中国共产党第十九次全国代表大会在人民大会堂开幕，习近平总书记代表第十八届中央委员会在大会上作报告。

　　总书记的报告时长约3个半小时，3万余字，举世瞩目。人民大会堂里，热烈的掌声响起70余次。

　　近两年来，“人工智能”热潮的呼声不断，习近平总书记也在报告中提到“人工智能”这一概念。

　　习近平总书记说道：“深化供给侧结构性改革。建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显着增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。支持传统产业优化升级，加快发展现代服务业，瞄准国际标准提高水平。促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群。”

　　人工智能到底有多重要？

　　去年来，人工智能便成了科技圈的新宠，其他诸如VR、AR之类的，似乎火爆没多久就沉寂下来。

　　某种意义上来说，人工智能为这个时代的经济发展，提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。

　　人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见：在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；此外，金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入而愈发繁荣，人们的生活也因为其更加便利。

　　如果说现阶段的发展还看不出人工智能有多重要，那么科技巨头因为它而发表的言论则显示了它在当今科技领域举足轻重的地位。

　　就在上个月，阿里巴巴主席马云一语惊人：人工智能革命有可能触发第三次世界大战。特斯拉CEO马斯克也曾表达了相同观点，发文警告称中国、俄罗斯等国家将拥有强大的计算机科学能力，将会在国家层级上竞争强大的人工智能，很可能引发第三次世界大战。

　　这只是站在企业家的角度看待人工智能，俄罗斯总统普京的说法可能更能引起国际的共鸣。普京曾向媒体表示，人工智能是整个人类的未来，它将为人类提供巨大机遇，但同时也存在某些无法预测的威胁。谁能成为人工智能领域的领先者，谁就能统治整个世界。

　　虽然普京声称，不希望有任何一个人或者国家在这一领域赢得垄断地位，希望国家之间能互相分享人工智能技术，共同发展。但事实上，各国之间的人工智能竞赛已经拉开帷幕，人工智能技术的发展也早已成为到国家综合国力提升的重要部分。

　　科技巨头的AI布局

　　面对人工智能的热潮，全球科技巨头：谷歌、微软、亚马逊、Facebook以及中国的BAT都保持了灵敏嗅觉，纷纷加码投资，开始深度布局此领域，。为了分食人工智能这盘主菜，他们都做了哪些布局呢？

　　谷歌作为科技界的老大，它的企业动向一直为各方所关注。2016年谷歌就宣布其整体战略从“移动优先”转向“人工智能优先”。今年5月，谷歌又在开发者大会上宣称要把自己的每一个比特都变成人工智能，在发布的一系列新产品和服务中，人工智能更是核心驱动力量。

　微软则是建立了一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft Research AI。为了这场人工智能的热潮，微软押上了自己的筹码，正从AI各个方面积极发力。时至今日，微软的聊天机器人、计算机视觉算法以及语音识别技术都在业内占据一席之地。

　　在引入人工智能技术之后，亚马逊就成为了首家将人工智能技术引入云存储服务，用于保护数据安全的云服务提供商。尽管跟谷歌、微软相比亚马逊略显低调，但是作为全球最大的公有云服务商，在亚马逊的云端上，海量的数据资源为亚马逊发展人工智能技术提供有力的支撑。闷声发大财，亚马逊也在人工智能领域悄然前行。

　　同样，社交媒体出身的Facebook在数据交互方面有着不小优势。虽然Facebook的“AI失控”的事件以及CherryPi机器人在《星际争霸》上输给了业余程序员让Facebook欲哭无泪，但是人们依然能看到Facebook已从多个行业发力人工智能。

　　要说国内最适合发展人工智能的企业，百度掌握了国内最庞大的数据流量，自然是在合适不过。今年5月，百度CEO李彦宏喊出：‘百度已经不再是一家互联网公司，而是一家人工智能公司，百度将All in AI’口号。至今为止短短4个月，百度市值多了300多亿美元。毋庸置疑，专注人工智能让百度打破“掉队BAT”的质疑，很可能开启新一轮的快速发展。

　　又如阿里巴巴，在今年3月份宣布推出NASA计划，在刚举办不久的2017杭州·云栖大会上，又正式宣布成立全球研究院“达摩院”进行各项研究，而其中机器学习将是研究重点所在。

　　腾讯则推出了游戏AI、社交AI、内容AI来寻找人工智能落地场景。例如在围棋领域推出“绝艺”，上线智能语音助手App等，以及在医疗领域推出了一个医学影像实验室，可用于识别食管癌。目前看来，金融业务是腾讯结合人工智能技术最多的业务之一。

