360数科张家兴：企业应向大算力大模型方向技术布局

11月27日消息，近期，360数科首席科学家张家兴演讲指出，普惠金融在当下风口，正处于无科技不金融的时代。每个金融科技公司在市场中应找到其所属生态类的特点。“对于360数科来说，第一我们做事情是以人为本，第二我们从创立之初就带有安全标签，数据与信息安全是我们的强项。”

“以人为本”的金融科技的底层逻辑就是“找到人”和“看准人”。“找到人”即通过精准投放、智能运营、有效触达，利用大数据及模型，精准定位到有需求的个人。“看准人”则是要精准预判潜在用户的风险，通过风控策略，对人群标签进行精细划分，基于足量数据的机器学习实现用户刻画。

做到“以人为本”离不开人工智能的应用。在具体谈到人工智能在金融领域的落地情况，张家兴认为目前自然语音处理、图像技术算法以及基于大数据的机器学习是金融领域应用较为广泛的技术，与此同时，这些技术仍有很大的发展空间。

在语音技术领域，以360数科语音机器人为例，目前机器人能够完成83%的资产清收工作、90%的电话营销工作、91%的客户服务工作以及100%的质检工作。

技术层面，360数科完成了语音技术中自然语言处理、自动语音识别技术（ASR）、文本转语音（TTS）的全闭环自研。“从应用层面我们确实做到了行业领先位置，但宏观看，对话机器人还可以优中更优。”张家兴认为，基于知识的推理以及多轮交互还有广阔的成长空间。

在金融领域，数据安全至关重要，AI自动化在其中是不可忽视的力量。张家兴表示，在数据安全层面，通过AI模型和算法将数据安全监控作为重点，防止人在接触数据的过程中有意或无意地产生数据风险。

具体来看，360数科利用360安全大脑和AI模型技术，实时掌控网络安全动向和数据流向，在内部构建了诺瓦云盾安全平台为中心的日志分析系统，严格把控数据的使用和操作权限，构筑起了金融风险防御系统的“盾”；在外部，360数科则打造了山海安全安全态势感知系统，主要抓取负面内容进行安全预警，监控敏感数据流向和使用，以此形成防御系统的“矛”。

另外，以联邦学习为代表的机器学习技术是张家兴认为金融科技领域值得关注的话题。“这个世界的数据往往是孤立的。如何能够在保护隐私的情况下安全使用，是机器学习技术可以深入挖掘的。”

为解决数据孤岛问题，360数科首提联邦学习新框架——分割式神经网络，在框架设计上彻底解决了数据泄露的问题，使得数据间安全、合规、有效地流通。由于输出层数据的维度较小，也可以大幅降低服务器端的计算量与内存使用量，减少网络传输量，降低对带宽的要求。

面向未来，张家兴认为企业应该向大数据、大算力、大模型方向进行技术布局，在技术变革的洪潮中占得一席之地。（一橙）