眼神科技联合创始人兼副总裁王希佳
在会上发表了精彩演讲。以下是演讲实录
王希佳:
尊敬的各位领导,各位来宾,大家下午好!我是眼神科技的王希佳。非常荣幸有机会跟大家做分享、汇报。今天主题是“人工智能助力银行转型,迎接智能化服务体验和新的安全挑战”。今天我更多的跟大家探讨,把我们以前、现在在做的,以及将来要做的,呈现给大家。在这个过程中,我们走过了很多的曲折路,也收获了很多的经验和实践的结果。
首先,梳理一下人工智能的发展变迁过程。人工智能的入口是生物识别,生物识别大家非常了解,在座绝大多数银行领导所在的银行都已经应用生物识别技术了。生物识别的发展过程,简单理解为几个阶段:
一是从第三方介质,比如银行卡、身份证等第三方介质,到生物识别特征,包括指纹识别、人脸识别等生物识别特征。
二是单生物识别特征到多模态的组合。
以前站在办公室门口,通过按指纹就进办公室,这是一个简单的场景。对于多应用的场景,比如ATM机取款的时候,如果站在ATM机前面冲它说一句话:“我要取两万块钱!”,ATM机自己能不能完成这个过程,把钱送到你的手里呢?这里不仅仅依赖一项技术完成,而是涉及到语音识别、语义识别、人脸识别等多种生物识别技术,以及文字识别等技术。这需要形成多模态的机制。
三是从身份识别到深度场景融合。
ATM机取钱就是一个场景融合,很初级场景融合。在共同价值点的基础上进行动态或者静态地配置不同技术资源和数据资源,为客户提供更好、更优质的服务。
四是从场景数据积累到大数据服务,是人工智能比较终极的目标。
人工智能是人工在前,通过人为定义它的场景、价值、利益点和运作模式。但是最终会让机器变成机器智能,而不是人工智能,机器具有思维能力、思考能力和综合分析决策的能力。这是整个人工智能发展的终极目标。
在这个过程中,生物识别作为人工智能的前端触手和感官,是一个人工智能重要的入口,也是人工智能的起始点。
一是“识你”的阶段,让机器人或者设备来认识你,知道你是谁;二是“懂你”,机器知道你想要什么、习惯什么、喜欢什么,知道你日常的行为,这就是深度场景融合;三是“AI你”,到AI你的阶段,完全可以想象好莱坞大片,最终机器人可以真正为人类提供点对点的,定制化的,智能服务,真正进入智能时代,
在这里面,可以简单把人工智能划分为三个阶段,这是人工智能的终极阶段。
由于金融的安全性要求高、体验要求便捷友好,以及金融科技的快速发展,金融是离AI最近的一个行业。金融从最开始是一种场景,之后提供一种产品,再之后提供一种服务等。
金融领域,眼神科技伴随金融客户成长有16年。在这个过程中,人工智能也起到很多助推的作用。降本增效、风险防范、远程获客、创新营销是人工智能赋能金融的几个方面,场景从移动营销、自助业务、网上银行等,到银行内部的风险管控、园区智慧化,全程赋能银行的各个内外部业务环节。我们已经发展到人工智能开始走向“懂你”,深度场景融合的阶段。
从人工智能的角度理解,开放银行很重要的两个点,一是便捷,二是安全。便捷性和安全性是一对孪生兄弟。如果把密码从6位变成12位,这个会更安全,但是对用户来讲不方便;如果不要密码,是方便了,但是安全没有了。
今天谈的主题是开放银行,安全和便捷“孪生兄弟”的翘翘板规则,需要通过人工智能的手段综合性解决。如何进行综合性的解决呢?
