AI算力+生態(tài) 浪潮助力金融行業(yè)推動(dòng)4.0時(shí)代AI落地
近日,在《金融電子化》雜志主辦的“金融科技直播間線上論壇”中,浪潮信息AI&HPC產(chǎn)品線副總經(jīng)理趙帥以《人工智能計(jì)算+生態(tài) 助力金融科技4.0》為題發(fā)表演講,對(duì)人工智能在金融行業(yè)內(nèi)的開發(fā)與應(yīng)用發(fā)表了自己的觀點(diǎn)。
趙帥指出,在金融4.0時(shí)代,人工智能成為金融行業(yè)的核心,其在帶來巨大應(yīng)用價(jià)值的同時(shí),也面臨著發(fā)展瓶頸。對(duì)此,浪潮將通過強(qiáng)大的AI服務(wù)器陣列、AIStation與AutoML Suite等解決方案以及“元腦生態(tài)”計(jì)劃,貢獻(xiàn)領(lǐng)先的AI計(jì)算力,推動(dòng)人工智能在金融行業(yè)的深度落地,為金融行業(yè)的AI化賦能助力。
金融4.0時(shí)代來臨 AI驅(qū)動(dòng)金融科技顛覆式創(chuàng)新
以科技的應(yīng)用范圍與深度來劃分,金融行業(yè)可以劃分為以業(yè)務(wù)信息化為代表的1.0時(shí)代,以網(wǎng)、電、銀應(yīng)用為特征的2.0時(shí)代,以互聯(lián)網(wǎng)金融為特征的3.0時(shí)代,以及金融科技4.0時(shí)代。在金融科技時(shí)代,人工智能成為金融業(yè)務(wù)核心,并將創(chuàng)造巨大的應(yīng)用價(jià)值。IDC和浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2019-2020中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》顯示,金融行業(yè)已經(jīng)成為AI發(fā)展的天然土壤,2023年中國(guó)金融行業(yè)的人工智能產(chǎn)業(yè)投資額將達(dá)到15.4億美元,成為僅次于互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市之后的第三大AI應(yīng)用行業(yè)。
趙帥從生產(chǎn)力三要素方面解讀了金融業(yè)從1.0時(shí)代向4.0時(shí)代邁進(jìn)的主要變化。趙帥表示,在金融業(yè)4.0時(shí)代,生產(chǎn)力三要素發(fā)生了顛覆性的變化,勞動(dòng)者從“人”變成了“人+人工智能”;電子貨幣更大程度地取代有形貨幣成為主要?jiǎng)趧?dòng)對(duì)象,智能化的信息系統(tǒng)讓金融業(yè)的效率大幅提升,人工智能在金融業(yè)變得無處不在,金融業(yè)已步入以人工智能為核心的科技4.0時(shí)代。
但與此同時(shí),人工智能在金融行業(yè)的進(jìn)一步落地也遇到了各種瓶頸。首先,海量數(shù)據(jù)的人工智能訓(xùn)練對(duì)于算力提出了極高的需求,從 2012年Alexnet的誕生到最新的AlphaGo Zero,在不到十年的時(shí)間里人工智能訓(xùn)練對(duì)計(jì)算資源的需求增長(zhǎng)了30萬倍。2020年,深度學(xué)習(xí)的模型對(duì)算力的需求已經(jīng)達(dá)到了每天百億億次計(jì)算需求,在這樣的情況下,高性能的算力基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)AI的發(fā)展尤為重要。
其次,由于金融業(yè)務(wù)的復(fù)雜性,金融AI算法開發(fā)的門檻也較高,存在開發(fā)鏈條長(zhǎng)、開發(fā)周期長(zhǎng)、人力成本高等問題。此外,當(dāng)下人工智能開發(fā)中計(jì)算資源分散、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的孤島現(xiàn)象以及開發(fā)環(huán)境和流程中的管理問題,也致使AI算法開發(fā)效率低下。
最后,金融AI的生態(tài)普遍較為封閉,相關(guān)的硬件廠商、算法開發(fā)商、系統(tǒng)集成商等參與者之間標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,缺乏生態(tài)協(xié)作與溝通,這使得當(dāng)下金融行業(yè)的AI落地進(jìn)度較慢,金融AI化還存在巨大的加速空間。
人工智能落地金融業(yè)的痛點(diǎn)

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