為什麼說人工智慧比人類更強，反而是一件好事？

文/真犀君

如果說，有什麼技術對未來50年人類社會將產生顛覆式影響，那人工智慧必然是其中最重要的選項之一。

很早之前，人類就在想像如果機器能夠像人一樣思考，會是一種什麼樣的情況，於是在科幻電影中，人工智慧是這樣的：

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這樣的：

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當然，這些看上去離我們好像還有些遠，計算機目前還無法擁有像人類一樣思考的能力。但其實我們生活中，很多單一化場景，人工智慧的表現已經不弱於人類甚至優於人類。

比如下圍棋，AlphaGo幾乎碾壓了世界上最優秀的的職業棋手。

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再貼近我們生活一點，你的手機上肯定有，那就是語音識別。打開它，然後說一句「我很愛你」試試看，也許回復會給你一個驚喜。

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圖像識別，計算機看圖識人，準確率比人類高多了，性別、年齡、種族、配飾等信息一眼識別。

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還有無人駕駛。

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認得下面圖裡的人？百度的李先生，前段時間在五環「飆車」，被交警注意到了。

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你看，人工智慧，距離我們的生活其實很近。如果某一個領域的規則明確、可以標準化，那麼在這個行業中，人工智慧的效率很有可能會超過人類本身。就像圍棋，規則非常透明和標準化，那麼人腦是算不過電腦的。

標準化環節，最適合人工智慧

我們對待人工智慧的最佳方式，是擁抱它，將它作為一種提高效率的技術手段，轉而將精力投入到更需要創意的非標準環節中。

比如金融業，可能是人工智慧應用最快的領域之一。

首先，金融業的很多環節都是標準化的，這讓它天然地具有了使用新工具以提高效率的潛力。

其次，金融業是一個極度追求結果的行業，決定了它有極大的意願去提高自身的運營效率。

最後，是金融業非常有錢，對於那些能提高效率的技術從來不吝於投入。

比如在華爾街的產業鏈上，量化交易是最標準化的環節之一，也是人工智慧應用最廣泛的領域。量化交易是一種基於數學公式的定量交易方式，某些特定條件得到滿足，交易就會按照設定好的條件自動發生。一個量化公式的優劣，往往通過評判歷史業績來比較。

這是一個典型的標準化環節，在這一方面，人工智慧效率顯然要比人類高，它能夠快速地分析所有的數據，從中嘗試不同的公式，再回看歷史業績，選擇更好的公式。

保險業如何利用人工智慧提升效率？

保險行業，也是如此，很多環節其實是可以被標準化的，比如投保和理賠。這兩個環節涉及的材料很複雜，耗用的時間很多，都花在走流程上了，但偏偏又不可或缺，正好符合人工智慧應用的環節。

走在最前沿的保險公司，一定會通過這樣的方式來提升自身效率。比如平安金融壹賬通最近對外開放的兩項技術——「智能認證」和「智能閃賠」，就是人工智慧催動商業創新，提升行業效率的典型案例。

在投保的環節上，你去買一份保險，至少需要四十多頁書面材料，保險業務員需要多次往返跑流程、一趟下來至少三天。而此次平安開放的「智能認證」，通過人臉識別、語音語義識別、聲紋識別、微表情、身份核查等先進技術，將這個流程壓縮至兩小時，且線上就可以完成。

而到了理賠的時候，「智能閃賠」同樣可以在線智能化、高效率地完成。比如你開車出了事故，原本需要走冗長的理賠流程，現在你可以這樣做，讓人工智慧幫你處理：

按照提示上傳照片，平台通過照片區分車的款式，把圖像進行增強、規正和PS識別；

確定哪個部分被撞了，是大燈還是倒車鏡，是保險杠還是鋼圈；

識別損失的程度，是稜線凹陷還是有劃痕，是開裂還是有褶皺；

為這輛車提供一個當地化的修復價，是在一線還是二線城市，在服務站還是綜合維修廠，分別需要多少錢；

生成解決方案，再配上一個風險智能阻斷的環節。

這一套平安自主研發的「智能閃賠」，是目前市場上唯一真正落地運用的人工智慧定損產品，它大幅度減少了人工誤差的可能性，將按照行業平均水平需要兩三天的流程壓縮到只需要幾秒鐘。這背後是包括圖像識別和深度學習技術、自動定價、智能風控在內的各類人工智慧技術。

智能科技的時代正在來臨，贏科技者贏未來。在這個意義上，所有對未來競爭力抱有期待的企業，或許都該像平安一樣，逐步向科技驅動型企業轉變。

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