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闲情居|特稿丨平安肖京：AI 的差距、边界、传承( 八 )


肖京：整个平安脑智能引擎目前应该不会对外输出 。 主要原因之一在于数据平台是其中一个部分 ， 而平安作为大型综合金融机构 ， 保障核心系统及数据的安全隐私是首要责任之一 。
但是平安脑的一些能力和产品会通过金融壹账通、智慧城市等单位对外输出 。 同时我们也加入了一些开放开源联盟 ， 并且获批了科技部新一代人工智能开放创新普惠金融平台 ， 积极向全行业和社会分享我们的智能化成果 。
AI掘金志：对于平安脑智能引擎的构建 ， 你最上心的部分是哪一块？
肖京：业务方案中台 。 这是从技术研发成果和业务应用流程有效融合的众多方案中抽象浓缩得到的精华 。 有了它 ， 我们的智能化能力就从小米加步枪升级到了火箭炮 ， 可以规模化地快速覆盖海量业务场景 。
AI掘金志：除了平安脑智能引擎 ， 你觉得平安的人工智能研究相较其他科技巨头有哪些优势？
肖京：首先是数据优势 。 平安是一家全牌照金融机构 ， 在数据广度和深度上是一般互联网或高科技公司无法比拟的；同时 ， 相对互联网或高科技企业 ， 平安多年大规模的实际业务积累 ， 形成了高度精准和真实全面的数据 ， 继而能通过AI解决方案推出更符合客户需求的产品和服务 。
第二是专家优势 。 平安通过在金融、医疗领域的31年深耕 ， 在各个领域都积累了大量的业务专家 ， 具备独特的优势 。
第三是场景优势 。 平安作为全牌照的综合金融服务集团 ， 拥有全世界最丰富的金融和医疗应用场景 。 而绝大多数科技公司不具备这样的应用条件 ， 需要通过第三方合作的模式来促进应用落地 。
同时 ， 集团执行力强 ， 有利于高效迭代快速形成完善的解决方案 。 而大多数科技公司并不具备丰富的应用场景 ， 要想验证技术效果 ， 需要与业务公司磋商 。 从说服他们合作到最后的应用 ， 需要经历很复杂的磨合过程 ， 在得到甜蜜成果之前 ， 这个过程会充满辛酸 ， 绝不是一件容易的事情 。
实际上没有丰富的类似磨合经历的技术团队 ， 最后的落地能力是要打个巨大问号的 。
在技术层面 ， 平安的综合性优势比较明显 ， 经过多年的建设 ， 平安拥有上万技术人才 ， 搭建了强大的金融等级的基础架构及云平台 ， 包括深度学习集群的集团大数据管理及分析平台 ， 及平安脑智能引擎 。
当然 ， 金融和医疗是两块非常大的蛋糕 ， 有极其众多的技术应用的机会 。 科技公司聚焦深耕某一垂直领域 ， 会有机会形成独特的差异化优势 。
AI掘金志：平安的AI业务边界在哪里？还是完全没有边界？
肖京：在技术能力上 ， 尽管人工智能已经在很多领域得到应用并产生价值 ， 但目前对人脑的功能结构、认知机理等方面了解尚浅 ， 在认知决策等智能领域能力尚弱 ， 总体上仍处于“弱人工智能”的阶段 ， 仅在计算智能上占据绝对优势 ， 所以业务上肯定还是有边界的 ， 需要找到最符合自己的能力边界的事情去做 。
在智能技术的应用上 ， 更应该有边界 ， 并不是只要技术能做到的地方就可以应用 ， 而是要制定完善的标准规范 ， 以合理管控人工智能技术应用 ， 避免其误用、滥用、及恶用 。
治理规范应秉持以人为本、人类自治、安全可控、公平公正、和公开透明的伦理准则 。 通过研发可信AI技术 ， 从整体视角解释AI的决策过程 ， 判断并纠正可能发生的错误 ， 让AI技术变得更加可靠、安全、负责 。 在赋能行业服务生态的过程中 ， 也应该避免技术导致的偏见与歧视 。
具体来说 ， 要做到底层管好数据 ， 充分保护隐私和安全 ， 中层实现算法可靠透明可解释 ， 前端应用遵守遵循人类的价值观和伦理道德 。
AI掘金志：目前平安的技术升级 ， 最缺哪方面的AI人才？
肖京：最缺乏交叉学科的复合型人才 ， 即既精通技术又了解业务的人；另外优秀的中高层管理人员也比较缺乏 。


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