　　此外，京东、华为等科技公司，也均在人工智能领域加码投注。显然，布局人工智能的重要性，科技巨头的想法不谋而合。

　　我国已进入人工智能的黄金时期

　　我国人工智能的起跑时间不如美国、日本等国家早，但是起跑力度却不容小觑。

　　早在今年两会期间，人工智能就被写进了政府工作报告里。今年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，更是集举国之力，抢占人工智能制高点。

　　除了政策的支持以外，中国在人工智能领域的人才储备、研究成果等方面，也打下了坚实的基础。

　　相关数据表明，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，中国作者的占比就达到了43%。同时，根据乌镇智库去年发布的报告显示，中国人工智能的专利申请数、授权数在2012年就已经超过美国。曾被看做只会“山寨”的中国人，如今也就走在了世界前列。

　　在人才储备方面，中国也不落下风，庞大的人口基数造就了无数人工智能人才，大量的国外精英也被我国良好的人工智能发展环境吸引。他们的加入正让我国人工智能整体实力逐步提升。

　　总而言之，中国既具备发展人工智能的基础，也有足够的市场进行改造升级。起跑虽晚但不代表跑的就慢，迟来的中国已经在一步一步茁壮自身，赶超前列。

　　从BAT等国内巨头的丰硕成果，到千亿美金的巨大市场，再到沉甸甸的专利论文，可以看到，我国已进入人工智能发展的黄金时期。

顺应产业革新热潮——

人工智能技术将重塑银行业

经济日报·中国经济网记者 钱箐旎

在第二届数字中国建设成果展上，广州一家科技公司的工作人员（左）在介绍AI人工智能消费者行为识别。

新华社记者 林善传摄

近年来，伴随着高质量的大数据积累，得益于强大的计算能力，特别是深度学习算法上的突破，人工智能技术全面崛起，催生了金融行业一系列产品和业务模式的创新——银行业顺应人工智能革新潮流的步伐“当仁不让”

近日，上海氪信信息技术有限公司推出异常交易监测解决方案TAI（Transaction AI）。该方案在基于氪信独创的同时，聚合了众多全球尖端AI（人工智能）科技的复合型技术框架，专为复杂交易场景量身打造,推动银行业不断升级。而这正是当下AI对银行业深刻影响的一个缩影。

多场景应用AI技术

经济日报记者了解到，TAI方案率先采用领域知识图谱、基于无监督算法和多级递进模型的异常检测以及复杂网络分析和图的半监督传导模型等技术，构建交易行为偏离预测、账户行为偏离预警、群体风险识别等模型，有效解决了传统金融领域反欺诈系统面临的全面性、准确性、单一性、数据算力以及挖掘深度等困境。与此同时，该解决方案还通过为风控专家提供可解释的机器学习模型预测结果，实现了AI模型的白盒化，即不仅能输入样本获得预测结果，还可以获得模型的参数、梯度等信息。

也就是说，TAI利用复合型AI内驱力，助力商业银行完成从平面到多维欺诈风险管理能力的全面升级。截至目前，TAI全新的技术架构、风控思路及交互友好的可视化风控管理模式，已在氪信与多家银行的资金交易反欺诈项目合作中得到实际运用。从实践成果来看，使用半监督的欺诈账户识别模型体系和资金交易知识图谱，可将识别群体欺诈的效能提升40倍。

实际上，除了交易外，风险控制、零售业务等都是AI助力金融的主要应用场景。业内普遍认为，银行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。“这基于4个理由。一是银行一直非常重视IT技术的利用，信息化程度较高，技术环境与条件较好。二是银行信息化程度较高，拥有丰富的数据沉淀。三是传统金融行业更多是以人力为主的服务行业，亟待通过人工智能技术降低成本。四是银行具有一定资金支持，留有试错的空间。”氪信CEO朱明杰认为，金融业有能力、有动力、有条件通过人工智能来提高效率，并借此机会创新业务，从而实现个性化的普惠金融。

业内人士表示，当前，银行业“拥抱”科技企业开展合作，主要具有两大脉络：一条脉络是“银行＋互联网公司”与“银行＋技术服务公司”。其中，比较典范的是互联网公司和以工农中建四大行为代表的老牌银行强强联手。在另一脉络上悄然进行着为银行带来稳健变革的，是各类技术服务公司以项目方式嵌入银行的智能化升级体系。

