讲者1：我们五位演讲嘉宾，我们来自我们今天的大会主席，那么大家已经非常熟悉了杨强主席。 那么我们第二位嘉宾大家也非常熟悉，刚才我们的演讲嘉宾 itl 的特别顾问，中国计算机学会的副理事长周明先生。 那么刚才也给我们做了非常好的演讲。 那么我们还有来自复旦大学数字经济法制研究中心许多奇教授，那么是法律和治理方面的这个专家，非常有幸我们邀请到徐老师，我们还有 itl 高级技术顾问，招商银行人工智能实验室主任李金龙先生，那么也是跟我们前面有了分享。 那么我们最后一位是来自我们的证券公司，我们有请中泰证券股份有限公司金融科技委员会主任、科技研发部总经理何波先生。 好，我们的椅子都摆好了，我们 5 位嘉宾有请台上就座，大家可以按照这个顺序来做，对，非常感谢。 有请老师在这里。
讲者1：还有没有更多的话筒？ 我们只有两个，好，我想我们今天的这个话题非常的重要，而且非常宏大，我们包括金融业务，包括技术开发，包括 AI 伦理，包括法治建设。 同时我们也有 5 位非常强大的这个嘉宾组成的阵容，但是我们的时间不是很多，所以我想我们还是我们能够比较高效，能够比较浓缩，比较快速，但是同时也希望能够比较深入。 那么我想请五位老师从您各自的学术角度、科研角度，包括在金融行业的这个经验的角度，来跟我们非常快地分享一下我们从技术和金融的结合。 那么同时到了这个 AI 治理和伦理的这个角度再扩大一层到这个法治建设的这个角度。 那么你觉得这四块东西如何连接在一起，而且形成一致性，那么这个确实不容易的。 因为刚才杨强老师在发布中也讲到了这个联邦学习，那么包括我们微众的非常多的这个实验。 那么刚才我们演讲的嘉宾也讲到了 AI 治理的几个维度，那么包括 AI 的可控性包括必要性。 那么同时也包括更多的其他的一些法治角度的这个元素。 我们大家也都知道，现在我们的国安法、网安法、个人信息保护法，那么这个三个最重要的法已经落地了，那么同时更多的细则需要出台。 那么关于人工智能的治理也有非常多的这样的一些讨论，但是空间和挑战也非常大。 所以我想我们先请五位嘉宾，分别从你理解的角度，把这个技术开发治理包括法治的这个一致性，给我们做一个比较快的分享。 那么一会我们有一些重要的点，我们可能希望还有一轮的讨论，我们先请杨强主席。
讲者2：好的，那我就从我的一些个人经历。 我现在工作地方叫微众银行，它是一个互联网银行，它在很短的时间内积累了大概 3 亿多的用户，还有大概两三百万的小微企业的用户。 那么他的一个主要的目标是帮助这些我们所谓的长尾用户，就是我们普惠金融的一个服务对象。 但是这个银行它的人数又非常少，才 2000 多人。
讲者2：那么少的人怎么为那么多的人服务呢？ 这个中间的 gap 就是用人工智能来填补。 所以我们从一个用户一进来就为用户提供一个智能的服务。 我们一共有上百个好几百个种类的机器人为用户服务。 比方说我们熟悉的语音机器人、人脸识别、 OCR 等等。 然后还有对话系统，还有用户的营销系统。 再之后就有后台的大数据的模型，系统为用户做风险控制的模型的这个 assessment 然后还有其他的这种服务类的模型。 这个这是所谓的这个代中或者服务中之后，用户可能有很多需要跟客服人员沟通的情况。
讲者2：在后面还有很多的对话系统，有的时候是真人，有的时候是机器人，大部分时间是机器人 98% 的，这个输入全部是机器人回答的。 所以在这个整个的过程当中，我有很多的。 一个体会是人工智能在未来的金融界是不可或缺的。 第二是说数据是根本，没有数据这个人工智能就没有办法进行更新和实践。 然后第三是和人的沟通是必不可少的。 比方说我们的机器人是通过这个在线的服务人员为机器人做标注，然后来教机器人学得更好。 同时机器人也为新来的这些客服人员提供培训和质量检测，所以这个是一种闭环式的交互。 那么这种交互如果做得好，那么就使得整个系统变得有机的能够成长。 最后就是和监管的这个密切沟通，监管的每一个要求都落实到这个模型上和数据上，包括数据的合法合规，数据模型的这个安全保证等等我就讲这些，谢谢。 好。
