讲者1：各位来宾大家好，那个今天我们非常荣幸地请到了三位嘉宾，大家一起来谈一谈金融特金融科技特别是人工智能在金融领域的这个应用的潜力。 其实金融和 AI 就有天然的这种融合的潜力，因为金融天然就是数字。 那么无论是投资、信贷还是保险，那预测其实是金融的一个非常非常核心的任务，而金融而那个人工智能它的算法、算力、数据这个三大要素可以帮助我们的金融预测变得更为的精准、更为的快捷，也更为的安全。
讲者1：我们今天非常有幸邀请到了三位在金融科技领域深入耕耘的重量级的嘉宾。 我们第一位嘉宾是来自于平安的，是平安集团的首席科学家肖晶博士姐谢谢平安集团是中国其实现在也是乃至整个世界最大的综合性的金融集团。 那么平安呢在金融科技方面投入是非常的巨大，最近近年呢也是在肖博士的带领下产生了非常多的研究的成果和产业落地的成果。
讲者1：那么我们第二位嘉宾是来自于 cda 的 securities 的穆斌穆斌先生。 穆先生。 诶你好。 诶你好你好，何间穆先生现在任 CTO DA security 的高级董事总经理，那 ctada 等是世界上非常著名的对冲基金，特别也是量化投资领域的先驱之一，是这方面的世界顶尖企业。
讲者1：那么我们欢迎第三位嘉宾来自于复旦大学的戚远教授。 七教授是复旦大学的浩清冠名教授，也是复旦大学 AI kubeg 就是 A 这个名字非常好起的 AI 三次方研究院的院长。 戚教授以前是在产业界做得非常的成功，以前任阿里巴巴和蚂蚁金服集团的副总裁，也是蚂蚁金服人工智能方面的首席科学家。 而戚教授在进入蚂蚁之前，是美国普度大学计算机系和统计系的终身教授，是这个人工智能与 AI 方面的这个交叉领域的专家。 谢谢欢迎。 其实我们今天的三位来宾都非常有意思。 你看三位来宾他们在读书期间学的都是 CS 对吧？ 肖总是 CMU 穆总是 CMU 戚总是这个 MIT 都是这种 CS 顶级的名校。 当年我是申请了三次都这个没考上的学校，所以我想请三位，就是介绍一下，就是自己从 CS 到后来做金融，就说这个转变是怎么出现的，就说也给我们很多的后辈一些启发。 那么我们从肖总开始。
讲者2：谢谢。 看来 CMO 又走眼的时候，郭健这样的神童没有招过来。 我这个问题也很大，这个果然是神童这个要要这么短时间要回答这样的问题，我自己是这样的，就讲一下我自己经历不一定是对每个人都适用。 我是从 95 年开始做这个计算机视觉方面的一些研究工作。 从从这个当时因为读书，读书结束，毕业之后那一段时间一直都是在学校做从事科研工作。 但是这个在科研过程中接触了很多具体的项目，就是把 CS 学到的很东西，包括计算机制员、人工智能学很东西应用到了具体的些应用场景上。
讲者2：那毕业以后就到了硅谷，到硅谷这段时间先是在一个电子科技公司消费，电子科技还有芯片相关的一些公司来工作，在那个里面做了这个很多关于人工智能落地的具体的科技的是产品的这种场景的应用。 那我发现这个我们计算机的很多技术，包括能不能很多技术，它是可以在具体的场景里发挥很大的作用，产生巨大的价值，真的让原来的这个产业产业发现出现一些很巨大的一些变化，产生很好的一些效果。 所以那个时候就逐渐已经意识到我们的人工智能技术，计算机技术是一个非常重要的基础技术，能够帮我们的产业实现真的转型升级。
讲者2：然后又到了微软，在沈老师指导下，从事了很多这个排序相关的互联网搜索以及广告之类相关的工作，又接触到这个人工智能，对互联网有很大的这个促进作用。 那个时候我就想这个下一个能不能还能做什么？ 计算机还能做什么。 那么首先就跟刚刚郭建介绍的一样，这个肯定首当其冲就是金融行业，因为金融行业本来就是跟数字打交道的一堆数字，那我们计算机的这个知识和我们的这个人工智能的知识和这个技术就能把这个数字真的挖掘出，发挥出价值来这样的话就会产生很大的一个效应。 当时那个时候还没有数字经济这个这这种产业说法。 但是我们的数字化智能化已经是一个非常好的一个这个起步的阶段。 所以我当时想的下一个从未来这个走的下一步肯定是进入这个金融行业，去用我们的人工智能技术、计算机技术怎么去赋能所以我是这样的一个过程，进入了金融行业，加入平安。 好，谢谢。
讲者3：这个很有幸来到这个 idea 大会，这个我世界很小，其实郭老师原来我们都在波士顿在一起 overlap 过肖京，我们都是自动化所师兄弟，那我的同班同学也是沈老师的这个学生，也是这个当年 MSA 这个受到很多栽培的人才。 那今天有幸这个刚才回答的这个郭老师的这个问题，就是说从 CS 怎么走向了金融。
讲者3：其实一开始我并没有打算走向金融，其实我就想做科研的，就是一开始就想做我们新 learning 但是其实在读书的期间，那时候其实像 silida 像那个第一少就经常proach，找学校老师，说不是学生说你为什么不毕业到这个金融行业，但那时候还是想做学术研究，但是做了几年当了老师，当了几年之后。
讲者3：其实在我们这个行业有一个 transition 就是有一个变化。 大家很多人都想因为我们写那个 bug research proposal ，就是写都要写一个是你的创新点 intellectual merit 那另外一个点叫 broad impact 其实那 broad impact 的部分写的都是那个比较宽泛的，就是 placeholder 那后来想我们能不能真正做一些真正有影响的？ 那你就像你刚才讲的，其实金融行业包括肖总讲的是一个非常好的适合人工智能发挥的地方。 它不光是刚才讲预测，其实是和金融和风险是密切相关，金融某种角度上是风险的控制，在风险中的理解来发展，不管投资保险还是微贷。 那所以这里边的话，machine learning 这个是非常适合的一场景，所以我就走向了这里。
