11月25日，360数科(QFIN.US)首席科学家张家兴博士做客InfoQ《大咖说》栏目，在直播中分享 AI 技术在金融领域的落地现状、普惠金融的整体逻辑和技术发展路线等话题。作为引领中国技术浪潮发展的科技媒体之一，InfoQ扎根于技术社区深受开发者信赖。
张家兴指出普惠金融在当下风口，正处于无科技不金融的时代。每个金融科技公司在市场中应找到其所属生态类的特点。“对于360数科来说，第一我们做事情是以人为本，第二我们从创立之初就带有安全标签，数据与信息安全是我们的强项。”
“以人为本”实现智能普惠链接愿景
“以人为本”的金融科技的底层逻辑就是“找到人”和“看准人”。“找到人”即通过精准投放、智能运营、有效触达，利用大数据及模型，从十亿人群中大海捞针，精准定位到有需求的个人。而后通过智能运营了解用户并提供相适应的产品和服务，最后则运用有效手段触达用户。“看准人”则是要精准预判潜在用户的风险，通过风控策略，对人群标签进行精细划分，基于足量数据的机器学习实现用户刻画。
做到“以人为本”离不开人工智能的应用。在具体谈到人工智能在金融领域的落地情况，张家兴认为目前自然语音处理、图像技术算法以及基于大数据的机器学习是金融领域应用较为广泛的技术，与此同时，这些技术仍有很大的发展空间。
在语音技术领域，对话机器人的广泛应用使得高效大规模触达用户成为了可能。“对话机器人以量取胜，虽然解决的是最简单的问题，但是解放了90%的工作量。”以360数科语音机器人为例，目前机器人能够完成83%的资产清收工作、90%的电话营销工作、91%的客户服务工作以及100%的质检工作。
技术层面，360数科完成了语音技术中自然语言处理、自动语音识别技术（ASR）、文本转语音（TTS）的全闭环自研。360数科的机器人体系不仅在业务层面全面应用，同时已向多家已向多家金融机构与金融科技企业输出。“从应用层面我们确实做到了行业领先位置，但宏观看，对话机器人还可以优中更优。”张家兴认为，基于知识的推理以及多轮交互还有广阔的成长空间。
图像计算在金融领域的应用以人脸认证、支付、票据识别为主，通过图像对人和物、场景做理解。360数科目前聚焦基于活体检测的“无源人脸识别”研发，能够洞察账户异常操作情况，感知账户是否是本人操作，从而遏制欺诈行为。不同于众多金融科技公司通过引入第三方技术力量搭建人脸识别、图像识别等技术，360数科自主研发的识别技术不仅应用于自身各业务场景中，并结合风控模型、黑名单等输出给其他金融机构用于反欺诈应用。
看家本领保障数据与信息安全
在金融领域，数据安全至关重要，AI自动化在其中是不可忽视的力量。张家兴表示，在数据安全层面，通过AI模型和算法将数据安全监控作为重点，防止人在接触数据的过程中有意或无意地产生数据风险。360数科通过研发的 “矛”和“盾”，精炼了360数科多年来打造的信息安全能力。
具体来看，360数科利用360安全大脑和最前沿的AI模型技术，实时掌控网络安全动向和数据流向，在内部构建了诺瓦云盾安全平台为中心的日志分析系统，严格把控数据的使用和操作权限，构筑起了金融风险防御系统的“盾”；在外部，360数科则打造了山海安全安全态势感知系统，主要抓取负面内容进行安全预警，监控敏感数据流向和使用，以此形成防御系统的“矛”。
另外，以联邦学习为代表的机器学习技术是张家兴认为金融科技领域值得关注的话题。“这个世界的数据往往是孤立的。如何能够在保护隐私的情况下安全使用，是机器学习技术可以深入挖掘的。”
为解决数据孤岛问题，360数科首提联邦学习新框架——分割式神经网络，在框架设计上彻底解决了数据泄露的问题，使得数据间安全、合规、有效地流通。与传统联邦学习不同的是，分割式神经网络技术框架输出层数据的维度远小于原始输入层的维度，即使输出层的数据没有加密也无法反推原始输入层的数据。由于输出层数据的维度较小，也可以大幅降低服务器端的计算量与内存使用量，减少网络传输量，降低对带宽的要求。
面向未来，张家兴认为企业应该向大数据、大算力、大模型方向进行技术布局，在技术变革的洪潮中占得一席之地。
