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21世紀經(jīng)濟報道記者 陳植 上海報道

隨著AI在數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用日益廣泛，眾多金融場景受益匪淺。

普華永道數(shù)字化總監(jiān)黃旭向記者透露，目前不同金融機構(gòu)在AI+數(shù)據(jù)應(yīng)用方面成效顯著，比如一家大型股份制銀行正將數(shù)據(jù)智能應(yīng)用在反欺詐風險防控。具體而言，這家股份制銀行一方面運用知識圖譜技術(shù)，解決電信詐騙數(shù)據(jù)拓展問題，從而更高效地識別查詢新開戶風險賬戶與僵尸賬戶，一方面根據(jù)風險特征建立模型庫，將后續(xù)案例數(shù)據(jù)，通過實時計算當前案例與歷史場景特征的偏離值，計算案例的涉案概率同時，運用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，快速建立個人及時風險預(yù)警規(guī)則等模型，對風險事件進行實時分析和決策。

【資料圖】

“目前，這家股份制銀行已建立反欺詐防控策略和規(guī)則模型的企業(yè)級統(tǒng)籌管理架構(gòu)，并賦能電信詐騙業(yè)務(wù)場景的風險挖掘，完成個人涉案賬戶風險控制的數(shù)字及智能化轉(zhuǎn)型?！彼嬖V記者。

此外，保險公司在AI+數(shù)據(jù)方面也頗有建樹。比如一家大型保險公司針對持有一款財產(chǎn)保險的客戶，將他們的基本信息、保單信息、車輛信息、理賠信息、險種纖細等數(shù)據(jù)進行整合，探查這款產(chǎn)品生效后一年內(nèi)的客戶加保壽險的可能性。在AI+數(shù)據(jù)的加持下，保險公司通過針對性營銷，令相關(guān)客戶的加保成功率大幅上升，保險代理人的人均產(chǎn)能也隨之提升約25%。

值得注意的是，AI+數(shù)據(jù)的日益普及，也考驗各行各業(yè)企業(yè)機構(gòu)的綜合能力。

近日，從事仿真、高性能計算 (HPC)與人工智能 (AI) 解決方案研發(fā)的Altair（ALTR.Nasdaq）發(fā)布一項國際調(diào)查顯示，盡管全球多數(shù)企業(yè)廣泛采用并實施企業(yè)數(shù)據(jù)與AI戰(zhàn)略，但它能否成功，主要取決于組織、技術(shù)和財務(wù)等三大方面。

就組織方面而言，眾多受訪企業(yè)正在努力填補數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域大量的職位空缺，但人才短缺和提升現(xiàn)有員工AI技能水平所需的時間，仍是企業(yè)采用 AI+數(shù)據(jù)戰(zhàn)略所面臨的普遍問題；就技術(shù)方面而言，逾半數(shù)受訪企業(yè)表示企業(yè)面臨諸多技術(shù)限制，極大地阻礙AI+數(shù)據(jù)計劃的發(fā)展；就財務(wù)問題而言，盡管受訪企業(yè)希望擴大AI+數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，但團隊與技術(shù)人員都面臨著來自財務(wù)方面的層層阻礙。

一位國內(nèi)銀行AI風控人員也告訴記者，為了提升針對金融欺詐團隊的識別能力，他們一方面需引入更多結(jié)構(gòu)化異常信息（包括靜態(tài)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)與時間序列的組合），一方面需通過構(gòu)建AI模型對交易鏈路、交易網(wǎng)絡(luò)與欺詐團隊結(jié)構(gòu)進行深度挖掘，但這都需要銀行提供大量資金支持與招募更多精通AI的人才，目前他們遇到的主要挑戰(zhàn)，是銀行財務(wù)人員更看中降本增效，對AI+數(shù)據(jù)所需的長期資源投入“認識不夠”。

“目前，我們一面引入第三方AI科技機構(gòu)進行資源賦能，一面也通過內(nèi)部溝通，要求銀行增加相關(guān)AI人才招募等投入，解決當前AI+數(shù)據(jù)的瓶頸與摩擦?！彼嬖V記者。

在業(yè)內(nèi)人士看來，盡管AI+數(shù)據(jù)模式仍面臨組織、技術(shù)與財務(wù)方面的三大挑戰(zhàn)，但全球數(shù)據(jù)科學與機器學習正呈現(xiàn)三大重要發(fā)展趨勢。

