專訪宜信CTO向江旭：技術應當服務於場景，AI天生適合金融業

（宜信 CTO 兼科技委員會執行主任 向江旭）

導讀： 隨着人工智能技術的爆發，2017 年人工智能已經上升爲國家戰略，開始在愈來愈多的行業落地。而傳統金融行業受到互聯網技術的衝擊，也紛紛踏上轉型之路，向數字化、智能化轉型。InfoQ 記者採訪了宜信 CTO 向江旭，一塊兒聊聊 AI 在金融行業數字化轉型中的應用。

「AI 更適合服務於場景 而非促生新的行業」

順應發展浪潮，實現數字化轉型

向江旭認爲，從技術對行業的衝擊來看，互聯網的發展經歷了三個重要的階段。

• 信息化：最重要的標誌是 PC 的出現。不少企業的後臺開始使用 ERP、CRM、OA 系統，擺脫紙張和手工操做走向自動化，以提升效率下降成本，數據也開始沉澱下來。
• 互聯網化：在此階段，企業能夠經過和互聯網的鏈接對外提供服務。典型的例子是電商：服務與商品交易從線下轉到線上。與此同時，產生了海量的商品、用戶行爲等數據，催生了搜索引擎、推薦算法等技術，使得企業可以運用這些數據來幫助業務和服務進行調整和升級。
• 智能化：以 AI 爲表明，結合各類終端設備，能夠在特定場景下提供個性化的定製服務。隨着 AI 和數據科學的發展，大數據深刻參與到企業運營和決策的各個環節，並在企業發展過程當中承擔關鍵角色，行業也由此進入數字化浪潮的階段。

在每一個階段都有一些企業能抓住當時的技術大勢，成就本身。

• 互聯網剛起步時，你們主要在網上獲取信息，新浪、網易、搜狐三大門戶網站順應瀏覽器技術的發展，經過信息的呈現大獲成功。
• 搜索引擎技術出現後，經過關鍵字搜索能獲得精準匹配，新的商業模式（如競價排行的廣告業務）應運而生，催生了 Google、百度等一批公司。互聯網公司的發展，使得網上購物成爲可能，因而出現了亞馬遜、阿里、京東等電商公司，社交軟件的興起又產生了騰訊、Facebook 等社交巨頭。
• 到了智能化時代，移動互聯網技術的火爆又催生了一批智能手機公司。

雖然如今已經出現了一批人工智能技術行業裏的獨角獸公司，但在向江旭看來，AI 技術和上述說起的技術不同，它更適合在某一個場景下使用，而不是建立一個新的行業，因此很難催生另一批巨頭公司。以當前的技術趨勢和市場環境，企業應該順應發展浪潮，結合 AI、大數據等技術實現數字化轉型。

金融行業數字化轉型面臨的挑戰

向江旭在對金融行業的研究過程當中，將行業內的公司分爲三類：

• 「傳統「金融公司。包括銀行、券商、保險公司等金融機構等。
• 科技金融公司，即 TechFin 公司。其本質上是金融公司，但科技屬性很強，技術起到核心做用。這類公司包括螞蟻金服、京東金融、蘇寧金融及宜信等。
• 還有一類是金融科技公司，即 FinTech 公司，好比解決方案提供商同盾，它們不提供金融產品，而是爲金融行業提供技術解決方案。

在數字化和智能化的時代，金融行業一樣不可避免地面臨數字化轉型的需求，其中傳統金融公司的轉型訴求更爲強烈。金融行業，特別是傳統金融機構，在轉型過程當中面臨的挑戰主要包括如下幾個方面：

• 思惟方式須要轉變。因爲數據體量過於龐大、以及金融行業特定的安全至上的原則，傳統金融機構在技術創新上偏向保守。
• 技術人才缺少。人工智能和數據科學方興未艾，相關技術還處於發展和完善階段，相應的 AI 和大數據人才還比較緊缺。
• 新技術接入難度大。傳統金融機構發展的時間長，架構繁雜，新技術的接入難度比較大。

