助力银行业发展的人工智能四大能力

　　吴军博士介绍，未来20年的科技时代离不开人口老龄化、绿色经济、虚拟经济这三个基准点，mRNA技术、GPT-3生成预训练的变形器、数据信托等则是未来20年12项重要科技。经济虚拟化和数字化将成为未来趋势，其将面临着数据安全的问题，区块链、数据信托、人工智能成为三大技术解决方案。他介绍，当前人们对人工智能的思考有两种思路：一是蚂蚁和蜜蜂的智能是群体行为，二是人类的智能是个体行为，人工智能更趋向于蚂蚁与蜜蜂的智慧体，目前人工智能还停留在单技能阶段。未来人工智能技术将向着大规模分布式发展，智能技术可以聚沙成塔，人类也将会及早关注数据资产的问题。

　　就人工智能算法和技术如何融入到银行的日常应用规范管理和业务中，索信达控股首席科学家张磊博士总结为“四大能力、八类应用”，并介绍了索信达在银行业的实际的AI应用案例。

　　人工智能这个话题很火，如何和银行业务需求打通，把人工智能技术移驾到银行业本身，这是很多银行客户都很关心的问题。以下是张磊博士基于索信达客户最佳实践，总结构建自身人工智能能力的“四大能力”：

　　第一，业务能力：以业务能力为出发点，所有技术都要解决业绩问题。索信达已梳理出金融行业可以用AI解决的业务问题，如市场营销、风险管控、财务人事、运营绩效相关的，针对问题进行归类就可以圈出银行业用人工智能数据分析解决问题的范围。

　　第二，数据能力：以数据为基础，各种数据加工能力为手段，将数据利用起来。人工智能技术和其他的技术有一些不同，它完全依赖数据，若无数据支撑所有先进算法都无作用，所以要有数据储存、加工的能力。

　　第三，分析能力：以各种先进算法为工具，发现数据中蕴含的有价值的规律。算法的类型像可解释机器学习、自然语言处理、图分析、图计算等，这些算法目前在金融领域用的比较多。

　　第四，思维能力：索信达帮助企业构建分析思维能力，更加合理有效地发现和解决问题。这点要特别强调!因为总被忽视，很多人掌握了技术也知道业务能力，但是还是解决不了问题，因为缺少思维能力。如何将梳理好的数据、算法、业务问题贯通起来，这就需要分析思维能力。