“AI+金融”的化学反应

　　近几天，硅谷钢铁侠、特斯拉CEO马斯克和Facebook创始人扎克伯格“怼”上了，双方巨大分歧在于对人工智能（AI）的风险评估。

　　不过，无论是担忧还是乐观，已经无法阻止AI热潮高歌猛进。而将人工智能映射到金融领域，“AI+金融”产生强烈“化学反应”，对金融行业前所未见的变革正在按下加速键。对此，刚刚印发的《新一代人工智能发展规划》中特别提到，“在智能金融方面，要建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。”更是将智能金融发展上升到战略高度。

　　在金融市场的演化中，技术向来是重要的驱动力。AI技术与金融深度融合而产生的智能金融，在提升效率的同时，也正改变着金融服务的广度和深度。其中，智能投顾的发展备受瞩目。从全球来看，富国银行、美银美林、富达国际、高盛、先锋、嘉信、贝莱德等传统巨头已陆续进军智能投顾业务。截至2017年2月，先锋基金采用“机器+人工”的私人顾问服务管理的资产规模约470亿美元，全球最大独立智能平台Betterment管理规模也达到80亿美元。国内智能投顾市场虽然刚刚起步，但一批金融科技公司和垂直创业公司蜂拥而来。整体看，国内机构更多是基于主动布局的考虑，试图对海外智能投顾模式进行复制或改造。但由于基础金融产品体系、交易成本、交易习惯、相关政策等方面存在差异，与海外相比，国内智能投顾市场还有很大差距，参与者也良莠不齐。但这一市场具有巨大的需求，如果能够有效解决刚性痛点和形成清晰的商业模式，发展前景不可限量。

　　实际上，对于“AI+金融”的化学反应而言，智能投顾只是冰山之一角。人工智能对金融机构的投研、运营、风控和监管等方面具有巨大的应用前景，典型如神经网络&机器学习应用于反欺诈及风控模型、保险定价、投资决策等，而目前“AI+大数据+征信”应用成熟度高于智能投顾。从智能运营来看，AI技术深刻改造金融机构的主要运营环节，或助其显著提升效率、降低成本。据券商测算，2016年保险公司手续费及佣金支出约3500亿元，倘若借助大数据及AI技术的精准营销解决方案及智能销售辅助系统能够提升5%的效能，则可节约175亿元左右的成本支出。

来源：中国证券报·中证网

京东金融携手银联 Fintech迎小高潮

　　接入银联标准二维码、推出NFC支付产品、开展区块链合作测试、扩展联名卡银行阵容……在和中国银联战略合作半年后，京东金融借助银联的卡组织角色，不但在第三方支付业务上很快打开突破口，大有弯道超车的机会，在金融科技领域的合作也瓜熟蒂落，将近来频频出现的金融行业与科技公司“结对子”的模式推向了一个小高潮。

　　【突破】

　　与银联合作连续落地 支付破局

　　7月19日，京东金融上线基于银联“云闪付”合作的“京东闪付”，这款NFC支付产品重新激发了支付市场的想象空间。据了解，相比于“扫码付”的二维码模式，NFC支付无需连接移动网络，同时替代银行卡号进行交易验证的技术，可降低信息存储、传输等环节中泄露的可能性。

　　而在上线的一个多月前，中国银联发布标准二维码支付产品，成为金融科技领域又一个焦点。除40家银行系金融机构接入外，首批加入银联二维码支付体系的也包括京东金融。如同十多年前的银行卡联网通用，银联发布标准二维码，有观点认为，会为二维码支付进入联网通用的时代开辟蹊径。

　　“银联的庞大网络现在被定义为中国的金融基础设施，和京东金融一起合作，首先会在支付领域做一点名堂出来。”中国银联总裁时文朝在1月份与京东金融合作时透露，彼时银联已经发行了66亿张卡，在160多个国家和地区有了银联的运营网络。

　　京东金融副总裁许凌认为，场景是基础建设，支付机构真正的PK是“产品之争”、“技术之争”、“服务品质之争”。当二维码也能实现联网通用后，大家想的是在场景里的产品体验怎么去做好、服务品质怎么提升、技术更安全，而不要去一味地抢占低端的场景。

　　“京东金融与银联双方合作可谓强强联手。银联提供基础设施建设，京东支付有大量的用户与优越的产品技术，双方合作将更多的人力、资金、流量等资源汇聚到产品创新、用户体验层面，让支付市场里的每个环节都能降低交易成本、提升服务效率，利于整个行业的健康发展”。著名财经评论员李光一表示。

　　【亮点】

　　四方模式打开第三方支付新时代

　　从银行卡产业的联网通用之路来看，目前主流的“四方模式”将资金流和支付信息流分离，作为卡组织的银联负责清算职能及维护行业标准。银联标准二维码亦是基于卡组织的“四方模式”。

　　但在目前，与四方模式共存的是“三方模式”，即第三方移动支付机构绕开银联、直连银行。而第三方移动支付市场“双寡头的趋势”一度引发热议。2017年一季度，两家最大的支付机构占据市场份额的94%。三方模式阻断银行获取用户消费信息的模式备受诟病，目前压力较大。而在银联与京东金融合作的模式出现之后，市场开始对支付市场的格局之变有了新的想象空间。

　　著名财经评论员李光一表示，支付宝、微信更多是三方模式，而以银联为代表的则是四方模式，京东金融与银联合作的京东闪付产品是结合监管要求与最新NFC技术的四方模式的创新产品。在这个产品中，京东闪付连接了用户和银行，银行的基础地位没有被弱化，反而京东强大的产品与客户管理能力为银行提供了更好的运营能力。银联在其中起到的支付清算作用，也让整个支付交易链条的管理清晰有序。

　　【进程】

　　“搭线”银行落地金融科技

　　回溯到今年初，按照京东金融与银联签署战略合作协议，除了移动支付，联名卡、农村金融、国际业务、大数据应用等领域也在深度合作的规划之中。彼时，共有12家银行参与银联品牌联名卡签约。

　　“今天的合作虽然叫银联和京东合作，但实际上背后有在座各位银行的行长们、专家们的支撑，没有他们，合作是很难落地的。”时文朝当时说道。在联名卡业务上，京东金融、银联、银行似乎形成“铁三角”，即银行作为发卡方，银联作为银行卡管理方，京东金融作为技术提供方。

　　实际上，京东金融与银行在联名卡方面很早便开始牵手，包括中信银行、光大银行、民生银行等。从今年年初披露的数据来看，京东金融与中信银行、光大银行合作的白条联名卡后，“小白卡”申请数达到近400万。

　　与银联战略合作之后，京东金融与更多银行展开合作。按照“年初的约定”，6月29日，京东金融与华夏银行、上海银行、北京农商银行、广州银行等四家银行又分别推出了白条联名卡。此后，基于京东小白信用的产品化输出，招商银行也加入京东金融联名卡的阵营，打造了首张小白信用联名卡。

　　据了解，在银行和京东金融的合作中，银联起到“搭桥牵线”的作用，京东金融为银行提供标准化服务体系，包括网上申卡渠道建立，以及系统层面的后台数据交互、积分兑换系统等。

　　“信用卡行业是规模经济行业，精细化程度越高，盈利能力就越强。”京东金融消费金融事业部负责人区力表示，京东金融与银行的合作，通过科技能力，提升合作银行风险定价能力，在客群识别方面具有更高的精准度，从而降低成本、提高效率、增加收入。

　　而京东金融也并非无利可图。区力称，双方合作也能形成资源、优势互补，进而更好的发挥银行在网络、网点、地缘及人缘等本土特色优势，为用户深度定制特色权益，创新产品和消费场景。

