近日，國美金融智能投顧首席顧問、中國銀行業協會金融AI專家顧問王蓁博士應邀出席由業內金融機構組織的有關金融科技相關活動。會中，王蓁圍繞國內商業銀行金融科技轉型、金融人工智能技術的場景化落地實踐等話題發表主題演講。

需警惕人工智能過度應用

王蓁表示，領域知識的閾值從長期來看是機器學習的最關鍵部分，從業者需要知道如何恰當使用機器學習技術。

“最近一段時間來，有的人把人工智能看成是一把錘子，拿著這把‘錘子’很容易看現在各個領域、各個環節都是需要被改造的‘釘子’，忍不住上去敲兩下。”針對目前行業存在的問題，王蓁認為，這是人工智能容易被過度應用的典型表現，無論是在學術界還是在工業界都需要從業者警惕的現象。

人工智能在近年來獲得了快速發展。有行業報告數據顯示，從2016年到2017年，人工智能熱度飆升286.3%，是年度關注度飆升最快的科普話題。而中國人工智能企業數量從2012年開始迅速增長，截至2018年6月，中國人工智能企業數量已達到1011家，位列世界第二。

整體而言，中國在人工智能領域的技術發展與市場應用方面已經進入了國際上的前沿發展國家群體。但也應看到，我國人工智能在實踐落地中存有的不足。

結合商業化場景應用，才能發揮真實價值

對此，王蓁指出，人工智能需要結合具體的商業化場景才能發揮真實的價值。從業者需要有著深刻的領域知識才能更好地建立模型，從解決問題的角度評價模型表現、迭代模型和滿足業務的實際需求。

王蓁認為，人工智能在實踐落地的方案中需要注重以下三個核心要點：第一，核心團隊組建的“一個大腦+99個流水線研究員”模式。他認為，好的金融人工智能專家不僅要精通各個人工智能模型算法，更要兼備對具體業務的深刻理解和各個算法模型的熟練掌握。

第二，金融人工智能產品的“沒有免費午餐”定理。王蓁強調，純平臺性的人工智能算法模型不具備跨行業和跨業務的普適性。例如，電商算法專家不一定是好的財富管理模型算法專家，學校的金融科研論文模型也不一定是可落地的信用模型算法。

第三，智能金融產品設計的“應用場景分析”法則。王蓁提倡，銀行設計智能產品時，需要具體設想和分析用戶使用的具體場景、充分考慮當前人工智能技術不能完全覆蓋的功能所導致用戶使用的潛在不足，以通過產品設計和業務折中方案來達成最后的完整使用體驗。

據了解，國美智投是國美金融旗下專注于金融領域的AI研究及應用的創新團隊，為金融機構提供專業智能投資顧問系統服務和解決方案，致力于成為金融機構財富管理的AI賦能者。