技術 leader 應之前瞻性和決策力領導轉型

在 20 多年的工做中，向江旭也積累了豐富的領導經驗。就技術領導人如何保持技術前瞻性這一話題，向江旭認爲，最重要的一點是本身要保持學習。任何技術興起以後，首先要看它適用於哪些地方、能解決哪些具體問題。技術人容易陷入的一個誤區是用最新最酷的工具去解決並不須要複雜解決方案的問題，這是應當避免的事情。技術領導者要及時跟蹤新技術，沉入到具體的行業和場景，根據場景選擇技術，避免盲目跟風。

當問到「在企業技術轉型的過程當中，有哪些因素會影響技術決策的實施，技術領導人如何處理？」時，向江旭認爲有如下三個方面：

• 明確技術優點，避免選型爭議：一些技術人有 tech religion (技術宗教／信仰)，技術轉型過程當中會存在技術選型的爭議，這時技術領導人要結合業務明確新技術的優劣勢。
• 自上而下推進、自下而上實現：技術轉型須要自上而下的推進，並與技術團隊人員明確目標，達成共識，共同實現技術轉型。
• 規避變革風險，平衡變革節奏。變革意味着須要走出溫馨區，並且新舊技術的過渡可能存在風險，技術領導人要掌控全局把握平衡，不冒進不拖沓，鼓勵團隊渡過變革陣痛期。

「AI 天生適合金融業」

金融應和 AI、大數據結合

向江旭認爲，金融行業天生就是和數字打交道的，自己對數字化要求很是高。而 AI 的優點是能夠對海量數據進行分析和計算，並創建模型，作一些人作不到的事情。同時，AI 缺少情感的缺點在須要高度理性、非情緒化、必須克服貪婪和恐懼心理的金融行業反而是巨大的優點。好比在量化投資、審覈抵款時，AI 的決策不帶我的情緒化的考量，於是更爲理性和正確。另外，相比於製造業等傳統行業，金融業的信息化程度更高，數字化基礎也更好，能更容易地向智能化轉型。

宜信自己有傳統金融的基因和屬性，爲實現智能化轉型，宜信根據其三大板塊的業務——普惠金融、財富管理和資產管理，提出了 AI 金融戰略：即在自身業務場景下根據遇到的問題來採用 AI 技術。好比經過分析貸款者的需求和償還能力來爲其推薦合適的利率和產品；分析財富管理客戶的需求爲其量身定製須要的金融產品。宜信有線下門店的真人服務，也有 APP 上的虛擬服務，在給客戶提供服務的時候就能運用 AI 的算法來構建模型，創建用戶畫像，分析需求進而推薦產品，這些都是基於海量數據來完成的。

宜信大數據金融

數據收集

宜信的業務覆蓋線上和線下。其產品都是經過線上發佈、線上認購，所有實現數字化。線下經過語音或文字的形式將每次與客戶的交互留存，活動也用數據的方式貫穿，並根據用戶在線上和線下的行爲打造清晰的用戶畫像，實現精準的客戶定位。全部收集到的數據信息都存儲在知識庫裏造成用戶知識圖譜，爲不一樣業務線的決策提供支持和依據。

數據使用

宜信具體是怎樣將大數據和自身的業務相結合的呢？向江旭介紹，採集到的用戶數據主要用於如下方面：

• 個性化推薦。例如上述提到的爲財富管理用戶量身定製理財產品等。
• 智能風控。宜信自有一套風控體系，用於評估投資風險、用戶信用等，能精準識別欺詐風險。
• 智能推送。宜信研發了智能客服機器人，用一套模擬真人的話術完成消息推送、諮詢、提醒等服務。
• 智能投顧。根據用戶的風險承受能力、投資回報預期等，用算法模型計算出一套投資組合策略，每月跟蹤記錄自動調倉。
• 智能投研。不少投資股市的客戶須要深刻了解行業和具體公司，智能投研能經過收集整理的方式給客戶呈現信息。

宜信數據中臺

宜信有本身的大數據平臺，目前正在建設數據中臺。據向江旭介紹，宜信的數據中臺把不一樣來源的數據整合起來作清洗、整理和關聯，造成金融知識圖譜或金融大腦，給不一樣的業務線使用。

