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3月24日，易(yi)道博識聯合創始人兼CTO康鐵(tie)鋼(gang)出席“第(di)九屆中(zhong)關村(cun)金融(rong)科(ke)技論壇年會”并在圓(yuan)桌對話中(zhong)參(can)與話題(ti)討論。會上，康鐵(tie)鋼(gang)介(jie)紹，目前公司(si)產品(pin)已經實現兩大結(jie)合，即移動端和服務端的結(jie)合、成熟產品(pin)和自主訓練的結(jie)合。

中關(guan)村金(jin)(jin)融(rong)科(ke)技論壇由中關(guan)村論壇執行委員(yuan)會辦公室、北京市地方金(jin)(jin)融(rong)監督管理局、中國互聯(lian)(lian)網(wang)金(jin)(jin)融(rong)協會、海淀(dian)區(qu)人(ren)民(min)政(zheng)府、西城(cheng)區(qu)人(ren)民(min)政(zheng)府作指導，中關(guan)村互聯(lian)(lian)網(wang)金(jin)(jin)融(rong)研究院、中關(guan)村金(jin)(jin)融(rong)科(ke)技產業發(fa)展聯(lian)(lian)盟聯(lian)(lian)合主辦。

對于智(zhi)能(neng)化(hua)轉型，康鐵鋼認為(wei)：1、專(zhuan)(zhuan)業的(de)(de)人(ren)做專(zhuan)(zhuan)業的(de)(de)事。每個金(jin)融(rong)機構都有自己的(de)(de)技術團隊(dui)，但是(shi)在人(ren)工智(zhi)能(neng)領域還不夠(gou)專(zhuan)(zhuan)精，AI企業應勇于承擔自己的(de)(de)責任；2、金(jin)融(rong)科技公司應該試著讓(rang)企業也學會訓練和(he)應用(yong)AI，讓(rang)他們(men)能(neng)夠(gou)實(shi)現自主可控。

圓桌(zhuo)對話內容如下：

我(wo)是康鐵(tie)鋼，我(wo)先簡單介紹一下易道(dao)博識(shi)(shi)。易道(dao)博識(shi)(shi)成立于2013年，主要做的(de)事情就是人工智能(neng)，以文字識(shi)(shi)別，人臉(lian)識(shi)(shi)別、圖像識(shi)(shi)別為核心技術，服務(wu)的(de)客(ke)戶大(da)多數(shu)都(dou)是金融機(ji)構，包括(kuo)證券、保險(xian)、銀(yin)行，以及(ji)以前的(de)互聯網金融。

我們在數智化轉型過程中，我覺得我們的主要貢獻，是我們把深度學習用在文字識別上。在深(shen)度學習之前，其實OCR這個產品已(yi)經出現了幾十年了，把(ba)深(shen)度學習結合起(qi)來(lai)可以(yi)大(da)幅度提(ti)升它的識別率。

我(wo)們(men)把產品總(zong)結(jie)為兩個結(jie)合：第(di)一(yi)個結(jie)合是(shi)移動端跟服(fu)務端的(de)結(jie)合，在手機(ji)上可(ke)以識(shi)別(bie)，也可(ke)以在服(fu)務器上識(shi)別(bie)，另外我(wo)們(men)的(de)服(fu)務其中一(yi)方(fang)面(mian)是(shi)SaaS服(fu)務，另一(yi)方(fang)面(mian)則是(shi)私(si)有化部署(shu)，我(wo)們(men)給金融機(ji)構去部署(shu)識(shi)別(bie)引擎。

第二個結合，是成(cheng)熟(shu)產品(pin)(pin)和自(zi)主訓(xun)練(lian)的(de)結合，就(jiu)是訓(xun)練(lian)平(ping)臺的(de)結合。我(wo)們的(de)成(cheng)熟(shu)產品(pin)(pin)比(bi)如說身份證(zheng)識別這種成(cheng)熟(shu)的(de)比(bi)較通用(yong)的(de)產品(pin)(pin)，我(wo)們自(zi)己(ji)來做。但是，每個金(jin)融機構可能會有自(zi)己(ji)需要特殊定制的(de)表單(dan)需要識別，我(wo)們就(jiu)給(gei)他部署訓(xun)練(lian)平(ping)臺，所(suo)以這是成(cheng)熟(shu)產品(pin)(pin)和訓(xun)練(lian)平(ping)臺的(de)結合。