讲者1：非常感谢杨强主席，我们下面请出周明理事长。 那么周老师是自然语言处理的权威，那么当然也期待您从这个角度来给我们做一点解读。 那么刚才上我们也看到了很多关于大模型的讨论，所以是不是也请您就是把因为大模型的中间自然语言处理包括整个数据集，那么包括我们的参数也是特别重要的一部分，能不能给我们针对这个大模型包括自然语言处理，包括刚才我提出的这个几个维度的统一给我们做一点解析。 有请周老师好，谢谢。
讲者3：我是我们是那个创新工场孵化的一个团队，就是兰州科技，它的切入点就是从大模型切入进去。 然后支持所有的自然源的应用，包括信息抽取、知识图谱翻译搜索还有文本生成等等。 然后再往上通过一种服务给我们的各行各业赋能，尤其是咱们金融的客户赋能。 这里就涉及到一个大模型的一个讨论。 这个大模型它是依赖于大规模数据的，比如网上合理合规获得的数据，然后训一个语言模型出来。 但是你在获得数据的时候由于数据有 bears 或者有些不合规被你也搜集到了。 然后你是或你训出的大模型就有可能出问题。 比如说分类问题，输入一些文档，它分类它偏向于可能对少数民族或者对某些人特定人群的一个歧视，那这个问题就要很好地解决。
讲者3：第一，你要合理合法合规，第二，数据要做清洗。 还有一个就是我们在做 fun 庆的时候就是针对某些具体任务，fun庆的时候有的是我们到客户那里是客户的，是非常私有的数据。 那个数据就必须要保护客私客户的隐私。 可是由于这样的数据又非常珍贵，大家也都比较稀少。 所以实际上很多人都想我把不同客户的数据想一种办法，把他的模型能力建就是能够合起来，同时又保护了这种客户数据的隐私。 所以我觉得杨老师他们提倡的那个联邦学习实际上是在技术机制上做了很好的一个整合同，就是既用到数据上的一些特点，能够有整合，又保护了这种私有数据。
讲者3：那第三我觉得光从技术整合也不行，还有很多监管方面的事情。 所以像今天也发布了一些信息，包括我们监管的一些解读。 我觉得作为我们这种，科技企业也要好好去学习这种监管，看看能够哪些地方，既满足咱们监管的需求，又最大限度把我们科技的力量融入在其中，服务我们的客户。 我就先说这些。
讲者1：好，非常感谢周明老师，我们一会还可以进行更深入的讨论。 那么大家刚才都讲到了这个监管，讲到了法治。 那么我们有请许多奇艺老师给我们来分享，从法治的角度，法律的角度，从这样的一个角度来怎么理解我们的金融业务技术开发，包括人工智能的发展。 有请徐老师好。
讲者4：谢谢主持人，咱们在这个科学科技的刚才，我有非常高兴的科技的人。 都不断地在说，我咱们要协同，要和法律要和合规一起协作，携手共进。 那么我法律我能想到的现在简单地讲三点，因为下午还有时间去讲。 然后第二个就是我们金融和这个数字数据法和金融法的携手共进。 因为你是从滴滴的事件，从什么的事件你可以看出来，它到国外去出镜它不是一个只是一个上市金融法的问题，还有很多的这个数据法的问题涉及到数据安全的问题。 那第三个层次，我们除了金融法和数据法的写手，你还有很多科技的一些伦理的问题。 那数据底层的基础设施的问题，还包括您刚才讲到的这个你在技术的基础的这个设施和设计的时候，就要嵌入一些合规和监管的思维在里面。 所以一定要一开始就是咱们的技术的专家，这些科学家要和我们法学的一些专家和金融一些专家要仔细地去谈。 要去对话，我觉得这样的活动就是非常好的一个平台。
