10月30日，“AI紫竹 数智赋能”2024发展论坛在北京圆满举行。本次论坛吸引了来自金融、科技、教育、新能源等领域的企业嘉宾，共同探讨人工智能（AI）技术的行业应用与发展。在《经济观察报》政策与产业新闻中心主编宋笛主持的圆桌论坛上，嘉宾们围绕AI在银行业、自动驾驶、网络安全、教育等方面的应用进展及落地实践展开了热烈讨论，分享了AI赋能产业的最新突破与挑战。
论坛一开始，宋笛问及AI在各领域的应用是否已切实影响了业务流程，邮储银行北京分行信息科技管理部总经理崔峥对此进行了回应。崔峥介绍了AI在银行业务中的具体应用，强调了AI技术对提升客户体验及优化风险管理的关键作用。他指出，邮储银行近年来引入AI技术，不仅提升了线下业务服务的智能化水平，而且成功应对了方言多样性带来的业务处理挑战，还有效解决了老年客户操作自助设备时遇到的种种难题。崔峥以“云柜”系统为例，解释了AI数字人和自然语言处理技术如何帮助客户克服对设备的陌生感。此外，他提到邮储银行建立了“看未来+技术流”评价体系，打破传统财务指标的限制，将企业创新能力、外部环境、政策支持等因素纳入企业授信评估中。通过这一体系，邮储银行北京分行大幅提高了对重点行业领域企业的授信支持力度，据统计，今年以来该行通过此模型累计为近130家企业提供了超800亿元的授信额度。
宋笛强调京北方也服务了很多金融机构的AI转型，在涉及到金融机构AI转型的方法论时京北方信息技术股份有限公司副总裁高昊江表示，金融行业的智能化转型由AI技术（如大模型技术）与业务创新共同驱动，对提升金融机构的竞争能力和服务效率至关重要。他指出，金融机构在应用AI大模型技术中需尤其重视数据驱动、业务部门的深度参与和自主可控。高昊江认为，大模型技术为智能营销、智能客服、智能投研等应用场景提供了强大支持。基于这些需求，京北方研发了多款大模型应用产品，包括智能资产管理助手、智能测试助手和智能反欺诈助手等，帮助金融机构实现业务处理优化与风险控制。他强调，智能化转型的关键在于做好顶层规划以及业务与技术的深度融合。同时，高昊江指出，金融业在应用大模型技术时应关注幻觉问题和可解释性不足的问题，这在金融风控领域尤为重要。
在谈到大模型的出现对自动驾驶带来变化时，北京理工新源信息科技公司常务副总经理夏智卿分析了大模型技术对“端到端”自动驾驶的影响。他指出，自动驾驶的关键在于感知、决策、控制三个核心环节的协同。夏智卿表示，目前在视觉感知和事件获取方面，自动驾驶技术发展较为成熟，甚至在北京的复杂路况中，自动驾驶车辆也能做出合理的行驶决策。然而，在伦理与法规的挑战下，自动驾驶的决策逻辑仍需进一步完善。比如，自动驾驶车辆在冰雹、雾霾等极端天气中停运，体现出技术尚有瓶颈。此外，夏智卿提出，自动驾驶需要在“车-路-能源”方面实现一体化协同。目前，北京理工新源信息科技公司已与地方政府合作，推进智慧城市大脑项目，致力于解决新能源车充电、道路协同、能源配套等问题，为自动驾驶的大规模落地提供更高效的基础设施支持。
另外，宋笛提到在线教育沉积了大量数据，也为一些教育类大模型提供了基础，关于外研社将在线教育和人工智能相结合方面做出的努力方面，北京外研在线数字科技有限公司技术副总裁董晋鹏介绍了AI在智能辅导和个性化学习方面的应用成果。他指出，AI通过对学习数据的分析，可以精准识别学生的学习习惯和薄弱环节，从而为学生提供个性化的学习建议，帮助其更高效地提升成绩。外研在线还在开发多模态学习系统，结合视频、音频等多媒体形式，为学生提供更丰富的学习体验。此外，通过自然语言处理技术，AI被应用在智能批改和作文评估中，大大节省了教师的时间和精力。董晋鹏表示，未来，外研在线将继续推动AI在教育中的普及，提升教育资源的公平性和个性化，真正实现“因材施教”。
银行业、自动驾驶、网络安全、教育等方面都离不开安全，宋笛谈到安全是人工智能大模型的底线。绿盟科技集团股份有限公司人工智能与网络安全高级技术专家尹航分享了绿盟在安全领域的最新实践。他表示，大模型现在不是选择题，而是必修课。在安全领域，安全本质上来讲是攻和守双方技术不断的对抗。随着大模型广泛应用，安全企业怎么提升产品服务，协助企事业单位避免大模型技术发展中的安全风险，这是个难题。绿盟科技积累了国内首个AI大模型安全知识库，针对大模型安全威胁矩阵每类风险进行评估，有效应对大模型内容风险安全和对抗风险安全问题。
在论坛的第二轮讨论中，各位嘉宾围绕技术的影响及管理层在推动大模型落地时的优先考虑事项展开讨论。崔峥认为AI同阶段表现出不同的应用水平。目前银行业的AI应用仍处于探索阶段，未来随着数据和技术的不断发展，将逐步成熟。高昊江则表示，AI技术的短期效果容易被高估，但其长期价值不容忽视，并强调业务和技术的深度融合是关键 。
关于技术影响的高低估话题，崔峥表示，人工智能技术的应用并不存在简单的高估或低估，而是处于不断发展的过程之中。他指出，当前大模型的应用依然面临许多局限性，银行业正处于探索阶段。崔峥强调，成功的关键在于了解客户需求、员工的接受程度以及复合型人才的培养。他提到，教育员工了解人工智能的价值是避免被技术取代的关键。高昊江补充道，在金融行业，大模型的应用显著提升了服务效率与质量。他举例说，某银行利用大模型分析财务报告的时间从几个小时缩短到几分钟。高昊江呼吁行业内应积极组建专业团队，以推动技术与业务的深度合作。
谈到行业创新与挑战时，夏智卿提到，未来的发展应聚焦于通用大模型与专业大模型的结合。他指出，通过人工智能的交互能力，企业可以在行业内进行更多创新尝试。尽管人力和设备成本仍是挑战，夏智卿表示科技的进步需要行业内共同攻克难题。在安全领域，尹航强调，大模型的应用已成为企业的必修课。他指出，当前一些攻击组织已经在利用大模型进行产品漏洞的挖掘和自动化攻击。数据的获取是安全企业面临的一大难题，尹航认为企业必须依赖长期的数据积累来提升产品安全性。董晋鹏则强调，教育行业受到大模型的影响主要体现在效率提升、个性化学习和科学研究方法的改变。他认为，作为管理者，首先要让员工实践这些工具，以实现业务与技术的良好结合。
圆桌论坛展示了AI技术在不同行业的深入应用与广泛前景，嘉宾们认为，AI技术正在从试点走向实际应用，不同领域均在通过大模型等AI技术加速创新进程。论坛不仅展示了AI赋能产业的巨大潜力，也探讨了在技术推广中的现实挑战。金融、教育、网络安全等行业的探索实践表明，AI赋能带来了多维度的深层变革，论坛嘉宾一致期待，AI在产业中的应用将不断深入、为行业带来更多实质性价值，为海淀区的创新发展提供更多驱动力。
李仕静/文
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