我舉兩(liang)個具體事例(li)說明這(zhe)(zhe)(zhe)兩(liang)個問題：一(yi)個是(shi)證券(quan)開(kai)(kai)戶(hu)，我們在證券(quan)開(kai)(kai)戶(hu)這(zhe)(zhe)(zhe)個市場(chang)占有超過(guo)50%的(de)(de)市場(chang)占有率，我們在之前開(kai)(kai)戶(hu)都是(shi)去券(quan)商(shang)現場(chang)排隊(dui)開(kai)(kai)戶(hu)，現在我們都可(ke)以在線(xian)上開(kai)(kai)戶(hu)。排隊(dui)開(kai)(kai)戶(hu)可(ke)能需要提供的(de)(de)是(shi)身(shen)(shen)份證、銀行卡這(zhe)(zhe)(zhe)些(xie)信(xin)息，在線(xian)上開(kai)(kai)戶(hu)的(de)(de)時(shi)候，我們就通過(guo)這(zhe)(zhe)(zhe)種識別(bie)(bie)技術，包括身(shen)(shen)份證識別(bie)(bie)、銀行卡識別(bie)(bie)、人(ren)臉識別(bie)(bie)，這(zhe)(zhe)(zhe)些(xie)技術達到了智能開(kai)(kai)戶(hu)的(de)(de)流程要求，從這(zhe)(zhe)(zhe)個角度為券(quan)商(shang)節省(sheng)(sheng)了大(da)筆資金，因為不再(zai)需要那些(xie)營業場(chang)所了，也可(ke)以節省(sheng)(sheng)相(xiang)應的(de)(de)人(ren)力去做其他方面的(de)(de)事情。

此(ci)外，我們(men)為個人(ren)(ren)開戶提供了便利(li)，人(ren)(ren)們(men)不(bu)需要(yao)再去排(pai)隊了，消費(fei)者自身也節(jie)省了時(shi)間。所以從這個角(jiao)度，金融科技是真(zhen)正的造福(fu)于企業(ye)，造福(fu)于人(ren)(ren)民的。

再舉另外一個例子：銀行有個場景是需要把數據庫里的數據跟圖像進行核對。OCR之前是用人來核對，大連銀行分配了50個人來做這個事情。通過OCR改造系統之后，整張識別率達到90%以上，直接從50人降到2個人做這個事情，這48人可以做其他的事情。我們想的不是機器替代人而導致人失業，我的觀點是：機器做了這些簡單重復的勞動，人去做更有意義的事情。

我(wo)再分享一個保(bao)險(xian)領域的例子(zi)：太(tai)平(ping)保(bao)險是(shi)中國比較大的(de)保(bao)險集(ji)團，保(bao)險在理賠(pei)的(de)時候都(dou)需要(yao)提(ti)供(gong)一(yi)些資料(liao)，醫療票(piao)據還有發票(piao)什么(me)的(de)，但是(shi)保(bao)險欺詐的(de)話就會涉(she)及到發票(piao)，發票(piao)的(de)作假。比(bi)如說，增值稅(shui)發(fa)票(piao)(piao)(piao)開出(chu)來的(de)(de)(de)(de)其實是一(yi)個假發(fa)票(piao)(piao)(piao)，如果靠(kao)人一(yi)張一(yi)張核對這(zhe)個發(fa)票(piao)(piao)(piao)的(de)(de)(de)(de)話(hua)，工作量(liang)是非常大的(de)(de)(de)(de)，甚至得(de)不償失的(de)(de)(de)(de)，也就是能找(zhao)出(chu)假發(fa)票(piao)(piao)(piao)，但是付出(chu)的(de)(de)(de)(de)人工成(cheng)本比(bi)節(jie)省(sheng)的(de)(de)(de)(de)成(cheng)本還要高。我(wo)們太平保(bao)險客戶利用OCR技術(shu)識別發(fa)票(piao)，再通過發(fa)票(piao)的查(cha)驗去(qu)查(cha)真偽(wei)，這一系列都(dou)是自(zi)動完成的，自(zi)動完成之后(hou)，一年找到的假發(fa)票(piao)就有500多萬元，當年就收回了(le)成本。

因為我們是(shi)(shi)做(zuo)識別的(de)，做(zuo)人(ren)工智能的(de)，所以對智能化(hua)轉型的(de)建議是(shi)(shi)這(zhe)樣(yang)：第一，其實每個金融機構(gou)都會(hui)有自己的(de)技(ji)術團隊，但是(shi)(shi)，他們在人(ren)工智能這(zhe)些領域往(wang)(wang)往(wang)(wang)是(shi)(shi)不(bu)夠(gou)(gou)專業(ye)，或(huo)者(zhe)不(bu)夠(gou)(gou)專精的(de)。所以，專業(ye)的(de)人(ren)做(zuo)專業(ye)的(de)事，這(zhe)是(shi)(shi)我們AI企業(ye)的(de)責任(ren)。

第二，在這種前提下，我們也會試著從能力源頭上逐漸給企業賦能(neng)，就是把這種訓練，包括這種AI算法的能力教給企業，金融機構自己也會掌握這些，做到自主可控。就是這幾個方面。