　　【效果】

　　“金融+科技”示范效应开始显现

　　对于银行与科技公司的“结对子”，中国人民银行金融研究所所长孙国峰近期撰文指出，良好的金融科技生态理应形成金融科技公司与金融机构优势互补的发展模式，金融科技公司的优势在于技术，金融机构则在各金融业务领域积累了丰富的经验。“一种比较好的模式是，金融科技公司为金融机构提供技术服务，利用现代信息技术对传统金融业务进行流程改造、模式创新、服务升级，并且在传统金融无法覆盖的领域开辟新的业务，促进金融领域更深度的大分工。”

　　从近期京东金融与银行展开的合作来看，与银联的合作实际上起到了一个标杆和示范的作用，使得京东金融所倡导的“金融+科技”合作模式逐渐落地。

　　今年6月，京东金融与工商银行签署金融业务合作框架协议，在金融科技、消费金融、校园生态、个人联名账户等领域展开合作。此后，京东金融又与山东省城市商业银行合作联盟、广东省农村信用社联合社等达成战略合作。在京东金融牵手银联的合作落地的过程中，有更多的传统金融机构伸出橄榄枝，合作内容也开始触及数字金融服务平台、反欺诈、农村金融、智能营销中心等业务。

　　5月初，银联与京东金融完成区块链技术底层打通并完成测试，将陆续接入金融机构等相关企业。在此之前，京东金融已经在ABS云平台业务中切入了区块链技术。

来源: 新京报

易建科技德电中国联手发力，抢先布局人工智能和智慧机场

　　在大数据和人工智能主导的时代，智慧机场建设该如何布局与发展，是所有航空科技人员努力思考和探求的问题。特别是在今年2月，中国民航局正式发布《中国民用航空发展第十三个五年规划》后，建设更智慧、智能型机场，提高枢纽机场基础保障能力和航班运行效率的要求日益迫切。面对机遇与挑战并存的新形势，机场建设领域相关科技企业该何去何从，如何提高自身竞争力、扩大市场优势，6月20日，易建科技与德电中国通过一场联姻合作，为行业给出了一份答案。

　　先下手为强，两强联姻探索大数据及AI应用

　　6月20日，易建科技与德电中国签订了一纸合约，海航集团旗下IT核心企业与世界一流服务商就此强强联手，成为亚太及非洲区域内唯一合作伙伴。除了彰显双方在智慧机场及亚太、非洲市场的野心外，这场联姻最值得人注意之处，还有其在大数据与AI技术上的发力。

　　根据合约，双方将在人工智能领域提前谋篇布局，利用大数据研发机场AI智能引擎等技术，将机场、航空公司与空管三方协同，增强机场运作效率，同时，还将探索ACDM（机场协同决策系统）技术的进一步开发和应用。

　　其实，从航班的运行保障角度，如今的机场已经进入了大数据时代，需要处理的信息与数据具有海量化、异构化、高速化的特征，机场管理方需要高效实时的对信息进行价值挖掘以提高运行效率。此情况下，在机场运营领域注入大数据处理与应用、配备智能AI技术将是势在必行。

　　问题是，目前国内机场在大数据、人工智能方面的应用尚处初级阶段，各方面的技术均存在着短板。也正是看出了此端倪，拥有全球数据中心和网络基础设施的德电中国趁势发力，率先布局大数据和AI领域。

　　多年来，德电中国在云计算服务、大数据分析、核心应用系统产品三个业务领域上发展飞速，拥有着雄厚的技术实力和强大的市场优势，也正是凭借此，德电中国一举将业务延伸到航空、汽车、能源等多个行业。尤其是在航空领域和智慧机场建设方面，德电中国的大数据分析和云计算技术实用性与针对性较强，加上在全球50余个机场中的实践与经验，德电在机场人工智能领域有着明显的优势。

　　而作为海航派的本土企业，易建科技近年来在云计算、大数据领域也走在了国内前列，公司自主研发的“智慧+”解决方案，涵盖了政府、金融、航空、旅游各个行业，获得了多项荣誉。可以说，此次易建科技与德电中国联手发力AI及大数据，将对国内外机场的人工智能化带来深远影响，大数据处理、智能引擎、计算机视觉、语音交互等技术将会越来越多地应用在机场建设中，让未来的机场真正走向“智慧”之路。

　　优势技术合并，意在占领全球市场

　　一个是国内智慧机场“大鳄”的易建科技，但缺乏国际市场资源；一个是已经将触角伸向了中国的德电中国，但在国内稍显水土不服。这样的两方联姻，一方面整合了双方的优势技术，更重要的，是弥补了各自的市场不足。

　　根据合约，德电中国核心解决方案机场运行管理系统（AODB/RMS）、信息交换中间件（IMF）与易建科技的无线地服调度系统（WGSS）三大核心技术将重新组合捆绑，进行全新的技术升级，以便将“组合拳”推广到国内外更多智慧机场的建设中。

　　所谓AODB是指机场运营数据的管理中心，目前国内大部分机场的信息集成系统都是以AODB为核心。这套系统集成了航班信息显示系统、航班信息管理系统、离港系统等，主要应用在排飞机停靠机位、值机柜台的开放安排、行李转盘的协调安排等方面。而德电中国研发的AODB系统，除上述功能之外，还可自由新增其他功能，支持各类固定、移动资源的分配，强大的营运数据分析统计功能是该系统的关键优势之一。总的来讲，配备了这套数据管理系统，机场的一切运作都可以实现网络化、便捷化、高效化，同时因为拥有增加模块的功能，还可以根据机场实际需求实现个性化管理。

　　而WGSS系统是易建科技专门针对国内机场实际情况自主研发而成。这套系统配合定制了“对讲机+智能手机”“二合一”终端来工作，终端可以安装APP，每个工作人员都通过终端反馈自己的工作进度，指挥调度人员通过总体监控图就可以看到每个航班的具体情况，包括机位停靠情况，剩余保障时间，是否开始登机等。同时，该系统可实时获悉航班动态、人员及车辆的工作状态、任务安排、工作负荷及位置，无论哪个环节超时都会有提示，这就将事后分析提前到事中介入，大大提高了航班保障的效率。这套系统曾经帮助海口美兰机场在2016年提升了17%的准点率，指挥中心的监控工作量降低了90%，能够真正实现机场运营的高效化、可视化和精细化。

　　IMF则是机场内部系统和外部系统之间信息传递和服务调用的中介平台。可见，这三项技术合体后，能够基本实现机场运营的主要需求，也就是说，三项技术结合，几乎能够为任何一个机场提供“全套服务”。

　　这一功能完备的“组合套装”拥有极大的技术优势，它在机场建设领域的推广恐将会引起业内的格局变化。一方面，有了德电中国技术的加持和补充，原本在国内市场就极具竞争优势的易建科技将会实力翻倍，进一步巩固和拓展国内疆土，弱肉强食、适者生存，国内智慧机场领域的海水恐将因此掀起风浪。另一方面，德电中国的技术与战略将更加“中国化”，在分羹中国市场这块巨大蛋糕时拥有更多优势。

　　实际上，双方强与强的联合，目标早已瞄准全球。未来，双方将重点向整个亚太及非洲市场发力，在积累了够足的经验和够强的技术后，他们的触角也终将伸向全球其他地区。

来源：齐鲁晚报

把人工智能上升为国家战略

　　与工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网一样，人工智能在智慧时代扮演着关键角色，是支撑引领人类社会从信息时代走向智慧时代的基础。我国要赢得新一轮工业革命竞争，必须抢占人工智能高地，这不仅需要战略高度重视，政策有序引导，更需要优秀企业具有开放融合的胸襟和中流击水的勇气，还需要基础研发体系的支撑引领。