讲者1：好，非常感谢许教授。 那么确实，今天我们前三位演讲嘉宾的我们讨论嘉宾，两位是客学家，那么一位是这个法律专家。 所以我想他们之间的对话包括刚才彭文生老师也在。 那么经济学家之间的这个对话非常的重要。 那么我们期待这个对话可以继续非常深入地展开，为我们的治理和法治能够建立一个非常好的框架。 那么在我们这个讨论中，我们行业的经验和行业的这个具体的实践特别重要。 所以我们还有两位讨论嘉宾的一位来自银行，一位来自证券。 那么刚才是李金龙先生，也把招商银行的整体的这个框架给我们做了非常好的阐释。 那么我会看到这个智能投研智能投顾，包括更多的这个数据中台。 那么在招商银行这边都有非常好的整合。
讲者1：那么能不能请这个金融老师围绕这个招商银行的实践，那么从金融业务和技术开发的结合，那么同时如何合规，那么如何也把数据的治理包括未来的这个整个大的法治建设。 那么这个融为一体，给我们做一下解析。 我们招商银行是怎么考量的？ 在你的工作中又是如何把这个方面结合在一起来综合部署的。 那么有请李先生好的，谢谢。
讲者5：招商银行的在人工智能方面已经有，我们重点研发投入于已经有三四年的这个时间段。 那么我们在客服舆情计算机视觉还有大财富流程智能化以及内部的知识管理等方面有 100 多个场景。 取得了比较大的这个业务价值，实现了大量人员的节省和成本的利润的获取。 那么下面我分享一个具体的例子，就是我们在审核，我们向国外一些卫汇转账的时候，我们原来是有这个人工去完成的。 那么我们用 AI 的技术去完成了之后，对于这个客户等待的时间有一个小时下降到 20 分钟。 那在怎么做这个事情呢？ 我们在背后整理了非常大量的这个从各项法律制度要求来梳理出来的各项业务规则，总共有几百条的规则，那这些规则就在系统中自动地去运行这个是我们在业务系统 AI 和这个贯彻法律要求结合得非常好的一个具体的 case 那么再延伸肯定讲，在 AI 算法、 AI 能力在金融场景进一步的合规化的应用，我觉得还有一个点特别重要，就是 AI 模型的可解释性，特别是用在认知领域感知领域的，我觉得还好，这个认知领域和业务处理过程中的可解释性。
讲者5：我想朱明老师前面演讲中的 system two ，那还有 CCM 1.5，可能是给提供了一个很好的解决路径，这个是我想分享的第一点。 那第二点，在数据中台的建设这个过程中，那么招商银行也非常注重数据中台数据整合的建设。 那么目前来讲，我们的数据中台和这个数据中台上面。 赋能提供给用户的工具了，已经非常的友好化平民化就是平常的我们业务方的有经济背景和金融背景等，不懂 it 的人也可以在上面访问数据进行分析建模。 那但是联系到我们联邦学习就是杨老师提供的可以创的这个领域，那我们还有社会上管非常大范围的数据可以整合应用。 但是联邦学习目前提供的技术平台我觉得还是偏这个非常技术化，效率也是一个方面等等，这一方面有比较大的需求和进步的空间。 也希望联邦学习的这个创业公司研究者能够注重这个终端用户的体验，那体验提高之后才能够大行其道。 谢谢我就分享这一点好。
讲者1：非常感谢李总。 那么我想非常快地请教这个李总一个问题，就是我们招商银行。 然后现在这个智能投研，智能投顾宝，包括我们还有非常多的这个数据形成了新的平台。 那么在招商银行内部，本来就说它招商银行虽然是整个金融科技一体化，是在整个商业银行中做得最好的，但毕竟还是不同的条线，不同的分支。 那么在你自己的这个工作经验中，你是怎么把不同的条线，不同的分支、不同的数据，不同的这个可能有很多不同的业务的这样的一个逻辑，最后整合在一起的。 所以这个也是一个金融业务和技术开发一体化的一致性的这样的一个核心的实验。 那么在这个实验中你觉得最重要的是什么？
讲者5：在我的实践中，其实一这个方面没有受到太大的挑战。 我想是基于招商银行原来的两两个两项重要的基础工作。 第一个基础工作是我们的信息系统一开始就是整体开发的，它跟可是可能大的银行还不太一样，大行是从这个省分行，市分行自有系统。 那我我们招行是一开始就是统一的系统，因为我们也是人少，而且才 90 年左右才正式开始营业，时间短，历史包袱少。 这个是一个基础系统的本身就是统一的基础上。 然后在五六年以前，我本人也在账号主持过一系列数据的打通工作。 比如说各种实体，比如企业在账号各个系统中的文案地统一代码、统一标识以及统一数据规范，当时叫数据标准的制定和实施，当年也是啃了两三年的硬骨头。 但到最近我们 AI 的这个热潮来了之后，我们在这个基础上并没有遇到太大挑战。