比如，华为等硬件服务机构提供云计算平台，商汤、旷视、依图等人脸识别公司为银行提供远程核身能力，科大讯飞等语音公司为银行提供智能语音产品，氪信科技等算法和建模公司为银行提供智能风控、营销、客服等业务解决方案等。

全方位的数字化转型

值得注意的是，金融科技并非单纯的技术概念，而是金融与科技深度融合的产物。金融科技对当前银行业的渗透和再造是全方位的，广度和深度前所未有。

2018年年报中，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行提及金融科技的次数分别达15次、21次、7次、64次、21次。招商银行还指出:“唯一可能从根本上改变和颠覆银行商业模式的，是科技。”

一位业内人士告诉记者，央行的征信系统已采集了9.9亿自然人。然而截至目前，过去从未申请过贷款或信用卡，与银行等传统金融机构无信贷关系历史，征信记录基本空白的人群接近10亿人。当他们想要办理信用卡等信贷业务时，银行需要通过非金融属性数据进行分析判断。“过去的BI（商业智能）时代，数据系统面向人的规则建设和处理；而在AI时代，在线业务渐成主流，数据量激增，超出了人的经验范畴和处理能力边界。这些非结构化的、非金融的数据，恰恰是机器擅长处理的领域。”该业内人士称。

具体来看，依托机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术，智能风控解决方案可提供预授信行内白名单、贷前准入、贷后预警、收益评分、信用卡激活促动、信用卡贷后调额、智能催收等多个场景的解决方案。

“BI时代，由专家定义规则，通过机器计算，采用的数据都是低维特征的。”朱明杰表示，而在AI时代，则可以结合机器学习、高维AI引擎和专家一起挖掘金融场景数据，形成智能金融解决方案。他指出，2018年11月，氪信就推出了新一代金融科技领域的智能引擎“非或然”，实现了从知识挖掘到知识内嵌，建模过程软件化，以及数据闭环，进一步提升了效率和安全性。

不仅如此，伴随银行越来越“互联网化”，手机App已不仅是物理网点的补充，也是一种电子销售渠道，它已经成为银行触客的门户。根据银行财报，截至2018年底，工商银行和建设银行的App下载用户数均已突破3亿，招商银行和掌上生活两大App的累计用户数达到1.48亿，“月活”代替“开卡数”成为银行衡量业绩的重要指标。

中国银行也在近期正式发布了手机银行6.0全新版。发布时，中国银行副行长郑国雨表示，中行手机银行6.0将人工智能和专家智慧紧密结合，提供覆盖全币种、全市场的“AI+金融”智能投资理财服务，用户可随时随地享受中银慧投、专属投资顾问等服务。

事实上，将银行App打造成一个超级平台，并通过App来重新定义银行服务边界的探索，正是让AI在金融领域的应用回到了熟悉的互联网场景。

建立统一的算法中台

现阶段，AI本质上是机器通过大量的数据训练做出智能决策的能力。这为区别于FICO（美国个人消费信用评估公司）的新一代技术公司提供了发展契机。业内人士表示，这些技术公司的创始者们，通常是习惯以信息化方式解决问题的AI专家。在互联网企业里，他们搭建的搜索引擎日数据处理量在ZB（1ZB是10万亿亿字节）级别，而金融领域只到PB级别（1PB是1000万亿字节）。也就是说，这些技术公司对于数据挖掘、用户分析等早已驾轻就熟。

那么，在AI时代，银行等金融企业数字化转型的关键是什么？在专家看来，关键是实现“AI as a service”——AI即服务。这意味着，致力于向数字化转型的金融企业，可以将AI视为一种服务能力。而要获得这种能力，不仅要建立统一的数据平台，还要建立统一的算法中台（用来构建大规模智能服务的基础设施），从而将其应用于不同的垂直业务场景。

需要看到的是，当下部分向数字化转型的企业，已经具有打通数据构建统一平台的意识，但对建立统一的AI算法中台重视不足，出现了一个企业不同部门同时造轮子（算法）的情况。这样导致的结果必然是难以建立统一的AI平台，抑制了技术进步能够带来的深远影响力，并造成资源浪费。

“‘AI即服务’战略在具体落地时，需要协作型组织关系和复合型人才，建立全生命周期数据管理和新型开放式数据生态，从而提供有效的AI平台支撑。”朱明杰表示，这意味着AI时代企业数字化转型中，人人都是AI产品经理，需要了解产品，了解AI的边界，同时还要具有相关场景领域的知识。