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作為2020全球人工智能大會的活動之一，以“普惠金融 智能共創”為主題的智能金融高峰論壇近日在杭州舉行，由杭州市科學技術局作為指導單位，同盾科技承辦。
論壇匯聚數十位政府、學術界及行業領軍企業代表，暢談人工智能與金融彼此賦能產生的強大效能。多家產業和學術機構也在論壇中聯手成立“知識聯邦產學研聯盟”，將致力于探索下一代人工智能的實現路徑。
中國工程院原常務副院長潘云鶴院士在會上首先致辭，他指出互聯網的普及，傳感器的泛在，大數據的涌現，電子商務的發展，在線數據的興起，數據和知識在人類社會物理空間和信息空間之間交叉融合、互相作用，匯合成驅動AI走向2.0的強大外在動力和應用需求。
中國工程院原常務副院長 潘云鶴
AI從1.0走向2.0的時候，出現了新的發展方向和很多技術機遇，人工智能技術在大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合智能和自主智能系統的五大方向，現在已經初見端倪。
他指出，考察發現AI 2.0在金融領域的客戶服務、風險控制、精準營銷、資產管理、金融監管等五大方向，均有極大的滲透性。
新時期非接觸式的金融服務加速推廣，智能金融的技術加速發展，應用加速落地。面對著人工智能、大數據、云計算等技術帶來的激烈變化，金融機構正在不斷地加速向技術驅動機構轉型，變革本身的組織、流程、運行技術等等，構建新的業務形態，建立新的業務體系。
中國人民銀行科技司原司長陳靜隨后致辭，他總結稱，目前中國的金融行業正在加強加快AI應用，主要有機器學習神經網絡應用與知識圖譜、計算機生物識別技術和服務機器人。
例如機器學習針對財務交易數據進行建模，利用回歸分析等預測交易策略；神經網絡應用于知識圖譜的應用，大多在風控征信領域，需要把不同來源的數據整合在一起，檢測數據當中的不一致性，從而有效比對借貸用戶結構性數據，發現風險。
AI也應用于金融預測反欺詐，大規模采用機器學習，通過分析海量金融交易數據，改進和完善算法，如分析信用卡數據，識別欺詐交易，提前預測交易的變化趨勢等。
同時用于授信決策，通過數據篩選建模和預測打分，將不同的資產分類做分別處理，對借款人還貸能力的實時監控，從而實時對后續可能無法還貸的人進行實時的干預，以減少因壞賬帶來的損失。
同時AI用于智能投顧，采用多層神經網絡，實時采集所有重要的經濟數據指標，不斷進行深度學習，完善合適的資產分散投資策略算法，實現大批量的不同個體定制化投顧方案。
計算機生物識別技術在身份驗證上的應用，受到了越來越多的關注和重視。如何確保移動銀行、移動支付的安全性，客戶數據的安全性、隱私性，賬戶的不可泄露性，以及手機丟失之后相關信息的不可竊取性等，是發展移動銀行金融服務的重要基礎。
生物識別技術通常分為兩類，一類是利用人體固有的生理特征，比如指紋、靜脈、人臉、虹膜等；一類是勾勒人體特有的行為特征，比如筆記、聲音、步態等等，進行個人身份鑒定。自然語言的理解和處理也算是其中的一類。
我國相關的企業已經開發出很好的語音識別產品，算法改進大大提高識別精度，甚至能夠判別被識別者是否受到脅迫等。這項技術不斷向實用化前進，也在央行科技司的統一組織下，已出臺了相關的金融應用標準，這也推動了智能客服的發展。
同時積極開展語音數據的挖掘應用，基于語音和語音技術，自動將電話銀行海量通話和各類用戶內容結構化打上各類標簽，挖掘分析有價值的信息，為服務營銷等提供數據和決策支持。
利用服務機器人在網點或者是機房投放智能機器人，實現指定區域內自動巡航，可對客戶進行迎賓分流，進行語音互動交流，根據客戶知識庫內容進行標準業務咨詢回答，減少大堂經理的重復性工作。
中國人民銀行科技司原司長 陳靜
對于金融機構AI應用的推動，陳靜還給出了五點建議：
第一，一定要與相應的應用場景相結合。AI相關技術很多，不能全面開花，要從金融機構本身的實際出發，找準痛點，緊密結合金融業務發展與創新的迫切需求，選擇最具有前景，最緊迫的業務來發展。
第二，加快云計算、分布式架構應用和大數據平臺的建設，要把基礎做好。道理很簡單，新一代AI的特點是高性能計算與大數據的結合，前者建設投入很大，必須要完善云計算才能降低成本。當前金融的服務競爭，是面向市場的能力、成本和質量的競爭。
