就在前不久,平安科技医疗影像在“肺结节检测”和“假阳性筛查”两项上拿下了国际权威LUNA评测的世界第一成绩。仅仅过了不到半个月的时间,平安科技又在EPFL瑞士联邦理工学院举办的AI作曲国际挑战赛拿下了AI作曲项目的世界第一。
佳绩频传,平安科技一时成业界关注焦点,然而令人疑惑的是作为一家擅长金融科技的企业,何以在人工智能领域取得如此夺目的成绩,更令人困惑的是,何以在短短时间内取得举世皆惊的成果?
无他,不同于以技术标榜自身的大型互联网企业,平安走的是一条传统业务+互联网和互联网+传统业务的独特路径。前者即传统业务线上化,打通线上线下全链路。后者即以大金融资产和大医疗健康为核心,围绕客户衣食住行建立生态圈。这条路走起来委实不轻松,但从平安的AI发展之路或许能一窥这位金融巨擘正在演进的变革之路。
肖京是平安科技首席科学家,也是国家“千人计划”专家,从2015年3月加入平安科技,在近3年的时间内,他亲自见证并参与规划了平安AI的整条路径,在他的叙述中,一家综合金融集团的AI之路渐渐铺展在人们面前。
“鱼和熊掌”如何兼得
早在2013年,在平安集团创始人兼董事长兼CEO马明哲的规划里,五年内,互联网或现代科技,将成为带动平安发展的根本引擎。彼时“资本+科技”的双轮驱动战略尽管没有跃然纸上,却显然已经浸入平安的日常运营中。与此同时,在美国计算机视觉领域先后拿下近百项专利的肖京,已然是业内声名鹊起的科学家。令人意外的是,两年之后肖京欣然回国,加入了正在科技转型中的平安集团,当科学家遇上对科技有着强烈诉求的金融巨头,二者产生了浓烈的化学反应。
肖京面临的第一项重任就是构建起平安的大数据体系。作为一家拥有170万员工的巨型企业来说,每天产生的业务数据就是一串天文数字,很早之前董事长马明哲就将数据看作战略资源。为了整合这些天文数字,平安内部用了将近一年时间来打通散落在各个业务子公司的海量亿级数据。数据打通之后,紧接着肖京要为这些数据赋予应用价值,在清洗、整合、制定迭代机制基础上,还要赋予挖掘和分析能力,以便在与应用场景的结合中能够迅速地输出解决方案。
大数据平台的建成,为公司整体运营提高了极大的效率。更难能可贵的是,在大数据平台搭建的同时,平安也已经在着手布局人工智能。肖京坚信当时还未大火的人工智能未来将飞速发展起来:“我们一边在满足大数据方面的规划、需求,同时我们也做好了人工智能领域的规划和准备。先解决金融和医疗领域最重要的需求部分。”顺着这个思路,平安的传统金融和医疗先后赋予科技能力:风险控制、欺诈识别、智能推荐、交叉销售获客、精准营销、智能客服、智能运营、智能疾病预测、智能投顾投研等等。与此同时,肖京所带领的人工智能团队开始筹建起来,这其中就包括刚刚在LUNA评测中拿下世界第一成绩的深度学习团队。
“初具规模”
随着近一年的铺垫,平安科技的人工智能团队“初具规模”。“包括人工方面的工作准备、人员准备、项目准备、领域的研究准备,以及人工智能领域比较关键的深度学习平台、集群等。”就像排兵布阵,这些工作在肖京的指挥下,逐渐形成规模和气候。图像定损、平安声纹、疾病预测等明星级的科技产品逐渐被孵化出来,逐渐地,平安AI能力得到越来越多的外界关注。
但现实远没有肖京所说的轻松。传统金融企业转型为科技金融企业,稍有不慎,对于企业而言就是沉痛的代价。在大数据和AI方面,为了尽可能地避免出现不可控的局面,肖京必须谨慎地做出每一次方向上的把握,并为未来留下足够的拓展空间。
“首先要认清自己的定位,在这个基础上再来检视这个方向是否适合,如果要做,需要什么样的资源、要做怎样的规划、设计好什么样的阶段性进步的时间表以及成果的检视方法。做好这些规划之后,再与市场结合,分析技术的可行性、业务价值和重要性。根据市场反馈最后再来调整项目的优先级,针对每一个项目,再来看需要的资源、技术、需要哪方面的人才。”在外人看来,这是一套庞杂的过程,但在肖京看来,这是他所熟知和屡试不爽的“平安模式”,没有任何一个步骤可以“偷工减料”。也正因为肖京乃至平安科技对于技术方向上的整体把控力,平安才迎来了在2017年的“AI速度”。
