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AI|共话普惠AI，索信达控股受邀出席2020华为全联接大会

2020年9月23日, 第五届华为全联接大会HUAWEI CONNECT在上海隆重开幕 。 索信达控股有限公司（以下简称“索信达控股”）作为华为在金融大数据和人工智能领域重要的合作伙伴 ， 应邀出席该场盛会 ， 并与来自全球的业界领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业和生态合作伙伴 ， 共同探讨行业数字化的发展方向 ， 展示ICT领域的领先技术、产品和解决方案 ， 分享成功实践 ， 以求构筑开放、共赢的健康产业生态 。
AI|共话普惠AI，索信达控股受邀出席2020华为全联接大会
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2020年 ， 最大的数字化转型趋势就是AI开始进入各行业的生产系统 ， 随之而来的 ， 千行百业的AI应用开发已面临众多挑战和难题 ， 这也是今年华为全联接大会上的重点议题内容 。 索信达控股作为深耕金融行业十六年的大数据和人工智能解决方案提供商 ， 对AI在金融行业的趋势及应用有着丰富的经验及领先行业的深刻见地 。 作为将AI应用在金融领域的企业代表 ， 索信达控股首席科学家张磊博士受邀参与大会 ， 就“普惠AI ， 加速行业智能升级”这一主题与数十位不同行业的先锋企业代表 ， 共同探讨大数据、AI技术如何深入行业 ， 助力行业实现数字化转型和智能升级 。
AI|共话普惠AI，索信达控股受邀出席2020华为全联接大会
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1. 数据、算法、人才—AI在行业应用的挑战亟待“法宝”
日新月异的AI算法源自人们对揭示事物内在规律的渴求 ， 模型的精准性不可避免地成为人们关注的焦点 。 在此方面 ， 索信达控股张磊博士提出：“众多建模大赛的结果表明 ， 追求模型的准确性需要有两件法宝 ， 即特征工程和模型集装 。 如何选择合适的特征工程算子 ， 构造出有效的深层特征 ， 如何结合合适的模型集装方法 ， 是提高模型准确性最值得关注的方向 。 ”索信达 AI 自动化机器学习能力 ， 目前已经成功实现半自动化机器学习 ， 可以满足自动模型选取与集成、参数自动调优、特定领域下的特征工程等功能 ， 可以助力企业在整个建模周期中 ， 加速建模过程 ， 为后期模型结果分析工作留出更多时间 。 在不需要专业人员来过多涉入的同时 ， 做到了降低 AI 门槛、避免浪费算力的目的 。
“同样是降低门槛 ， 提高效率 ， 自动化机器学习、可解释机器学习亦是大势所趋” 。 自动化机器学习可以让真正意义上的机器学习成为可能 ， 但其最大的难点在于其庞大的搜索空间 ， 所以找到一种可以快速高效的搜索算法则是整个自动化机器学习研究的主要目标 。 而简单搜索算法的主要问题在于 ， 搜索方法不能自动化最优适应不同的问题场景 。 而应用强化学习 ， 可以通过延迟反馈解决问题 ， 以选出最优结果 。 可解释机器学习 ， 让人工智能模型知其然更知其所以然 。 可解释机器学习的思想在于 ， 选择模型时 ， 同时考虑其精度与可解释性 ， 它不仅给出模型预测结果 ， 还能给出得到该结果的理由 。
此外 ， 张磊博士表示：新技术的创新应用 ， 人才是核心竞争力 ， AI人才需要有数据、分析、业务、思维的四大核心能力；还要有坚定的心 ， 即时刻坚持业务导向 ， 业务目标永远是大数据应用的终极方向 。 分析建模人员在做算法建模的工作之外 ， 还要熟悉做数据整理并深入了解业务知识 ， 数据科学家的头衔很光鲜 ， 但全栈工程师才是它的本质 。 因此 ， 企业是对AI人才实行岗位轮换是一项很好的制度 ， 一方面能让员工掌握更多更全面的技能 ， 另一方面也有利于团队的稳定 。
金融行业作为人工智能最好应用的行业之一 ， 金融与科技的全面融合正在提速 ， 通过张磊博士的分享 ， 可见索信达控股对于AI技术在金融行业应用的难点已经找到相应的突破口 。
2. 以业务问题为起点 ， 解构AI技术在行业的快速应用
张磊博士提出：在模型沉淀及人才积累后 ， 新技术赋能时代 ， AI在各行业的应用需要以业务问题为起点 ， 以解决问题为终点 。 应用AI技术 ， 企业需要想大做专 ， 聚焦客户最大的痛点而且模型明显有优势的领域 ， 比如：银行业的精准营销、反欺诈和信贷违约、保险业的获客、骗保、制造业的质量控制、设备预防性维护、库存优化、零售业的定价优化、库存优化等等…目前 ， 索信达控股已建立了模型工厂 ， 包含营销、风控、财务、运营、基础这五大业务领域的50+主题以及上百个模型 。 实现了模型库、知识库、模板库、代码库、课件库的五库合一 。 通过对模型的不断积累及创新 ， 成为索信达以AI赋能金融行业的强力支撑 。


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