“平安在AI领域的探索实践”的主题演讲

3月30日下午，在将门2019年度创新峰会的金融行业环节，平安科技技术研究院院长王少军博士为大家带来了“平安在AI领域的探索实践”的主题演讲,分享了这些技术在金融、医疗、交通等行业的应用。

大家下午好！今天很开心在将门2019年度创新峰会上，可以和大家分享平安在人工智能领域的探索与实践。

首先我来介绍一下平安过去三十年的发展与战略。平安最初诞生于蛇口，借着改革开放的春风，一路成为今天的综合金融服务公司。无论是资产、营收、纳税和利润，每年都是基本上都是以20%、30%的复合增长率在成长，我们已经在全球的500强的财富排名上排在了29位，去年我们是39，2017年的时候，在200强里面排16位，看金融机构市值是第六位、保险品牌是第一。

如果看这三十年的发展，我们主要是聚焦在保险、银行、投资这个领域；从去年开始马董说我们下一个三十年，我们要从传统的金融服务公司变成一个以技术驱动的科技公司，所以平安的Logo已经变了，原来只有金融，现在又加了一个科技。

所以，下一个三十年我们要成为“金融+科技”引领的公司，所以不仅是一个跟随者，要成为一个技术驱动的领导者。

如果看整个平安集团的全景图，你会看到，我们要成为全球领先的科技型个人金融服务公司。主要包括：

两个聚焦：金融和医疗；

两个模式：金融加科技、金融加生态；

N个支柱：比如传统的保险、银行、资产管理，以及新的生态圈，主要是五大生态圈：金融、医疗、汽车、房产以及智慧城市，

最底层的“ABCDS”科技平台：主要是人工智能、区块链、云计算、大数据以及信息安全。

下面我分享一下人工智能在平安的实践与应用。众所周知人工智能是经历了三个阶段：

第一，感知阶段。

第二，学习阶段，形成全面的知识体系。

第三，成为专家，能够有专业的解决方案。

所以，从基础的人脸识别、声纹识别、语音合成等技术，最后到在各个领域，比如说金融、医疗、智慧城市各个领域成为专家级服务。所以，我们投入了大量的资源与人力去打造基础的认知与交互能力，这里面就牵扯到了看、听、说。其中看就是图像；听是语音识别、语音合成、情绪识别等等；说就是自然语言处理。

首先一个案例分享是汽车之家，我们构造了一个关于汽车的知识图谱，这里面大概是有3万多条的反欺诈规则，有6万多个不同车型的知识库，同时我们有13万的维修厂商，以及2500万的各个配件的描述，最后形成一个非常庞大的汽车知识图谱。同时，我们还构造了一个关于企业的知识图谱，还有医疗的知识图谱。

这样一来，在底层我们有数据处理，根据数据我们有画像；然后在上面我们有各个方面通用的技术，比如说分析、归纳、认知、决策、监控等等；然后在应用层里面我们有很多的产品，比如说图谱、推荐平台、小型机器人等等。这样就成了一个平台的大脑，有了这些后，我们把技术平输出给我们的业务公司，同时推向平安外面的公司，在智慧金融、智慧医疗、智慧城市等各个业务场景有了非常丰富的应用。

一、智慧金融

在智慧金融方面，我们希望用平安的AI技术平台，服务于营销、服务、运营、风控等各类业务经营上面，打造端到端的价值链。

营销

这里要提到第二个案例，就是营销CRIUS分析建模平台，我们不仅有业务型的客户，同时也有技术型的客户、项目合作型的客户，这个技术平台提供各个模块的工具。这个技术不仅在平安各个业务子公司用上了，上周深圳发改委也开始使用了。

服务

全渠道智能客服。每天平安有100万通的电话，因此我们投入了大量资源做智能客服项目，牵扯到各个方面的人工智能技术，比如说声纹识别、语音识别、自然语言处理、情绪识别、对话管理、自然语言生成、语音合成，最后把各个技术串联起来，形成了智能客服平台。除了这个产品外，在文本阅读这部分，我们又推出了线上Chatbot——小安机器人。有了语音和语音合成之后，我们有了一个语音交互机器人，取代坐席服务，或者帮助坐席减少服务量。同时我们还有一个实体机器人，放在平安银行各个门店上。

