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“日新月异”系列№7127

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2023年12月
人工智能助力金融业务高质量发展
在2023中国（深圳）金融科技大会上的发言
中国平安集团首席科学家肖京
（2023年11月29日）
尊敬的各位领导、各位嘉宾：
大家好！
非常荣幸参加今天的会议，感谢大会组委会的邀请！前面听到三位领导非常高屋建瓴的报告，学到了很多东西，也有很多应用实践。下面，我简单介绍金融科技人工智能这项技术在平安的一些具体的探索和实践。
首先简单介绍一下平安。平安不仅是一家保险公司，也是一家综合金融集团，拥有金融全牌照，右边可以看到我们过去30多年的发展是非常稳健的（PPT图示）。现在我们有2.3亿金融客户，接近7亿互联网用户，提供了很多互联网服务，包括平安健康等等。我们有80多万内外勤员工，有很多金融科技的场景，尤其是人工智能数字化的应用场景。我们对科技非常重视，平安现在有接近3万名的IT人员、科技工作者、研发人员，已经申请专利接近5万件，集团在金融科技和医疗健康领域的专利申请数排名都是全球第一。
为什么我们做这么多人工智能金融科技应用？因为我们在金融领域的核心场景，包括营销、服务、运营、风控等方面都存在非常多的挑战，需要通过人工智能技术帮助我们来解决。大家很清楚，在目前的环境下，我们需要非常多的技术来帮助我们解决一些业务上具体的痛点。
我们怎么来解决这些痛点呢？首先我们要建立通用的技术能力，最近比较火的大模型，大家觉得大模型可以“一招鲜，吃遍天”，把所有技术都代替掉。其实所有的技术像一辆汽车一样，组合起来才能构成一部汽车，一个技术很难构成一个完整的数字化解决方案，所以我们要具备所有技术。最本质的原因是AI技术现在基本是不完美的，非常少的AI技术是100%完美的，绝大部分有很多错误。比如现在GPT4，也有百分之十几的错误，我们在金融这种严肃的场景下要非常谨慎应用，打造的方案必须是综合性的解决方案。因此，我们在图像识别、语音识别、语义理解都在打造核心技术。大模型技术方面，平安是2019年用判别式大模型进行广泛应用（PA-Bert），今年开始我们有自己百亿和千亿的生成式大模型，目前也在应用场景中得到了应用。
但光有技术还是不够规模化覆盖应用场景，如果单点技术支撑单点应用，这样的重复建设会很大。比如我们有很多的开户场景，每个都用人脸识别打造身份认证，这样的重复建设成本很高，所以我们要建立一系列通用技术平台和业务中台，介绍几个例子（PPT示例）。我们将这些技术集中在通用平台上，就能标准覆盖所有业务场景，这样成本低、更容易运维。
比如结构化分析建模平台。在制定营销方案和风控方案时要用到很多分析建模技术，对结构化数据进行处理。我们没有平台的话每