“收获的季节”
2017年对于肖京乃至平安,的确是意义非凡的一年,平安声纹经过国际权威机构LFW的检测,准确率达到99.64%的世界领先水平。紧接着,平安科技在专业性极高的“2017 IDC Fintech全球百强榜单”中,一举冲入百强榜第38位,成为唯一入选TOP50的中国企业。再之后,疾病预测取得阶段性研究成果。与此同时,基于图像和语音识别技术,一系列智能科技产品先后问世,引燃市场:包括智能闪赔、平安声纹、安博士机器人、平安众包、天擎推荐引擎、平安颖像、企业知识图谱欧拉图谱等。很多媒体用“开挂”来形容平安的科技成果。在肖京看来,其实是在前两年一系列准备的自然收获。
令人意外的是,作为一名大数据和人工智能领域的专家,肖京并不喜欢强调技术的“大放异彩”。实际上平安的人工智能团队已经建立了全方位的人工智能能力,不仅仅只有深度学习算法,还包括规则引擎、商务智能、强化学习、迁移学习,及传统机器学习如支持向量机、随机森林、无监督学习等,并已全部投入各领域具体的业务应用中。
尽管如此,肖京还是喜欢强调业务专家对智能化应用的重要性,技术人员离开业务专家很容易陷入“自娱自乐”,无法真正在业务场景中产生业务价值。“就像数学中的应用题,如何高效解出最后的答案才是关键,而不一定要追求复杂高深的解法,毕竟炫技不是研发的目的。”
以AI作曲为例,要创作出美妙的乐曲,不仅仅需要技术团队,音乐专家也十分关键。算法可以直接将音乐变成一串数字,但是音乐是有意义的。用肖京的话说:“专家懂得领域内的痛点”。“音乐分哪些类型,分别有哪些特点,曲子如何分段,每个段落有什么意义,表达了什么场景和情绪,有什么指标来衡量,如果指标乱了会怎样等等,”这些音乐方面的专业知识都需要专家的指导。由此,技术团队才能最终建立能够输出具备音乐美感的模型。肖京说,常识性的知识和经验,数据里很难完整学习到,因此算法如果失去业务知识和经验的指导,就可能产生一些不符基本常识的结果。
不仅仅是AI音乐,在技术应用于业务的所有领域,肖京都恪守这一条“金科铁律”。也可以说这是肖京所信奉的AI商用之路,也是平安能够实现如今“AI速度”的根本所在。
“我们的技术研发往往针对具体的场景和目标,这样做出来的任何工作都是在这个问题上最高效、最准确、最能满足我们需求的,所以我们技术最主要的优势在于跟业务和场景紧密结合,不是漫无目的地为了研究而研究,都是为了达成具体场景的具体目标而去研发相应的技术算法。”
也可以说,平安研发的技术方案其实就是一套高效的解决方案。这些技术研发工作都在顶层设计的战略布局机制下整体层层递进,在形成一套套解决方案的过程中,系统化地完成人工智能技术能力和平台的建设。当切换到新的业务场景时,只要配以相应领域内的专家,就可以快速高效地做出成果。正是基于这套机制,在LUNA等多项评测中,平安科技可以在很短时间内取得世界领先的成绩。
所以,现在再来看平安要走的传统业务+互联网和互联网+传统业务路径。“+”并不是简简单单的物理叠加,而是水乳交融般的深度融合。平安路径的独特性此时或许分外清晰:丰富的场景、海量的数据、庞大的专家梯队、领先的技术储备、技术与业务的紧密结合,这些独特条件最后都指向——平安“AI速度”的惊人爆发。
关于平安科技
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在技术研究和储备方面,平安科技逐渐形成生物识别、人工智能、大数据、云计算以及区块链的核心技术矩阵,国际权威认证的技术能力,应用于各业务场景中,带动全行业科技转型。平安科技以客户为先、开拓进取、创新突破为文化,致力于用科技手段革新全行业,立志成为世界领先的全领域科技服务提供商。