工行首席技术官吕仲涛：智能技术在金融行业的应用呈现出四个特点 ...

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吕仲涛在2022银行业发展论坛上发表演讲

- Y) Z1 |) n2 @2 x4 N) M7 y) P                                                        　　12月29日消息，由新浪财经主办的“2022银行业发展论坛”于12月28日-30日隆重举行，主题论坛“智慧金融峰会”今日召开。中国工商银行(4.300, -0.02, -0.46%)首席技术官吕仲涛在论坛上发表了题为《关于智能技术在银行业应用的实践与思考》的演讲。
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& O. O6 h8 |* K- i　　吕仲涛认为，智能技术在金融行业的具体应用主要呈现出四个特点。第一个特点是相对成熟的智能技术已开始规模化应用。第二个特点是新兴的智能技术应用已取得较大进展。第三个特点是多技术综合化运用的趋势越发明显。最后一点是生态化建设正在拓展金融服务边界。
　　以下为吕仲涛演讲全文：
　　尊敬的各位嘉宾：
　　大家好，非常荣幸受邀参加新浪财经“中国银行(3.160, 0.00, 0.00%)业发展论坛”智慧金融峰会。结合本次峰会的主题“数字驱动 智慧为民”，今天我主要和大家分享一下智能技术在银行业应用的实践与思考。
: h, A- c5 D) N　　随着新一轮科技革命和产业革命深入发展，金融行业数字化转型日新月异，人工智能等新技术不断渗透进入金融行业的各个业务领域，智能技术的应用规模不断扩大，应用深度不断拓展，助力我国金融行业的智能化升级。
  ~- u: r  A$ T8 A' t8 P1 ^　　在应用规模上，随着数字化智能化的理念被越发重视，金融机构纷纷加大科技投入，通过自主研发、联合创新等方式加速推动科技能力建设，从单一场景向多场景延展，部分头部机构已基于企业级技术平台展开了智能金融的规模化和集约化应用。在应用深度上，我们可以从用户、企业和生态三个角度来看。用户视角方面，金融机构秉持以客户为中心的理念，基于客户全生命周期模型，多触点、个性化地为用户提供智能金融产品与服务，满足用户对交互体验和综合化服务更高的要求。企业视角方面，金融机构整合内部数据，联动和挖掘外部数据要素，发挥多技术融合效能，在新技术运用和创新能力上日趋成熟。生态视角方面，越来越多的金融机构延伸服务边界，积极打造和开放平台化产品与服务，助力各行业进行智能化转型。
　　刚才主要从智能技术的应用规模和深度上作了整体介绍，如果从智能技术在金融行业的具体应用来看，我们总结起来主要呈现出四个特点。
　　第一个特点是相对成熟的智能技术已开始规模化应用。相对成熟的智能技术渗透进入各业务领域，运用规模不断扩大。例如图像识别技术从文本识别、物品识别，推广到遥感卫星影像识别，有效加强了工业和农业信贷风险管理。机器学习技术从早期的潜在客户分析，发展到客户全生命周期管理和营销策略推荐的全方位应用，实现了营销运营的突破。工商银行围绕机器换人、提质增效两大业务诉求，将企业级RPA技术平台与机器学习、生物识别等平台组成具备感知、思维和控制功能的数字劳动力体系，聚焦对客服务、中后台业务处理、内部综合办公、风险防控四大领域，实现业务场景的自动化处理。
3 z- e4 j, J  Q0 d　　第二个特点是新兴的智能技术应用已取得较大进展。一是隐私计算技术的兴起，为解决跨机构分布式机器学习的数据安全问题，提供了解决思路和方法，有力提升了相关业务的运营和风控水平。工商银行建成了联邦学习、多方安全计算等企业级隐私计算技术平台，利用多方安全计算技术实现政务、金融、企业等多方数据的安全融合应用，首创性探索教培费用第三方监管新模式。二是区块链技术平台已趋成熟，基于其去中心化、上链数据可追溯和不可篡改的特性，已经应用在贸易金融服务、普惠授信等产品。工商银行打造了拥有自主知识产权的区块链平台“工银玺链”，首批通过工业和信息化部及信息通信研究院五项可信区块链技术测评，在资金管理、贸易金融、供应链金融、民生溯源等领域近40个场景落地应用。三是可信AI理念逐渐深入人心，人工智能的稳定性、公平性、可解释性和透明性等问题在业界受到越来越多的关注。我们可以看到，可信AI技术开始运用在银行业重要的反欺诈场景中，有效增强了模型稳定性和可解释性。
　　第三个特点是多技术综合化运用的趋势越发明显。智能应用的发展广泛覆盖产品创新、客户营销、运营管理、风控合规和生态合作等场景。最为典型的如RPA技术与AI技术相结合的超级自动化，已经在金融业的各个领域开始推广使用。
　　最后一点是生态化建设正在拓展金融服务边界。包括打造开放金融生态，并基于自身数据和技术优势，打造综合服务平台，为客户提供全链条服务。工商银行打造了“金融生态云+API开放平台”双轮驱动的服务模式，“引进来”和“走出去”相结合，以服务实体经济和满足人民群众需要为目标，打造链接能力强、产品供给广的数字新生态，全面建成开放、合作、共赢的金融场景生态布局，更好地融入和服务产业数字化、数字政府、数字社会建设。
　　当前，技术能力的突破演进激荡起一波又一波创新浪潮。展望未来，大数据、人工智能、区块链、隐私计算、AR/VR等基础技术领域的应用，将呈现出以下发展趋势。
　　一是大数据建设逐渐平民化。大数据技术作为智能技术架构的基础，已经具备完善的基础体系和工程实践的方法论，依托自助式BI、数据编织等技术，将在数据使用上进一步降低门槛，赋能金融业务人员和分析师，将极大加速智能化进程。
) z; \% f8 w, Z/ x# q　　二是人工智能实现规模化、工程化发展。人工智能技术开发运行的标准化、工程化建设将进入快车道，结合大模型和多模态融合等AI通用化技术，将进一步降低建模成本，提升模型性能。金融科技伦理与AI风险治理为金融智能应用保驾护航，在决策智能等关键应用上，可信AI将是重要的创新方向。
7 d( O3 X7 b# n; \2 A6 [　　三是区块链技术趋于成熟。区块链经过多年沉淀，技术平台已趋成熟，当前链上链下协同、跨链互联、可控安全监管治理等是重点发展方向，同时与其它新技术联动创新也是一大趋势。
　　四是隐私计算将爆发式增长。隐私计算虽然已取得显著突破，但其整体技术完备程度、标准化和工程化水平仍有待提高。随着隐私量化方法、联邦迁移学习等技术和方法的不断完善，将激发更大规模的企业数据合作，推动数据要素的融合。
　　五是AR和VR技术应用不断拓展。AR、VR作为近年来兴起的技术，目前应用成熟度相对较低，但结合元宇宙的发展方向，有望成为智能金融创新的高地，助力打造线上线下(27.670, 0.18, 0.65%)一体，虚实结合的沉浸式、互动式金融服务体验。
4 D- m2 J% C0 c: F, Z& A$ \　　未来，工商银行将坚持科技驱动，紧抓金融科技时代新机遇，围绕数字化转型五维布局，持续深化“数字工行”建设，携手金融同业，共同助力服务实体经济，不断增强服务新发展格局的新动能，以数字化转型赋能高质量发展。
9 `2 C$ o  c# s; R0 O$ m4 U7 D　　最后，预祝本次论坛取得圆满成功。谢谢！
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    
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                                                                        责任编辑：李琳琳
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