3月30日下午，在將門2019年度創新峰會的金融行業環節，平安科技技術研究院院長王少軍博士為大家帶來了“平安在AI領域的探索實踐”的主題演講,分享了這些技術在金融、醫療、交通等行業的應用。

大家下午好！今天很開心在將門2019年度創新峰會上，可以和大家分享平安在人工智能領域的探索與實踐。

首先我來介紹一下平安過去三十年的發展與戰略。平安最初誕生于蛇口，借著改革開放的春風，一路成為今天的綜合金融服務公司。無論是資產、營收、納稅和利潤，每年都是基本上都是以20%、30%的復合增長率在成長，我們已經在全球的500強的財富排名上排在了29位，去年我們是39，2017年的時候，在200強里面排16位，看金融機構市值是第六位、保險品牌是第一。

如果看這三十年的發展，我們主要是聚焦在保險、銀行、投資這個領域；從去年開始馬董說我們下一個三十年，我們要從傳統的金融服務公司變成一個以技術驅動的科技公司，所以平安的Logo已經變了，原來只有金融，現在又加了一個科技。

所以，下一個三十年我們要成為“金融+科技”引領的公司，所以不僅是一個跟隨者，要成為一個技術驅動的領導者。

如果看整個平安集團的全景圖，你會看到，我們要成為全球領先的科技型個人金融服務公司。主要包括：

兩個聚焦：金融和醫療；

兩個模式：金融加科技、金融加生態；

N個支柱：比如傳統的保險、銀行、資產管理，以及新的生態圈，主要是五大生態圈：金融、醫療、汽車、房產以及智慧城市，

最底層的“ABCDS”科技平臺：主要是人工智能、區塊鏈、云計算、大數據以及信息安全。

下面我分享一下人工智能在平安的實踐與應用。眾所周知人工智能是經歷了三個階段：

第一，感知階段。

第二，學習階段，形成全面的知識體系。

第三，成為專家，能夠有專業的解決方案。

所以，從基礎的人臉識別、聲紋識別、語音合成等技術，最后到在各個領域，比如說金融、醫療、智慧城市各個領域成為專家級服務。所以，我們投入了大量的資源與人力去打造基礎的認知與交互能力，這里面就牽扯到了看、聽、說。其中看就是圖像；聽是語音識別、語音合成、情緒識別等等；說就是自然語言處理。

首先一個案例分享是汽車之家，我們構造了一個關于汽車的知識圖譜，這里面大概是有3萬多條的反欺詐規則，有6萬多個不同車型的知識庫，同時我們有13萬的維修廠商，以及2500萬的各個配件的描述，最后形成一個非常龐大的汽車知識圖譜。同時，我們還構造了一個關于企業的知識圖譜，還有醫療的知識圖譜。

這樣一來，在底層我們有數據處理，根據數據我們有畫像；然后在上面我們有各個方面通用的技術，比如說分析、歸納、認知、決策、監控等等；然后在應用層里面我們有很多的產品，比如說圖譜、推薦平臺、小型機器人等等。這樣就成了一個平臺的大腦，有了這些后，我們把技術平輸出給我們的業務公司，同時推向平安外面的公司，在智慧金融、智慧醫療、智慧城市等各個業務場景有了非常豐富的應用。

一、智慧金融

在智慧金融方面，我們希望用平安的AI技術平臺，服務于營銷、服務、運營、風控等各類業務經營上面，打造端到端的價值鏈。

營銷

這里要提到第二個案例，就是營銷CRIUS分析建模平臺，我們不僅有業務型的客戶，同時也有技術型的客戶、項目合作型的客戶，這個技術平臺提供各個模塊的工具。這個技術不僅在平安各個業務子公司用上了，上周深圳發改委也開始使用了。

服務

全渠道智能客服。每天平安有100萬通的電話，因此我們投入了大量資源做智能客服項目，牽扯到各個方面的人工智能技術，比如說聲紋識別、語音識別、自然語言處理、情緒識別、對話管理、自然語言生成、語音合成，最后把各個技術串聯起來，形成了智能客服平臺。除了這個產品外，在文本閱讀這部分，我們又推出了線上Chatbot——小安機器人。有了語音和語音合成之后，我們有了一個語音交互機器人，取代坐席服務，或者幫助坐席減少服務量。同時我們還有一個實體機器人，放在平安銀行各個門店上。

