「 前段時間有幸做爲嘉賓參加了公司的『人·機·將來』圓桌論壇，在此分享一些個人核心觀點。」
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01算法
—編程
利用好有價值的大數據微信
人工智能的概念在50年代就提出來了，可是在最近幾年才忽然爆發。這裏離不開ABC的組合：網絡
A - 人工智能自身算法的演進，特別是深度學習的出現；app
B - 大數據，它是人工智能的精神食糧；工具
C - 雲計算，它使得計算資源大大豐富，計算成本大大下降。學習
而在ABC組合中，有價值的大數據最爲重要。
測試
個人團隊所服務的業務是基金服務，咱們擁有與咱們合做的基金公司全部投資者的投資數據，這樣的數據是任何一家基金公司都沒有的。
大數據
若是咱們能充分挖掘這些大數據的價值，好比分析各種投資者的投資偏好，這將幫助與咱們合做的基金公司作更精準的營銷。
其實咱們做爲金融機構，擁有大量這樣的真實的決策數據，若是能利用好這些大數據的價值，咱們就是一家AI公司。今天互聯網公司，特別是頭部的互聯網公司都聲稱本身是AI公司，其核心就是擁有有價值的大數據。
並且今天AI的算法是公開的，使用AI的技術門檻並不高，已經算不上是什麼黑科技。因此，不論是技術團隊，仍是業務團隊，都應該認真挖掘所擁有的業務數據的價值，並利用AI把它們發揚光大，從而打造出面向將來的新一代的金融服務。
因此，任何公司均可以成爲AI公司，只要利用好本身的大數據。
02
—
AI只是工具
前段時間我參加過一個領導力的培訓，裏面提到一個「信任公式」。其分子分別是可信、可靠和親密度。
可信取決於擁有的知識、經驗和權威度有關。這一點，未來機器可能會賽過人類；
可靠指的是行爲的一致性、持續性。這一點，相信機器也會比人作得好；
但親密度必定是機器沒法給予人類的。因此，機器或者AI，更多的是一種工具。
從人類發展的歷史來看，咱們發現一個規律，就是工具的效率更高，人類其實並無變得更空閒，反而變得更忙碌。
今天咱們這一輩人天天所須要處理的事務和信息量是咱們父輩的幾十倍，特別是電腦、智能手機出現之後。我相信，咱們的下一代天天所須要處理的事務和信息量將是咱們今天的上百倍。
因此人類必將愈來愈忙碌，並創造出更多的財富。
將來，人機交互的門檻也會愈來愈低。
今天在中國，幾乎全部老人都在使用智能手機和微信。而在電腦時代，會使用電腦的老人卻百裏挑一。
這是由於人機交互在智能手機時代變得更簡單了。將來人機交互只會變得愈來愈簡單，愈來愈天然，會更像人與人之間的交流。
這也使得幾乎每一個人都能使用上AI，它也會變得無所不在，像電力、網絡這樣變成一種基礎服務。
因此，任何人均可以利用這個工具幫助本身的生活、幫助社會和創造財富。
03
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風險管理
AI會改變一些行業的形態。對於金融行業，風險管理一直是很重要的命題。
那麼像金融行業這樣對風險敏感的行業，如何在引入AI的同時，管理好風險呢？
我想對於風險管理，咱們看到世界上有兩種模式。
在歐美這樣的西方國家，一般的作法是，當一種新生事物的苗頭出現時，他們會花很長時間，組織一幫專家，進行各類討論，制定法律法規。
而咱們看到，中國近年走了另外一條路徑，就是先讓新生事物本身發展一段時間，「讓子彈先飛一會」，而後再打法律、政策的補丁。
孰優孰劣呢？也許各有利弊。可是咱們確實看到了新生事物在中國的活力。這也確實開拓了一種新的發展思路。
因此對於新生事物的風險管理，能夠考慮先鬆後緊的管理理念。
04
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總結
一、任何公司均可以成爲AI公司，只要利用好本身的大數據；
二、任何人均可以利用AI這個工具幫助本身的生活、服務社會和創造財富；
三、對於AI這樣的新生事物的風險管理，能夠考慮先鬆後緊的管理理念。
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關於做者
劉華（Kenneth）
就任於世界500強銀行，負責基金服務業務軟件開發與交付
敏捷、精益、DevOps專家
精通極限編程、Scrum、看板方法、測試驅動開發、持續集成、行爲驅動開發、DevOps工具棧
曾在GDevOps、DevOpsDays Meetup、中國軟件技術大會、ArchSummit等論壇發表主題演講
著有《獵豹行動：硝煙中的敏捷轉型之旅》一書
小說體敏捷/DevOps轉型教科書
和實戰經驗分享
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本文分享自微信公衆號 - 敏於思 捷於行（kennethz2016）。
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