讲者1：所以说可能是你以前做的很多工作到今天 payoff 然后正好这些数据打通了，今天就可以用得上了。 因为比如说大家觉得能用的时候还没打通，那也来不及，所以一会有时间还可以再讨论我们。 下面请出何波先生。 那么我们是证券业，做我们的整个这个金融业务和技术开发人工智能的这样的一个业务流程，包括整个系统做得非常优秀的一个案例。 那么也请何先生给我们先做一点分享，从这个智能投研智能投顾的角度，从证券公司的角度，怎么看待金融业务和技术开发的一体化。 当然里面也有这个治理和伦理的这个考虑，同时也有大的法治背景。 尤其何先生。
讲者6：好的，其实我们做人工智能结合其实还是比较早，包括我们跟慧琳一起做了一个就是跟异常交易相关的，其中也用到我们在后期的探索，用到一些隐私计算。 它其实会涉及到不同券商之间如何分享你异常交易的数据。 如果能基于这个去做，其实我们在整个最近这两年其实我们一直在做内部的数字化转型，包括我们的一些数据治理和 it 治理。 其实我会很深地感觉到就是我们在整个软件行业本身，它其实在很多地方是缺乏一些标准的。 不管是你除了最底层的比如私下加协议之外，其实你看很多在数据层面，在线那个接口层面、应用层面包括架构层面，其一直都是长期去标准，导致我们在这个过程会遇到发现我们跟第三方包跟咱们的这些合作伙伴的融合会变得特别艰难。 就在就是你常常是一个非常巨大的这种这种烟囱式的去整合，而导致你最终你的一数据很难打通。
讲者6：第二，你内部其实是有各种架构的，去各种异构的架构去产生，导致其实你很难去真正地把你的自己内部的能力建起来。 其实我们觉得刚招商都挺好，它其实内部是从一开始就自建，但其实大部分的金融公司负责政业公司，它其有挺多的例子在的。 比如说我们从早期到现在肯定有 100 多套系统，它是购买过来的。 你发现这个过程中因为缺乏这些标准，你虽然看似通过一些大税平台把内部一些打通，但其实都融合得特别不好。 但是你在这个整个推进过程中，你如何能够去把这个标准建起来，你又发现特别难，不管是证券行业的正标，像那些你发现都很难去。
讲者6：我始终觉得在软件行业，它的标准是非常远落后于这个软件行业本身的发展。 所以后来大家开始通过一些开源运动来形成一些事实上的标准来代替。 所以我觉得在这个功能我们现在其实就觉得在功能如何能够借助行业的一些方式，它能够更多以 SaaS 服务或更多以云原生的方式，能够真正把行业在标准层面上和在一些服务层面上能够打达成统一。
讲者6：其实对我们来讲我们觉得是一个那个特别关键的点，所以我们在整个过程实践中其实我们就特别关注如何能跟我们的合作伙伴，包括我们能跟一些那个我们的券商之间，大家能够这方面达成一些共识。 然后包括我们跟交易所，不管跟上交所有所我们都希望能够共同在云层面上。 就是也大家本很多东西其实是不需要在每个证券公司层面去做，你可以在一些云层面上，通过 SaaS 服务的方式把一些很多问题的这个层面解决，我觉得可能对我们这个产行业其实更有意义。 然后包括就是前面两位教授聚的很多东西隐私计算，还有这些人工智能能力。 其实就这个能力对我们来讲，我们更多是希望能够以服务的形式来使用。 就现在可能其真正以我们这些公司来讲，你要建立很强的底层的人工智能，你很难。 但是以前如果你总是用系统形式来合作，你又很难把你这个形式合作很好。 所以我们希望在能够在标准层面，在更基础的服务层面上能够一些深度的合作。 然后资源公司去我们金融公司去做，我们自己的就是卖的整体的系统能够围绕你的业务去进化，我觉得会比那个字节像袁浪费更好一些。