　　人工智能泛指计算机系统辅助执行那些通常需要人类智能的任务，如感知、对话和决策等能力。基于多样化的海量信息、大幅改进的机器学习方式和算法以及大幅提升的计算机运算能力，人工智能在语音识别与合成、图像识别、机器翻译、搜索优化与服务等研究和应用领域都取得了瞩目进展。

　　与工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网一样，人工智能在智慧时代扮演着关键角色，是支撑引领人类社会从信息时代走向智慧时代的基础。人工智能驱动的智能制造，采用高度灵活的生产服务模式，在全球范围内重组产业链分工和价值创造过程，对经济社会和国家安全产生广泛深远的影响。美国、日本、法国等主要国家积极谋划抓住重大机遇并应对严峻挑战。谷歌、亚马逊、Facebook、英特尔、IBM、微软等领先公司正尝试制定关于人工智能的一系列标准，但其对人工智能的研究和应用还处于投入和探索阶段，尚未形成垄断格局和商业壁垒。我国近乎与发达国家处于同一起跑线，以BAT为代表的互联网科技企业及相关研究机构正在深度参与人工智能全球化竞争，可以为制定人工智能国家战略打下坚实基础。

　　美国在人工智能领域占据特殊地位

　　2016年10月，白宫发布《为未来人工智能作好准备》报告，针对政府、公共机构和公众提出了23项具体建议措施，与政府相关的建议包括：优先投资于私营企业不愿投资的人工智能基础与长远研究领域；计划和战略应考虑人工智能和网络安全之间的相互影响；促进人工智能公开数据标准的使用和最佳实践；促进人工智能从业者在数量、质量和多样性上合理增长；投资开发和应用自动空中交通管理系统，以同时应对无人机和有人驾驶飞行器；监控全球人工智能技术发展状况，定期向主管部门汇报重大技术突破；加深与关键的国际利益相关者合作，制定政府层面的人工智能国际参与政策。同时，美国国家科学技术委员会网络和信息技术研发分会发布《国家人工智能研发战略规划》报告，提出了七大战略：对人工智能研发进行长期投资；开发人机协作有效方法；理解和应对人工智能带来的伦理、法律和社会影响；确保人工智能系统安全性；开发共享公共数据集和测试环境平台；建立技术标准基准和评估体系；把握人工智能研发人才的需求。

　　2016年11月，白宫发布《人工智能、自动化和经济》白皮书，五个咨询机构的负责人在卷首语中共同表示，人工智能驱动的自动化开创了新的市场和机遇，将为健康、教育、能源和包容发展带来促进作用，将会变革经济、创造更多财富。白皮书同时指出，这种偏向超级巨星的技术变革比以前的技术密集型变革更容易让财富流向极少数社会精英，会进一步撕开资本和劳动力之间收益分配的裂痕。人工智能时代的技术门槛不断提高，只有极少数公司能够成为市场上的胜利者。政府既要抓住人工智能发展机遇，积极应对国际竞争挑战；又要引导其规范发展，将发展收益进行合理分配，帮助劳动力实现就业转型，确保那些被人工智能取代的人能够养家糊口；还要教育和培训出适合下一代就业岗位的人才，提供面向特定职业和公众的再教育和终身教育服务；当民间资本忙于竞争时，政府资金可专注于基础设施建设和安全保障。2017年5月，特朗普政府发布2018财年科技预算案，将削减为人工智能研究提供支持的多个政府机构的资金，但国防预算中相关新兴技术研发应用将加大投入。人工智能研发将由谷歌和Facebook等创新企业主导。

　　日本部署超智能社会

　　日本汽车、电子/电机产业具有很强的国际性竞争力，但劳动力严重短缺，对工业机器人有内在需求。加上日本政府一直采取积极政策扶植机器人发展和推广应用，经过20世纪60年代的摇篮期，70年代的实用期，80年代进人普及提高期，政府的支持激发了企业家投资机器人产业的积极性，使得日本机器人产业成为全球领导者。新世纪，日本将培育未来机器人产业看作是支撑21世纪日本产业竞争力的战略重点。2016年1月，日本内阁会议审议通过了《第五期科学技术基本计划（2016—2020）》，提出继狩猎社会、农耕社会、工业社会、信息社会之后，日本将以制造业为核心，灵活利用信息通信技术，基于因特网/物联网，打造世界领先的“超智能社会（5.0社会）”。在涵盖制造业在内的各综合领域开展新技术研发与变革，重点包括能够维持日本竞争力和优势的社会基础设施、尖端测量等基础性技术，卫星定位模拟、通信等航天技术，以及人工智能、大数据分析、信息通信技术等。2016年5月，日本文部科学省确定了“人工智能/大数据/物联网/网络安全综合项目”2016年战略目标，强调利用快速发展与日益复杂的人工智能技术开发出能利用多样化海量信息的综合性技术，实现以下战略目标：开发能综合多样化海量信息并进行分析的技术；开发能基于多样化海量信息，根据实际情况进行优化的系统技术；开发适用于复杂系统的安全技术。2017年3月，日本文部科学省确定了“交互系统”2017年战略目标，强调以信息科技为核心，整合认知科学、心理学、脑科学等学科，实现以下战略目标：进行交互界面开发，并开发一系列拓展人类能力的技术，以支持交互系统发展；阐明交互系统的结构和原理，开发信息收集及分析技术，进一步深化对交互系统的理解；开发应用环境设计技术，以利用交互系统促进社会结构及人类行为优化。

　　法国努力成为欧洲人工智能领军者

　　2017年3月，法国经济部与教研部发布《人工智能战略》，旨在把人工智能纳入原有创新战略与举措中，谋划未来发展。主要内容包括：1.引导人工智能前沿技术研发，培育后备力量。如发起长期资助计划、人工智能+X（相关领域）合作计划、建设大型科研基础设施、新建法国人工智能中心、设立领军人才计划、普及人工智能知识等。2.促进人工智能技术向其他经济领域转化，充分创造经济价值。如设立技术转化项目与奖金、设立人工智能公共服务项目、建设云数据共享平台及数据和软件等资源集成与展示平台、设立投资基金和人工智能基金会、推动人工智能在智能汽车及金融投资等领域应用、扶持人工智能在安全及监测异常行为等冷门研究方向的新创企业、共同起草人工智能研发路线图等。3.结合经济、社会与国家安全问题考虑人工智能发展。如开发自主集成软件平台、数据存储与处理平台、自动学习技术平台、网络安全平台等，预见人工智能对社会尤其是就业的影响，评估人工智能对现有工作任务的替代性等。2017年将实施以下举措：成立人工智能战略委员会；作为主要协调国建议欧盟发起未来新兴技术人工智能旗舰计划；在未来投资计划第三期框架下发起人工智能优秀人才项目；建设大型科研基础设施；成立人工智能跨领域研究中心；在已有创新举措中，把人工智能纳入优先领域；鼓励投资人工智能领域新创企业；制定汽车、服务、投资、健康与铁路行业等领域的人工智能战略；分析人工智能对就业的影响。

　　中国的机遇与挑战

　　回顾历史，科学是人类社会进步的催化剂，知识的增加伴随的是未知领域的增加，人工智能的发展同样是一把双刃剑。为抓住机遇、迎接挑战，我国在加快推进两化融合、四化同步的同时，制定符合本国发展国情和长远需求的人工智能国家战略势在必行。展望未来，人工智能的发展机遇和挑战并存。人工智能将助力人类在医疗、交通、环保、金融、教育等领域实现更多目前看来“不太可能”的事情，在大大提高生产效率的同时，将对就业等社会问题产生强烈冲击。人工智能的研究开发与应用虽然只是刚刚起步，但产生广泛的颠覆性影响指日可待。