讲者3：您刚才说对大家有什么这个想法建议，我觉得是其实很多机会。 一个在理论的发展中，另外一个在交叉学科中，我认为有很多的机会其实看到这 idea 我昨天看了这报告，产品发布很多很好的方向和 security 和这个金融的结合。 我认为这是这里面蕴藏着非常多的可能性，比如经济学依靠其实今天被 machinlearning 冲击非常大。 那金融以前做定价模型，我看到外边板上也讲解 different 就 equation 以前都是传统写法，现在拿 deep learning 可以解。 那包括 auternal data 怎么结合起来？ 这里面我认为有很多既有理论研究的机会，也有这个实际落地的重大的产业价值。
讲者1：好，那请穆总也这个分享一下。 好的。 好的。
讲者4：非常非常荣幸和这个大家认识。 然后参加这个交流活动我的经历可能有点不太一样，因为这个肖博士和戚老师的戚教授都是从研究界出来的。 我是在 1984 年到中国科大学的那个计算机系当时大概就是计算机还是非常新的一个领域，就说我是应该是当时我们成立了一个这个叫做计算机软件班，然后后来就是去的不是 cmv 我们很多同学去 CMU 和沈院长是同学啥的，我们所以我们也认识。 但是我去了芝加哥大学，然后所以说当时在 1995 年的时候就进入了这个 CTO CTO 是就是顺便说两句。 而 CTO 是 1990 年成立的一个另类资产管理公司叫做叫对冲基金。 然后现在是 32 年的历史，大概资金管理规模大概 470 亿美金左右。
讲者4：但是就是我在 C 到 95 年进入以后，在 2002 年的时候，C到决定就是相当于成立一个完全新的一个公司，就是分出来，然后分立出来独立运营的一个叫 cdid of credis 它就是更加注重于就是说用这个计算机和数学和金融的工具做这个做事商的服务是这样一个定位。 然后我作为一个就是做技术的，然后就直接就是从开始就参加这个 C 到 C creatics 啊。 啊现在的话是在这个 C 加 script 的香港分布，我是觉得我一直是在做计算机。 然后我们公司的定位也就是一个是一个技术公司就是说只是应用在这个金融里，特别是 C 到 secret 这一块。 因为大家也知道现在这个交易交易系统全部是电子化交易所都是电子化程序化接口，然后包括这种各种各样的这种数据这些都是一些这种有这个计算机统计这个 AI 的一些一些方式来处理这些数据。
讲者4：然后你像我们公司的话，现在大概有 1100 多人全球 C 到secret ，然后其中大概有超过一半以上都是学这个数学计算机出身包括 160 多有博士学位，然后还很大一部分人都在里都曾经就是说像肖博士和七教授一样，以前都是这个真正的在这个就是在各种期刊上发过很多这种研究论文。 所以说我的感觉的话就是随着就七整个这个七数字化的发展，包括这种交易技术的发展。 我的感觉就是学计算机的在这个领域里边我觉得是有很多这个以以后的应用会越来越多，然后也会有就像这个 AI 技术颠覆了这个，比如说互联网行列一样，然后也会颠覆这个，也会颠覆这个金融行业。 我觉得我们现在仅仅是开始。
讲者1：好的，好的，非常感谢三位嘉宾的分享。 那么刚才其实穆总您提到就是说这个 CTO securities 它其实是一家技术的公司对吧？ 那么其实我们也知道，最近几年这个越来越多这种技术的元素其实在金融特别是金融投资领域被深入的这个应用进来，你的包括像量化交易，像算法交易，现代道在这方面也取得了非常好的这种投资的业绩。
讲者1：那但是我最近其实有一个观察，就是说我们在量化交易啊算法交易这里边用到的 AI 其实主要指的深度学习。 像前些年的一些不主要指的是机器学习，前些年呢主要用一些些偏这种统计的机器学习。 这些年越来越越多的开始这种深度学习，但不管是哪种机器学习，它对数据量的要求是非常大的。
讲者1：其实正因为我们进入一个大数据的时代，就是这些方法才能够比较有效地应用起来。 这也导致一个什么问题呢？ 就是好像看起来量化交易只适合中频或者中高频甚至纯高频的投资。 那么对于传统的这种价值投资或者叫低频投资的话，将来是不是也可以用到这种 AI 的新技术？ 就是这方面穆总怎么看呢？
讲者4：这个确实是一个，那你你的观察确实是非常这个我我非常同意，就是说现阶段或者说到现在为止的话，就是说我们的观察也是一样。 就是说因为这个刚开始是一些就是未把这个处理的方面一些统计的线性的这个模型。 然后后来最近一段时间，特别是这个工业界或者科研界，在所谓的这种基于海量数据的监督性的深度学习方面有很多这种进步，然后也被大家用在业界。 然后这个刚好非常适用于这个中高频的一些交易场景。 因为非常简单，就是说这个这个它会就说这个所有的决策都基于大量的还这个带标签的这种带监督的数据。 但是对于这个低频价值投资这方面，就说也也也就说我们那块有一些有一些这种，近来也有些发展。
讲者4：第一个就是说像刚才好像是戚教授讲的，就是说业界很多人都在做一些这种所谓的另类数据的一些研究和应用。 在这方面就是说包括大量的这种文本数据，包括甚至这个鸟社交媒体，还有一些这种影像各方面的数据这方面的这个主要的一个问题就是说这个标签很少或者没有然后但是有些也是有的。 然后另一方面就是说还有一个就是说大家也比较关注的，业界比较关注，就是现在一些比较这个人工致力于一些新发展一些区域，包括运用这个这个我自监督的一些学习系统的一些发展。 但是我和像这个这个同同行进行交流的话，就是说我的感觉就是说像这个最近的一些发展，比如说用这个算法从无标签的数据里边去建立这个领域知识，然后再把这个领域知识的标签用到下游的场景任务的这个匹配，我的感觉就是这也是这个郭郭建比较感兴趣的领域，我觉得这个非常期待郭建能在这方面做一些这个突破性的成果。