讲者1：好，非常感谢何先生。 那么把这个证券行业甚至是更全的这个金融行业，如何从底层到上面的中层，那么再到前面的这个客户端，能够做一体化的这样的一些设计和安排。 那么这里面可能有非常多的基础。 那么刚才何先生包括很多很多我们的同事，包括李先生都讲到了这个标准的一致性。 那么这个领域像也是我们监管者和我们的业内人士也都非常的关注。 所以我们在想就说所有的这个行业是不同的，那么所有行业的这个专业的数据可能也是不同的。 那么我们如果是说到这个个人端，个人的数据虽然类似它的结构是类似的，但是个人的数据又是需要隐私保护的。 所以我们如果把所有的这个数据放在一块，那么个人数据它结构可能是清晰的，但是需要隐私保护。 所以需要联邦学习，需要隐私计算，那么就会有非常多的一些工具来解决。 但是我们的联邦学习和隐私计算可能在效率上会受到制约，因为你很多的信息要被屏蔽，要被隐私处理。 那么很多时候他最后的 scalability 包括它的功耗能耗就会受到影响。
讲者1：那么同时是说我们如果来看工业数据非个人数据的话，它可能相对而言的结构又是不一样的。 虽然不用隐私保护，因为它更多的是一个知识产权，我们可能通过知识产权的方式就更容易进行交易组合、流通和使用。 但是这些结构又是不一样的，各行各业又是千差万别的。 我们落到，金融行业虽然是相对于工业而言，又相对而言更大家更相像一点，但是银行和证券又是不一样的。 所以我想我们下一个一轮讨论可能也是最后一轮的这个深入讨论。
讲者1：我们从数据的角度，那么数据又是分为个人能和工业的，是两类数据。 那么我们怎么通过我们的整个科学技术的这样一个推进，通过我们技术的研发，通过标准的设定，那么它既能够实现效率硬能够实现我们的隐私保护，那么最后又能真正把数据打通。 那么同时在整个这个国家数字经济发展的这个角度上，真正的能给各行各业赋能。 那么最后还能符合整个治理伦理和整个我们对数字经济和人工智能的伦理的所有的发自人类内心的要求和整个社会发展的这个治理要求，所以这个任务的难度是非常大的。 但是我想我们落到这个数据上，那么数据又落在标准上。
讲者1：那么同时从技术的角度研发的角度，我们能不能有一些系统性的思维方式和解决方案，或者说我们也可以有一些这个出发的点，我们觉得困难在哪里，难点在哪里，我们也许可以从什么地方有点突破。 所以这是一个系统性的问题，但是也希望是一个发散型的一个问题，希望各位嘉宾从自己的角度来做一点解析。 那么我们还是先从杨教授开始。
讲者2：好的，我其实更想听听其他几位专家的这个见解。 这个问题是一个老大难的问题。 我们看其实在本世纪初，就这个整个 it 界就面临这样的问题。 最后就是说因为在当时如果你去学比方说 it 的话，你会发现有各种各样的数据库格式都不一样，数据库产品也不一样，所以他们之间的打通也就当时是一个老大难问题。 后来有一个很明确的一个标准就出来了，就是关系数据库，关系数据库理论非常的清楚，然后它的那个实践也非常的就是简洁。
讲者2：最后就是逐渐生态就建立起来。 那么这个其实也有助于推动整个人工智能的发展，因为数据积累多了，所以人工智能自然就发展起来。 所以我们会看到不管是个人数据也好在还是行业数据也好，数据的异构确实是一个非常难的问题。 那么我但是我觉得这个社会总是在发展的，所以未来很可能是通过我们推动标准推动这个产品的标准化，会有某个某些产品就变成主流。 然后大家在采用了以后，自然而然的数据的格式和分布就变得是比较统一了。 所以我会看到有几个比较积极的方向，一个是大家现在把数据真的看作是一个要素了，那么数据是有价值的，数据也有它的特性，比方说安全隐私，所以。