　　我国要赢得新一轮工业革命竞争，必须抢占人工智能高地，这不仅需要战略高度重视、政策有序引导，更需要优秀企业具有开放融合的胸襟和中流击水的勇气，还需要基础研发体系的支撑引领。人工智能的真正风险并不是创新竞争，而是很可能因为创新太快与社会脱节。一个超智能的人工智能社会，将会扼杀大量的传统工作机会，少数精英将会非常擅长完成自己的目标，如果这些目标与社会目标发生冲突时，会给社会稳定造成危害。一方面要前瞻布局能够改变人工智能现状及未来具有本质特征的基础研究工作，反思人工智能发展路线图；另一方面要重视人工智能可能的风险甚至是危害，为人工智能持续健康发展营造良好政策环境。

　　首先，要加大在人工智能技术研发方面的投入，尤其应优先发展人工智能基础和长期研究项目。基础研究投入周期长、风险高、不确定性的特点决定了企业很难在短期内在人工智能领域获得相应的投资回报，因此，需要政府加大在人工智能领域的资金支持，特别是基础设施和平台建设。政府加大人工智能研发投入，是应对激烈国际竞争的需要。在政策推动、技术突破和应用扩展的共同推进下，人工智能有望实现大规模应用，其带来的经济增长效益、社会效益、安全利益和广泛的溢出效应，对于国家的长远发展来说也是一项非常值得的中长期投资。

　　其次，要加强规划监管并有序引导人工智能技术开发应用，为其消除制度性阻碍。《“十三五”国家科技创新规划》对人工智能已有布局，《国家人工智能专项规划》也将于年内编制完成，将系统开发利用人工智能的全部潜能来强化经济、改善社会、保障安全。制定监管措施，鼓励创新的同时确保人工智能得到公正、安全和可控的应用。强化人工智能及相关领域的跨领域研究、交流、合作，常态化预测预见人工智能的发展方向，引导人工智能技术开发应用，保证经济社会发展从中受益。积极利用人工智能技术提升政府管理水平，提供更加便利的公共数据和信息，为投资者和发明者营造创新友好的政策环境和社会环境。建立沟通规则和协调机制，让人们了解人工智能的机遇与挑战，消除对人工智能的担忧。

　　最后，要发挥好市场机制和社会机制的作用，引导和鼓励更多社会资本进入人工智能领域。人工智能正在取代部分传统工作，同时也创造出一批新兴就业岗位，就业和教育转型是智慧时代政府必须前瞻考虑的问题。政府要作好在人工智能+相关领域取得先导性技术突破的准备，构建庞大的研发应用体系，同时也要引导市场和社会的后续跟进，形成良性循环的市场支撑体系。政府还应在构建社会伦理和法律体系，确保安全、可控和社会秩序，加快专业人才培养和培训区别于人工智能的劳动技能等方面提前作好战略引导和技术、社会层面的全面布局。

来源：学习时报

人工智能大数据改写玩法 视听行业如何打好互动牌

　　视听行业的发展离不开媒体交互技术的升级换代，在体验至上的行业大趋势之下，如何打好互动牌更成为业界关注的焦点。在7月13日举行的网易云创大会文娱分论坛上，来自东方星空数娱、网易云、一下科技、花椒直播、荔枝FM等企业的相关负责人普遍认为，以人工智能、大数据、VR（虚拟现实）等为代表的新技术正在改写视听行业的玩法，而互动将成为一个重要支点。

　　“单向输出的内容不会有明天”

　　如果把《白雪公主》的故事放到今天，也许会有不同的结局：白雪公主可能不会吃下毒苹果，她爱上的或许不是王子而是小矮人——而决定故事转折的人就是坐在屏幕前的你。

　　这样的设想已经成为现实。走在前沿的流媒体视频公司奈飞（Netflix）让用户可以在自己家中，用手中的遥控器自主选择剧情走向，改变人物命运；而为“95后”“00后”所痴迷的弹幕，某种意义上也在“滋养”和“改写”着一部影视剧的生命周期，让更多用户有机会参与到内容传播和创作中来。

　　“这就是互动的魅力，也是技术的神奇之处。”在浙数文化资深分析师、东方星空数字娱乐公司（简称“东方星空”）战略投资总监叶恒珊看来，如果说以前IP的生产模式是产品式的，由编剧构建世界观、塑造人物、编制故事再交付给观众，那么，当下的内容创作已经进入到互动体验式的生产模式。“观众不再满足于消费现有IP，而是通过流媒体、AR（增强现实）、VR等各种工具，以互动体验的方式参与到IP的自主创造中，单向输出的内容不会有明天。”

　　叶恒珊认为，视听行业已经从尽可能多地发现并占有IP的1.0时代，尽可能深地吃透并开发IP的2.0时代，进入到IP大创造的3.0时代。“重中之重是如何借助人工智能与大数据更好地理解用户行为，通过互动推动IP的共同创造、孵化好一个IP。”

　　作为浙数文化旗下专注于泛娱乐产品挖掘、投资和孵化的产业平台，东方星空已经开始了这样的尝试——由考古领域的重大发现海昏侯的故事原创而成的舞台剧《海昏侯》，以独特的“浸入式”四面台构造产生一种“虚拟现实”的体感，参与者在观众与演出者两个角色身份间自如转换，使观演体验与演出体验融为一体。东方星空计划把《海昏侯》作为持续开发的重点IP，将舞台剧与影视、游戏等进行联动，以撬动整条IP产业链，类似的开发模式在欧美早已成熟。

　　持同样观点的还有花椒直播首席技术官韩三普，他指出，现在的年轻人有非常强的反馈意识，实时的体验能给他们带来源源不断的满足感，因此，互动肯定是未来。以直播为例，移动直播与实时互动技术的结合产生了非常好的体验，个性化的算法融入更多社交元素将带来内容的变革，最终使人们的信息消费习惯发生变化。

　　网易云副总经理周森也指出，与报纸、电台、电影、电视这四类单向输出的载体相比，时下非常火热的短视频、直播等正是由于交互体验更好而吸引了大量网民。“随着AR、VR所代表的新的交互体验的兴起，我们将逐步进入到全面互动的视听时代，‘互动’功能将成为包括视听、文娱等各行各业产品的标配。”

　　“内容安全是首要挑战”

　　视听行业聚集了大量的内容和用户，特别是具有实时互动特点的直播、在线音视频，安全问题是绕不过去的一个坎儿。没有信息内容、用户数据的安全保障，良好的互动和用户体验也就无从谈起。

　　周森指出，视听产品在研发中通常会遇到3个挑战，一是成本方面，研发很贵，网络带宽很贵，在内容安全上的投入也很大，成本很高；二是交互方的需求多样化，产品要快速迭代升级，对技术要求高；三是在呈现效果上，画面要流畅，交互体验要好，内容安全保障要好。这都有赖于通过结合人工智能、大数据、云计算等相关技术去实现，因此，从行业需求层面解决技术实现问题也成为此次云创大会的重要议题。

　　据网易杭州研究院执行院长汪源介绍，在内容安全领域，网易云做了非常多的防护措施，比如文本的识别、图像的鉴黄、视频的过滤、暴恐信息的识别等，同时最大化地保护用户隐私。“用户数据在网易里是没有任何一个人能够获取的，即便基于我们业务的需要访问用户数据，也需要经过多个部门的多重加密解密，以防范任何情况下出现问题。”