讲者1：好的，谢谢穆总，这个穆总期望给这个反过来给我很大的压力。 那么其实我们可以想象，就是说因为今天其实在美国市场大概 50% 到 6 十的成交量其实都是这个算法或者程序实现的对吧。 那么将来可能中国的市场也会慢慢地往这个方向去发展。 如果假想我们有一天可能全市场 90% 的成交量都是机器来做的，会是一个什么样的场？ 这是会成一个什么样的情况呢？ 会不会有一些这种新的事情，或者我们今天想象不到的一些情况发生的？ 穆总。
讲者4：这是一个非常难回答的问题。 但是就像您说的这个现在你如果看美国看这个历史的话，美国市场是最近十几年。 这个量化这边发展还是非常快的，像您说的现在大概百分之六七十的交易都是这个都是由这个由量化交易或者是这个系统化交易来完成的。 我觉得就是说你如果从这个数据上来看的话，这几几方方面的数据都是非常清晰的。 就是说第一方面就是技术会增加这个像增加做事商的这些竞争，像我们的话就是需要花更大的精力去做这些事情，但是这个事情反方面就会增加市场的有效性包括这个这个就它叫做价差或者是流动性包括对于这种一般的交易用户的这个交易成本这个是非常明显的。
讲者4：这个数据就是在这个十几年前你需要打电话去买卖一只股票，你这个东西需要花大概什么，就是说就是说各种各样的交易费用现在就是说就是说这个交易费用已经非常低了，不管你是这个什么样的一个交易参与者第二步我就觉得就是说这个这个市场就是说最后的话它的目的还是为经济服务为这个定价包括非常有效的定价。
讲者4：还有一个就是说资源的分配这个就需要一个非常透明的和这个高效的市场。 从这个透明剧的透明角度来讲的话这个把把这个交易系统变成这个量化或者电子化，我觉得也是一个非常比较非常非常大的一个进步。 这就相当于科技是改变了别的行业一样，也我觉得正在改变，然后然后会更加改变这个金融行业这是我的感觉了，就是说然后还有当然也会有这种就像任何科技产品一样，它有这种连带的一些东西需要考虑。 就是我觉得包括沈院长他们一直在就是说花很多时间在研究的，比如说关于数字的公平性这方面的东西还有一些监管的技术，但是我不是专家了，但是我觉得就是说这个也就是就像任何科技一样，他就说他有他的很大的推动作用。 然后也有也需要关心这个整个的全面各方面的一些一些变化。 这是。
讲者1：好的，谢谢穆总。 其实刚才你也提到了，就是说现在不管是学术界还是业界，其实也在不断地探索这种用一些新的技术能够把它应用到这种金融交易中来对吧，比如说一些这种 unsuppress learning 什么的。 其实我学术和技术还有学术界和企业界从来没有像今天这样联系的紧密。 能在这边能同时在学术界和企业界游刃有余，闪转腾挪的就是我们的戚教授。 戚教授是先从普渡到了蚂蚁，做得非常非常好，然后又回到了学术界。 所以我想问戚教授，就是您觉得在学术界搞 AI 跟在企业界有什么不一样的地方？ 就是两者各有什么独特的魅力吗？
讲者3：首先我澄清一下，在学术界和产业界，我是其中之一。 比如咱们的沈院长也是大学教授，也是在产业界做得特别棒，这是我们的榜样这个向沈老师学习。 那再讲我个人来讲。 我觉得最大的 difference 我觉得在讲这个区别之前，我先讲一讲共性。 其实我觉得好的商业跟好的科研或者好的学术研究，很多共同的地方，大家经常讲究不一样的地方。 其实共同的地方。 上星期，我在我有幸刚去复旦大学，我们有校长和这个各个院长一起开会。 那我们就发言讲一些学校建议，因为刚新校长来，我们就写建议。 我给的第一个建议我是说的什么呢？ 我说我们在企业界讲要我们说看几年，想三年看五年，想三年做一年。 它其实要看得长远一点，就是说做一个是你要目光长远讲 first principle 从原则出发。 但今天高校同样的，现在今天高校的指标，它也是比如说假如我只看开心经费，只看 paper 数，其实它刷单，那真正它的初心是什么？ 其实跟做企业一样的。
讲者3：我们首先问初心是什么？ 我们要做科研，你要立志远大，你要想做一个大的问题。 那我觉得这个是一个共性，大家都要想着目标要立得大，不管是做企业还是做高校里面做科研。 我觉得首先这个励志要大，不能就是只想那么近说的随点。 其实在阿里蚂蚁，我们过去有幸我参加了很多我们的工作的一些讨内部这个工作的一些管理讨论。 一个目标就是从 KPI 管理转向 OKR 我们讨论 OKR 是什么，就说 KPI 容易。 你如果只盯了一个目标，你动作就变形了，但是你就忘了 O 是什么， O 是 objective 你的目标，所以你要在奔着目标出发。
讲者3：第二个，我觉得共性什么呢？ 是从基础原理做科研讲什么？ 科研讲就是说我们当时在读书的 MIT 读了 sum nothing question anything 没啥权威，权威都是被打破的。 你要相信你自己真的往前走，每一个人他比你牛，是因为他早了几十年，你心里最起码有个自信，你尊重权威，承认他，但是你自己要想我怎么再往前走一步，打破 bungie 商业其实也是一样的。
讲者3：咱们现在大家都说 elonmask 可以，这所以从基础原理来想，他说我从基础原理我想能做什么，其实我觉得这里面也有非常多共通的地方，其实你怎么从这里面出发？ 当然具体做事方式和这些很多不一样，能现实的考虑，但是我觉得这都是非常类似的地方。 还有一条最后讲，其实在这个融合交叉里面，高校特别讲究融合交叉，其实在商业也是一样。 比如说蚂蚁集团，它其实是一个大家说的科技公司，金融公司要讨论，但其实它是两个非常好的结合。 那在学术里边，同样的你要 speak multiple languages 你要能讲多种语言的人。 其实比如在生物科学、医学和人工智能结合，把金融经济和这个人工智能结合。 我觉得这样有可能看到新的发展点，这是一个很重要的共同之处。
