发布时间:2017-07-04 13:43:58 文章来源:互联网
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    人工智能是人类利用计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。随着大数据时代的到来,深度学习、机器学习成为新的趋势。机器通过大数据,开展自学习,使得人工智能的能力有了突破性发展。金融是依靠信息处理做生意的行业。金融机构有成熟的信息系统,良好的数据自动化采集体系,集中积累了大量规范的金融账户和历史交易数据,非常适合开展人工智能应用。

    前段时间,我们公司组织高管学习,方向是人工智能。除了请外面的大咖来讲课外,还需要对公司人工智能的应用情况进行检视。正好安排利用这次机会回顾梳理前期相关工作进展和方法策略得失,形成报告材料。活动取得了比较好的效果,统一了公司领导层对人工智能应用的思想认识,坚定了加大该领域投入和工作力度的决心。大家对于公司现阶段的工作措施和成果表示认可,纷纷要求尽快将人工智能应用到自己所负责的工作之中。有关报告材料中的一些内容在此与大家分享。
 
    1、业务驱动
 
    开展人工智能应用必须首先明确业务部门承担该项工作的主要责任,技术专业部门只能起到推动和支持作用。人工智能应用的目的是解决业务问题,给企业带来发展的新机会和价值。业务部门掌握着企业经营管理所需要的资源,承担企业经营活动最终结果的全部责任,人工智能提供了新的技术工具选项,是否使用或用在何处,需要业务部门根据投入产出效益来衡量取舍。业务部门针对自身实际工作中的问题,结合能够获取的数据情况、技术投入及收益情况,确定是否采用人工智能技术,并牵头开展相应的项目研发和实施。
 
    要在企业中积极开展人工智能相关知识的培训和宣传,让业务部门了解到有人工智能这个现代化新工具,可以用于替代人来更好地开展业务。要鼓励业务部门在某些业务环节中大胆尝试应用,并给予资金和技术资源的支持。要大力奖励在人工智能应用方面取得突破性进展的部门和项目团队,形成推广案例广泛宣传。
 
    现有人工智能所取得的成功基本都是表现在某一个细分领域的某个具体场景上。全能型的通用人工智能距离达到比较实用的程度还很遥远。企业应该针对具体的应用场景,定义清楚问题边界,开发专用的人工智能模型和程序,从某一点突破,再逐步扩大和拓展应用范围。追求大而全的终极解决方案将会消耗大量时间和资金资源,难以获得企业认可。围绕解决具体业务问题,快速取得成绩,才能形成良性循环,不断获取企业的支持和持续的投入。

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