金融行业的需求正在催发大量AI应用
如今，金融行业IT支撑度极高，整个行业运行都是基于IT系统和大型应用网络的支撑，从日常的存款贷款转账、证券交易、保险理赔到风险防控，随着金融行业的不断发展，除了不断追求算法的性能，更注重业务办理的高效率与准确度，因此催发了大量的AI技术研发与应用。
而不久前成功落幕的HPC CHINA 2018上，PAC全国并行应用挑战赛（Parallel Application Challenge 简称PAC）除优化组、应用组赛道之外增设的人工智能赛道，早早迎合了AI的发展，2017年设立之初便吸引了众多高校报名，如今更是竞争激烈。
电子商务与电子支付国家工程实验室近年来在计算机视觉、生物特征识别、智能机器人等方面也取得了多项研究成果，并由中国银联推动，在金融业日常业务中得到应用。因此作为本次大赛的联合举办方，大赛人工智能赛道的技术支持和命题方的加入赛事算的上是一次强强联合，推动金融科技、创新应用发展中的一次探索发现以及人工智能顶尖人才的培养与选拔。
银联细分场景对AI的应用
事实上，在国内，AI始终是处于从一个高端“理科生”向实际操作能力“稳准狠”的辅助型技师的转型过程中，即便已经算不上新兴技术，但目前也仍在开拓阶段。
中国银联电子支付研究院助理院长孙权(左三)
因而，中国银联电子支付研究院助理院长孙权在谈及参赛高校的技术水平时表示，各大高校或早或晚都会有所接触，大家的人工智能起跑线相差不会太大，我们所看中的是传统方式与创新理论之间的冲突碰撞，因为掌握新的算法，再结合自身对金融业业务场景的理解，获得更新的理论和实践，收到的效果会更好。
孙总还表示，AI与业务场景的结合应用一般是在风险防控方面。比如我们需要判断商户门店上传的图片是否是伪造，之前是单调枯燥的人工审核，但商户如今发展到千万家级别，那么人力的时间与成本浪费问题就会放大，这时AI就起到了辅助作用，对图片信息进行高效准确地校对检验，识别虚假图片信息，减少人工单一重复的操作烦恼。
除了风险防控识别，还有AI还能针对银行的欺诈交易，电话诈骗等行为，从前是由人工专家设置规则来支撑系统评定交易正常与否，但如今规则方式限制极高，直接导致效率与准确率大大下降，而结合AI技术则可以更多的避开不必要的弯弯绕绕，提高业务处理速度。
还有就是银行的精准营销最终却是黄牛得利。银行每年都会投入大笔资金如返点折扣等方式进行精准营销，但黄牛却通过提供虚假信息（手机号码，终端信息等）来套取这些投入，我们结合机器学习的特征学习，超过规定阀值就进行规避，保证精准有效的营销。
智能客服。随着业务模式的不断增加，带动银行客服需求量的增加，因此我们需要AI辅助人工来提供服务。此外实验室还希望通过VR/AR技术提供更新的服务模式，类似于网上的虚拟试衣间，让用户能够直观体会到更真实的服务。
AI应用的挑战与机遇
AI应用让人们享受各种功能特性的同时，当然也会带来一系列的挑战。孙总表示，AI现有的基础架构仍有进步发展的空间，未来需要不断地迭代。
不仅是金融，其实各行各业对人工智能的应用诉求都是有技术导向和问题导向性的。而实验室拥有一个庞大的AI研发团队——上千名的研究与设计开发人员，通过本次大赛也在积极选拔和培养创新AI人才，致力于成为我国电子商务与电子支付科技自主创新的源头，同时也在全球产学研领域寻求AI研究及落地合作机会，为科技强国贡献自身的力量。