讲者3：那回答讲不同的地方，我觉得我很有幸。 过去几年的话，在就近八年，七年多的时间里面，在中国一个一流的公司里面得到了很多的培养和学习成长。 我觉得这个公司里边我就和用昨天那个我听了一个非常精彩的对话，王博士和这个沈沈老师，还有这个 Linux 就是这个倪校倪校长的一个对话。 我印象很深的一个词就是那个王博士讲说是专注和耐心，其实公司里做任何战略，他首先讲的问题是一个专注，我不可能干，什么事都干，其实就没有战略，要么是蒙人的，要么自己不知道在做什么，他一定会想我的重点方向。 所以在公司里边，我们一般会想我们这个公司里面具体是哪几个，我要把资源里敢于往下铺为长期做。 那这个地方的话，我觉得是在学术研究很多启发的。
讲者3：今天讲 big sense 以前学校里面都是大家在做比较小的一些研究很多地方。 但将来我和比如像 offer fold 到当年的 deep 这个 offer goal 其实对计算机系冲击是很大的，其实它是产生这种新的可能性，让大家看到那科学里面我们能不能这种聚焦一些资源，真的解决悲 sense 的 problem 解决大的一些科学问题。
讲者3：我觉得很有意思，但不是说行政命令要解决这个问题，但是我觉得要一种新的思考能力，是像学校可以像高公司这种模式考学习的一些地方，我觉得这个有可能也是这个 deep 慢的成功的一部分的可能性。 所以我讲聚焦的这一点。 第二点的话。 那在所以在阿里，你看我们当时做这个聚焦资源，我们做语音识别，做超大规模机学平台，做图深进图深度学习、隐私计算。 它其实聚焦了很多资源在里面做这件事情，在高校其实很难一开始有这个机会去做这件事情。 但反过来讲的话，博士昨天讲了一句话，我也挺喜欢叫 patience 学校，我觉得或者像 idea 这样的研究机构，我觉得可能有这种可能性，我想的稍微长远一点。 所以在复旦我们叫做 AI queubec AI 三次方，希望能够就是 steven job 讲 connecting dots 把这个点能连起来，我能想得更长远一点点，有更多的耐心。
讲者3：能够今天不可避免的是在商业环境竞争的残酷的，我想得再多。 今天压力以来，竞争对手来了，我还是要做一些吹的，很多是妥协，很多必须在中间做一个平衡。 但如果说在高效的环境里面，也许我们有更多的容忍的创新的一种机会，或者像 idea 这样的新型研究机构里边，我觉得能够目光更长远，更多的 patience 更多的耐心，我觉得有可能孵化出更伟大的一些创新和产品，有可能因为我更耐心，反而产生的结果更好更快。 但是这个就像那个蝉一样的，越想得越得不到，有些耐心有可能做得更好。
讲者1：大概讲这么多，谢谢戚总。 对戚总刚才提到说，其实学校跟这个企业其实各自是有各自的优势的。 像比如说如果你要想做一些更为长远的更为偏重这种更长远影响力的这些研究的话，学校是有它独特的优势的。 因为我自己之前也是从学校里出来的。 我当时感觉有一个什么样的问题呢？ 就是在现在这个大数据的时代，学校里边它的一个相对来讲的劣势就是说数据的问题。 因为现在的数据其实是在大公司的手里边，你只有在这些大公司的话你才能做这种在数据科学方面比较前沿的一的研究。 同样因为算力也是掌握在大公司的手里边，你只有在这些地方才能够做一些 AI 最前沿的这些相关的研究，包括一些这种超大规模这一种积极学习这样的模型的研究。 那么实实际上我想问的就是说您怎么看待这样的一个现象？ 就是目前来讲，您觉得在 aai 的这个前沿的话，如果在学校里边，当你没有这么多的算力，没有这么多的数据的时候，怎么做怎么发挥它独特的优势。
讲者3：特别好的问题。 其实算力和数据对任何做 machine learning 做机器学习研究的人都是有非常大的吸引力的。 这个是无可无须质疑的，这也是很多研究人员走向一开始从学界走向工业界的基本原因。 但是我觉得这样的首先一个偷巧的回答是什么呢？ 就是说今天诺奖获得者讲的是因果学习比如小数据学习的越来越重要，那我们大数据做不了，我可以做小数据学习，这是偷巧的回答，就是其实这些也是未来的一个很重要的方向早上我在和华为的那个他们做端学习的人在聊，其实上面就没有算力，算力非常少，你叫 edge 端。
讲者3：但是如果走我们从整个 AI cubec 对吧？ 从体系化来思考的话，我觉得其实学校和工业界今天有更多的联合的可能性。 我觉得这个那我也想利用我自身的这种背景，因为能够讲两种语言，知道他们背后的思考，想把他们刚才讲的专注和耐心的一个链接其实是资源的两种资源各有优缺点，把他们 bridge 起来，共同的往前走。
讲者3：我觉得这个有可能是中国往前发展的一个很重要的大的方向，其实大企业非常重要，需要肖总这样的人是我以前也是其中的一个分子往前走。 但是我今天之所以从公司走向了学校，并不是说我现在就完全放弃了对公益的思考。 我觉得教会我很多思考问题的角度和方式对他们怎么解决问题的？ 这个这种资源的使用，我觉得这两个之间的一个结合，就像前面讲的，我认为是未来一个非常重要的方向。
讲者3：回答你刚才讲算力和数据，我觉得数据以后大企业虽然多，但社会的数据更多隐私计算，多方安全计算这个数据枢纽。 刚才我看到还有这 security processingnext 其实这些为这个数据的流转流通定价产生了新的可能性。 比如经济学里面，现在我们讲多方计算，但还有问题，将来如果数据能够流转，其实不在一家公司里边，大家如何对数据本身定价？ 数据不像一个房子，我卖地，我卖了就没了，但数据可以多次使用。 那你怎么保证它被 copy 之后，它怎么重新定价的问题，这些都产生新的研究问题。 但同时有很多可能的就是数字经济本身发展的很关键的问题，有很多商业的发展机会和科学发展机会。