我们能做的就是通过人工智能在便捷性和安全性中找一个共同点。
用生物识别技术解决了人的准确识别的问题,就不需要人去记密码了。眼神科技成立的初心就是希望所有的人不需要记密码、卡号,甚至出门不需要带任何自身之外的介质。现在来看,但是解决的过程没有我们想象的“人脸识别算法就能解决安全性,语音语义识别马上解决便捷性”那么简单。
举一个小例子,和某知名电商平台负责人聊天,他说平台增加了AI功能之后,依靠人工智能客服把客户的满意度提升了27%,总的客服人员需求降低了2/3。但是我自己的体验是联系客服的时候,智能客服并不能完全明白我在说什么,为什么告诉我满意度提升了27%,怎么验证这个结果呢?他说你是不是在发怒之前就转人工客服,我说是的。这里面最重要的机制就是:情绪判断,你快发怒了,马上转人工了。如果还能继续跟你玩下去,就继续用人工智能跟你对话。因此从数据结果来看可能确实提升了满意度降低了成本,但实际效果还可以更好。
在提高体验这一点上,有很多的方法。我们要做的就找到一个合适的场景,找到合适的技术解决这个问题,提高体验。人工智能在提高体验过程中的方法很多,完全要取决于产品是什么,取决于场景价值点认同什么。
在安全性上也是这样。通过人脸识别或者虹膜识别技术,大大提高我们对客户身份认知的安全性。然而密码随时可以更改,但生物识别技术永远不可变,这些信息万一泄漏,带来的不仅仅是密码信息帐号信息泄漏一次性的攻击,而是长期的多次攻击,风险远远大于原来的第三方介质风险。
关于如何解决便捷性问题,我们提出三点,一是多模态,二是场景化,三是平台化。
简单的理解,多模态就是指在人工智能的应用当中,是用多种人工智能技术融合应用,这里不是简单的替代或者组合,而是融合,需要非常科学的权重策略。通过对场景的理解,针对每一个场景做定制化,做咨询服务,和客户一起制定规则,让人工智能更好地对产业赋能。
场景化包括如何融入、带动场景,让场景反过来为我们服务。这个过程非常艰难,我们为此踩了很多的坑,我们做的反恐维稳、智慧校园、智慧金融、智慧安防、智慧园区、每个都用超过一年的时间去梳理,在场景中找应用点和组合点,找到将场景赋能的一个新的规则。
一是大数据分析平台,二是ABIS多模态生物识别统一平台,
关于平台化,眼神科技做三个点,大数据分析平台,跟传统大数据不太一样,指非机构化数据,就是图象数据。日常摄像头有很多的图象信息是有价值的信息,但是没有被发觉,大数据分析平台是挖掘现在有价值,但是没有发现新的价值点。二是ABIS多模态生物识别统一平台,通过组合的模式、决策的权重,走向人工智能的“AI你”之路。三是机器学习平台。我们的识别算法需要不断提高和优化,跟客户之间是互哺的关系,客户的应用和多年的积累提供非常好的一个训练的底库。在客户的底库里面进行二次训练,提升对应场景算法的精准度体验度,跟客户共同打造产品,共同进行价值决策。
一是全场景的身份的核验能力,二是交易数据分析能力,三是在第三方数据的整合能力。
基于平台化我们做的是,这些将为基础数据打好基础。在场有一个嘉宾是我们的大客户,在他们的银行里有18个场景,从内部风险控制到外部客户应用,再到智慧化的管理,再到开放银行的延展、场景能力,已经跟我们合作18个渠道。
眼神科技联合国家密码学专家王小云院士,一起打造安全的、可监督、可多方参与的生物特征安全体系,在识别信息的隐私保护、加密芯片方向探寻一个安全方案,这将会彻底改变对现有生物识别数据、身份识别数据保护不全、安全漏洞多的问题。
前面三个点解决的是场景体验,在安全问题上,我们也早有布局。
通过生物识别+金融的三步走战略。一是生物特征数据管理,包含数据的分析、管理以及安全。二是提供核心算法能力。三是可视化平台服务,将人工智能的技术通过可视化的方式、更容易理解的方式呈现出来。四是渠道的接入支撑,实现金融对客业务渠道,对内管理支撑,泛金融合作供应这三大目标。
通过我刚刚讲的这四个点,我们实现的是,
我们公司成立至今有21年了,与金融的合作已经超过16年。我们在金融领域应用最早的一个人工智能公司,2003年在邮政储蓄银行做指纹识别,用于内部风险管控,是全国第一家总行级大规模应用落地银行。2014年和民生银行共同打造了人脸识别应用平台,金融行业第一家人脸识别全行应用。2016年在民生银行、交通银行上线多模态生物识别技术。2017年虹膜识别第一次应用于银行系统,是与河北农信合作。这是一个现实很骨感的过程,每个新的产品、新的技术在场景落地上都经历了非常长的过程。我们一直是在跟客户共同创新、梳理业务、发掘场景,共同为下一步的银行的升级转型,为下一步的客户服务体验和安全性在做准备,始终在路上。