财富广场_财富聚集地

财 经 科技 | 股 票 房 产 原 创 |   中国经济时报电子版
商 业 地 方 | 文 化 汽 车 APP |   中国经济时报数字报

新闻速递

首页 > 首页栏目 > 新闻速递

微众银行亮相2019年粤港澳AI赋能金融业务发展创新峰会 提出AI发展新方向

财富广场_财富聚集地 2019-11-22 11:28:00

 近日,2019年粤港澳AI赋能金融业务发展创新峰会在广州举办,人民银行广州分行、广东银保监局、粤港澳大湾区各商业银行等金融机构及IT企业代表共130多人出席会议,围绕“AI技术如何赋能金融业务发展“这一议题进行了深入交流,共同探索AI时代金融行业发展方向与机遇。

image.png

微众银行人工智能部高级研究员李权博士受邀在会上作题为“联邦学习及AI可视分析技术在企业金融场景中的应用”的主旨演讲,以“零售场景的智能应用”为切入点,向与会者分享了微众银行近期在技术融合金融创新方面的应用实践经验。

image.png

零售行业增长受限 AI或成破局关键

近年来,受限于人力成本高、经验难以复制、销售预测不准等因素,零售行业普遍面临增长挑战。其中最为突出的问题是人为因素在整个零售经营过程中占比过高,“人”作为随机性变量难以预测和控制,单位用人成本高,用人效果难以保证。零售行业从“劳动力密集型”转向“科技密集型”尤为重要。

一个典型场景是,同样面对用于选品的60000000条历史销售数据样本,从整理、筛选数据,再到人力建模进行爆品预测,受限于人本身的时间精力极限,1000个人也未必能表现的比1个人更好,而在依靠经验判断的前提下,都只能了解并运用其中一部分数据来做选品决策,结论也难免以偏概全。但AI可以却及人力所不能,更快、更准、更全地以数据驱动企业经营决策,帮助传统零售行业有效突破增长天花板。

微众AI发力智慧零售 助力企业数字化升级

微众银行在会上分享了通过“AI+可视化”等技术手段,在零售仓储、选址等关键环节,零售行业可以在降低成本、提升效率等方面实现质的飞跃。

以零售行业仓库智能选址为例,传统选址方式过度依赖人力,但纯人工选址不仅工作量大、耗时周期长,同时还高度依赖个人经验,数据支持不够,但实际选址过程中又经常面临数据样本有限,数据粒度粗而精确度不足等难题。

而智能选址则可以通过仓库到商圈、高速路口、批发市场等的距离、耗时等进行AI数据透视及可视分析,自动化评估交通、环境优劣,实现仓库最优选址。此种方式之下,企业选址效率较传统方式提升了25%,配送成本以及租赁成本分别较之前下降13%和7%,企业利润空间以及市场竞争力也因此得到进一步提升。

然而,智能选址帮助企业提效降本,只是AI赋能金融业务发展与创新过程中的冰山一角。李权所展示的智慧零售shop OS平台,基于联邦学习、数据可视分析、区块链等多种新技术,提出了由智能运营、智能用工、普惠金融三大核心板块组合的智慧零售解决方案,满足了传统零售业从战略规划、供应链管理到营销决策、物流运营,以及人资提效、资金管控等多方位的业务需求,让AI渗透企业经营的各个环节,降低人力占比,实现企业数字化升级。

践行AI向善:经济与社会效益兼具

将AI融入智慧零售生产中,对于企业而言,能够降低人工成本,提高生产效率;对员工而言,也能提高实效性,创造更高价值。据悉,智慧零售领域仅“智能用工”一项应用,便为收银岗提效50%,行业近80%岗位实际有效工时利用率呈明显增长。

助力生产,创造更高的经济效益,仅仅只是AI商业化落地的第一步,未来全面落地后,AI将通过智能机器人、自动化生产等手段,辅助人类完成更多工作,进一步解放人力,造福人类,产生巨大的社会效益。微众银行作为金融行业与AI领域的重要力量,将联合更多学界、业界力量,持续推动联邦学习技术标准理论与实际应用的不断发展,双管齐下,早日实现“AI向善”美好愿景。

关于微众银行AI团队:

微众银行AI团队是微众银行顶级人工智能研发团队。致力于用自主可控、安全可信的AI技术探索金融科技新路,引领AI行业新方向。目前已在新一代人机交互、FedAI合作生态、精准营销、智能资管等领域拥有一系列领先成果。并且立足于行业应用场景,以金融为起点,在AI前沿领域有诸多探索,代表性成果包括联邦学习、迁移学习等。作为联邦学习的引领者,不仅提出“联邦迁移学习”的新方向,更在全球范围内引领和推动数据隐私保护下的AI协作生态建设。

中国经济新闻网版权与免责声明:

财富广场_财富聚集地 www.knowledgesalad.com 本网所刊登文章,除原创频道外,若无特别版权声明,均来自网络转载;
文章观点不代表本网立场,其真实性由作者或稿源方负责;
如果您对稿件和图片等有版权及其它争议,请及时与我们联系,我们将核实情况后进行相关删除。

联系电话:81785256;邮箱:cetcopyright@163.com

报纸订阅  关于我们  CET邮箱 
微信公众号
微信公众号
中国经济新闻网 版权所有 未经书面允许不得转载、复制或建立镜像
联系电话:(010)81785256 投稿邮箱:cesnew@163.com wlzx@www.knowledgesalad.com
中国经济时报社 地址:北京市昌平区平西府王府街 邮政编码:102209 电话:(010)81785188(总机) (010)81785188-5100(编辑部) (010)81785186(广告部) (010)81785178(发行部) 传真:(010)81785121 电邮:info@www.knowledgesalad.com 站点地图 Copyright 2011 财富广场_财富聚集地 www.knowledgesalad.com. All Rights Reserved
举报
不良信息举报中心
财富广场_财富聚集地       京ICP备07019363号-1       京公网安备110114001037号