讲者3：我觉得这里边某种角度上大公司和小公司有可能又到了一个就是这个 level 的这一个一个平平的这个 level 的 battle field 就大家是在某种角度上几乎有同一个起跑线上，在同时思考一个未来的发展方向。 我觉得这里边学校和工业就很多可以共同思考的。 那戚教授。
讲者1：其实提到一点特别好，就是说就是未来的数据，其实它希望能够流转，它有产生这个流动性对吧，这样的话全是才能把这个数据不是只集中在少数的巨头的手里边，让它的数据的价值对整个的社会来做出贡献。 那么这里边其实就是牵扯到一个问题了，就是说这个数据安全数据隐私这一类的问题。 那数据一旦可以流转的话，它里边可能会有一些像敏感的信息，就是怎么样保证这些信息的是的来源，它的安全性，怎么样保证这些信息牵扯到的这些个人，这些企业它本身的这个隐私的隐私的安全性。 因为肖总的话，其实掌管的这个世界最大金融集团的金融科技方面的业务。 所以我也想问肖总，您对这个问题怎么看？ 就是这个数据隐私跟数据安全。
讲者2：因这个问题很关键很重要。 那个对平安来说这也是非常重要的问题。 因为平安是个金融机构，是个强监管的，这个经常会被那各种监管单位过来那个这个审计查。 尤其是最近又通过了这个个人信息保护法和这个消费者权益保护法，这两个法以后更加严格是那个这个这这方面工作，所以我们是平安集团还是一直非常重视这个数据这个隐私安全、数据保护等等方面的一些工作。
讲者2：那么除了刚才那个，倩倩刚才讲的这方法也很对，就隐私计算、联邦学习，多方计算，这个我们有一个蜂巢平台，这是为了解决数据共享的问题，就是在这个数据不出本地，我们能够挖掘数据里的价值，共同分享数据里面的信息，然后再做一些更准确的判断等等。 这方面我们做了很多的工作，然后也在实际上应用这样可以打通这个数据孤岛的问题。 那现在也在央行的承接他们央行的一个数据安全的这个相关的隐私计算的平台建设。 但这只是一方面，就这只是在数据孤岛打破这个前提下，那么每一个数据不倒，它本身也有数据安全的问题。 那像平安有 30 多个这个专业公司，每个专业公司按照监管要求，它所有数据都是物理隔离的，就完全单独存放。 然后这些数据在集团层面怎么样去这个保护，保护它数据的安全和隐私，还有敏感信息等等，这是一个非常重要的问题。
讲者2：那我们首先是在组织架构上是有一个非常完善的三层三道防线，就是每个业务部门现在有他的自己自己的一套整体完整体系来防范数据安全。 然后职能单位比如说我们的政治财务，还有那个合规信息安全这个职能单位会是第二道防线，防止这个数数据安全的问题。 然后第三套防线是我们的这个集团聚合集合法律合规。 如果是法务，它是作为问责，作为那个惩罚这样单位来执行，所以三套防线组织架构上进行这样的一个安全保障。 另外我们有完整的一套这个数据安全管理的规范。 那另外还有一套监管的体系，就是这个规范能够保证它落地执行。 出现问题可以各三套房间，各可以发挥一定的作用去做的一些相应措施。 还有第那一套问责机制和考核机制，这是在那个整个集团层面的。 然后另外在数据的全生命周期，包括这个分级分类，包括采集传输、存储、分析、处理和销毁这整个全生命周期，我们一套完整的规范体系来保障这数据安全，在这个周期内不会受到影响。
讲者2：那具体来说在四个不同层面，比如说在我们的业务系统，包括通过那个权限管理，通过这个身份认证，通过这个日审核等等各方面的手段来保证这个不会不会出现问题。 然后另外在我们的网络系统，我没有这个网络隔离，网络转录，还有这个红红蓝军的这个建设防攻击，防网络这个侵侵入做了很多工作。 然后我们在我们的线下的所有的机房或者敏感的位置我们都有这个监控。 然后包括在我们的机房里，如果用手机是会有被监控的就是会这个有相应的一些处理手段来做的事情。 然后另外我们的所有的终端设备屏幕，我们的所有的这个这个显显示显示屏电子设备和全部都是有这个水印等等权限管理人的房，所以是整套体系，不同的入口都有这个整体的安全防范的这样机制来管理的，所以确保这个数据安全不会受到问这个影响。
讲者1：看来平安在这个数据安全上是做了非常多的工作。 那么我我们知道，其实平安的话它作为一个集团的话，他有银行、有证券、有保险。 当然保险这这块应该是平安的最主要的一块的业务了。 那么作为一个综合性的金融集团的，您觉得就是在 AI 在这个不同金融的不同的垂直领域的落地有什么比较大大的区别吗？
讲者2：这个问题问得也很好。 这个我自己觉得银行、保险、投资这三个领域在 AI 的应用上，它本质上实际上都是解决四个主要场景的问题。 所以一个是获客营销的问题，一个是这个客服服务的问题，一个是风险控制的问题，还有一个是这个运营管理的问题。 所以说本质上的话这个思路是这个逻辑是很接近，这解决的应用问题的类型是很接近，但是它的业务特质非常不一样。
