工商銀行提出了智慧銀行的建設(shè)戰(zhàn)略，首先提倡的是智慧、開放、共享、仁和。

　　工商銀行人工智能創(chuàng)新歷程與工商銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展是緊密相關(guān)的，總體上經(jīng)過了自動化、數(shù)據(jù)化、智能化、生態(tài)化四個發(fā)展階段。每個階段都運用了當(dāng)時最領(lǐng)先的分析技術(shù)，提升工商銀行對數(shù)據(jù)的駕馭能力，提升工商銀行數(shù)字化的水平。

　　人工智能的創(chuàng)新歷程

　　在數(shù)據(jù)化階段，工商銀行建立了企業(yè)級全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)倉庫平臺，這時候工商銀行使用了SaaS的分析軟件，建立了以巴塞爾協(xié)議為核心的全面風(fēng)險管理的體系。在這個體系當(dāng)中建立了信用風(fēng)險評分的體系，這是人工智能首次比較典型的場景應(yīng)用。

　　到了智能化階段，工商銀行提出了智慧銀行的建設(shè)戰(zhàn)略，首先是智慧、開放、共享、仁和。智慧是非常重要的核心點，通過智慧提升工商銀行的運營效率、服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。這時工商銀行和第四范式深入合作，引入了先知平臺。通過雙方共同的努力，建成工商銀行企業(yè)級人工智能平臺，這個平臺在工商銀行人工智能的應(yīng)用中發(fā)揮了非常重要的作用。工商銀行在人工智能方面開始進入廣泛應(yīng)用的階段。

　　在生態(tài)化階段，工商銀行提出了數(shù)字工行的戰(zhàn)略，數(shù)字工行的建設(shè)路徑是用好數(shù)據(jù)技術(shù)這些要素，把數(shù)字金融嵌入到GBC端，構(gòu)建數(shù)字金融的服務(wù)生態(tài)。這時人工智能的廣度和深度發(fā)生了很大的變化。在廣度上，工商銀行不僅僅提供金融業(yè)務(wù)，在政務(wù)、政府、企業(yè)，包括校園，也有大量的泛金融服務(wù)的輸出和提供，人工智能的應(yīng)用場景大幅拓寬。在深度上，原來人工智能技術(shù)的應(yīng)用相對比較淺，比如人眼識別，應(yīng)用在入口?，F(xiàn)在的人工智能和工商銀行整體的業(yè)務(wù)流程是深度嵌合在一起的，不僅僅和流程嵌合，甚至要改變原有的流程體系。這時候工商銀行和第四范式在自動化建模、多方安全的計算領(lǐng)域進行深度的合作，總體上希望通過降低門檻，提升建模的效率，滿足模型需求。

　　人工智能平臺總體的架構(gòu)

　　工商銀行人工智能平臺總體的架構(gòu)可以分為三個部分，一個部分是一站式建模平臺，一部分是AI服務(wù)的市場，通過API的封裝，實現(xiàn)對工商銀行智能服務(wù)整體生態(tài)化的賦能。這樣人工智能的創(chuàng)新歷程業(yè)務(wù)場景就可以很快地被大家調(diào)用，加快場景的落地。第三部分是基礎(chǔ)設(shè)施，技術(shù)底座。技術(shù)底座實現(xiàn)了異構(gòu)的軟硬件，包括異構(gòu)的計算框架整合，這為建模和推力提供了重要支撐。

　　一站式建模平臺是非常重要的部分，工商銀行在和第四范式合作的過程中，非常關(guān)注降低門檻，提升建模的效率。一個是可視化的拖拉拽，另外是自動化建模，還有在一些垂直的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，比方說圖譜，包括NLP推薦這些方面，根據(jù)技術(shù)的特點形成了建模流水線。

　　服務(wù)端也分為四個部分，包括對話、閱讀、理解、翻譯等相應(yīng)的應(yīng)用，嵌入到工商銀行的業(yè)務(wù)場景中提高工商銀行建模用數(shù)的效率。

　　人工智能的典型應(yīng)用有如下場景：AI推薦，原來的金融產(chǎn)品是靜態(tài)，千人一面。AI推薦是人工智能算法的應(yīng)用，能夠通過人工智能算法，根據(jù)客戶的風(fēng)險偏好，給客戶提供投資組合，這是非常重要的改變，也是未來發(fā)展應(yīng)用的一個方向。另外中小微企業(yè)普遍面臨融資難、融資貴的問題。傳統(tǒng)上金融機構(gòu)想支持中小微企業(yè)，成本非常高，客戶經(jīng)理要收集數(shù)據(jù)，專家要根據(jù)這些數(shù)據(jù)去判斷。不但量上不去，而且質(zhì)很難把控。隨著現(xiàn)在國家數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的豐富，還有工商銀行人工智能平臺的建設(shè)，工商銀行這些方面的能力有大幅的提升。