讲者2：在数据的交易的过程中，并不是简单地把数据跑给对方，而是把数据的价值提取出来和对方进行交易。 所以我们现在聊新一代的数据交易所，可能就是基于数据价值的交易这个基础上建立一个这样的价值建生态。 那么这个生态的建立我想是一个非常正面的，会推动刚才杨院长所说的这个方向。
讲者2：另外一个就是说社会的分工现在越来越清楚了。 我们知道有数据的需求方，比方说像银行或者是这个基金呐这些机构。 还有一个呢是数据的提供方，就是数据的生产方，比方方说运营商，比方说互联网公司，那么在他们之间弥补他们中间的这个通道就产生了。 第三方就是我们这些金融的科技公司他们的目的他们的一个作用就是把这个数据给整合提炼，并且合法合规地把他们聚合，最后提供给甲方。 那么我想当这个企业生长起来的时候，很多相应的产品也就会出现了。
讲者3：好，我完全赞同杨教授的观点，我就是从自然源的这个角度说，我说这个数据真正要用的时候其实有两种用处，一个是训能力，一个是应用训能力的时候。 其实大家对数据不是那么敏感，就是因为他只是把这语言模型训出来，他没有涉及到谁做了什么事，谁买了多少货，是不是他存了多少钱，那没有这样的数据。 所以基本上互联网的数据，尤其是金融公开的数据研报、新闻，是一个语言模型，完全是合规的。 那第二个是用的时候，各个银行它要给用户做画像做推荐，这个数据你让他公开，他也不会公开的，他永远不会公开是他最核心的东西，所以也没有必要去走数据公开这条路。 现在就有一个中间阶段，就是有些银行觉得我这些数据只要脱敏大家来共享，然后把这个模型能力变得更厉害。 很多银行或者是券商或者就金融机构，其实它是有这种可能的。 但是他有两件事，第一个就是脱敏，其实他只要有一种办法脱敏，把这种个人特别隐私的事情换某一个 ID 让人看不出来，其实他是可以跟人分享的，尤其是自然语言的数据。 第二还有一个机制，就是我想分享，我要是 case by case 一个一个找也费劲。 那我就觉得像咱们 itl 这种联盟机构，有没有一个就是类似于数据分享或者是有某种意义上知识产权买卖都有可疑，就是付一点钱，我获得其他的机构的一些脱敏的数据。 当然大家就是人人为我，我为人人人，然后把这个池子变得越来越大。
讲者3：有没有这样的一个机制？ 包括在分享的时候，有没有一个标准化的一个一个的一个那个 schema 使得大家也不要用不同的标记来标注同样的信息和数据，那很容易的就去分享，我觉得这块其实还是有潜力来做的，这是我的一点点的观点。
讲者1：你这有好，非常感谢。 刚才是周明老师给我们出了一个好主意，关于我们形成一个数据库，政治，形成一个数据集，非常感谢。 有请许教授。 那么从法制和法律的角度给我们来讲数据。
讲者4：有请好。 刚才主持人问的那个问题提到的是两个问题，一个就是这个个人信息，这个个人信息她可能是比较敏感的，她涉及到人的这个基本的权利。 特别欧盟他在发布了这个 gdpi 以后，树立了这么一个严格化的一个标杆。 那么我我们又我们作为一个发展中的国家，我可能遵从的是两条主线，一个我要促进创新，一个要防范风险，两者要达到一个平衡。
讲者4：那么刚才提到的第二个问题是那个工业化的，特别是智能工业化的这些为我们所有产业能够赋能的，那这些数据能不能交易？ 那么在我们这种发展中国家跟发达国家的想法，那发达国家认为什么数据我都要先要想一下。 因为你所有的你即便是这个公司享有的一些数据，其实它背后还是会指向一些个人。 所以它从最严谨的这个角度来说，那什么都不能交易，而只能个别的去赋能，所以才发明出来像什么多方的、隐私计算的、联邦学习这种方式。 但是你如果说总是想到风险，它什么事都是有风险的。 我们又要在我们现在的这种背景下，我们怎么样实现比较安全的这种方式的超越，那是数据它直接去交换吗？ 那么它对有一些公司它能够进行赋能的。 我觉得这个都是大家对这个美好生活的一种向往，美好生活的一种追求。 如果你是走向好的方面，你为什么不能去永去赋能呢？ 所以首先我们还是要把能够就是不不去指向于或者变相指向于个人的那些数据，先用起来，然后再来一步一步地形成行业标准。