讲者2：是吧。 在投资领域可能更加关注的是这个行情的分析，这个交易的策略，还有这个交易的系统的这个时效性等等，在这三个环节上去做工作。 然后在银行可能更加多的是比如说我们的信用卡业务，我们的这个客户服务这个还有我们贷款有这些低领域的风险防范怎么获客这些的，所以他业务的特质不一样。 但底层的逻辑我觉得主要是那四个重要样的场景上去做的东西。 那我们做这个落地实用的时候，最重要的考虑的一个问题，就是我们的技术和业务怎么结合起来。 这个回到是前面那个问题，你问清远那个问题，估计刚才问清远那个问题，就是说这个数据是不是非常重要。 这个我觉得实际上最重的还是场景，就是和那个对业务的理解。 尤其在这个问题上，对这个金融领域的实际上应用，我认为是我们需要对的场景有足够的理解。 比如说我们要去做像郭建你做这个这些交易的模型，这个量化交易策略，什么东西，我一定要对交易这个场景非常熟才行。 我不是一个能深度学习专家，我就可以来做这件事情。 所以我觉得数据虽然很重要，但是对那个场景的理解可能更加重要。 我认为我们的团队我就跟他们说就是要像这个业务专家一样去思考问题，像技术专家一样去实践落地，这样才能够真正那个让我们真的系统能够发挥实际作用，真正能够产生实际效果，然后这个才是最重要的。
讲者2：那么回到刚才那个问题，就是说这这个三个领域最大不同，我觉得还是业务特质本来要对业务深度理解，对场景的深度理解，这个是我觉得最大不同。 然后基于背后的模型算法，其实我觉得那个逻辑基本上是一样的。 没有太大的明显的区别。
讲者1：对，肖总提到的就是对业务逻辑理解本身的重要性，就是我们本身作为这个算法的专家，作为这个计算机的科学家本身也得懂业务，就是知道他这个背后的 business 是一个什么样的逻辑对吧，前台的业务到底关心的是什么样的问题？ 对，那么实际上今天我们在从后台的层面，刚才肖总也提到了后台从算法的就大体的框架上可能也没有说那么大的这个变化对吧，或者说没有这么大的差别。
讲者1：那其实我们今天之所以有这些算法的框架的话，其实很大的的一个原因就是说我们现在这个世界上有很多这种开源的技术对吧，你比如像tensorflow ，像 PyTorch 这样的开源的 AI 的这种开源的深度学习的框架，让我们非常容易地就可以上手地搭建自己的系统。 这样的话就省去每家公司都要自己从头开发，从头的造轮子。
讲者1：那么您看就是说实际上在过去这些年，对 AI 技术开源的话，主要的贡献貌似就是来自于这些 it 的巨头和互联网的公司对吧，包括像微软， Google 像 Facebook 他们做了很多包括像 amazon 他们做了很多开源的工作。 相对来讲我们金融企业好像在这方面的贡献相对的少了一些。 您觉得就是在未来的话有有没有可能我们金融集团也会有更多的这这种开源的这一种贡献？ 这像这个社会。
讲者2：这个也是很好的问题。 这个我是这样看的，我认为开源也是一个双刃剑，就包括刚前面提到前面问题，说数据算法算力但哪个重要？ 我觉得为什么现在算法变得好像没那么重要？ 大家都是那个觉得随便找些人用一些开源软件就可以做一个入门级的小平台是吧？ 当然你要做得很高级，你需要很好的人。 这个原因我觉得有一部分就是因为开源造成的算法人员的那个价值现在实际上是比较低的。 那那个那个我认为这个是个双刃剑，虽然开源非常好，这本身是个好事，这个促进了行业发展，促进人工智能落地应用等等是个非常好的事情。 但是确实在这个议定层面上也造成了这个算法人员的价值变得变成变弱化了很多。
讲者2：现在很多我都听他非常多说法，说我们实际上不需要养一个非常贵的算法团队，我只要能采集到我业务的数据，我只要能够有一个开源的模型，我找几个硕士生做一做，我就能把这个系统搞出来，产生心理足够的效果。 那我业务专家来领导这个就行了。 那这种说法是非常普遍的，实际上在业务公司里非常普遍。 所以我认为我们开源我认识前段时间还做了个提案，就是开源一定要有一种方法，能够让我这些用开源软件能要付出一些的代价，让他也觉得这个东西也是很大的价值。
讲者1：是而建立一个开源的市场是吧。
讲者2：对开源市场和底层要用这些或者区块链或者什么技术能够让这个所有的痕迹是记录下来的。 这样的谁用了谁，产生了直接的效果，在他的系统里他应该是要付费的，就说就是即使。
讲者1：如果付费的话不又变成闭源了，就直接卖钱就可以了。
讲者2：不就是说公益可以做公益社会的事情，就是说他要知道他要做这个事情，他也是要有价格，就是一定要付出代价。 我认为这样才真正能够体现这些贡献给开源社。 虽然贡献开源很多人是注意情怀，但是对这个行业的人工智能这个算法行业的进一步发展，未必就完全不会有负面作用。 因为我觉得算法算力和数据其实最重要还是算法为什么需要这么多大的算力，这么多数据觉原因是因为我们算法不够好，那为什么大家不愿意去做这个事情？ 因为现在没有什么太大的那个回报。 所以我认为开源这个事情是个双刃剑，我们要非常好地去鼓励这件事情去推动这事情。 但是你要建立一套体制，保证我们这些对于开源数据有贡献的这么的广大的研究人员、算法人员是有相应的回报的。
讲者2：这是第一个方怎么样？ 第二个就是说这个这个金融机构为什么很少金宽眼，我觉得一个，也是金融机构相对是非常敏感的。 我认为就比如说那个木师兄木炳师兄，他的这个现在你要让他开源，他的系统是非常那个非常的，怎么说就是对他来说是非常危险的不安全的事情，就是对他业务是有很大影响。
讲者2：那郭靖让你开源你的策略什么你也不会，你也会觉得很影响。 但是你可能开源底下的一些工具或者一些这个算法，可能你会愿意这么做。 所以我认为对金融系统开源商平安也在做一很大的开源的这个整体集团的一个内部。 先尝试一下开源的，因为内部有，30多公司，平时以前内部自己也不怎么开源，现在希望做个内部职场，先搞个平台，这互相可以开源，把基础工具、基础能力、基础算法什么这个可以开源起来，后面再看其他层面怎么对外边输出，怎么进加入这个开源的社区。 实际上我们也是好几个开源社区的那个副理事单位，什么也是积极地参与这些工作的，但是确实在哪些东西可以开源，其这个哪些工作可以开源？ 内部实际上没有一个特别清晰的一个规范，这个包括整个行业我认为都没有个清晰的规范。 这个如果是我们把我们的核心东西开源出去，会不会对整个金融体系造成很大的金融风险？ 实际上大家没有把握，没有把没有把握，包括刚才问到那个数据安全问题，我看一下数据会不会出现一些其他的问题，影响我的数据安全，都没有特别那个这个这个清晰的规范，标准出来。 所以大家对这方面还是还在探索，长尝试，谢谢。
