近日，第二届上海金融科技国际高峰论坛于上海举行。交通银行作为上海金融科技产业联盟联席理事长单位，于12月7日下午主办“人工智能在银行金融科技领域的应用”分论坛。分论坛嘉宾主要观点集锦如下：
发挥人工智能头雁效应
带动金融业数字化转型全面提速
—交通银行*委委员、副行长郭莽
观点一：人工智能将在诸多金融科技创新中发挥“头雁效应”，在带动银行业高质量发展中发挥关键作用。
观点二：智慧银行是理念、技术、机制与模式创新综合体。
观点三：人工智能在银行金融科技领域的应用要打牢基础、防控风险，在网络安全、数据安全、算法安全、信息安全等方面筑牢风险防线，提高防控能力。
观点四：金融机构要充分与人工智能企业、运营商、研究单位、高校合作，探索在市场经济环境中的合作机制，共同努力形成开放、合作、共赢的金融科技产业生态体系，走出一条多快好省的智慧金融应用之路。
人工智能若干安全问题初探
—复旦大学计算机科学技术学院院长
兼软件学院院长姜育刚
观点一：人工智能在很多领域都获得了比较成功的应用，在金融领域也有很多应用场景。但人工智能并不安全。
观点二：除了精度和速度，在“AI+金融”领域还有很多问题需要考虑。
NO.1
针对模型安全，发展对抗攻防理论，设计更加鲁棒的智能模型，确保智能系统在复杂环境下安全运行，形成人工智能安全评估和管控能力。
NO.2
针对隐私保护，发展联邦学习及差分隐私等理论与技术，规范智能系统分析和使用数据的行为，保障数据所有者的隐私。
NO.3
针对智能系统决策的可解释性问题，发展机器学习可解释性理论与技术，提升智能算法决策流程的人类可理解性，建立可审查、可回溯、可推演的透明监管机制。
NO.4
针对智能系统决策的公平性问题，利用统计学理论与技术，消除算法与数据中的歧视性偏差，构建无偏见的人工智能系统。
NO.5
发展大数据计算与模式识别等理论与技术，预防、检测、监管智能技术被滥用的情况，创造有益于人类福祉的人工智能应用生态。
银行业人工智能
应用与发展的思考
—中国互联网金融协会秘书长陆书春
观点一：银行业应用人工智能的机遇和挑战并存。
观点二：尊重社会共同价值观和伦理道德，推动加强技术研发者、使用者及其他相关方的能力建设和行为规范建设，明确风险承担、服务安排、投诉处置等方面的责任边界。
观点三：坚持穿透式监管和一致性监管原则，加强信息披露、算法报备、留痕管理、安全认证等方面的技术监管，探索运用机器学习、知识图谱等技术不断提高监管科技水平。
观点四：探索应用多方计算、联邦学习等技术手段加强行业数据资源有效整合和安全融合。
观点五：加快完善银行业人工智能应用相关的法律制度，逐步建立健全银行业人工智能应用的标准规范，通过标准自我公开声明、检测认证等手段推动标准落地。
AI探索?实践?沉淀
—华为云人工智能领域首席科学家田奇
观点一：人工智能有三要素：算法、算力、数据。
观点二：人工智能未来发展趋势总结为三点：从小模型到大模型、从全监督到自监督、人工智能与科学计算的交汇。
AI在金融领域应用的思考
—第四范式创始人兼首席执行官戴文渊
观点一：机器的“不知疲倦”，克服了人工精力局限的困境，从而发现很多过去认为太小的细枝末节机会所创造的长尾场景价值。
观点二：人工智能的核心价值在于效率提升，当前人工智能在金融机构发挥的价值还没有那么大，提升空间很大。
观点三：对于大型金融机构来说，最重要的一点是如何实现AI落地效率问题。
观点四：人工智能领域价值判断的标准是由人告诉机器的，而不是机器决定的。
工商银行人工智能创新实践
—中国工商银行首席技术官吕仲涛
观点一：银行4.0需要规模化AI赋能，一是要完善工具平台支撑，有效降低使用门槛；二是应优化数据架构体系，形成良好共享基础；三是应组建专业队伍，拓展应用广度深度。
观点二：人工智能在金融业应用发展，应加强外部数据合作，解决数据孤岛问题，同时应构建多方数据融合的安全可信体系，需要进一步开展包括联邦学习、算法安全等安全可信技术的研究和平台建设。
观点三：数字金融企业要从数据资产化、数据业务化、数据智能化、数据产品化四方面推动金融行业数据驱动模式转型升级。
平安银行智能化银行建设实践
—平安银行首席信息执行官张斌
观点一：AI已是平安银行科技引领战略方针中的重要抓手，在银行已得到全面应用。
观点二：数据+算法+算力驱动了AI在银行规模化的应用。
观点三：未来，随着数据、人才等要素不断完备，AI将持续深化应用，不断创造新的商业模式，加快商业银行向数字化、智能化银行转型。
供稿︱金融科技创新研究院
编辑︱张亚*、唐汤健预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