記者 | 劉晨光

作爲前沿技術和炙手可熱的創新領域，人工智能和區塊鏈正在改變着人們的生活和工作。11月8日，在微衆銀行第三屆金融科技高校技術大賽會後採訪環節，微衆銀行首席人工智能官楊強向界面新聞記者表示，金融科技越來越取決於需求，應用場景推動其不斷升級。

“金融在過去，就好像坐飛機商務艙一樣，爲少數VIP服務。通過人工智能、區塊鏈，移動互聯網技術這些技術，越來越多地向普通人羣擴散，即使所謂的長尾用戶也可以享受到這種VIP服務。”楊強分析道。

他表示，行業曾經認爲任何一家企業都應該有一個自有的人工智能團隊或自研系統，這是錯誤的，就像社會分工一樣，當社會發展越成熟，分工就越具體。楊強舉了一個例子，“比如居家的人不一定會修水管，但卻知道去哪裏找電工，去哪裏找水管，以後AI也會變成這樣，發展趨勢是更加專業化。”

具體到金融行業，不需要每家機構從頭建模AI，這個模型建立需要大量數據和計算資源，現在這種訓練模型，可以集中化實現。通用模型再適配到一些具體場景，比如跟一家金融機構合作，可以拿到預訓練模型，適配具體數據上，就變成針對這家金融機構的個性化模型。

在楊強看來，金融科技逐步發展的速度取決於人工智能技術在金融科技場景的發展速度。“比如可以爲所謂的長尾客戶進行個性化服務，建立一個通用模型，通用模型和本人數據結合起來，有各種遷移學習技術，把通用模型遷移到個人數據上就變成個性化模型。”

“具體而言，比如機器人推薦一些金融產品，爲你進行安全保障，進行一些提示，類似安全提示，可以7×24小時像真人一樣回答問題，並且理解個人需求等，這些在過去只有靠人才可以做到，現在可以用技術解決。”楊強表示，在後臺訓練一個服務人員，過去也需要很長時間，現在可以讓一個有經驗的人去訓練一個機器人，這個機器人反過來可以做新人的老師。

他坦言，在未來，像聯邦學習，都是在往這個方向發展，使得服務機器人變得越來越智能化。“所謂聯邦學習，就是克服大家既要合作又要保護隱私、保護安全這樣一種矛盾，引入像聯邦學習這樣的技術，使得大家能夠放心聚合數據，抽取模型、抽取知識。”

金融行業由於本身的特殊性，對數據的需求量比較大。“這裏的‘大’不僅僅是樣本多，同時特徵也得多，記錄用戶行爲也要多。很多金融機構記錄的數據只是跟金融行爲相關，因此它的特徵並沒有那麼多，所以補充它的特徵就要取決於各行各業數據的有機結合。”楊強分析道，這種聚合就爲聯邦學習帶來很特殊的場景。

產業發展需要人才支持，對於金融人才的培養，楊強也談了自己體會。他認爲當前人工智能領域的人才相對缺乏。“各方面人才都很缺乏，金融行業也分幾個不同部門，前臺、後臺、分運營和風險，麻雀雖小五臟俱全，每一個環節都面臨數字化問題，都需要通過人工智能和人的有機結合來解決普惠、服務等問題”。

”過去，培養金融科技人才，可能讀金融學院的一些課程就結束了。“在楊強看來，現在對於人才素質的要求不斷提升，這些學生還要成爲技術專家，同時還要成爲一個對社會現象和法律規章都很敏感的綜合性人才。既要學金融和經濟，又要學習前沿科技，同時還要了解法律法規和社會學知識。

楊強給出了幾點建議，“一個方法，是把這幾部分專才放到一起培養，有金融人才，有技術人才，讓他們組隊，參加高水平比賽。”

還有教育課程需要加以改變，使得他們有機會接觸不同課程。“很重要的一點是讓學生們接觸真實場景，能夠有數據，能夠去參加高水平競賽，有機會去接觸不同模擬場景。”楊強說。

人工智能與金融結合離不開數據。在數據領域，我國今年推出的《數據安全保護法》和《個人信息保護法》對數據保護和開發利用做出了明確的約束和規定。

楊強指出，數字化一個重要趨勢就是合法合規。“現在越來越多金融科技產業利用一些數字技術，比如互聯網技術、建模技術、畫像技術、機器人技術等等。很多過去的做法，並沒有第一時間考慮用戶隱私，考慮數據歸屬以及數據要素特點。所以現在開始考慮這些特點，發現金融科技很多技術需要升級，需要具備合規性、合法性。”

楊強認爲，個人數據保護法主要起到的是升級作用。“過去，大家對於數據的使用相對混亂一些，很多數據來源不清楚，使用時候沒有規矩。”楊強指出，現在有了這個法律，再研究新一代人工智能，典型的像聯邦學習，能夠讓人工智能升到一個新的層級，這是科技向善一個必要部分。