第三，要切實加強與社會的合作，發揮市場優勢。金融機構要與相關的人工智能企業、運營商、研究單位、大專院校密切合作，探索在市場經濟環境中的合作機制，共同努力，走出一條多快好省發展金融智能的應用之路，而不能閉門造車。
第四，要加快人工智能應用人才隊伍、尤其是復合型人才的培養建設。
第五，要防范人工智能應用中可能產生的新風險。例如國內外有識別生物技術的專家對這方面應用有很大的疑慮，認為生物識別技術的不可更改性帶來了很大的問題。生物特征不像密碼，泄露以后可以更改。一旦計算機當中的指紋、掌紋、虹膜、聲紋等被泄露或者被竊取，非常危險和麻煩。此類問題如何有效進行防范與化解，十分重要。
香港大學商學院副院長、諾貝爾經濟學獎提名專家林晨教授，通過視頻形式帶來以《疫情后的大數據治理與金融科技發展》為主題的演講。他通過疫情期間收入人群與企業的數據分析、遙感數據與移動設備數據、風險控制框架等內容，表示金融科技具有逆周期潛力，并指出三大機遇與挑戰的存在：
第一，傳統銀行又一次展現出很強的順周期性，金融科技如何通過數據對中小微企業有更準確、更深入的了解，在經濟下行的時候保持對中小微企業金融服務，穩定生產、穩定雇傭，穩定收入，產生逆周期性，這是最急需要面對的挑戰。
第二，如今民間借貸利率的司法保護上限設置為一期LPR的4倍，這就說明，提高利率覆蓋潛在損失的傳統模式可能將不再適用，引申出來就是必須要做好更好的精準風險控制跟數據賦能。
第三，也是更大的潛在挑戰——全世界上百個國家都有不同程度的數據隱私保護法律通過，如何做到數據隱私保護跟共享的均衡？一方面希望有更多維度、更豐富的數據，但另一方面要注重對個人或者企業的數據隱私保護，光靠政策顯然不夠，還需要有技術手段，比如最近談得非常多、已經開始在做的聯邦學習。
通過大數據分析可對中小微企業有更準確、深入的了解，從而更好服務實體和個人的金融服務需求。在經濟下行期，保持對中小微企業的金融服務，有助于其穩定生產、穩定就業；有助于其雇員穩定收入、穩定需求，進而實現保持經濟穩定的社會責任。
國家金融與發展實驗室副主任楊濤圍繞“智能時代的金融新基建”談到，支付系統、中央證券托管系統、證券結算系統、中央對手方、交易數據庫是當前各國共識的五類金融市場基礎設施。
國家金融與發展實驗室副主任 楊濤
他指出，我國金融供給側結構性改革，強調“補短板”，提高服務實體經濟水平和防控金融風險能力。當前，金融新基建的重點應放在貨幣體系、支付清算體系、信用體系、技術基礎與設施、金融標準化、數據治理與交易等領域。
以近期熱議的數字貨幣為例，楊濤認為，從中長期來看，底層的金融新基建往往更加重要，“正如交通工具可以不斷變換，但如果底層道路效率、標準提不高，對整體交通效率必然有重大制約。”
他強調，在金融新基建發展當中，有兩點特別需要注意：技術與規則同等重要；新基建領域，特別要避免各種各樣的誤讀，需要先形成一些共識，以使得基礎一開始就打牢。
同盾科技聯合創始人、CEO張新波也在開場致辭中提到，人工智能等科技力量已從過去的支撐、保障的從屬地位，發展成為引領、重塑的驅動力量，成為金融業重要的核心競爭力。
張新波告訴雷鋒網AI金融評論，他認為智能金融接下來的行業趨勢，首先是金融機構的數字化轉型，以往單點解決問題的做法會升級為更完整的、覆蓋全渠道的成套解決方案。
其次則是數據安全與資源共享問題。張新波強調，2017年個人隱私保護條例發布后，行業的安全意識和整體水平也在快速提升，同盾也持續在探索知識聯邦以響應金融機構的迫切需求。
第三是借助AI、大數據等技術手段加強監管科技，盡可能地精準、實時地發現金融風險，改善金融監管的滯后性和片面性。
同盾科技聯合創始人、CEO 張新波
而同盾作為智能決策分析服務商，也將把技術與服務廣泛應用于智能金融、智能政務、智能城市建設等領域。張新波向雷鋒網AI金融評論表示，其實金融的智能決策分析遠遠未到非常深入的階段，所以今后2-3年內，同盾還是會在大金融行業重點發力、做深做好；另外，同盾也會專注在政企領域助力數字化進程。
同盾科技合伙人、人工智能研究院院長李曉林教授也向AI金融評論指出，從科研的角度來看，AI金融的機會頗多，很多最新算法還沒有進入到應用的最前沿，部分應用仍在采用相對傳統的回歸模型；模型的可解釋性、推理性或是因果判斷上的“進化”，將是AI金融后續值得期許的趨勢之一。