　　周森进一步表示，网易云针对视听行业的技术性解决方案，除了在互动功能层面提供直播、点播、聊天室、在线音视频技术外，重中之重是依托强大的云计算基础设施，借助人工智能过滤有害信息，保障内容安全。“网易云在视听内容安全方面提供了非常丰富的场景，包括新闻内容、聊天室、评论、直播、弹幕、短信、签名等，利用网易运营团队和内容安全、审核团队的专业审核标准和分控体系，我们将有害信息分成八大类20多个场景，并重点研发了人工电视墙系统。”该系统针对以往通过截图审核难以识别一些违法违规场景的问题，增加了人工智能识别技术，可对有嫌疑的直播间进行智能排序。“一旦识别出来将对这些直播间重点标注，以便审核人员重点关注，发现违规行为马上进行处罚。”

　　以秒拍、小咖秀、一直播三款热门产品在移动视频领域形成产品矩阵生态的一下科技，与网易云合作正是看中了其20多年的运营经验及海量数据。一下科技总裁陈太锋表示，反垃圾、有害信息是一个不断抗衡的过程，目前一下科技已建立了近800多人的团队，视频方面也建立了自己的AI（人工智能）团队，通过视频识别、视频指纹等方式对色情暴恐等内容进行实时监管。“一下科技采取这样的方式包括实行最严格的实名认证体系，就是希望把真正有价值的内容留下来。”

来源：中国新闻出版广电报

人工智能+金融：失业转岗潮已经不远了

　　人工智能被视为第四次工业革命，而金融是人工智能应用落地最快的领域。未来，人工智能会给金融业带来怎样的改变？

　　7月15日，网易未来科技峰会“AI+金融”专场在北京举行。这是年中首场对人工智能与金融结合的集中探讨。

　　包括京东集团、IBM、天弘基金、众安科技等在内的重量级嘉宾在内的十四家金融和科技机构出席了此次探讨。

　　人工智能在中国金融行业已经不是一个概念，在银行、证券、保险领域已经开始全面落地。人工智能对金融行业的颠覆即将按下加速键。金融行业部分岗位的失业或许并不像想象中那么遥远，而是近在眼前。

　　“不低于50%以上的工作岗位在AI的时代可能需要重新定义和升级。如果不在AI的时代中进步，很可能在AI时代下被淘汰。”天弘基金智能投资部总经理助理刘硕凌在当天的发言中预测。

　　机器人客服上岗

　　人工智能正在改变金融业接待客户的方式。

　　IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文介绍，目前，IBM已经在银行做了三类机器人：银行网点迎宾机器人、服务机器人、咨询机器人。

　　迎宾机器人，可以回答银行客户刚到银行网点时的一些问题，包括理财的推荐、银行的简单信用卡开卡等等问题都可以回答。

　　服务机器人，现在在手机银行、在网上银行都可以办业务，但是这种办业务更多的是给用户一些下拉框，让他选一些产品、期限等，服务机器人办理的业务过程中不再是下拉框，而是像人一样对话，当用户有疑问时，可以会很温暖地回答用户的问题。

　　咨询机器人，通过身份验证可以知道用户是谁，根据客户需要，推荐千人千面的个性化的服务。

　　目前这几个机器人都有实际落地。IBM已经在台湾的某家银行做了信用卡的推荐，做了房贷的申请，以及外汇兑换的几个业务。在推出的一个月当中，这家银行的业务量增加了4倍。IBM还在国内的某家股份制有限银行做了网点机器人，IBM很可能马上就会跟某一家国内非常有名的排前几位的股份制银行，给他们的智能投顾产品，由原来的几个下拉选项的选择变成一个智能的交互，使得他们和客户之间实现“有温度的对话”。

　　这一点，在众安保险也已经落地。

　　众安科技实验室总监纪其进介绍，众安科技在售前环节跟售后环节做了客服机器人。他介绍，在售前的咨询，客户会问你产品是干什么的，众安科技是通过机器人来回答的，目前这个机器人已经在众安保险系统里在运行。此外，众安科技也在通过用户画像、通过产品的知识做精准的营销和推荐。

　　全流程改造开启

　　改变的不仅仅是客服。在金融行业的核心环节，改变几乎在全流程上发生。

　　人工智能将带来整个金融投研体系的变革，在投研的信息搜集、分析、决策的全环节可能都带来改变。

　　天弘基金已经有非常成功的实践案例。刘硕凌介绍，在天弘基金，人工智能已经可以代替高级信用分析师的工作。

　　金融行业有信用分析师读新闻、公司相关信息，这些信息读完之后要进行分析和加工。天弘基金的“鹰眼”系统的专利是公募基金第一块国家信用装置，是信用评估方法的装置。刘硕凌介绍了鹰眼评估算法的出炉过程：当时找信用分析师一块读新闻，读了10万条新闻，拿其中八万条新闻放到鹰眼算法里。先做分词再分类，分正面、中立、负面，拿剩下两万条让AI评价一下，剩下2万条自己知道答案，8万条当时在时花了很多时间、很多资源，样本收集整理花了三个多月的时间，剩下两万条新闻AI看5分钟就看完了。现在这个算法的准确率提升到96.7%的水平，绝大多数的新闻现在在外面新闻不用自己在网上看，基本看鹰眼看完之后的二次信息。

　　在保险行业，这样的变革同样在发生。

　　众安科技实验室总监纪其进介绍，保险行业的核心流程有：

　　产品设计——售前——承保——投保——出险——理赔——售后。

　　在每一个环节上，众安科技都在尝试改变。

　　售前环节跟售后环节做了客服机器人。

　　在承保这个环节，众安科技正在尝试用人工智能改变“定价”。比如车险，众安科技提出UPI车险，即基于使用的车险。以前车险是根据车的类型、品牌、价格、使用年限给一个定价。但是这样的定价方法并不准确，有的车一年难得开几次，基于车的本身使用情况来定价是更为精准的。

　　理赔涉及到反欺诈，这里要能够识别真正出险了还是恶意骗保，通过人工智能进行大数据分析，可以帮助识别信息真伪。

　　核损环节，可以基于人工智能来判断损失到底是多大。众安有一个碎屏险，手机屏幕很容易坏，买手机时担心手机送到保险公司的话，屏已经坏了。众安科技通过图像识别判断手机屏幕是不是运输过程中损坏了，如果损坏可以赔偿，而且现在是把后端链拉长了，可以直接帮用户修。

　　在证券行业，这样的进程稍慢。香港金融数据技术有限公司（FDT）创始人兼CEO聂凡淇在中国证券市场做了调查，发现中国有100多家券商，但有人工智能自主研发团队的不到5家，其中做得最好的是华泰证券。

　　7月1日，中国证监会发布的《证券期货投资者适当性管理办法》正式开始实施。聂凡淇认为，这将带来很好的市场机会，他的团队研发的技术可以帮助证券机构识别客户风险偏好，匹配合适的资产。做到这一点，FDT用的方法是通过对用户证券选择操作行为和收益之间的分析，来判断客户的风险偏好以及是否适合做投资。目前，FDT正在进行的研究是，通过对基金经理证券选择操作行为和收益之间的分析，来从根源上判断资产的质量，从而进一步降低风险。

　　聂凡淇认为，人工智能在证券行业的应用将加快“去散户化”的进程。他回忆，巴菲特谈到中国金融投资者教育不足，投资会有变化。美国花了70年完成投资者教育，这是一个漫长的市场，他相信市场长期引导人们做正确投资。通过市场去散户化的代价太大，2015年的惨痛教训，2008年的惨痛教训就是前车之鉴。他坦言，在三年前做FDT，就是看好中国一定要去散户化的。

　　而在京东，京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志介绍，身份认证、用户画像、对话机器人、风险控制方面对人工智能的应用都已经开始落地。京东手中拥有大量的数据，在与金融机构的合作中正跃跃欲试。