讲者4：第二个我想能想到就是从法律上面来。 那么我们怎么办？ 我们要发展的是这种沙盒的监管，我要给所谓沙盒监管，就是我给你一个空间，然后你监管者和被监管者咱们老鼠、猫都为了一起学习这个新东西，看它是不是对我们美好生活对我们的这个社会发展是有益的，我们能够弯道超车或者是怎么样这个去有益的而不是严格的只是一味的打击和压制。
讲者4：那第二个就是行业它会自己形成一种治理的机制，它自己形成的这种标准一旦形成了，它也是好的，那它也可以上升为法律，那国家也认可的。 所以这就这是为什么我们各个地方的自贸区也好，自贸港也好，你要大胆的先行先试。 那同时国家也得给这个先行先逝者，给我们这些创新者有两个，这个叫做这个叫沙盒，一个就是说我也不惩罚你，你错了。 那么你好我就去复制。 那么对于那个监管者，他也要给予他不惩罚，这一段时间也不要去惩罚，否则我做事的我都受到惩罚，我不做事的我反而没有什么担忧。 那这个社会没法发展，我能讲到就这。
讲者1：好，非常感谢这个宽容容错，豁免沙盒这个特别重要。 好有请李总。
讲者5：我是从这个数据就是全社会的这个规范化标准化打通的角度，有两点想法，那这个工作往前推进，我觉得就有两个思路了。 第一个是从，自上向下，自上而下的话，可能国家监管机构或者社会组织可以牵头做一些规范性制定的工作。 比如说人民银行的金标委在几年前就制定过个人和企业的这些新数据的标准和规范，是金融标准的推荐标准。 我个人其实也参与了那个标准编写和制定的工作。 我就想如果我们 iter 会在这个方面有设置或者工作推动的话，我也我也可以自告奋勇来参加。 这个是第一个从上而下。 那自下而上可能有在市场上做这个数据交易的要素的定义等等，或者我们学术和产业结合的时候，也可以做一些开源的公开测试的数据集，各个方面，让大家他成为这个从业者的一个认知，从认知的这个角度自然而来形成标准化的实现。 谢谢。
讲者1：非常感谢李总，那么也是给我们 itl 出了主意，也是给我们整个这个金融科技的这 community 出了个主意，非常感谢。 有请何总。
讲者6：行。 我发现其实在金融也是在金融产品推荐上。 人工智能上有个悖论，就是当你用人工智能用的精准给他推荐更多产品，往往有时候就是放大了他的风险，而不是降低他的风险。 就他很可能他比如经常买一些高风险产品。 然后你学习就发现这个人很喜欢买高风险产品，你给他继续不停地推高风险产品。 但其次我们可能更希望就是他应该去平衡他的风险。 你以前买高风险，后面可能就买一些低风险，所以后来大家就是在但是你看在互联网企业会很多转过来做这个，他就倾向于因为他会关注每个人的 ARPU P ，就你当用户的贡献值多少，所以它其实是用各种各样方式去引导，让你去做这些。 但我们缓过来角度，你从用户的角度来看，他到底最应该是什么样的模式。
讲者6：其实这个觉得我觉得在这个人工智能这方面的应用，我觉得其实是倒可以做一些更深的探讨，包括比如说当他的风险更大的时候，那么他在融资融券或者做各种业务的时候，他应该给他更是更多一个什么更稳型的更稳妥的产品，还是更稳妥的体会等等。 我觉得这个其实是对我们来讲其实也是很关注的，就是从单纯关注，比如互联网思维，当客户的价值上面，可能会更多转向关注当客户他自己的体验，当客户他自己的那个这方面的上面，其我觉得可能更好。 另外刚才其实讲到这个数据标准上面，其实我个人这上面还是挺悲观的，因为我觉得那个其实我其他软件行业我觉得最本质的一个特点就是软件行业因为它的复制成本是零，所以导致软件行业你每次遇到的都是新问题，因为如果是老问题，你就复制一份就行了。 所以导致你看在这个过程中其实是包括那个一个博士。