而對于全球金融科技的發展進程，李曉林表示，中國的金融科技與一些發達國家相比，“可以說是并駕齊驅”；我國在技術落地的場景和速度上有所領先，之后也將會在監管立法與技術創新上加快步伐。
本次智能金融高峰論壇上，金融機構數字化、智能化轉型案例是討論重點之一。
中國人壽財產保險有限公司信息技術部總經理郭海濤，就在會上分享了國壽財險大數據建設經驗。自2007年成立出單起，國壽財險便開始了內部統一數據平臺建設，當前平臺已涵蓋幾乎公司全部經營數據，平臺應用功能可支持上至高管下至普通員工的內部數據分析需求。
中國人壽財產保險有限公司信息技術部總經理 郭海濤
他透露，國壽財險已將海量歷史理賠數據等信息聚合，并搭建模型、分析網絡圖譜，明確標注案件風險。此外，OCR識別運用于車輛定損、車險的智能定價、智慧防災防損云平臺、移動端風險預警助手、關聯保險產品推薦營銷等場景與技術，國壽財險也已有相應的投入和實際應用。
新網銀行副行長兼首席風險官徐志華則在演講中指出，對于新一代互聯網銀行而言，智能風險管理技術不是一個“照妖鏡”，必須是全生命周期管理。智能化風險管理要求流程自動化、決策智能化，智能風險系統和智能決策模型的建設勢在必行。
他也強調，零售信貸轉型不止是建系統和模型，零售轉型是一個業務綜合性的系統工程，風險戰略才是零售風險管理的重點。
新網銀行副行長兼首席風險官 徐志華
聚焦到銀行賽道，同盾科技副總裁、金融云事業部總經理李偉東就指出，全球銀行業都在經歷電子化、信息化，到數字化、智能化的發展歷程，頭部銀行已經率先實現數字化轉型，并開始從中獲益，加速向智能化發展；而對中小銀行而言，今年的疫情倒逼他們加快轉型節奏。
他表示，未來可以預見的是，客戶遠程化、服務場景化、交易實時化和決策智能化，將是銀行業后續的轉型重要目標。
同盾科技副總裁、金融云事業部總經理 李偉東
李偉東還在采訪中談到了開放銀行這一重要趨勢，強調開放銀行現在不是“要不要擁抱”的問題，而是“如何實現”的問題。
他坦言，開放銀行目前還處在初級階段，支付相對走在前列。在開放銀行商業模式下，存貸匯付這些銀行所提供的基礎金融服務，要足夠標準化才能以SDK、API等形式嵌入各類場景，但不少傳統商業銀行在這方面的標準程度仍然不足，而這也正是科技公司的重要性所在。
同盾科技聯手浙江大學、中科院醫學所、復旦大學、哈爾濱工業大學、華東師范大學、百度大數據實驗室、360集團、平安科技、明略科技等機構成立的“知識聯邦產學研聯盟”，成為了本次論壇的一大亮點。
李曉林表示，聯盟將聚集跨行業的各方力量，打通各行業數據變現和業務需求，聯合開展知識聯邦多層級的理論、技術、協議、標準和產業研究，構建理論研究到產業成果轉化的生態，探索下一代人工智能的實現路徑。
同盾科技合伙人、人工智能研究院院長 李曉林
在數據安全與隱私保護備受關注的行業趨勢下，隱私計算、聯邦學習等成為今年人工智能與金融行業的共同熱門關鍵詞。李曉林告訴AI金融評論，聯邦學習這一大類今年能在國內大熱，與政策導向、市場教育的完成離不開關系，更重要的是技術發展已經相對成熟，各類平臺相繼推出。
同盾自主研發的知識聯邦，也正是其中發展較快的分支之一。作為一個統一的、層次化的框架體系，知識聯邦支持安全多方檢索、安全多方計算、安全多方學習（聯邦學習）、安全多方推理等多功能技術方案，是打造數據安全的人工智能生態系統的基礎，致力于推進可信AI 3.0，實現“數據可用不可見，知識共創可共享”。
同盾也將進一步推出了天啟可信智能開放操作系統，通過小數據的安全融合可以完成大融。李曉林表示，天啟未來會放在多云的環境下面，通過混合云的方式，基于云原生去打造天啟AI操作系統，打造可信AI3.0，知識聯邦也將內嵌于其中。
李曉林在采訪中透露，基于知識聯邦體系，同盾開發的“智邦平臺”這一安全多方應用平臺，屬于工業級應用產品，已更新迭代到v2.2版本。平臺實現了數據接入標準化和數據安全交換協議，可以讓數據提供者輕松地進行聯邦合作，在任務聯盟、模型設計與使用上呈現開放生態。
雷鋒網AI金融評論了解到，知識聯邦和智邦平臺目前均已投入使用，例如同盾與南方電網通過智邦平臺合作，在保護數據隱私的基礎上分析企業的電力使用情況，為中小微企業提供征信判斷依據，幫助銀行做好中小微企業的信用風險分析。
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