　　降低金融风险

　　金融业的核心是风险控制。在这个核心环节，人工智能正在大显身手。

　　IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文介绍，IBM在四大行的某一家银行里做了一个基于“图计算”的品牌。通过图计算帮银行来进行风险的识别和传导的预测。

　　具体来说，IBM做了八种关系的关系圈搜索，包括股权关系、担保关系、投资人之间的关系、资金圈的关系等等。在这八种关系当中，IBM去检索相应的关系圈。赖开文介绍，IBM的System  G目前已经非常强大，原来做这样的一个关系识别要一个月的时间，现在做到了只要分钟级就可实现。原来这个关系圈做到6个就做不下去了，现在能够做到无限的，20个、30个，甚至上百个关系圈搭建。

　　利用关系圈的搭建，IBM做的是风险传导的预测。在这个关系圈里头当有一个点出现违约的时候，它剩下的关系圈的其他的点什么时候会违约？它违约的概率有多大？就像一个苹果筐里头有一个苹果烂了，其他的苹果什么时候会烂掉？就可以预测了。这个预测的准确率在40的预测做到58.2%，基于这样的验证，IBM即将对银行进行这样的产品推广。现在很多银行都很关注，对风险传导的预测能够大大减少银行损失。

　　人工智能在反欺诈方面也有很重要的应用。

　　同盾科技创始人兼董事长蒋韬介绍，同盾科技监测的欺诈团伙将近100万个。同盾科技有一个“图数据库”，这个库里差不多有超过500亿的数据节点。同盾科技通过这些基于图的分析，可以实现对数据节点和数据节点之间的关系毫秒级的发现。比如随便给同盾两个手机号，只要毫秒级的时间，同盾科技就可以给出它们的关联度有多少。

　　信用分数的评估主要是两个维度：还款能力和还款意愿。还款能力和还款意愿在传统的风控角度都有相应的维度和数据做评估，但是同盾其实发现了还有一些创新的数据角度确实可以分析这个人的情况，包括纳税情况、信用情况，包括他的搬家次数、借贷时间等等，都是跟信用有关系的，包括网络点击等等。同盾整个的变量库里衍生出差不多6万个变量库，中间会有30-50个变量会跟这个人的信用强相关，同盾科技通过机器学习，包括深度学习的方式提取出来，对个人信用打分。

　　同盾科技有一个风险管理平台，客户包括信用卡中心、消费金融、小贷公司、现金贷、汽车金融，他们会利用这些信息评估个人的欺诈风险和信用风险。未来同盾科技会把底层能力继续开放，包括机器学习平台、自动化的训练平台、计算平台等。

　　人工智能进入“辅助”决策阶段

　　人工智能最重要的能力或者最关键的能力就是帮助人们做决策。目前在金融业，这方面的应用还不成熟，但是已经有尝试开始落地。

　　赖开文介绍，IBM认为现阶段人工智能或者认知计算更多强调的是“辅助”决策的阶段。

　　“辅助”决策的意思是，IBM会给用户决策的建议，这些建议里有一个“置信度”，即这个计算机系统、认知系统认为他的置信度有多少，即判断它再多大程度上是靠谱的。并且“可追溯”，意思是，每个决策建议后面会给出证据，人可以据此作出判断，觉得合理就采纳，如果不合理，就做出自己的判断。

　　在这方面，IBM的落地项目是，帮日本的一家保险公司做智能理赔。寿险公司的理赔非常复杂，因为病种很多，每个病都很复杂，要分清什么情况赔、什么情况不赔，是很专业的事情。同时，在判断是否应该理赔时，要核查非常多的文档、检查的资料、医生的处方等等。一般复杂大病需要10年以上的员工才能做。这样人力成本的投入是非常高的。IBM通过沃森系统帮寿险做智能的理赔，做两件事情：

　　第一，从非结构化的数据（从医院拿过来的医生开的处方单、诊疗报告）当中，把关键特征信息抽取出来，包括了疾病名称、手术名称、诊疗结论，不需要通过人去录入。这是通过自然语言的理解、机器学习实现的。

　　第二，把抽取出来的特征与历史数据进行对比，从而做出理赔决策。

　　他透露，IBM正在谈中国的保险公司，TOP6的保险公司要把这样的一个认知理赔的方案从日本移植到中国本地。

　　失业潮不远了

　　与人工智能大显身手相伴随的，金融行业的失业转岗潮已经是看得见的事情。

　　赖开文透露，IBM给上述日本的保险公司做完智能理赔的项目之后，该公司理赔的平均时间减少了40%，人员的投入减少了30%，原来有30%的人员转岗去做别的事情了。每年减少支出1.5亿日元。

　　人员比同行精简，在天弘基金也有非常明显的表现。

　　刘硕凌透露，天弘基金的AI与金融结合的尝试开始于2015年。很多人问，天弘基金管理15000亿到底有多少人，信用分析团队包括固定收益团队都不大，在业内只能说是一个中游水平的体量。之所以能够用这么少人管理这么多的资产，主要因为有自动化的技术。

　　但是，这样的“转岗”可能并非坏事。刘硕凌提到，比如天弘基金招进去的一些毕业生都出自于清华北大等高校，这些毕业生去做简单重复劳动就是一种资源浪费，他们可以去做更复杂的工作。

　　来源: 网易科技

人工智能不断打开生活“新入口”

　　最近一段时间，人工智能突然霸屏了，先有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈，后有阿里巴巴发布新款人工智能硬件……在技术快速更新迭代的当下，人工智能正在从方方面面改变我们的生活模式和生产方式，其在为人类带来更多便利的同时，引领着世界经济的变革——

　　4.1亿美元！这是人工智能企业商汤科技上周宣布的B轮融资总额，这个数字也创下了全球人工智能领域单轮融资最高纪录。据商汤科技透露，其2016年的客户和业务量较之2015年实现了数十倍增长，驱动了超过400家客户的“人工智能+”升级。

　　资本市场对商汤科技的青睐，正体现出人工智能行业的红火。商汤科技的投资方之一，IDG资本全球董事长熊晓鸽说：“可以明确地看到，人工智能已成为经济发展的原动力。”来自市场分析机构普华永道的研究报告预测，至2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。

　　在资本之外，人工智能市场同样活跃。从政策层面看，来自科技部的消息称，我国最近新一代人工智能发展规划已编制完成，这项规划对我国至2030年的人工智能产业作出了系统部署。而在企业动向方面，仅仅上周一周，就先后有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈，阿里巴巴发布新的人工智能硬件，微软宣布将成立新的AI实验室，以对标Deepmind，“致力于解决AI领域中的一些最困难的问题”。

　　人脸识别、图像搜索、下围棋……在这些人们耳熟能详的应用之外，人工智能下一条“赛道”又在哪里？将对人们的工作和生活带来怎样的影响？

　　打造智能生活新入口

　　目前，人工智能对自然语言的理解是最被看好的发展方向之一。中国计算机学会中文信息技术专委会秘书长赵东岩表示，自然语言理解是人工智能这座高峰上的一颗明珠，只有通过自然语言理解，才能实现人工智能与人类的无缝对接。

　　目前，自然语言理解让物联网智能语音设备大行其道。亚马逊的Amazon Echo，微软的Invoke和苹果的HomePod……巨头们纷纷发布了自己的智能音响产品，Echo系列产品在美国的销售量已经达到700万台。在国内，美的联合百度发布了智能语音盒，阿里巴巴则发布了智能音箱天猫精灵X1。

