中國工商銀行 樹立全球「金融＋AI」標杆

近日，中國工商銀行（下文簡稱「工行」）搭建了企業級AI平台——AI核心系統。未來，工行可以基於AI核心系統， 構建從營銷、反欺詐、審批、貸後管理、運營等全生命周期的AI業務場景落地。工行是全世界最大的商業銀行，擁有全世界最大的客戶群，其對新技術的落地應用和戰略部署具有世界級的參考價值。

此次工行搭建的企業級AI平台，是人工智慧與金融的一次里程碑式結合，引發業內關注。目前，銀行正在高速從信息化向智慧化發展，銀行應用也在從以流程為主的規則系統、升級為以高維機器學習模型為主的實時智能決策系統，未來80%以上的業務應用都將基於或者直接由AI技術實現。此次工行尋求深入底層系統建設AI，以持久化、自主化其在AI方面的生產力，繼而推進AI在各垂直業務場景中的全面落地，對各大商業銀行的數字化轉型發展具有一定的借鑒意義。

工行在金融科技領域布局全面，早在2017年便成立了包括人工智慧在內的七大創新實驗室，目標打造更具代際優勢的下一代信息系統，並形成匹配其雄厚實力的技術能力。工行信息科技部總經理呂仲濤先生早前曾指出，當下銀行的AI建設，有信息安全、複雜演算法解讀以及人才層面等多方面挑戰。比如，隨著AI的演算法維度不斷提升，可能會出現人類難以理解機器結論的情況；演算法落地需要與行業深度結合，要有懂行業也懂AI的專業複合型人才。

首先，AI最大的門檻在於演算法調優，當前AI應用主要靠頂級科學家進行參數調優，但由於科學家的稀缺性，限制了AI應用的落地。AutoML技術能使機器學習過程更加自動化，減少對科學家的依賴。今年2月，《麻省理工科技評論》在評選「全球十大突破性技術」時，將「給所有人的人工智慧」（同AutoML）提上了「十大突破性技術之首」。

除了演算法，AI落地還需要與業務IT系統結合。在企業級IT架構層面，先知平台為企業提供了通用的AI基礎設施能力，兼具深度和廣度。平台對包括決策、圖像、NLP在內的各類AI應用都能提供從開發、調試、測試、到發布的全生命周期建設；還完整支持結構化和非結構化數據、批量與實時服務，以及各類計算資源的集中統一管理運維。此外，平台還支持大量企業級特性，例如，一鍵部署發布、可審計、同城雙活、二次開發SDK、存量傳統模型資產兼容、企業級用戶許可權和資源管理、在線彈性資源伸縮等。基於先知平台的高性能計算引擎和資源調度引擎，企業開發AI應用，無需額外優化就能在毫秒級完成超高維度的特徵與模型演算，給出實時決策結果，為終端客戶提供實時智能反饋。

其次，金融行業作為強監管行業的特殊性，也為新技術的可監管性提出新的挑戰。傳統的深度學習在技術可解釋性上有一定缺陷，例如AlphaGo可以贏過李世石，但卻無法解釋下每步棋的原因。在監管合規層面，具有可解釋性的專利演算法尤為重要。以風控審批環節為例，是否通過一筆交易，「可解釋演算法」都能夠清晰地將背後邏輯解釋給監管者。

最後，在組織能力建設層面，還要解決企業應用AI過程中的組織能力問題。以往，培養合格的數據科學家需要極高的時間和經濟成本。通過快速培養和低成本搭建人工智慧團隊，70%以上的無機器學習研究背景的業務人員，經過2-4周的培訓，就能掌握AI應用開發的能力。

（來自：中國金融電腦）

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