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2019年11月21日，第11屆金融科技決策者大會在上海召開，本次大會由決策者金融研究院和決策者集團(tuán)聯(lián)合主辦，此次大會吸引了螞蟻金服、花旗銀行、西班牙對外投資銀行、平安資管、國泰君安等數(shù)十家全球頂級金融科技企業(yè)和近600位行業(yè)精英參加。阿博茨科技受邀參加此次峰會，憑借AI技術(shù)與金融場景結(jié)合方面的深入實踐與積累，榮獲本次大會年度金融AI技術(shù)引領(lǐng)獎。

阿博茨科技CTO劉鐵鋒代表公司上臺領(lǐng)獎，并以“AI賦能金融從業(yè)者”為題發(fā)表主題演講，他首先表示，AI技術(shù)的發(fā)展本質(zhì)是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，有了足夠的數(shù)據(jù)才有了AI的可能性。隨著互聯(lián)網(wǎng)體量越來越龐大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈幾何倍的上漲。如何處理海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)處理提出了巨大的挑戰(zhàn)。

具體而言，數(shù)據(jù)處理分為五個步驟：第一步是數(shù)據(jù)的整理；第二步是數(shù)據(jù)的理解，比如面對一份信貸報告或者房產(chǎn)抵押報告時，需要首先思考的是數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，這是AI賦能金融過程中必須要經(jīng)歷的階段；第三步是數(shù)據(jù)的沉淀，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是AI的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)量越大，訓(xùn)練樣本越多，AI訓(xùn)練的結(jié)果越好。這一步的關(guān)鍵問題在于各行各業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差異巨大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式需要大量的數(shù)據(jù)錄入專員進(jìn)行手動錄入，現(xiàn)在通過應(yīng)用AI技術(shù)，未來90%以上的數(shù)據(jù)錄入會被AI取代。

第四步是數(shù)據(jù)的分析，尤其在金融行業(yè)，提取和分析數(shù)據(jù)是分析師日常面臨的一大難題，其過程十分繁瑣且耗時，利用自然言語處理等AI技術(shù)，這一過程被大大的簡化了，事實證明，機器已經(jīng)在很大程度上可以替代人的工作。

第五步是數(shù)據(jù)的表達(dá)，機器將數(shù)據(jù)整理、匯集成規(guī)則化的數(shù)據(jù)，并以可視化的方式展現(xiàn)給用戶。劉鐵鋒最后還表示，機器和人融合已經(jīng)在發(fā)生，機器會替代人處理日常繁瑣重復(fù)的工作，讓人們聚焦于決策類工作和市場分析是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，阿博茨科技將以此為目標(biāo)，為全球金融從業(yè)者賦能，提供更加智能的AI+金融解決方案。