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戴文渊招商银行谈AI:人工智能如何帮助企业解决经营问题

 2018年6月1日,招商银行在深圳总部举办了“人工智能”主题开放日活动,招商银行首席信息官陈昆德先生及招行员工200余人出席交流。第四范式创始人、首席执行官戴文渊先生受邀出席并做主题发言。戴文渊先生在交流中提到,招商银行是第四范式的第一个客户,同时感谢在招行的支持下,过去的三年多时间,第四范式在招行的平台上完成了很多的工作,包括企业AI平台(”第四范式先知”平台)建设,也包括基于”先知”平台所构建的智慧营销,智能风控,精细化运营等多个领域的业务场景落地。结合第四范式在AI领域的多年实践,戴文渊分享了AI与金融相关的经验和思考。

   人工智能到底和企业经营有什么关系

  人工智能的确是近几年非常火热的一个方向,而人工智能相关产业相比人工智能产业,规模甚至还要有10倍之多。我们在媒体上比较常看到的人工智能应用,通常是C端多一些,比如人脸识别、语音识别、无人车等方面的成果。然而,企业经营的智能化,是不是直接拿过来应用就可以了呢?其实还是有一定差别的。

  科学发展有四个范式,在我们所处的“第四范式”的时代最大的机会是,在非常细分的领域都能够创造出科学的方法,创造出非常大的价值。今天AI能帮助企业解决的最大问题,就是中后台的策略制定怎样能越来越多的交给机器来完成。比如,如果招行要做智能金融这个战略方向,制定具体的策略非常复杂,专家写了上千条规则已经写不动了,我们能不能用机器来实现,用技术手段帮助企业解决复杂很多很多倍的问题,实现业务水平提升。例如销售一款理财产品给某一类型的人群,如果能做到千人千面,业务就能做的更好。招行面对几千万上亿的客户群体,无法配备这样的精力和体力来进行划分,而机器则可以实现。

  我们的思路是,未来AI会设计的更为复杂,利用机器的智能,充分发挥机器不知疲倦的思考的能力,来解决企业过去解决不了的复杂问题。我们认为,未来企业决胜这是关键,如果一家银行能做出50亿条规则,就能比做出10亿条规则识别的更准确,这是一家企业的核心竞争力。

   人工智能今天怎么帮助企业经营

  1.如何解决复杂问题

  我们发现,应用效果错误率的下降是随着模型复杂度的不断提升获得的——将模型做的越来越复杂,在解决越来越复杂的问题时就获得了业务效果的提升。这里面没有免费的午餐——能获得三倍、四倍的提升,可能是因为完成了一件困难几百倍的事情。我们今天把这个方法论运用到了越来越多的领域。

  我们有一个经验,那就是在一个细分的领域里,如果能够把规则数量提升到一千万条以上,那么这个领域就需要AI来做。比如,我们帮银行把信用卡交易反欺诈的规则数量,从1000条规则提升到了25亿条;包括医疗领域,我们和瑞金医院联合发布的一个慢性病管理的预测,其实都是风险管理,只不过一个预测的是金融风险,一个是健康风险。

  再比如精准营销。营销不仅能提升收入,也能提升客户的活跃度,唤醒睡眠客户。我们选择了一些产品对睡眠客户进行营销,最后发现不同产品,效果达到了100%多到500%多的提升。这背后的原理其实是一样。过去专家写规则,几十条上百条,我们帮他提升到几十万条、数亿条,解决了更复杂的问题,获得了更高的效率的提升。

  但是不是这个时候就不需要人了,其实不是,人还是很重要的。我们都知道有个词叫“黑天鹅事件”——如果过去没有发生过的事情现在发生了,就是“黑天鹅”。“黑天鹅”一定不是基于大数据的机器学习可以解决的问题,因为过去的数据里没有黑天鹅,没有的东西机器怎么可能知道。所以我们需要做好机器学习与专家规则的结合,由人提供专家的经验,来帮助机器避免黑天鹅事件。因此,未来人应该更关注宏观层面,以及如何避免黑天鹅事件,而不是和机器去拼体力,去做大量的微观分析。人类和机器可以各自发挥所长,形成人机协同。

  戴文渊强调,这些案例还只是冰山一角,一家银行能可实现的应用可能有几百个,即便同样是反欺诈应用,在A银行和B银行做,也会因业务差别而导致不一样的效果。我们曾经发现,用A银行的数据训练出来的98%的OCR模型,拿到B银行就只有90%的效果了,用B银行自己的数据重新训练,又可以回到98%以上。

  2.如何解决时效性问题

  当今时代,业务变化很快,如果产品功能跟不上业务需求变化,待走完采购流程、开发流程,终于上线的那一天,业务需求已变化,产品功能很可能已经跟不上业务需要,要重新采购了。以智能客服为例,智能客服最大的问题其实是时效性问题——走完几个月的采购、开发流程,供应商的客服语料库很可能已经不适用业务需求了。我们现在解决的就是,如何把时效性提升,如何让客户的业务人员自己把智能客服做出来,这是个很高的要求。我们现在能做到的是,在约2.5分钟时间里,客户业务人员能利用第四范式智能平台,自己完成一个客服业务系统并上线。

   如何理解为企业赋能AI

  以我自身的经验来说,因为看到了机器学习技术对行业的影响,创立了一家以AI为驱动的公司,希望去赋能其他行业。

  第四范式今天在很专注的做一件事情,就是利用机器去学习各行各业的数据,总结各行各业的规律,帮助各行各业做提升。我们会尝试去做不同的解决方案,但我们对自己的定位并不是解决方案公司——我们既不是一家反欺诈公司,不是反洗钱公司,不是客服的公司,也不是营销公司。我们的定位类似Oracle或者Intel,是一家技术核心赋能各行各业的公司。

  我们在行业里拿过很多奖,有吴文俊人工智能科学技术进步一等奖、法国巴黎银行黑客松大赛世界冠军,等等。但这都不是我们最骄傲的,我们最骄傲的一件事,是去年有一位国有银行客户,基于“先知“平台去参加JDD反欺诈大赛,拿到了第二名,这件事情我们非常高兴,因为这是我们的目标,我们希望能用我们的能力去赋能所有的客户、合作伙伴。第二名还不是我们的终点,我们希望尽快能有客户、合作伙伴在这样的比赛中拿到冠军。

  另外非常有幸,MIT Tech Review每年会评选十大突破性技术,今年它把第一名给到了一个新上榜的技术,叫做“AI for everyone(给所有人的人工智能)”,并列举了五个“AI foreveryone”的代表研究者,第四范式非常有幸上榜了,另外四个都是巨头。非常巧合“AI foreveryone”正是第四范式的Slogan,我们的愿景就是“AIfor everyone“,这也说明了这项技术的重要性。因为其实,人工智能现在最大的瓶颈都不是技术瓶颈,而是科学家太少了。我们知道互联网有站长,移动互联网有开发者,人工智能有开发者吗?没有。人工智能只有科学家。如果说人工智能的应用都靠科学家来做,人工智能不会发展,就只有少数几个大公司可以做人工智能应用出来。所以我们认为,人工智能要得到高速发展、全面的发展,并不是说我们要找几个科学家来做应用,而是要让在座的每一个人都成为人工智能的开发者。这个就是“AI for everyone”需要做的事情。

责编:汉网

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