讲者1：所以今天的话其实就是说我们整个的开源的体系还不是那么的完善对吧，就说里边整个的它这套框架，或者说它这套生态系统如何能够良性地循环，还需要不断地积累跟摸索。
讲者2：我认为他现在只注重了开源，推动行业发展。 其他的负面效果是没有考虑的。 会对别的相关的地方有什么负面的影响。 考虑的不周全，所以这个是有一定的风险的，我们金融机构是对风险特别敏感，所以这个对那为风险。
讲者3：那么在戚总和我对这个问题也好补充两句，为了使一般套路，对话都要有点不同观点我觉得这个关于开源这件事情，我有可能我刚离开这个金融服务公司的这个，所以站着说话不腰疼。 我觉得个人觉得首也同意肖总也不同意肖总的观点。 第一条，我觉得开源有很多完善的地方，但是我认为开源是推动科技向上或科技普惠这个重要的方向，否则的话如果不开源，那其实就会导致越来越多的这种这个分化。 我觉得开源对这个社会的这种技术不在一小部分人手中，我认为是很重要的。 我所以从大原则第一，小大原则我是旗帜鲜明地支持开源大方向。
讲者3：我觉得对整个社区的发展，那不就笑话说，美国一开很多，国外一开源，咱们国内原生科技就前进了对吧，就是为什么呢？ 是我们站在了巨人的肩膀上，当然我们也要反过来，足以就开源来贡献这人类，大家一起往前走，我认为这是我觉得这个原则，我认为很重要。 当然开源有很多商业的考量对吧，我们在哪一层开源哪一层？ 但软件开源跟数据开源两个观念，数据我们已经讨论很多隐私计算了，定价了， market 了脱敏了，这个各消法就一大堆东西我不展开讲。 但是软件工具开源我认为是 AI 民主普化的很重要的一部分。 我所以旗帜鲜明支持这个包括金融工具，我认为这个上面能都开了，反正在蚂蚁我也一直推荐我们都能都开这个。 从我们的不同的工具图深度学习到隐私计算到这个我们的一些类似的 ToB to box 我都支持着开源的。
讲者3：第一个，第二个我觉得确实刚才这个小晶讲的我很同一条，就今天这个开源社区其实起起伏伏，就像很多架构平台，有的开放，有的收，反正两个都是两个赛道，从来这个争就没有完，在商业社会也没有完，在学术里面也有很多这种讨论。 我觉得这个里边有可能将来有很多的可能性变化，比如说跟区块链的结合，我不一定要发钱，我觉得有可能给他 credit 或其他的方式，大家能不能共同发展 AI 算法？ 将来如果不是一个某个公司的 map OK 是分布式的一个 map 算法，是分布式的，大家都能开源，开源有可能导致更大的共性。 对不对？ 比如现在我用电子邮件，我都不用某一家公司的个人，我用个开源的加密的电子邮件，那我觉得最安全。 那有可能在 AI 算法里边，如果开源之后其实是能够促进更多的这个用户消费者保护，然后共同的一个社会经济发展。
讲者3：大公司同样在里面可以获益很多，因为它在这里面有一它能贡献很多，同时它可以掌握更多的信息，因为它开源大家更多信息流动了，其实有可能会产生一个共同前进的可能性。 我讲得比较虚，但是我觉得这是一个这个这是一个很重要的方向。 我讲完了，太原。
讲者2：其实你的意见跟我是一致的。 你意见跟我是一致的。
讲者1：其实现在新手其实。
讲者3：貌似咱俩有点不一样，观点是这个能开就开意思。
讲者2：但是现在是不知道哪些能开，所以。
讲者1：其实戚总的观点和肖总的观点背后的这个逻辑是有一个共同点的，就是说大家希望通过开源这种方式能够更多地激励我们这些开源软件的作者对吧。 所以我们希望这套体系的话会有一种这种 credit 的这样的一个流动的机制。
讲者3：A4，我再补充一句，这个刚才还有一点，我刚才听肖总讲我就一点，我就特别支持。 肖总讲的一点就是认为算法不重要，我认为是个 misnumber 是一个 misconception 是一个错误的理解，就是开源之后是普惠，但是不能大家普惠，总要有人再往前走一步，谁要 push 这个 boy move forward 谁往前推一步？ 有了 alpha go 之后，大家都觉得人工智能特别牛，没之前大家都以为我是做大数据，你知道吧。 所以后来说你不是做人工智能的，我说对，我一直做人工智能，你不知道，因为 alpha go 教育了社会，我觉得人类的科技，大家如果有点情怀，不忘初心的话，就应该不断往前走。 所以算法的研究很重要。
讲者3：第二条，在 mission critical 的情况下，我 1% 的这个算法区别有可能导致了 100% 的商业的区别。 比如算法交易，我咱俩看的一样的。 这个 order book 咱俩都看的 depth 或者 price 就是 big ask 但是我就比你牛了1%，那有可能我每次都比你牛，那咱大叔定律搞下了，一天下来我不就妥妥赢了，你把你搞得没了吗？ 我觉得这有可能是很多 city 的和这个第一少，但是穆总是专家了，就很多这个里面，我觉得 mission critical 的任务里面无人驾驶金融交易。 我认为这算法的 difference 有可能 make 1% 的 difference 造成了 50% 的商业的 difference 就是有这种可能性的。 所以 1 我认为从科技进展算法很重要。 第二，从这个商业上同样重要。 但是普惠传统的改革来讲，我认为确确实实，这个我们叫码农，咱们调参调好就行了，这是很实际的，我们都干。 但是我觉得这两个是两个不同的问题。