一是邊緣人工智能市場將出現(xiàn)爆發(fā)式增長，即在金融等各行各業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐加速與萬物互聯(lián)的共振下，邊緣設(shè)備及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量激增，但由于大量邊緣側(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至某個中央的公共設(shè)備進行處理并不現(xiàn)實，因此越來越多企業(yè)會選擇直接在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣側(cè)進行分析，通過本地分析大大降低能源消耗，并消除將數(shù)據(jù)卸載到遠程計算機系統(tǒng)所涉及的隱私問題。未來，邊緣設(shè)備將變得更智能。

二是數(shù)據(jù)分析將驅(qū)動業(yè)務(wù)價值，讓決策更精準。即以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析將逐漸替代以數(shù)據(jù)分析為驅(qū)動的決策。這要求數(shù)據(jù)分析的AI人員更需“走進”業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)人員具備數(shù)據(jù)分析能力和思維，在工作環(huán)節(jié)令決策和數(shù)據(jù)合二為一。

三是越來越多企業(yè)將使用自適應(yīng)AI系統(tǒng)應(yīng)對內(nèi)外因素變化。隨著實時數(shù)據(jù)處理、流式傳輸和共享需求的增加，推動更多企業(yè)向數(shù)據(jù)分析驅(qū)動型企業(yè)轉(zhuǎn)變。因此企業(yè)需部署自適應(yīng)AI系統(tǒng)以頻繁采集大量數(shù)據(jù)，并迅速適應(yīng)變化和差異。

“但要實現(xiàn)完全自動化的決策并不容易，未來影響企業(yè)決策的因素將越來越復(fù)雜，這些因素將對決策智能模型產(chǎn)生干擾，影響最終決策的正確性，因此需要一個更靈活、更強大的增強型AI系統(tǒng)來處理這些復(fù)雜的因素，從而幫助自動化決策智能的實現(xiàn)?！盇ltair RapidMiner產(chǎn)品開發(fā)高級副總裁Ingo Mierswa表示。

記者多方了解到，為了破解 AI+數(shù)據(jù)在金融、汽車設(shè)計生產(chǎn)、工業(yè)制造智能化等場景的瓶頸與挑戰(zhàn)，眾多科技平臺紛紛尋找技術(shù)解決方案。

“就全球視野而言，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)服務(wù)商數(shù)量眾多且類型豐富，不僅包括服務(wù)工業(yè)、金融、零售等特定行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起家的服務(wù)商，還包括通用型AI技術(shù)、數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品提供商。在數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展和智能決策成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要趨勢的背景下，如何將企業(yè)積累的海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)高效利用起來，挖掘并發(fā)揮數(shù)據(jù)的更大價值，打通企業(yè)設(shè)計研發(fā)-生產(chǎn)制造-營銷銷售-運維等全生命周期的數(shù)據(jù)流通和全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型，成為現(xiàn)階段企業(yè)亟需回答的經(jīng)營新挑戰(zhàn)?！盇ltair大中華區(qū)總經(jīng)理劉源告訴記者。盡管眾多各行業(yè)企業(yè)都在努力實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)驅(qū)動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現(xiàn)象，令企業(yè)難以正確并高效利用快速增長的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)和AI產(chǎn)品過程中會產(chǎn)生多種“摩擦”。這些數(shù)據(jù)分析所存在的“摩擦”，將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的不穩(wěn)定因素，導(dǎo)致項目失敗、成本和人員投入浪費等。

上海市數(shù)據(jù)科學重點實驗室主任肖仰華指出，數(shù)據(jù)+AI等數(shù)據(jù)智能是以數(shù)據(jù)作為分析內(nèi)容，以知識的發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用為核心內(nèi)容的智能形式，以期讓機器具備人類的高階認知能力，包括理解、推理、決策、解釋、規(guī)劃等。在這種情況下，數(shù)據(jù)驅(qū)動（領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練大模型）與知識驅(qū)動（動態(tài)知識圖譜）雙系統(tǒng)的連續(xù)交互是實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能的關(guān)鍵；低代碼、插件化、能協(xié)同、可解釋、高性能、全流程覆蓋是數(shù)據(jù)智能的功能性要求；復(fù)雜決策是數(shù)據(jù)智能的目標。

“隨著AI技術(shù)演進和需求的變化，數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場景由智慧出行、智能搜索等大規(guī)模簡單應(yīng)用場景逐漸向智慧醫(yī)療、智能工業(yè)等小規(guī)模復(fù)雜應(yīng)用場景轉(zhuǎn)變，從以人為中心逐步發(fā)展到人機物并重。要真正發(fā)揮數(shù)據(jù)智能對企業(yè)的賦能作用，數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識的深度融合將是必要條件?！彼麖娬{(diào)說。

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