務(wù)能力是必要的,只是要選對(duì)合作方。

行業(yè)洞察

雷鋒網(wǎng):目前的AI都是專用人工智能,您覺得與通用AI相比較而言,誰更有應(yīng)用價(jià)值?

肖京:人工智能可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。目前人工智能處在弱人工智能階段,這意味著它只是某些方面比人強(qiáng),而有些方面還差得很遠(yuǎn),它的能力是有限定領(lǐng)域的,而通用AI起碼要到強(qiáng)人工智能這個(gè)階段才會(huì)出現(xiàn),現(xiàn)在還沒有出現(xiàn)通用AI。

通用人工智能是個(gè)有意思的研究方向,但在大多數(shù)實(shí)際業(yè)務(wù)中未必能帶來附加的應(yīng)用價(jià)值。個(gè)人認(rèn)為這應(yīng)該留給科研機(jī)構(gòu)來研究攻關(guān),企業(yè)應(yīng)該更專注于研發(fā)智能技術(shù)解決實(shí)際的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。即便要做也應(yīng)該作為遠(yuǎn)期目標(biāo)來規(guī)劃,否則就有不切實(shí)際之虞。

現(xiàn)階段人工智能技術(shù)要應(yīng)用好,定義清楚目標(biāo)場(chǎng)景和問題是很重要的。問題定得太大太通用,常常得不到很好的效果。目標(biāo)清晰有的放矢,應(yīng)用獲得成功后,再考慮如何標(biāo)準(zhǔn)化并拓展應(yīng)用。

雷鋒網(wǎng):那么,怎樣將專用的AI技術(shù)快速復(fù)制到其他領(lǐng)域?

肖京::既然是討論業(yè)務(wù)應(yīng)用,而不是純技術(shù)研究,我們一般認(rèn)為,研發(fā)任何一項(xiàng)AI應(yīng)用,首先要有明確的目的和目標(biāo),進(jìn)行可行性分析,通過后再進(jìn)行具體的規(guī)劃和實(shí)施。

AI技術(shù)應(yīng)用復(fù)制到其他領(lǐng)域,也應(yīng)該采用類似的方式方法。先確定新領(lǐng)域相應(yīng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用的目的、目標(biāo)、可行性,再借鑒前期應(yīng)用的工程經(jīng)驗(yàn),將前期成功的技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化并調(diào)整做出新領(lǐng)域應(yīng)用的規(guī)劃和實(shí)施方案。

雷鋒網(wǎng):有一種觀點(diǎn)是,在金融行業(yè),往往是5%的關(guān)鍵小數(shù)據(jù)發(fā)揮著作用。那么95%的弱相關(guān)數(shù)據(jù)怎樣才能發(fā)揮作用?

肖京:5%關(guān)鍵小數(shù)據(jù)是強(qiáng)相關(guān)的,95%是弱相關(guān)數(shù)據(jù)。只看強(qiáng)相關(guān)的5%,是典型的商務(wù)智能的說法,還處于之前提到的智能化第二階段,主要通過關(guān)聯(lián)分析來挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

而現(xiàn)在的AI技術(shù)不僅可以利用強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù),也能對(duì)弱相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的分析挖掘。弱相關(guān)數(shù)據(jù)也是有價(jià)值的,若方法使用得當(dāng),也能發(fā)揮作用提高模型效果。比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的端到端機(jī)器學(xué)習(xí)模型,不需要通過特征工程定義顯性因子,可以充分結(jié)合所有數(shù)據(jù)深入分析挖掘自動(dòng)找到最佳組合,以得到最優(yōu)的業(yè)務(wù)應(yīng)用效果。

總結(jié)

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