　　在這個基礎(chǔ)上，工商銀行面向中小微企業(yè)建立準(zhǔn)入和授信的模型，推出了純信用的金融快貸、異地快貸秒批秒貸的金融產(chǎn)品。今年一季度末工商銀行面向中小微規(guī)模的融資規(guī)模為5700多億元，平均貸款利率是4.25%，低于金融同業(yè)150個DP，這是比較好、典型的人工智能服務(wù)實體經(jīng)濟的應(yīng)用。另外是風(fēng)控領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐。一個是風(fēng)險的數(shù)據(jù)驅(qū)動風(fēng)控，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風(fēng)控實際上經(jīng)歷了兩個階段，一個是不改變流程的。就是欺詐的風(fēng)險防控，把工商銀行所有的聯(lián)機交易從中間交易截斷，通過算法的嵌入，實現(xiàn)了實時欺詐的防控。到現(xiàn)在為止，欺詐的風(fēng)險防控為客戶避免的損失高達90多億元。另外一個是把流程都變了，比方普惠金融的案例，實際上它根本不是按照原來的流程進行，完全通過線上秒批秒貸，分鐘級完成一批業(yè)務(wù)的發(fā)放，這是兩個不同應(yīng)用的方面。還有風(fēng)控領(lǐng)域的一點出險，全面防控。金融機構(gòu)一直期望任何一個點出險，全體系能感知。正是因為數(shù)據(jù)體系的建設(shè)，把風(fēng)險畫像和特征進行融合；人工智能的應(yīng)用，把原來中后臺的服務(wù)暴露出來，并整體上應(yīng)用到工商銀行全站的業(yè)務(wù)流程體系當(dāng)中去，這時候確確實實實現(xiàn)了一點出險，全面防控，真正提升了工商銀行風(fēng)險防控的水平。

　　應(yīng)用AI模型，工商銀行和第四范式合作之后設(shè)計了欺詐模型，整體上比傳統(tǒng)的規(guī)則模型精準(zhǔn)率高得多，提高了60%—70%，這是難以想象的突破。在營銷領(lǐng)域，金融機構(gòu)應(yīng)用推薦的場景非常廣泛。工商銀行也有電商平臺，也有手機銀行，手機銀行應(yīng)用這樣的推薦體系，轉(zhuǎn)化率由原來的2%提高到現(xiàn)在的12%，這是在第四范式的幫助和支持之下取得的成績，構(gòu)建了新的服務(wù)模式。原來是人去找金融服務(wù)?，F(xiàn)在金融服務(wù)去找用戶，把好的金融服務(wù)推薦給用戶，這是一個比較大的改變。智能客戶是綜合的應(yīng)用，有面向文本、外呼、呼入的體系。工商銀行現(xiàn)在的客戶分流率達到30%，這也是非常大的改變，釋放了能力，同時對客服務(wù)的邊界也得到了進一步的擴展。另外改變了和客戶交互的方式，通過手機，通過語音可以買賣理財產(chǎn)品，直接進行繳費，不需要用手點擊頁面，這也是交互模式新的改變和體驗。人工智能提高運營的效率，工商銀行原來信用卡發(fā)卡核查是人工打電話，效率非常低，通過利用自然語言+語音，多技術(shù)的融合，金融卡發(fā)卡的效率提升了2.5倍，既節(jié)省了人力，也提升了發(fā)卡核查的效率。

　　數(shù)字工行

　　數(shù)字工行本質(zhì)是通過人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用，降低金融服務(wù)的門檻，提升金融服務(wù)的供給能力，使得金融服務(wù)像水和電一樣變得普惠，更好地服務(wù)于現(xiàn)代數(shù)字經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字工行應(yīng)該是一個更高效率的銀行，一個金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力更強的銀行。數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用，提升了銀行服務(wù)的效率和效能，包括服務(wù)的邊界。另外一點，是API和金融生態(tài)云雙輪驅(qū)動的銀行，把數(shù)字金融嵌入到B端、C端實現(xiàn)了GBC的聯(lián)動，構(gòu)建了數(shù)字金融的生態(tài)。還有人工智能、區(qū)塊鏈、IoT互相融合的無界銀行。實際上數(shù)字金融的發(fā)展就是要服務(wù)于物理世界和虛擬世界，包括物理世界和虛擬世界融合的新世界。

　　人工智能應(yīng)用的廣度和深度發(fā)生了非常大的變化，所以對人工智能模型建模的規(guī)模提出了更高的要求。這個時候工商銀行面臨著新挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)科學(xué)人才短缺，數(shù)據(jù)缺乏。數(shù)據(jù)真正的價值在于多維的融合，也就是說來自不同行業(yè)的融合。

　　工商銀行和第四范式在推進O2MR的工作，目前在工商銀行的平臺體系里上線。大規(guī)模的應(yīng)用過程會為原來的數(shù)據(jù)科學(xué)人員賦能，還有可以降低門檻，讓人人都成為分析師，當(dāng)然這個過程非常漫長，但肯定是未來發(fā)展的方向。工商銀行的發(fā)展速度非?？?，前幾年分析師只有幾千人，到今年上半年數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)科學(xué)人員達到1.3萬人，這是非常重要的核心競爭力。在應(yīng)用人工智能時大家常常會感到標(biāo)注的壓力非常大，工商銀行也和第四范式開展了合作，包括遷移學(xué)習(xí)，小樣本機器學(xué)習(xí)，小樣本人工智能學(xué)習(xí)，解決目前遇到的挑戰(zhàn)。

　?。ǜ鶕?jù)劉承巖公開演講整理而成，未經(jīng)本人確認(rèn)。）

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