　　在人工智能的支持下，这些智能音箱产品已经不仅仅是播放歌曲、讲个故事或者预报一下天气，它已开始成为智能家居的新入口，并且带来了人与机器交互的新方式。

　　百度度秘事业部副总经理葛行飞表示，美的智能语音盒能够直接控制空调、加湿器、空气净化器等家电产品，可以为消费者的生活带来更多便利。

　　天猫精灵则能够通过声纹识别，让消费者直接用语音来为手机充值、购物、查询快递。“当你发起购物、充值等行为时，只需要说出声纹密码，通过声音识别系统校验身份，确认是本人后才会完成交易。”阿里人工智能实验室负责人陈丽娟介绍说。

　　在这些智能音箱的背后，则是巨头们的对话式人工智能操作系统。在百度，这个系统被称为DuerOS，阿里巴巴则称之为AliGenie。

　　为什么人工智能技术的推进，让语音交互真正成为可能？陈丽娟表示，中文语音交互的难点在于对中文语义的理解，人工智能的算法支持让中文语义理解引擎能够优化常用的定时、提醒、天气、购物等领域语言内容。“比如天猫精灵仅在天气预报上就能够理解786种中文问法。此外，对北方语言的儿化音，小朋友的叠字，包括吞字、缺字、口头禅，这些都可以通过深度机器学习来优化。”陈丽娟说。

　　人工智能对自然语言的理解，不仅改变着人与机器的交互方式，也在改变人与人之间的交流方式。翻译研发科学家高勤介绍说，在语言翻译领域人工智能可以让机器翻译的整个决策过程更为全面。就像AlphaGo在对围棋的理解上超越了人类一样，在人工智能的支持下，机器翻译同样能做人可以做的事。“比如零数据翻译，人工智能可以使用英语和日语、英语和韩语之间对译的训练数据，不依靠任何日语和韩语之间的翻译数据，实现不通过英语中转的日语和韩语之间的直接翻译，这为未来构建统一翻译模型提供了可能性。”高勤说。

　　生产过程从此不一样

　　“在人工智能工业大脑的支持下，我们在车间里写的代码，让苏州一家光伏切片厂提升了1%的良品率。”阿里云算法工程师光盐告诉记者。

　　在从工业3.0到工业4.0的迁徙中，人工智能也已经开始发挥作用，两化深度融合让企业拥有了更多的数据，人工智能则能让数据真正在制造领域体现价值所在。来自普华永道的研究报告显示，在深入分析2016年至2030年人工智能将带来的经济增长数据后可以发现，一半以上的增长将来自于劳动生产力的提升，普华永道人工智能分析师阿南德·拉奥表示：“人工智能在提高和扩展企业能力方面的价值并不亚于自动化。”

　　那么，人工智能在智能制造领域到底有什么作用？一方面是帮助寻找问题，优化流程。商业智能服务商Qlik帮助丰田汽车分析了1.8亿个行车数据，通过对这些数据的分析，丰田大大缩短了查找问题的时间。“过去，丰田汽车查找问题根源至少需要10个小时的时间。现在，通过运用人工智能分析数据，这一查找问题的时间已缩短到5分钟至10分钟。”Qlik亚太区制造业和高科技市场开发总监杰里米·西姆说。

　　从当前对人工智能的应用来看，最被看好的应用方向是预测性维护，光盐所提升的1%良品率正来源于此。“通过对监控的生产数据以及设备故障历史数据分析建模，人工智能可以提前预测故障。在故障发生前，就可以提前更换有问题的零件。”光盐说。

　　在日本，九州电力同样通过对旗下84家工厂10万台设备的数据进行分析，将维护模式从定期维护转变成基于风险的预测性维护。美国通用电气公司GE也在上月宣布，将成立一家人工智能公司，致力于利用数据分析、机器人和人工智能技术，为油气、运输和能源等行业提供检测服务。

　　不过，光盐也告诉记者，人工智能在智能制造领域的应用才刚刚起步。“一方面是人工智能对数据有更多要求，企业必须有一定的数据累积。另一方面，人工智能的方法论虽然是通用的，但不同行业还是有原始数据和业务产品的区别，人工智能企业同样需要深入了解制造业，为不同的行业建立不同的算法模型。”光盐说。

　　“新一代人工智能技术将为智能制造系统插上翅膀，带来智能制造的新模式、新手段和新业态，但其发展仍要注重技术、应用和产业的协调发展，避免空想，将创新驱动与工业化紧密结合。”中国工程院院士李伯虎说。

　　来源：经济日报

人工智能研究的中国力量

　　人工智能：从科幻到现实

　　1956年在美国举行的达特茅斯会议，探讨了人工智能的发展。在这次会议中，人工智能（AI）的概念被正式提出：“让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能”。参加这次会议的科学家开始在科研领域致力于人工智能的发展，但受制于计算机技术的水平，当时人工智能的进展有限。

　　在20世纪60年代，美国科幻小说家阿西莫夫在《纽约时报》开设专栏，对人类半个世纪后的科技生活进行预测。他预言：“到2014年，机器人有了自己存在的意义：把人类从琐碎的家务中解放出来，人们只需头一天晚上对机器做出设置，第二天早上就可以直接享用现成的美味早餐。”

　　我国计算机仿真与计算机集成制造专家、中国工程院院士李伯虎认为，人工智能最近60年发展可以分为三个阶段：20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却；20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得人工智能不被重视；进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能进入新的快速增长时期。

　　李伯虎说：“当前，正在发生重大变革的信息新环境和人类社会发展的新目标，催生人工智能技术与应用进入了一个新阶段。这一次人工智能新高潮的最大特点是企业引领。”

　　确实是这样，在国际上，谷歌、IBM、亚马逊等各自展开了对人工智能领域的研究。谷歌的人工智能程序阿尔法围棋（AlphaGo）在围棋领域的“人机大战”吸引了世界的目光。在我国，阿里巴巴、华为、百度等公司在人工智能方面也各有建树。比如，在中国，“人脸识别”这一人工智能技术已在多家公司的刷脸支付产品中被广泛应用。

　　人工智能产业技术创新战略联盟理事长、中国工程院院士高文表示，新一轮的人工智能浪潮由企业带动，目前多国已关注到人工智能巨大的发展潜力，加大了对人工智能研究的资助。

　　2016年，美国白宫科技政策办公室成立了机器学习与人工智能分委会，先后发布了《准备迎接人工智能的未来》《国家人工智能研究和发展战略规划》《人工智能、自动化与经济》三份报告，深入考察了人工智能驱动的自动化将会给经济带来的影响并提出了美国的三大应对策略。

　　英国于2016年制定《机器人与人工智能》战略规划，发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告，希望成为机器人技术和人工智能系统研究领域的全球领导者。

　　在中国，“人工智能”被写入我国“十三五”规划纲要。在2016年5月，国家发改委、科技部、工信部及中央网信办四部委联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，要“充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域‘互联网+’创业创新，培育经济发展新动能”。面向2030年的人工智能规划即将出台，中国的人工智能研究与开发将进入顶层设计后的系统推进阶段。

　　中国工程院院士潘云鹤表示，我国对智能城市、智能医疗、智能交通、智能制造、无人驾驶等领域的研究需求与日俱增，“我国已在这些领域实现了信息化，现在迫切需要智能化”。

　　中国人工智能论文引用量排名世界第一

　　作为典型的前瞻性基础研究领域，人工智能得到了我国基础研究最主要的支持渠道——国家自然科学基金委的持续关注和重视。自然科学基金较早地做出了前瞻部署，聚焦重点问题，资助了大批探索性研究项目，培养了一批基础研究队伍。

　　国家自然科学基金委员会自1986年成立起就开始在机器智能基础理论与方法、人工智能应用、人工神经网络、计算机图像与视频处理等多个领域支持科学家自由探索，持续围绕人工智能领域开展基础研究，专门针对人工智能领域开设相关学科代码，对人工智能领域进行细致划分和规划。在人工智能与知识工程领域，基金委设置了人工智能基础、数据挖掘与机器学习、智能Agent的理论与方法、智能搜索理论与算法、智能系统及应用等申请代码，意在鼓励科学家在这些前沿领域展开自由探索，进一步夯实人工智能的科学基础。