所以，我们打造了三个产品：1、文本；2、语音；3、实体的客服机器人。

图像识别实现车险智能闪赔。这个是指，如果我撞车了，撞车后如果每次都要派人去，费用很高。现在我们能够通过智能闪赔的项目，客户拍一张照片，我们通过人工智能一连串的技术串起来，最后能够很快的决定到底赔多少钱，而不需要业务员亲自去查这些东西。同时为了防欺诈，专门有一个风险模块，能够判断这里面到底严重不严重，欺诈程度有多少，最后是派人去还是不派人去。有了这个后，我们在车险上大大节省了费用、运营成本。

运营

多模态身份认证，从实名认证到实人认证。之所以是多模态因为我们集成了三个技术：1、人脸识别。2、声纹识别。3、OCR技术，能够很快的对人进行认证。

多模态的认证，可以大大提升代理人的效率，原来的投保15小时变成了半小时，同时节省了客户时间，比如说原来20分钟，现在变成5分钟，同时质检效率提高240倍，原来通过人工质检的话20分钟才能做完，现在5分钟就能够通过智能验证判断人的身份了。

智能调度和智能选址。我们提出：一旦发生撞车，业务员到现场的时间——如果在市区，5分钟必须要到达；如果在郊区，10分钟就要到达。所以我们就做了一个随机优化的项目，能够自动的安排调度员、业务员，根据不同的路径，在5分钟、10分钟之内把业务员派到现场检查，对出事现场进行判断。这个目前已经应用在了平安产险里。

商标相似度检测，智能维权。我们数据库里面有很多侵权商标，通过图象处理的技术，对图像库进行预处理、建模，最后能够自动的判断这个商标是相似还是不相似，大大节省了法律部门工作量。

风控

这一部分主要是涉及到“欧拉图谱”，它是一个企业级的知识图谱，做这个的目的是我们可以知道整个企业产业链，不管是上游还是下游。这样一来不管是咨询公司，还是政府部门，能够对这些企业的运行状况、投资等各个方面进行判断。

欧拉图谱主要分成数据层、模型层、功能层、应用层。应用的方面我们不光是用到了风控、投资，或者是营销或者是公共服务，这个项目是获得了深圳市发改委的投资。同时，现在已经在发改委进行了试点运用。

它不仅用到了宏观经济的运行检测，同时能够对产业进行智能化的判断，或者是智能化的投资。

二、智慧医疗

那在智慧医疗方面，主要给大家分享智能医疗影像分析、智能健康助手、疾病预测预防三个方面的成果。

智能医疗影像分析

这里主要是计算机视觉技术在医疗图像的应用，这个里面我们不光把这个技术用到了各个不同的领域，比如说糖尿病的视网膜判断、胃癌的病例期判断、胸部X光筛选14种肺部疾病，或者说骨龄的识别、肺结节筛选定位以及分类。

我们参加了各种的比赛，比如说ISBI、CICT比赛我们都得到了好的名次，目前我们已经在近百家医院得到了应用。

智能健康助手

目前它有三个功能：

第一，BMI检测。就是说你用手机照一下脸，自动给你一个BMI的指标；

第二，心率检测。你把手机放在胸口这儿，就能够立刻测出来你的心率各个指标来；

最后是血压检测。

目前为止这个产品已经用到了平安健康。

疾病预测

这个是跟重庆卫计委一起合作的项目，。原来你要是想知道传统的公共卫生决策各方面的信息会非常的繁杂，反应特别慢，而且非常难以预测，我们用了两年的时间做了一个智能疾病预测的平台。

当初Google在2008年的时候也做过流感的预测，当初他主要是通过人搜Google到底有没有流感这些关键词，然后推出来能够预测流感。但是，他推出来之后过了半年进行不下去了，因为关键词只是一个方面的信息，这并不准。然后我们跟重庆卫计委合作，这样一来卫计委的很多方面信息我们就拿到了，比如说人的习惯，比如说家里面有没有抽烟机这些信息，重庆卫计委能够把这些信息搜集到。

因此，有了这些非常完备的数据，然后通过我们集成各种人工智能的算法，最后我们能够做了这么一个疾病预测的平台，能够提前一周预测疾病，同时进行动态的检测。

三、其他方向

最后是智慧交通方向，我们用到了图像识别进行违章的检测。

我们也做了一些更有创造性的项目，比如说能够自动写歌写曲、自动唱歌等。

以上就是我的分享，谢谢大家！