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[导读]麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech2030:全球金融科技生态扫描》指出,金融机构要抓住人工智能、区块链、云计算、物联网、超自动化(Hyperautomation)等七大技术趋势。在人工智能领域,自动因子发现、知识图谱和图计算,以及基于隐私...

麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech 2030:全球金融科技生态扫描》指出,金融机构要抓住人工智能、区块链、云计算、物联网、超自动化(Hyper automation)等七大技术趋势。


在人工智能领域,自动因子发现、知识图谱和图计算,以及基于隐私保护的增强分析将发挥更大价值;智能客服、产业图谱、客户图谱、智慧营销和风控、智能投顾、反欺诈和智慧决策等领域的应用将越来越广泛。


对于一个国家或地区来说,金融技术基础设施的完善将是未来的核心竞争力。人工智能及其在金融科技领域的应用引起了社会各界的广泛关注。然而,市场上能够推广应用的独立人工智能案例并不多。


人工智能正处于爆炸式增长的前夜,发展迅速。算法模型取得了新的突破,但人工智能与工业的结合始终方兴未艾。


在大数据时代,数据已经成为个人或企业的核心资产,数据资本化趋势明显。数据将在互联网、金融、医疗、政府等行业的发展中发挥越来越重要的作用,促进经济发展。


“据统计到2025年中国数据量达到48.6ZB,占全球数据量的25%以上,成为全球最大的数据圈。2025年AI中国服务器市场达到66亿美金,这是非常大量的投入。这些数据的增长和算力的投入能否发挥其应有的价值呢?以现在的情况看很难。”

第四范式AIOS产品负责人黄缨宁称,企业转型过程中所需的能力众多,为了使人工智能在企业智能化过程中发挥作用,必须建立一个集成应用、数据和算力的能力模型。应用、数据和计算需要相互联系。如果其中任何一个出了问题,另外两个就不能工作,整个智能系统就会失灵。


算法只是人工智能的一部分,要发挥人工智能的竞争优势最终还是靠数据。人工智能的普及使金融业认识到数据的重要性,特别是传统操作中没有采集到的客户行为数据,体现了生态圈金融的重要性。


“任何平台、算法、工具不可能自己运行,归根到底面临我们的最大挑战是人才短缺。”

第四范式金融事业部总经理称,目前,全球每年新增高级人工智能人才约1000人,全球人工智能场景数量正以每年数百万的速度递增。各类高校和科研机构不断完善人工智能人才培养,但金融机构单纯的科研人才不足以支撑业务创新。金融机构正在努力寻找既懂商业又懂技术的复合型人才。


“现在人才缺口30万,未来五年缺口会越来越大,三十万增长到一百万,有报告说是五十万到数百万。使用AI的公司越来越多,但是人工智能供给的速度并没有同步增长。”

第四范式联合创始人首席研究科学家陈雨强称,目前,人工智能人才分布非常集中。北上杭深占AI人才供给的80%以上,行业分布也非常集中,其中90%在互联网行业。如果企业不在北京、上海、杭州、深圳,也不是互联网企业,人工智能行业人才匮乏的问题将更加突出。



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