所以，我們打造了三個產品：1、文本；2、語音；3、實體的客服機器人。

圖像識別實現車險智能閃賠。這個是指，如果我撞車了，撞車后如果每次都要派人去，費用很高。現在我們能夠通過智能閃賠的項目，客戶拍一張照片，我們通過人工智能一連串的技術串起來，最后能夠很快的決定到底賠多少錢，而不需要業務員親自去查這些東西。同時為了防欺詐，專門有一個風險模塊，能夠判斷這里面到底嚴重不嚴重，欺詐程度有多少，最后是派人去還是不派人去。有了這個后，我們在車險上大大節省了費用、運營成本。

運營

多模態身份認證，從實名認證到實人認證。之所以是多模態因為我們集成了三個技術：1、人臉識別。2、聲紋識別。3、OCR技術，能夠很快的對人進行認證。

多模態的認證，可以大大提升代理人的效率，原來的投保15小時變成了半小時，同時節省了客戶時間，比如說原來20分鐘，現在變成5分鐘，同時質檢效率提高240倍，原來通過人工質檢的話20分鐘才能做完，現在5分鐘就能夠通過智能驗證判斷人的身份了。

智能調度和智能選址。我們提出：一旦發生撞車，業務員到現場的時間——如果在市區，5分鐘必須要到達；如果在郊區，10分鐘就要到達。所以我們就做了一個隨機優化的項目，能夠自動的安排調度員、業務員，根據不同的路徑，在5分鐘、10分鐘之內把業務員派到現場檢查，對出事現場進行判斷。這個目前已經應用在了平安產險里。

商標相似度檢測，智能維權。我們數據庫里面有很多侵權商標，通過圖象處理的技術，對圖像庫進行預處理、建模，最后能夠自動的判斷這個商標是相似還是不相似，大大節省了法律部門工作量。

風控

這一部分主要是涉及到“歐拉圖譜”，它是一個企業級的知識圖譜，做這個的目的是我們可以知道整個企業產業鏈，不管是上游還是下游。這樣一來不管是咨詢公司，還是政府部門，能夠對這些企業的運行狀況、投資等各個方面進行判斷。

歐拉圖譜主要分成數據層、模型層、功能層、應用層。應用的方面我們不光是用到了風控、投資，或者是營銷或者是公共服務，這個項目是獲得了深圳市發改委的投資。同時，現在已經在發改委進行了試點運用。

它不僅用到了宏觀經濟的運行檢測，同時能夠對產業進行智能化的判斷，或者是智能化的投資。

二、智慧醫療

那在智慧醫療方面，主要給大家分享智能醫療影像分析、智能健康助手、疾病預測預防三個方面的成果。

智能醫療影像分析

這里主要是計算機視覺技術在醫療圖像的應用，這個里面我們不光把這個技術用到了各個不同的領域，比如說糖尿病的視網膜判斷、胃癌的病例期判斷、胸部X光篩選14種肺部疾病，或者說骨齡的識別、肺結節篩選定位以及分類。

我們參加了各種的比賽，比如說ISBI、CICT比賽我們都得到了好的名次，目前我們已經在近百家醫院得到了應用。

智能健康助手

目前它有三個功能：

第一，BMI檢測。就是說你用手機照一下臉，自動給你一個BMI的指標；

第二，心率檢測。你把手機放在胸口這兒，就能夠立刻測出來你的心率各個指標來；

最后是血壓檢測。

目前為止這個產品已經用到了平安健康。

疾病預測

這個是跟重慶衛計委一起合作的項目，。原來你要是想知道傳統的公共衛生決策各方面的信息會非常的繁雜，反應特別慢，而且非常難以預測，我們用了兩年的時間做了一個智能疾病預測的平臺。

當初Google在2008年的時候也做過流感的預測，當初他主要是通過人搜Google到底有沒有流感這些關鍵詞，然后推出來能夠預測流感。但是，他推出來之后過了半年進行不下去了，因為關鍵詞只是一個方面的信息，這并不準。然后我們跟重慶衛計委合作，這樣一來衛計委的很多方面信息我們就拿到了，比如說人的習慣，比如說家里面有沒有抽煙機這些信息，重慶衛計委能夠把這些信息搜集到。

因此，有了這些非常完備的數據，然后通過我們集成各種人工智能的算法，最后我們能夠做了這么一個疾病預測的平臺，能夠提前一周預測疾病，同時進行動態的檢測。

三、其他方向

最后是智慧交通方向，我們用到了圖像識別進行違章的檢測。

我們也做了一些更有創造性的項目，比如說能夠自動寫歌寫曲、自動唱歌等。

以上就是我的分享，謝謝大家！