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峯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”，將致力於探索下一代人工智能的實現路徑。
潘雲鶴：AI 2.0在五大金融方向的滲透中國工程院原常務副院長潘雲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，大數據的湧現，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 潘雲鶴
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、羣體智能、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在金融領域的客户服務、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。面對着人工智能、大數據、雲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。
陳靜：AI相關技術很多，不能全面開花，要選擇最具有前景、最緊迫的來發展中國人民銀行科技司原司長陳靜隨後致辭，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，利用迴歸分析等預測交易策略；神經網絡應用於知識圖譜的應用，大多在風控徵信領域，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户結構性數據，發現風險。
AI也應用於金融預測反欺詐，大規模採用機器學習，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。
同時用於授信決策，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，從而實時對後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用於智能投顧，採用多層神經網絡，實時採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製化投顧方案。
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，客户數據的安全性、隱私性，賬户的不可泄露性，以及手機丟失之後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徵，比如指紋、靜脈、人臉、虹膜等；一類是勾勒人體特有的行為特徵，比如筆記、聲音、步態等等，進行個人身份鑑定。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，已出台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，基於語音和語音技術，自動將電話銀行海量通話和各類用户內容結構化打上各類標籤，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，可對客户進行迎賓分流，進行語音互動交流，根據客户知識庫內容進行標準業務諮詢回答，減少大堂經理的重複性工作。
中國人民銀行科技司原司長 陳靜
對於金融機構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，加快雲計算、分佈式架構應用和大數據平台的建設，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，必須要完善雲計算才能降低成本。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、尤其是複合型人才的培養建設。
第五，要防範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。生物特徵不像密碼，泄露以後可以更改。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範與化解，十分重要。
林晨：金融科技具有逆週期潛力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《疫情後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羣與企業的數據分析、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週期潛力，並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週期性，金融科技如何通過數據對中小微企業有更準確、更深入的瞭解，在經濟下行的時候保持對中小微企業金融服務，穩定生產、穩定僱傭，穩定收入，產生逆週期性，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，這就説明，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、深入的瞭解，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，有助於其穩定生產、穩定就業；有助於其僱員穩定收入、穩定需求，進而實現保持經濟穩定的社會責任。
楊濤：金融新基建領域要避免誤讀、形成共識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、中央證券託管系統、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。
張新波、李曉林：AI金融值得期許的四大發展方向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佈後，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。
第三是藉助AI、大數據等技術手段加強監管科技，儘可能地精準、實時地發現金融風險，改善金融監管的滯後性和片面性。
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於智能金融、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，所以今後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。
同盾科技合夥人、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，部分應用仍在採用相對傳統的迴歸模型；模型的可解釋性、推理性或是因果判斷上的“進化”，將是AI金融後續值得期許的趨勢之一。
而對於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，“可以説是並駕齊驅”；我國在技術落地的場景和速度上有所領先，之後也將會在監管立法與技術創新上加快步伐。
銀行、保險業踩下數字化、智能化的“油門”本次智能金融高峯論壇上，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台建設，當前平台已涵蓋幾乎公司全部經營數據，平台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，並搭建模型、分析網絡圖譜，明確標註案件風險。此外，OCR識別運用於車輛定損、車險的智能定價、智慧防災防損雲平台、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，對於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”，必須是全生命週期管理。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、金融雲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，並開始從中獲益，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，客户遠程化、服務場景化、交易實時化和決策智能化，將是銀行業後續的轉型重要目標。
同盾科技副總裁、金融雲事業部總經理 李偉東
李偉東還在採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。
大熱的聯邦學習與知識聯邦的最新進展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、華東師範大學、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。
同盾科技合夥人、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係，更重要的是技術發展已經相對成熟，各類平台相繼推出。
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，致力於推進可信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啓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，天啓未來會放在多雲的環境下面，通過混合雲的方式，基於雲原生去打造天啓AI操作系統，打造可信AI3.0，知識聯邦也將內嵌於其中。
李曉林在採訪中透露，基於知識聯邦體系，同盾開發的“智邦平台”這一安全多方應用平台，屬於工業級應用產品，已更新迭代到v2.2版本。平台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鬆地進行聯邦合作，在任務聯盟、模型設計與使用上呈現開放生態。
雷鋒網AI金融評論瞭解到，知識聯邦和智邦平台目前均已投入使用，例如同盾與南方電網通過智邦平台合作，在保護數據隱私的基礎上分析企業的電力使用情況，為中小微企業提供徵信判斷依據，幫助銀行做好中小微企業的信用風險分析。