宜信的數據中臺還在建設過程當中，底層平臺很多組件已經完成而且開源。例如：大數據流式處理平臺 Wormhole，大數據總線 DBus，大數據虛擬混算服務平臺 Moonbox，大數據可視化應用平臺 Davinci 等。

宜信 AI 中臺

當前，宜信已將 AI 技術應用放在了重要的戰略位置，並提出了「金融擁抱 AI」的口號。在實施過程當中，宜信除了構建數據中臺，目前也在開發 AI 中臺。

那什麼是 AI 中臺呢？

在向江旭看來，中臺的目的是爲共享服務提供複用的能力。不論是技術中臺仍是業務中臺，都須要把公共的部分組件化，變成可複用的服務對外提供。這些服務能夠是能力、算法、模型或者一套工具。AI 中臺就是把 AI 的能力組件化、服務化、工具化，直接用到其餘外部應用場景中。

目前不少企業在智能應用研發過程當中都存在着響應緩慢、效率低下的問題。而許多 AI 研發團隊更像是外包團隊，根據不一樣業務部門的需求各自構建陣地，逐步攻克目標，過程重複、效率有限。所以 AI 中臺旨在提供一個強大的 AI 能力支持中心，根據業務須要快速提供火力支援，迅速達成目標。

宜信對 AI 中臺的定義是：

AI 中臺是智能模型全生命週期管理平臺和服務配置體系，它經過智能服務的共享複用和服務研發的自動化管理，幫助前臺業務迅速構建個性化智能服務。

宜信 AI 中臺的層級架構以下圖所示：

AI 中臺處於數據模型服務與業務解決方案之間，向上鏈接業務向下溝通數據，每個層級都有其可複用的機制。中間部分從上而下分紅業務理解、模型學習、數據處理三大板塊；右側的運行監控對產品和模型進行統一封裝、對外統一的訪問接口等；左側是貫穿於整個流程始終的平臺管理，包括角色權限、租戶管理、流程控制、資源管理等。

宜信多年金融行業的經驗使其沉澱了不少技術。好比：宜信自有一套適合金融業務的工具、流程和平臺，並有對應的算法庫和模型庫，有了 AI 中臺以後，金融知識圖譜的構建和建模就能夠基於 AI 中臺來完成。包括智能客服、智能電銷、智能催收，以及風控模型和反欺詐模型等都是 AI 中臺的應用場景，基於 AI 中臺的能力進行開發和實踐。目前 AI 中臺已經在宜信的智能投顧機器人（投米 RA）等產品中獲得成功運用。

在將來，宜信的 AI 中臺通過內部驗證成熟起來之後，宜信也打算把 AI 中臺進行包裝，變成對行業開放的平臺，甚至開源出來，和同行一塊兒共同探討構建。

"AI 時代已經到來，要大膽擁抱，當心實踐」

寫在最後

做爲久經沙場的技術人，向江旭見證了技術變遷，也見證了「互聯網 +」模式、業務從線下轉到線上的過程。以多年對行業的洞察和對技術趨勢前瞻性的把握，向江旭很看好 AI 技術和金融行業的融合。在向江旭看來，AI 時代已經到來，咱們要很是嚴肅地看待 AI，尤爲是 AI 在金融科技領域的應用，應該大膽擁抱，當心實踐。

採訪嘉賓介紹

向江旭，宜信 CTO 兼科技委員會執行主任，擁有 20 多年專業經驗，其中 18 年在美國硅谷學習和工做。畢業後向江旭前後在思科、CA、戴爾等公司從事軟件和網絡方面的工做；2010 年加入微軟，任微軟亞太研發集團主席助理兼集團技術戰略總監、雲計算和企業事業部首席項目總經理，專一於雲計算、IoT 和 AI 的應用與落地；回國後進入智慧零售領域，先於寺庫網任 CTO，以後任蘇寧雲商 IT 總部執行副總裁、蘇寧技術研究院院長，領導了蘇寧的無人店、智能音箱、智能導購等業務的發展，將計算機視覺和人工智能天然語言等技術應用在零售場景；2018 年，向江旭出任宜信 CTO，將 AI 與金融行業結合進行探索和創新。

採訪嘉賓 | 向江旭

原文發佈 | AI前線