讲者6：那 break 教授也说这个复杂度是软件复杂度和可变性是软件行业最本质的特点。 这个特点其实从在几十年前他就论断在短时间得不到消除。 大家现在依然会发现，其实软件行业本身的复杂度和这个可变性没有在销售上面没有得到任何改善。 大家无论现在科技如何，那个软件行业如何发展，包括它的现低代码平台等等出现，它其实本质你的软件依然是越来越复杂。
讲者6：随着过程你会发现其实你很在这么复杂场景下和可变场景，你发现你很难去形成你自己上的一致的标准，就因为你的标准永远会跟不上你这个带来的速度，所以导致了其中看到这么多年过来，在那个比如别的行业，它有上下游比如造汽车，它有造轮子的，它都是按照大家的一样的标准去做，汽车的轮子和汽车方向盘大都是遵循的标准。 但看软件行业，你发现上下游之间其实是没有这种标准，而且这个数据之间大家也没有这个标准。
讲者6：所以我感觉在那个这个标准层面上，大家其实很难去那个去去去去形成这方面的东西，可能更多是交付还是会围绕在比如说一个隐私计算，它可能在一定层面上去解决，当然它也还是在是属于 case by case 地一个个去解决的问题。 所以我觉得在这个上面，税标准上面可能会有，但是可能会形成一些交互之间或者大家互通这种标准，但整个行业的可能更多还是要从从一些那个别的方式去解决，包括我们现在这边是实践是更多会把把整个数据会从数据处理，比方 OLTP 过程， OLAP 过程就分开。 我们认为在整个解决就是数据处理过程你是很难形成标准，慢慢可能会在一些分析上去形成一些标准，来，大家共同去遵循这分析分析上的标准。 可能而把这个数据处理就是 OLTP 功能全部剥离。 剥离出来，可能更能形成一些行业这方面的实践。
讲者1：好，非常感谢何总，那么也做了一个非常独特的思考，就是标准有可能不是那么重要，交互大家的数据的汇集可能是更重要。 那么我们这个讨论我想我们已经非常深入了，我们因为时间关系我们就非常快地 wrap up 那么最后还是想请各位嘉宾的一句话来总结一下。 因为我们今天实际上是在讲我们的人工智能，我们的数字技术，我们的这个技术如何来赋能我们的金融业务。 但是在这个过程中，我们 AI 的治理，那么在国家大的这个法律环境下是至关重要的。 所以最后一句话，想请大家从这个 AI 治理的角度， AI 伦理的角度，能不能一句话来总结您认为最重要的那一个点。 那么这个不只限于金融行业，实际上也是真针对我们整个数字智能技术来赋能整个经济。 从数字经济的角度。 那么最后给大家一个结语，一句话，我们是不是从那边开始，我们从何总开始？ 这样的话筒就顺过来一句话。
讲者6：行一句话，我觉得就是价值创造是检验 AI 的唯一标准。
讲者5：感谢有请。 李总我觉得是从客户的角度比较全面的来看，他所得到的这个整体的服务，而不是从局部来看会更加恰到一点。
讲者1：感谢有请。 许多奇教授。
讲者4：我觉得科技、金融和法治要携手共进的这种资历要比以前的那种单向的这种治理，单向一元的这种治理要好得多。
讲者1：好，感谢有请周明老师。
讲者3：我觉得 AI 最大的成功就是在业务中看不到 AI 的影子。
讲者1：感谢有请杨强主席。
讲者2：我觉得 AI 还有很长的路要走。
讲者1：好的，非常感谢我们五位嘉宾，我们热烈的掌声，感谢五位。 我们这一节的非常简短，但是非常深入的讨论，就告一段落了。 感谢 5 位。

Answer: 人工智能在未来的金融界不可或缺，数据是人工智能的根本，而且和人的沟通不可或缺，其中人工智能数据和金融的结合会涉及数据安全、科技伦理、底层的基础设施、合规和监管等问题，AI模型的认知领域和业务处理的可解释性非常重要，数据中台的建设过程中也需要注重终端用户的体验，个人信息比较敏感，需要在促进创新和防范风险中达到平衡，再形成行业标准，从法律层面上需要发展沙盒监管，在行业中形成治理机制，同时数据可以自上向下或者自下而上地把全社会的规范化标准化打通，软件行业最本质特点是复杂性和可变性，很难形成标准层面的一致，需要遵循分析上的标准。