人工智能需融合商业化场景发展,警惕过度应用

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近日,国美金融情报投资首席顾问,中国银行业协会金融人工智能专家顾问王伟博士应邀参加了行业金融机构组织的金融技术相关活动。会议期间,王伟就国内商业银行金融技术转型和金融人工智能技术实践等主题发表了主题演讲。

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警惕人工智能过度应用

王伟说,从长远来看,领域知识的门槛是机器学习中最关键的部分,从业者需要知道如何正确使用机器学习技术。

“最近几天,有些人把人工智能视为锤子。很容易看到这种'锤子'。现在每个领域和每个环节都是需要改造的'钉子'。我忍不住敲了它“为了应对当前行业存在的问题,王伟认为这是人工智能容易过度应用的典型表现,从业者需要在学术界和工业界保持警惕。圈子。

人工智能近年来迅速增长。根据行业报告数据,从2016年到2017年,人工智能热潮飙升了286.3%,这是当年最快的科普话题。自2012年以来,中国人工智能企业数量迅速增长。截至2018年6月,中国人工智能企业数量达到1,011个,居世界第二位。

总的来说,中国在人工智能领域的技术发展和市场应用方面已进入国际前沿发展集团。但是,我们也应该看到中国的人工智能在实践中有其缺点。

结合商业化的场景应用程序来提供真正的价值

在这方面,王伟指出,人工智能需要与特定的商业场景相结合才能实现真正的价值。从业者需要具备深厚的领域知识,以便更好地建模,评估模型性能,迭代模型,并从解决问题的角度满足业务的实际需求。

王伟认为,人工智能在登陆实践中需要注意以下三个核心要点:一是“一脑+ 99管道研究人员”模型由核心团队组成。他认为,一个优秀的金融人工智能专家不仅要精通每个人工智能模型算法,还要对每个算法模型的具体业务和掌握有深刻的理解。

二,金融人工智能产品的“无免费午餐”定理。王伟强调,纯粹基于平台的人工智能算法模型没有跨行业和跨业务的普遍性。例如,电子商务算法专家不一定是良好的财富管理模型算法专家,而学校的金融研究论文模型不一定是基于陆地的信用模型算法。

三是智能金融产品设计的“应用场景分析”规则。王伟主张,当银行设计智能产品时,需要专门设想和分析用户使用的具体场景,并充分考虑当前人工智能技术无法完全覆盖的功能所带来的潜在用户缺陷,以便采用产品设计和业务折衷解决方案。实现最终的完整体验。

据了解,国美电器是国美电器人工智能研究和应用的创新团队,专注于金融领域。它为金融机构提供专业的智能投资咨询系统服务和解决方案,并致力于成为金融机构财富管理的AI推动者。