近日发布的《中国互联网发展报告2020》显示，中国人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）专利申请数量首次超越美国，成为全球第一。作为引领全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，中国的AI技术和产业蓬勃发展，计算机视觉、自然语言理解等技术应用已经达到了国际先进水平。得益于有力的政策支持、巨大的应用需求和开放的市场环境，我国正加速驶入AI发展的快车道。
《2018-2020年全球AI专利排行榜TOP100》过去三年的数据也显示：我国AI专利申请数量增加了一倍多，每年AI专利申请数量全球占比均超过50%，2020年甚至突破70%，远超美日韩等发达国家。中国AI专利申请数量全球第一，领跑全球AI布局。同时，从技术分布来看，计算机视觉与图像识别技术是我国AI专利申请最集中的领域。
榜单数据还显示，从专利申请情况来看，制造、汽车、医疗、城市交通、金融等是AI专利申请的重点板块。就金融领域而言，金融业的高度数据化和其清晰的业务规则目标，是AI的最佳应用场景。同时，2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，也已将金融列为AI应用试点示范和产业智能化升级的重要领域之一。2019年，中国人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(20192021年)》明确提出，稳妥推动AI技术与金融业务深度融合，也为AI的应用提供了强有力的支持。中国互联网金融协会会长、中国人民银行原副行长李东荣近日出席论坛时表示，目前A股88家上市金融机构2019年年报的统计分析，73%的上市金融机构已开展AI应用，主要为智能风控、智能客服和智能营销等应用场景。
风控是金融的核心，智能风控是AI最主要的应用场景之一。与传统的风控手段相比，智能风控更全面、高效地控制风险情况，降低风险管理成本、提升客户体验、驱动风控能效。以金融科技企业恒昌在风控领域的AI应用为例，创立9年来，恒昌构建了深度学习、大数据、云计算、人脸识别、声纹识别、大规模信贷知识图谱、智能客服七大AI技术纽带，打造了智能风控体系。以深度学习应用为例，基于深度学习的信贷模型在整个风控流程中起到核心作用。恒昌以多年金融科技行业的风控数据沉淀，对用户进行精细化样本与特征建模，根据产品场景进行结果变量和特征的提取，通过对Tensor Flow和Spark等机器学习平台的深度改造，建立了在平台效率和算法创新性上，都能很好适应垂直领域的深度学习信贷模型。在贷前环节对用户欺诈和信用风险进行分析评估，并不断通过贷后表现数据来完善信贷模型，形成数据和算法的闭环。
恒昌技术中心AI智能机器人与恒生活AT智能货柜的互动展示
2020年新冠疫情冲击之下，AI算法大大缩短了病毒基因全序列对比的时间，自动测温系统有效提高了检测效率，疫情地图、疫情跟踪、健康宝等信息服务系统则有效保障了人群出行及疫情源头的追踪溯源，AI在疫情防控中大显身手，成就了抗疫的“中国经验”。同样在金融领域，由于线下服务与营销模式被迫停止，为加速线上模式的建设，AI在此次疫情中被按下了加速键。以金融科技企业恒昌为例，疫情期间，客服作为劳动密集型服务，人员聚集成为疫情防御隐患所在。为此，恒昌部署了包括文本问答机器人、语音呼入机器人、语音外呼机器人、语音质检机器人等AI机器人, 并应用于客服、贷后、信审等环节, 保证疫情期间各类服务正常运行。在文本问答机器人和语音呼入机器人客服场景的应用中，武汉作为恒昌四大客服中心之一,疫情发生后, 文本问答机器人实现7*24小时可触达、可响应、无等待的客户服务体验, 处理了80%以上客户咨询量；同时, 语音呼入机器人回答客户个人信息查询相关问题实时在线, 保证电话不漏接。AI机器人的应用, 在保证客服人员安全的同时, 一方面降低客服工作成本支出，另一方面更能确保客户需求可及时得到响应，保证客服工作的服务质量。
世界经济论坛(WEF)发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书中表示，数字化转型可使制造业企业成本降低17.6%，营收增加22.6%，物流服务业成本降低34.2%，营收增加33.6%。麦肯锡认为，近些年来新的客户行为和市场环境正在从根本上重塑营销，能否借助大数据、高级分析等数字化手段实现大规模获客，是新时期金融机构发展的关键。金融机构的数字化转型升级势在必行，AI的应用也正成为转型最前沿的驱动引擎和创新技术。麦肯锡研究报告指出，AI即将掀起新一波数字革命的浪潮。作为数字化转型的关键驱动力，企业未来的发展也必然以此作为切入点做好准备。
道阻且长，行则将至。未来，在金融业的数字化征途中，恒昌将继续以AI作为数字化转型的突破点、排头兵，以AI按下数字化转型加速键，围绕AI，以产出业务价值为核心目标，从组织机制、人才队伍、企业文化、业务模式、技术基础出发，全面重塑AI核心能力，坚定数字化转型步伐，加速数字化转型布局。
