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3月24日，易道博識聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO康鐵鋼出席“第九屆中關(guān)村金融科技論壇年會”并在圓桌對話中參與話題討論。會上，康鐵鋼介紹，目前公司產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)兩大結(jié)合，即移動端和服務(wù)端的結(jié)合、成熟產(chǎn)品和自主訓練的結(jié)合。

中關(guān)村金融科技論壇由中關(guān)村論壇執(zhí)行委員會辦公室、北京市地方金融監(jiān)督管理局、中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會、海淀區(qū)人民政府、西城區(qū)人民政府作指導，中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院、中關(guān)村金融科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合主辦。

對于智能化轉(zhuǎn)型，康鐵鋼認為：1、專業(yè)的人做專業(yè)的事。每個金融機構(gòu)都有自己的技術(shù)團隊，但是在人工智能領(lǐng)域還不夠?qū)＞珹I企業(yè)應(yīng)勇于承擔自己的責任；2、金融科技公司應(yīng)該試著讓企業(yè)也學會訓練和應(yīng)用AI，讓他們能夠?qū)崿F(xiàn)自主可控。

圓桌對話內(nèi)容如下：

我是康鐵鋼，我先簡單介紹一下易道博識。易道博識成立于2013年，主要做的事情就是人工智能，以文字識別，人臉識別、圖像識別為核心技術(shù)，服務(wù)的客戶大多數(shù)都是金融機構(gòu)，包括證券、保險、銀行，以及以前的互聯(lián)網(wǎng)金融。

我們在數(shù)智化轉(zhuǎn)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。在深度學習之前，其實OCR這個產(chǎn)品已經(jīng)出現(xiàn)了幾十年了，把深度學習結(jié)合起來可以大幅度提升它的識別率。

我們把產(chǎn)品總結(jié)為兩個結(jié)合：第一個結(jié)合是移動端跟服務(wù)端的結(jié)合，在手機上可以識別，也可以在服務(wù)器上識別，另外我們的服務(wù)其中一方面是SaaS服務(wù)，另一方面則是私有化部署，我們給金融機構(gòu)去部署識別引擎。

第二個結(jié)合，是成熟產(chǎn)品和自主訓練的結(jié)合，就是訓練平臺的結(jié)合。我們的成熟產(chǎn)品比如說身份證識別這種成熟的比較通用的產(chǎn)品，我們自己來做。但是，每個金融機構(gòu)可能會有自己需要特殊定制的表單需要識別，我們就給他部署訓練平臺，所以這是成熟產(chǎn)品和訓練平臺的結(jié)合。

我舉兩個具體事例說明這兩個問題：一個是證券開戶，我們在證券開戶這個市場占有超過50%的市場占有率，我們在之前開戶都是去券商現(xiàn)場排隊開戶，現(xiàn)在我們都可以在線上開戶。排隊開戶可能需要提供的是身份證、銀行卡這些信息，在線上開戶的時候，我們就通過這種識別技術(shù)，包括身份證識別、銀行卡識別、人臉識別，這些技術(shù)達到了智能開戶的流程要求，從這個角度為券商節(jié)省了大筆資金，因為不再需要那些營業(yè)場所了，也可以節(jié)省相應(yīng)的人力去做其他方面的事情。

此外，我們?yōu)閭€人開戶提供了便利，人們不需要再去排隊了，消費者自身也節(jié)省了時間。所以從這個角度，金融科技是真正的造福于企業(yè)，造福于人民的。

再舉另外一個例子：銀行有個場景是需要把數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)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(tǒng)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(yè)，我的觀點是：機器做了這些簡單重復(fù)的勞動，人去做更有意義的事情。

我再分享一個保險領(lǐng)域的例子：太平保險是中國比較大的保險集團，保險在理賠的時候都需要提供一些資料，醫(yī)療票據(jù)還有發(fā)票什么的，但是保險欺詐的話就會涉及到發(fā)票，發(fā)票的作假。比如說，增值稅發(fā)票開出來的其實是一個假發(fā)票，如果靠人一張一張核對這個發(fā)票的話，工作量是非常大的，甚至得不償失的，也就是能找出假發(fā)票，但是付出的人工成本比節(jié)省的成本還要高。我們太平保險客戶利用OCR技術(shù)識別發(fā)票，再通過發(fā)票的查驗去查真?zhèn)危@一系列都是自動完成的，自動完成之后，一年找到的假發(fā)票就有500多萬元，當年就收回了成本。

因為我們是做識別的，做人工智能的，所以對智能化轉(zhuǎn)型的建議是這樣：第一，其實每個金融機構(gòu)都會有自己的技術(shù)團隊，但是，他們在人工智能這些領(lǐng)域往往是不夠?qū)I(yè)，或者不夠?qū)＞摹Ｋ?，專業(yè)的人做專業(yè)的事，這是我們AI企業(yè)的責任。

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(yè)賦能，就是把這種訓練，包括這種AI算法的能力教給企業(yè)，金融機構(gòu)自己也會掌握這些，做到自主可控。就是這幾個方面。