2018年11月18日活动回顾

清华-港中大MBA“大家讲”系列隆重开讲啦！MBA深圳同学会今年将组织“大家讲”系列讲座，并覆盖地产、证券、基金、银行、保险、信托、实业、Fintech等领域，为MBA同学及校友献上一系列与大师同堂交流的难得机会。

清华-港中大MBA“大家讲”系列之金融科技主题讲座在秋风送爽的十一月如期与大家相见。此次讲座，MBA有幸邀请到平安集团首席科学家肖京博士在极简明亮的平安科技一楼会议厅为大家带来题为《“智能+金融”探索与实践》的讲座，分享了人工智能的发展背景、“智能+”的实施路径以及平安集团的探索与实践等前沿领域的知识。

人工智能发展背景

人工智能在上世纪五十年代就已经发轫。英国的数学家图灵提出了一个人工智能的定义，后来也被称为“图灵测试”——如果一个人跟目标对话五分钟，70%的时间里难以判断跟他交流的是人还是机器，那么对面的机器就具备了人的智能。

从定义来看，人工智能是人造机器人模拟、延伸、拓展人的智能，它是自然科学与社会科学的交叉学科，涵盖计算机科学、心理学、社会学、数学等学科。从阶段来看，它可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，目前我们还只是处于第一阶段，它的计算智能已远超人类，但在感知智能、决策智能等方面，还达不到人的水平。

回顾人工智能的发展历史，曾经历了“两起两落”，现在是第三次兴起。1956年，人工智能开始作为一门学科得到迅速发展，然而直到2000年附近，互联网浪潮兴起并产生了大数据，加上算法和计算能力的提升，人工智能才得以第三次兴起，并真正开始产生商业价值，比如搜索、广告等业务领域，它才真正有了持续的生命力。

2016年，Alphago战胜李世石后，人工智能的浪潮达到新的顶峰，并进入到人们的日常生活中，比如淘宝上很多用户的反馈都是机器人写的，网上跟你聊天的很多也是机器人，女士必备的修图软件也大量依赖人工智能技术。人工智能已经从互联网行业进入到传统行业中，比如金融、医疗、制造等等，并实实在在产生商业价值，这才给人工智能领域带来长久的发展。

不过，现在的人工智能还处于弱人工智能阶段，会“计算”但不会“算计”。拿朱松纯教授（全球著名的计算机视觉专家、统计与应用数学家、人工智能专家，现任加州大学洛杉矶分校统计系与计算机系教授，UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任）的话说，它更像是一只“鹦鹉”，你怎么教它它怎么学，不会自己观察和推理，甚至还不如“乌鸦”。

日本一家电视台曾拍到一个特别有意思的画面：一只乌鸦特别爱吃坚果，但是嘴巴嚼得很费劲，它发现汽车经过会把路上的东西压碎，于是就把坚果丢到马路上，等汽车压碎了再吃；后来觉得来往车辆太危险，它选择停在交通灯上，在绿灯时丢下坚果，等红灯车停下来时再去吃。乌鸦没有经过相关的训练，而是靠自己的观察和推理。未来人工智能要至少先像“乌鸦”一样，会“算计”、会思考。

“智能+”的实施路径

过去20年，互联网产生了很多红利，提升了传统业务的效率，改进了用户的体验。然而，它还只是把传统业务转移到线上，创造了新的渠道，业务本身并没有做太多的改造，这种模式创新相对还比较简单。

智能化转型比互联网化更复杂。智能化是技术上的创新，要在对传统业务流程非常熟悉的前提下先做信息化改造，实现信息流通，再完成数据化。信息流通后把业务流程各个环节的数据沉淀下来，然后才能通过数据分析，最终实现智能化。因此，智能化绝不是单纯的技术问题。

传统企业的智能化转型需要满足很多要素：第一，要有技术、算法，计算平台、计算能力；第二，要有数据，实现数据化；第三，还要有场景，在实际场景中不断迭代，才能让智能化方案不断改进，最终真正发挥效用；第四，要有行业专家指导，这样智能化改造才能有效解决实际痛点，而不仅是炫技；第五，要有自上而下的机制来协调推动。

当然，深度学习也有很多不足，比如只考虑相关性不考虑因果关系，Alphago告诉你棋子下在哪里会赢，但它不能告诉你为什么，不具备解释性；其次就是仅作分类而不能量化，它告诉你能赢，但是不知道能赢多少；而且过于依赖大数据。Alphago zero不需要大数据训练，是因为围棋规则明确、信息完备，可以结合深度学习与强化学习，实现自我训练学习，然而绝大多数金融和医疗场景并不满足信息完备等条件，因此模型精度还比较依赖大量的训练数据，而这往往是很难获得的。因此，我们需要改进深度学习的方法，实现可解释、可量化、小数据学习、可读写、自适应等能力。

金融科技在平安集团的探索实践与应用

1988年，以财产保险起家，立志成为国际领先的科技型个人金融生活服务集团的中国平安，聚焦于大金融资产和大医疗健康两大方向，致力在国际领先的“金融+科技”平台上，打造“金融+生态”模式，具体包括“五大生态”：金融、医疗、汽车、房产、智慧城市。不仅如此，平安还拥有底层的强大科技平台，包括人工智能、区块链、云计算、大数据、信息安全等创新技术能力。

经过三十年的业务积累，在应用人工智能方面有很多得天独厚的优势。比如说金融牌照齐全、每个细分领域排名领先，应用场景世界最全，行业领先的专家团队；拥有人脸识别、声纹识别和风控反欺诈等先进算法，自营的平安云具备最全面最高等级的安全认证和高性能计算能力；积累了大量金融、医疗以及运营方面的数据；强有力的集团管理机制，长期经营综合金融形成的整体协同及高效执行力等。

基于以上理解及要素，平安建立了“平安脑智能引擎”，包括底层的大数据平台，中间层的画像脸谱及上述不同步骤的智能分析建模功能模块，及上层针对金融、医疗智慧城市等不同业务场景的一系列解决方案。这些解决方案覆盖了平安业务的所有核心领域。如金融最核心的风险控制、欺诈识别（保险的风险定价、信贷投资的风控、反欺诈、监控预警、催收）、获客（精准营销、交叉销售、向上销售）、服务质量（智能客服、质控、体验提升）、运营效率、投研、量化、投顾等金融业务领域，都可以通过人工智能大幅提升效果，产生实际的业务价值。目前，“平安脑智能引擎”的上述能力已经被广泛应用到平安集团内外的各项实际业务中。

讲座的最后，肖京博士提到，以平安的探索和实践为例，我们可以发现人工智能技术已经可以帮助人类解决很多具体的问题，比如分析、分类、判断、预测、决策等，但目前在推理方面还达不到乌鸦的水平——乌鸦脑的耗电量只有0.2瓦左右，而中国所有数据中心一年的耗电量达1000亿度，相当于整个三峡水库一年的发电量，说明我们的数据处理效率比乌鸦脑还差得很远，这也意味着人工智能还有很大的发展提升空间，都等着人类去持续探索与挖掘。

最后，清华-港中大MBA项目主任、深圳高等金融研究院副院长刘民教授，对肖京博士在百忙之中莅临MBA“大家讲”系列讲座表示由衷地感谢，并为肖京博士颁发了聘书，聘请其为本项目的行业导师，并赠送了MBA深圳同学会纪念品以作留念。