中国电子银行网讯，9月24日至26日，由中国金融认证中心（CFCA）、中国电子银行联合宣传年、中国电子银行网主办，中国银联重庆分公司协办的“2020中国数字金融生态论坛”在重庆举行。
论坛涵盖夜话、主题演讲、知名科技企业走访等丰富内容，一百多家银行及金融科技企业高管、学术专家齐聚山城，论道银行数字金融生态发展新“基”遇。
瑞莱智慧RealAI联合创始人刘荔园参加本次活动并发表主旨演讲。
瑞莱智慧RealAI联合创始人 刘荔园
金融科技三问
发言伊始，刘荔园抛出了金融科技三问：
一是为什么银行需要的是一扇门，而大多数金融科技公司提供的产品却是一把锁？
二是，对于厂商而言，AI公司和IT公司有什么区别？而现实中，AI公司提供服务的模式更像IT厂商。
三是，因为纯技术导向模式的企业在中国很难落地，所以，技术究竟应该如何改变世界？
通过这三个问题，她总结认为，互联互通，也就是“破圈”才能真正解决金融科技的本质问题。
不过，人工智能发展到后期，会与金融进行深度结合，助力银行数字化转型需求从感知、认知到决策。
前提是双方能进行紧密的绑定。
刘荔园表示，在人工智能领域，感知、认知在银行业已有广泛应用。
比如，基于人脸识别的银行监控和刷脸取款，以及基于OCR的卡证识别、表单录入、发票识别等。
上升到决策层，具体在业务场景上还有营销、风控等，这些决策层需求从未被充分满足，也并未被更好的技术支持到。
在风控回捞的场景中，基于半监督学习的回捞算法，可以从拒绝客群中挖掘被误拒的优质客户，从而实现零成本获客，扩大资产规模，增加盈利。
她认为，人机协同才是决策层的应用大法。
这样增强智能就可以将监管政策、业务经验与大数据完美结合，算法更智能，凸显业务价值。
第三代人工智能的新突破
刘荔园介绍说，AI技术已经有了新突破，从第一代的知识驱动，到第二代的数据驱动，进化到了第三代，即，安全可靠可解释的第三代人工智能。
其标准是：1、可靠性：在样本不足、噪声高、标注差情况下实现预测效果可靠提升；2、可解释性：白盒化AI模型，提供可理解的决策依据；3、安全性：在恶意攻击或者数据存在缺陷样本的情况下，保证判断能力。
纠偏的风控回捞模型，可解释机器学习建模和假脸检测等，都是算法突破的新应用。
金融科技创新要从“赋能”到“互能”
刘荔园指出，金融科技目前的展现形态有浓重的工具属性，需要将之从工具属性回归业务价值，需要实现行业的互融互通。
金融科技创新要从“赋能”到“互能”。
怎么做？她做了三点总结：
1、单方面的需求、供给驱动都难以推动真正的金融科技创新，创新的破局点来自业务与技术更底层的互通互融。
2、银行业的AI应用应围绕降本增效等决策层需求。
回归业务价值，价值增益说得清楚“算”得明白。
3、在联合实验室的合作模式下，基于新场景、新产品、新生态做深入的联合共创工作。
（来源：中国电子银行网）