　　同时，我国还启动了“视听觉计算基础研究”重大研究计划，这项技术成果将最终运用在无人驾驶技术领域。该计划实施8年来，清华大学、上海交通大学等十余所高校和科研院所的科研团队参与，在脑的视听觉认知、无人驾驶、图像、语音和文本（语言）信息处理等方面取得了一系列处于国际前沿的重要研究成果，在《神经元》等国际学术期刊上发表了大量高水平论文，对推动我国信息领域及相关产业的原始创新与发展起到了重大的引领作用。

　　在智能机器人研究方面，基金委2016年启动了“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划，拟资助经费2亿元，面向我国高端制造、医疗康复等领域对共融机器人的需求，力图为我国机器人技术和产业发展提供源头创新支撑，还与深圳市人民政府共同设立机器人基础科学中心项目。

　　在全球科学技术革新的时代浪潮下，我国对于人工智能领域的基础研究取得了不少突破性进展，中国科学家在学科前沿已经占据了一席之地。根据SCImago期刊排名显示，2015年，美国和中国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的相关论文总和也只相当于美中两国一半，中国人工智能论文引用量排名世界第一，论文影响力方面中国则排名第三。麦肯锡公司全球总裁鲍达民说：“中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。”

　　人工智能有可能率先实现从跟跑到领跑

　　2016年，中国工程院根据人工智能60年的发展，结合中国发展的社会需求与信息环境，提出了人工智能2.0的理念。

　　中国工程院高文院士表示，人工智能2.0的一个鲜明特征是实现“机理类脑，性能超脑”的智能感知，进而实现跨媒体的学习和推理，比如人工智能AlphaGo就是通过视觉感知获得“棋感”：“它将围棋盘面视为图像，对16万局人类对弈进行‘深度学习’，获得根据局面迅速判断的‘棋感’，并采用强化学习方法进行自我对弈3000万盘，寻找对最后取胜的关键‘妙招’。”通过这种感知，AlphaGo实现了符号主义、连接主义、行为主义和统计学习“四剑合璧”，最终超越人类。

　　杨卫认为，在研发活动的全链条——从基础科学到技术及产品和市场中，基金委正是源头供给者。顺应时代发展要求深入探索人工智能，不仅造福于民，更可为国家在重大研究领域的突破作出贡献。

　　基金委发布的《国家自然科学基金“十三五”发展规划》围绕人工智能发展战略做出了明确部署与推动：“十三五”期间，基金委在学科布局中新增了“数据与计算科学”学科发展战略，在发展领域中提出了包括面向真实世界的智能感知与交互计算、面向重大装备的智能化控制系统理论与技术、流程工业知识自动化系统理论与技术以及大数据环境下人机物融合系统基础理论与应用等多个优先发展领域。

　　此外，为推动人工智能研究的拓展与丰富，科学基金将重点支持通信与电子学、计算机科学与技术、自动化科学与技术等分支学科之间的交叉研究，通过交叉研究孕育重大突破。

　　“中国人工智能的发展前景闪烁着希望的曙光，有望领跑世界。”杨卫指出，在科技发展过程中，一个国家从跟跑到领跑的历史性跨越既是华丽的，又是艰难的。它需要高瞻远瞩地把握创新规律，认识到领跑特有的表现形式，并审时度势选择正确的领跑方向，而人工智能作为人机网共融的重要组成部分，和智慧数据、新物理、合成生命、量子跃迁一道，有可能成为我国科技率先实现从跟跑到领跑的跨越的五个重要领域。

　　来源：光明日报

fintech冲击 平安银行借APP重建移动端生态体系

　　消费金融领域的不断扩张，正在蚕食传统金融行业的业务线，凭借丰富的场景优势，对银行信用卡业务带来很大的压力，快速布局移动端成为了各大银行夺回互联网阵地的重要战略。近期交通银行发行了首张电子信用卡，而平安银行将信用卡APP业务整合进入口袋APP，目前平安银行APP已涵盖借记卡、信用卡和橙子银行，平安银行移动端的优势正在重新构建。

　　观念转化 银行从销售到服务转变

　　平安银行董事长谢永林介绍，目前平安银行已经把整个零售以前的三个工具信用卡、借记卡、橙子银行合并成一个口袋银行，实现了流量和服务合并。

　　除了平安银行内部业务打通之外，平安银行还把集团一些用户相关的脱敏合规数据跟银行打通的工作。这样银行不仅可以看到用户银行行为数据，还可以通过集团数据更准确对客户的资产、行为进行一些判断。“过程中交叉服务，我们已经淡化了销售的概念，我们叫做服务的概念。”谢永林这样看待银行新业态。

　　谢永林相信，金融人士和互联网尽快融合，多个统一与融合，将大幅提升银行生产力，在这个过程中，谢永林提出了“科技引领、零售突破、对公做精”的策略。对于零售转型，谢永林亦充满信心，“我们目标是把口袋银行APP变成中国零售银行里面最好的APP。”谢永林也指出了传统银行存在的问题，那就是传统银行完全依托网点、依托面对面服务，没有办法快速发展零售业务。

　　按平安银行的策略来看，科技是实现经营目标的第一要素。据了解平安银行在IT、产品、技术、互联网体验等方面已经拥有500多人的团队力量，平安银行通过科技手段的应用，充分调动集团资源，改变传统的产品及服务模式，可以使零售业务得到超常规的发展。谢永林指出，APP做得好将会减少对线下人工依赖，同时也支持平安线下人员的服务质量。

　　数据显示，自5月20日平安银行新口袋上线至今，累计下载设备数850万，其中约有300多万为新用户，剩余旧口袋约45%的客户完成迁移，旧信用卡约85%的客户完成迁移。新口袋高峰达到每日190万活跃人数，对比老信用卡增长约40%。平安银行新口袋的再度启航，实现了多应用整合提升用户体验的同时，也在进一步强化平安集团的科技属性，不断提升企业价值。

　　实际上，平安银行在转型过程中一直遵循“科技引领、零售突破、对公做精”的原则。

　　APP资源整合或帮助银行构建新生态

　　对于平安银行来说，除了创新金融业务之外，平安银行对传统金融业务又进行了新的调整布局，这其中就包括将平安信用卡APP装入银行的口袋APP。

　　银行机构在业务层的障碍往往来自行内高昂的沟通成本。平安银行通过整合业务线APP的做法，降低了行内的沟通成本，并将用户数据重新进行整合，建立更加完善风控模型的同时也加快了适应年轻人需求的步伐。年轻用户的经营与研究是各家银行在针对消费业务时研究的重点，年轻用户经过移动互联网时代的驯化后，对“有趣，好看，占便宜”产品的偏好已经难以被传统手机银行的古板满足。因此银行机构急需能够针对年轻用户的喜好而快速迭代运营的生活消费类APP ，而后者是信用卡APP天然的孕育场景。

　　另外，作为银行互联网生态圈基石的APP，在满足年轻人需求拉近与用户距离的同时，还在不断开拓新的应用场景。尤其对于平安这类大型金融集团，银行APP还兼具其他如券商、保险等相关兄弟公司的业务拓展功能，智能投顾、会员体系等几乎覆盖了用户的所有需求并增强了使用黏性。在金融智能化、互联网化的大趋势下，平安银行零售战略转型对口袋银行提出更高的要求，口袋银行作为客户经营服务的主要战略性载体、战略性渠道，需要发挥海量获客，提升粘度，促进经营的作用。

　　来源：证券时报