新商業時代，莫讓機器完全取代人工

在我國，人工智慧技術已經初步滲入到金融科技的各個領域，從智能客服到反欺詐，從商家營銷到貸款模型，從財經資訊推送到智能投顧，從車險圖像定損到保險對話機器人等。不但互聯網公司發力人工智慧，銀行業也利用人工智慧改造傳統的信貸流程和理財模式。家家人工智慧的時代，什麼樣的技術運用才算得上是真正的「智能」？業內普遍認為，一般的系統只能根據設計者確定好的程序去運轉，是一個相對靜態的模型。而人工智慧是一類像人類一樣思考、學習和決策的系統。利用基於大數據的深入學習，機器能合理感知、規劃、推理和自我優化，進行理性決策。人工智慧技術發展越成熟，機器還能突破人的思維，發現一些按照人類傳統思維難以發現的問題。

大數據是人工智慧實現的基礎，人工智慧對於精確數據的需求會越來越強烈，驅動著開放平台的建立。各個巨頭將打破單一的生態循環，將更多的渠道和產品納入自己的開發平台之上，以便獲取更多的數據，多維度地理解用戶需求，做出相應的匹配，從而完成對數據的整合和加工。預測未來5年機構之間會加速滲透，雙方協同發展的基礎集中在演算法、流量、創新技術開發與市場教育。行業合作已經開始，互聯網巨頭正打開合作、共享的平台。據統計，京東金融已為400家銀行、55家保險公司、100家基金公司提供了大數據、風控、營銷等科技能力輸出。目前，京東金融的金融服務人群已經涵蓋1.5億用戶，合作夥伴已經達到50萬家。螞蟻金服成熟的人工智慧技術也向行業陸續開放，螞蟻智能理財顧問向金融機構開放一個月後，日均交易額比一個月前增長了243%，日均客單的漲幅也達到了190%。螞蟻圖像定損能力開放給保險公司後，人工智慧幾秒鐘就能對事故車做出準確定損結果，有望每年為行業節約案件處理成本20億元。

不過機器並不完美，人工不能缺席。機器學習模型基於歷史數據進行學習、預測，相對穩定，但市場和數據總是變化的，在實際運行中難免出現舊數據源不穩定、新增數據源和客群變化等極端情況。在這種不穩定的情況下，放任人工智慧模型自行迭代，可能會導致模型準確度和穩定性不足的問題。這時候需要一些人工參與，替換數據或者調整數據在模型中的權重。

隨著社會智能化的不斷發展，各個領域都將用到大量的人工智慧。但是機器畢竟是機器，人工的加入可以有效的調節機器運作中的不足。新商業時代，將人工與機器相結合，利用兩者各自的優勢進行運作，這樣的模式才是未來企業發展所追求的理想模式。也只有這樣才能更好的幫助企業獲取更多的利益。

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