深圳2023年10月10日 /美通社/ -- 以下為華夏時報的報道：

進入數據智能時代，人工智能、隱私計算、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新興技術迅速發展，為全新的數字金融創造了條件。

9月23日，在由華夏時報、中央財經大學數字經濟發展中心聯合主辦的"智能金融助力數實融合暨產教融合研討會"上，微眾銀行首席人工智能官楊強教授指出，當前AI在客服、營銷、風控等方面，助力了銀行服務質效提升。

推動全球聯邦學習生態構建

當前，數據已經成為了數字化時代的生產要素，在多重領域發揮舉足輕重的作用。

金融行業是數據密集型行業，數據隱私保護、安全合規等問題備受關注。同時，政府逐步加強數據使用方面的監管，數據安全、隱私保護相關的法規法律體系日趨完善。實現數據的多方協同和授權共享，得到更優的模型和決策，是當前人工智能助力金融科技的一個重大挑戰。

在傳統的人工智能發展中，在建立模型的時候，是把各地的數據匯聚到一個中心點，以此建立一個中央大模型。這個方法使人工智能的發展面臨瓶頸——隱私和數據安全保護的要求使得獲取數據成為障礙。而"聯邦學習"的思路是讓數據不出本地，模型可以在各地的計算中心之間進行交換、彼此成長，它的效果和一個中心化大模型類似，但是保護了用戶的隱私和系統安全。

"聯邦學習的核心思想是數據不動模型動，數據可用不可見。"楊強指出，面對業務轉型升級過程中越來越多的數據流通和隱私保護的需求，微眾銀行在國內首次系統性提出"聯邦學習（Federated Learning）"理論體系，"我們建立了全球領先的隱私計算聯邦學習開源社區FATE，支持眾多人工智能的算法，包括決策型的算法和生成式的算法。"

此外，微眾銀行進一步提出"可信聯邦學習"的理論框架，即安全可信的多方分布式機器學習范式，在隱私保護、算法效率、模型性能等多個目標保證的前提下，可以實現數據可用不可見的多方協作，在多源數據綜合發揮價值的同時保護每一個數據源方的隱私和數據安全。

"聯邦學習、人工智能、大模型等技術的進展，也在積極支持著我們內部技術的發展，包括運營場景支持、精準營銷、風險管理等。"楊強表示。

構建場景化AI應用

"我們從不同的角度，用不同的模態，使用人工智能的技術來構建場景化AI應用。"楊強表示。

在語音方面，包括語音識別技術、語音合成技術、聲紋識別技術等；在自然語言理解方面，涵蓋語義理解、句法分析、意圖識別、語義的切割等技術；在圖像識別方面，包括人臉識別和活體檢測等技術。

在具體的實踐方面，楊強指出，通過將人工智能前沿技術與金融服務深度融合，探索將大模型相關技術融入金融服務各個環節，AI正在幫助拓展金融服務的廣度和深度，在智能客服、智能營銷、智能風控等多方面提升了金融服務質效。

當前，通過移動互聯網，用戶的在線咨詢量在日益增加，用戶提問的內容也日益豐富和深入，金融機構如何應對用戶的咨詢與投訴，并且對其進行分析和記錄，進行多維度的服務？

楊強指出，智能客服的主要目的是提升用戶服務效率和滿意度。以微眾銀行為例，當前從用戶端咨詢、到智能應答、到能夠輔助人工座席的人機結合，再到監控，整個流程各個部分都有人工智能發揮的場景，如語義理解、向量化的表示、向量的檢索，從知識庫中發現相似度高的問題和答案。并且在一個問答的結束以后，還可以進行人工智能自動從座席對話中提取摘要，便于客服回顧和提升話術，從而不斷提升服務質量。

"我們需要支持好幾億用戶的服務，當前我們97%的日均消息是由機器人提供的服務，并且基本能夠保證在1秒內提供回復，準確率也在業界處于較高水平。"楊強表示。

在營銷過程中，想要找到目標客戶并對客戶進行關懷，精準度對于金融機構是一個考驗。楊強表示，結合智能語音機器人、聯邦學習等技術，微眾銀行借助人工智能可以進行智能廣告的投放、推薦，語音機器人也可以和用戶進行交互，座席助手和實時的質檢也可以幫助營銷。同時，基于人臉識別、聲紋識別等技術，AI可以在開戶、授信、放款等金融服務多個環節幫助把控風險，有效甄別欺詐行為。

原報道鏈接： 《微眾銀行首席人工智能官楊強：AI助力銀行在客服、營銷、風控等方面提升服務質效｜智能金融助力數實融合暨產教融合研討會》