Question

我们如何应对这个智能化的时代？

Answer 1

首先，我想说的是人工智能的发展，1959年，是最开始人工智能的提出，即图灵测试。

图灵测试是什么？

我们人类向计算机在五分钟之内提出一系列的问题，然后计算机给出回答，其中如果有30%让我们觉得是是人类的回答，那么他就通过了图灵测试。这个标志着人工智能的第一波浪潮。

在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了它的第一个低潮。

那么原因是什么？

因为当时很多的工程师科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题。

那么问题在于哪儿？

实际上是在于计算机的算力是不够的。

在80年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮，比如出现了像人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算器的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。

然而，在80年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是，像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。

最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。从20世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。

以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。

 

刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到， 算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的 。

我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上需要经历的几个步骤：首先是信息化，然后是大数据，最后才是智能化。

我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？

我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？

答案是：信息化。

尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、301或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。

有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有10万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有10万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？

 

以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等，而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有打通的，所以还没有达到大数据化的阶段。

如果把这些数据资源打通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。

而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。

 

比如，像科大讯飞最近在医院一个应用，我觉得还蛮好的。因为我最近出入医院比较多一点，像医院的超声科，需要有两个医生，一个医生给你做超声的诊断，然后另外一个医生，记录他说的专业术语。

科大讯飞做了一个事情，他就是一个翻译，实时记录下做超声诊断的医生说的内容，然后把他自动生成一个病例。这个对于医院来说就非常有效，因为它减少一个人工。

这个其实也就是我们说的，从最开始的信息化，然后把智能技术引用到整个的业务流程中来，是一个还蛮不错的应用。

像我们熟悉的互联网行业，大家觉得现在是处于一个什么样的时代？

 

我觉得是从大数据向智能化时代，这样演变的一个过程中间。

比如谷歌，他从网页搜索开始，有了大量的数据后，开始做推荐系统，比较成功的是，最后还推出了一种商业模式，创立了精准广告学。通过我们访问、浏览的行为，给你精准的推荐广告，接下来的很多互联网公司，实际上都是按这个途径来获取用户。

我自己本身就是做金融大数据的，那么对于传统金融行业来说，实际上也有很多不同的机构、在不同的发展历程中。

比如，我们比较熟悉的商业银行和众多的股份制银行，目前已经实现了一个大数据的基础设施的构建。以工商银行为例，实际上他花了十年多的时间，建造了一个全行级数据仓库，所以他的各个分支行以及各个业务系统之间，实现了很好的数据打通。在这个之上的话，就有数据挖掘的平台，去支撑它的业务。

 

对于一些小的银行或者是金融机构来说，目前还是在从信息化到大数据转型的这个阶段。比如，几年前我们去做信贷，实际上审贷员做的事情，就是面对一大沓纸质的材料，完全依赖于他的经验，来判断要不要给你通过。这个过程中，不光有操作风险，还会催生出信用风险、道德风险等。

这几年随着金融科技的发展，包括互联网金融，倒逼着传统金融行业向线上做业务转型。

银行面临的都是互联网用户、移动互联网用户，传统的线下的方式已经很难获取到新的客源了。从线下转到线上的模式，一方面体现在产品的创新上，以前都是房贷车贷，以前银行的个人业务中，百分之九十几以上全都房贷产品。

现在出现了消费金融，像一些消费贷和网上的小额信贷产品、小微金融等，也在传统银行中开始实施。

另一方面，以往靠专家来审批的模式，开始转向于依靠模型，通过智能算法，帮助快速识别客户的信贷需求，以及信用风险、承载能力、还贷意愿。通过这些维度，形成一个综合性模型，来帮助风险控制。

 

这几年，整个金融科技的发展，对于我们做技术的人来说是非常有前景的，我们可以结合自身的优势和传统金融行业相结合，然后发挥出更大的能量。

在我看来，纯粹的人工智能和算法，没有大数据和信息化的支撑，实际上是没有生命力的。

回到金融行业，我们需要帮助金融机构来建立信息的底层，再依托于信息化大数据，来实现智能的应用和算法。

我最近一直在思考商业模式的问题，我们在金融科技的这个领域里面，不管是p2p公司或者银行，都有大量科技公司为金融机构提供服务。第一种，提供服务的模式是完全第三方的形式，做技术的支撑，包括系统开发、数据底层构建等服务。另一种模式，联合运营的模式，比如信贷业务上联合资金的注入，或者风险兜底的方式，来联合运营金融业务。

 

未来，在我们拥有领先的技术前提下，我们要进一步思考 怎么和金融机构去做一些深度的结合，形成一个好的商业模式，进行价值输出和价值变现 ，我觉得这个也是是我需要思考的，也是希望大家集思广益的问题。

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