讲者1：我从您的您刚刚才分享的感觉到，就是说其实三要素对吧算法算力数据，您觉得算法还是最重要的一块。
讲者3：没有这么讲，我认为没有这个算力，就是就为什么记着老师 miss no 就是经常把话给改了。 没有算力的基础，我认为就没有上面这东西。  03 年的时候，我有幸就在那 get by center 就是在那个伦敦 ucl 当时我们就是下围棋，当时就用强化学习，我用高详 process 来做那个 value function 我们当时就思考这些问题，啥都没干成，就是没有 GPU 是强话多说，没有大数据，没有这棋谱，当时啥都没干成，搞了一堆这个我们高斯过程外加强化学习，我觉得后来这个很大的成功算力和这个数据 make out difference 但是我认为再往后面走这个很多地方算法我刚才讲一推进了科技前进，二也造成了商业的 difference 这个你看什么场景。
讲者2：我补充一句，我觉得那个算法还是最重要。 我觉得那个算力目前是比较重要，数据目前比较重要。 我觉得未来的话业务的支持经验能够结合到这个算法里去。 这个结合好了，我觉得未来十年可能算力没有那么重要，就是不需要那么多机器，就可以很快地把业务知识融合进去，解决很多问题。
讲者1：你觉得是什么原因呢？ 就是说未来的话为什么就不需要那么大的算力的话，算法也可以算得很好呢？
讲者2：因为我们人是不需要那么多顺利的，能学知识是很快的。 很快我训练一个业务员做一件事情，我非常快就能他上手做一件事情，但你激情要一大堆数据，一大堆进例案例，然后去训练跑半天，然后最后还不一定有他。 好，所以我认为这个就是算法没研究出来。 然后另外那个我们的很多领域知识，我们的专业知识，我们的常识没有很好地结合到我的算法里面去，所以导致我要一大堆数据去灌它，像鹦鹉一样地不断地去训练它才学会。 那我认为这个方面应该在我们的新一代能够智能发展很快，我觉得十年以后肯定会。
讲者1：改变的。 那这样的话会不会有一个就是我们可能会忽略到一点，就是我们人在生出来的时候，其实很多的算法已经固化到我们的硬件里边来了就说他是遗传过来的，并不需要再重新的训练。 比如说我们看到一个人就可以马上地认出他是谁，对吧？ 这个并不需要训练，小孩生下来之后就会哭，这也不需要训练。 但是今天其实我们这个机器没有这么多遗传下来的一代一一代的知识，就是每个东西都得重新的训，会，不会有一个这个方面的差。 这边的。
讲者2：所以新一代人工智能是我记得是交互这个能力跟世界环境的交互能。 第二个是学习，就是把这交互到的知识能够提取出来，学习出来。 第二个第三个就是记忆，第三个就是继续把学的东西能记下来，那这样的话以后就不用再那个再重新学。
讲者3：第四个是迭代。 补充一点就是其实算人每一个人就可以以为都是自然的遗传算法。 如果我们的活在这个 simulation 里面，我们都是遗传算法的一部分，那这个那个算法将来我模型我都是好多模型也可以，现在的 as 没有做到什么，它现在很多沉淀的模型之间没有再共同进化。 假如将来我刚才提到了，假如跟 block change 这些技术结合起来，它之间又能再做结合共同的往前进。 算法不是用完一次就扔掉了，有可能未来的智能有可能走向这方向。 这就有就像肖总讲的也有一部分的记忆，就像你每个人你的智能在你 DNA 里面已经被 coded 了一部分一样的，可以共同往前。
讲者1：是不是？ 这就是个算法的元宇宙了？ 算法之间可以相互的交易，就相互的相互的交互，相互的学习，然后这样形成一个巨大的相当于是一个像人脑一样的一个整体的算法。
讲者3：机器人群不是一个人脑是 study man 的，是很多人，很多算法，很多脑。
讲者1：别说就是一个人都融汇全世界各种智慧的一个超级大脑了。
讲者2：记忆本身就是算法的一部分。
讲者1：对是的，实际上今天的算法的话很大程度上还是依赖于这种记忆的能力。 对吧？ 你包括像比如说 gbt 这样的大模型，就它也不是真正的就理解那文本的含义了，它更大的程度上还是说把文本中的归率它能够给这个记录下来。 那您觉得就说未来会不会有随着算法的进步的话，我们也能真正地去理解这些背后的含义呢？
讲者2：我觉得肯定可以，现在还不行，但是未来肯定，不仅是靠强记忆那个记我说的记忆不是强记，是说学习的基础上记忆就学习总结出来知识经验以后把这个知识经验记忆下来，未来就不用再重新再大数据重新那个大模型什么去训练我是这个意思记忆，所以它未来肯定是可以，就是完成这一步的。
讲者3：觉得知识推理跟这数据结合是这个基基于数据之基于数据的 deep learning 会将来就看肖总讲得会深进一步地结合起来。 包括你假如因果分析更好，就会基于场景，它其实对数据依赖性，对传统 iid 假设这些都会减弱，它其实有利于它更多的推广。 就是这个我们叫泛化能力会变得更好，可能。
讲者1：好的，今天非常感谢三位这个金融科技的大咖，而且通知也是人工智能的专家，跟我们分享得非常多，就包括对人工智能将来的看法，包括对这个人工智能在金融行业如何落地、如何应用，以及现在存在的问题，以及将来能够对这个金融和对整个社会的贡献。 今天因为时间的关系，我们今天的这个论坛就只能到这里结束了。 那么我们也非常感谢三位嘉宾的到来，就跟我们分享了很多的知识和很多的见解，也感谢在座的这个各这个各位听众，谢谢大家。

Answer: 随着科技的进步，人工智能在金融行业应用有巨大的潜力，金融行业会产生大量的数据，通过数据可以让金融行业预测变的更精准，更快捷，更安全，同时也要关注数据的安全性，建立合法合规的系统帮助金融行业的数据不外漏，保证数据安全性；在人工智能技术方面也要提升，将来能够对金融和整个社会有巨大的贡献。