科技讓中國平安與眾不同

以保險為例，每天賠付的金額是3.8億，全年接近14000億。每天處理3.11萬人次的賠付，還有汽車、科研等其他服務。每天我們通過很多的方式為客戶提供服務，包括個人客戶。傳統的保險業務很大程度上是依賴于電話的。每天我們處理96萬通的電話，一年超過3.5億。這些數字說明一點，我們的業務覆蓋面和客戶數量、場景是非常巨大的，這也是我們可以通過技術的方式，去為我們的企業主力提供服務的一個必要基礎。有了這些場景和客戶基礎，我們才能夠發揮科技的力量。

與時俱進的平安

到今天為止，平安已經31歲了。1988年創立的這家企業，經歷了幾個階段，第一個階段是1988年-1997年。第一個十年我們集團專注保險服務，搭建體制機制，探索現代保險，把全球比較好的保險產品和保險理念引入到中國來。第二個十年，專注保險經營，探索綜合金融，開始有銀行、證券、信托等不同的綜合金融業務，慢慢地都加到旗艦平臺上。第三個十年是科技進場，通過科技創新的方式驅動企業的發展，強化綜合金融服務，探索金融+科技。今天大家看平安的LOGO可以看到，LOGO下面有四個小字就是“金融科技”。

從2018年開始平安進入第四個十年。第四個十年平安開始探索金融+生態。目前，綜合金融、汽車、房產、智慧城市、健康，五個生態圈構成了我們的業務場景，通過金融和科技深入到場景，服務我們的客戶。

我們的科技聚焦主要是在軟件方面，我們投真金白銀招聘相應的人才做相應的產品，包括基礎科技、人工智能、區塊鏈、云計算、生物醫療、認知、商業等。之前投入比較多的是大數據，做每個東西都跟數據有關系，接下來一段時間我們會聚焦人工智能。

新的科學技術是如何幫助我們這家企業在最近的十年里面快速成長？

偏硬的科技，我們自己不太研發，我們通過投資的方法參與了這方面的建設，我們投資的客戶把科技的觸角延伸到了硬件領域，組成了我們在科技創新板塊的基礎。

科技是如何幫助中國平安與眾不同？中國平安開始做科學技術，因為我們的體量非常龐大，這對于我們來說是一場變革，是一場革命。這場革命星星之火現在已經開始燎原，我們有很多專業子公司，包括銀行、平安證券、產險、養老險，所有的公司都通過科技力量做自己的業務轉型。

我們自己開發了人臉識別技術，用在自己的辦公室里面，員工每天上下班通過閘機照一下進去了。這些技術也用在一些核保理賠上，如何確認客戶是我的客戶，如何確定他的身份？通過人臉識別、聲音識別。還有微表情的識別，面談的時候，借款人的表情是否在隱瞞一些東西，從而帶來這筆投資的風險，這是技術幫我們輔助控制的。

因為我們的保險產品跟人類的健康相關，我們把業務觸角也從金融延伸到健康和醫療相關的場景，通過識別X光片的異常，幫助醫生提升識別率。

去年10月份我們為香港金管局設計的第一款用于金融規模化部署的區塊鏈，用于供應鏈金融和貸款相關的金融業務場景。區塊鏈上信息的可信度提升，節省了很多的人力、時間，讓門檻變低了。

我們做了一些有意思的事情，比如說環保，通過對圖像的分析，發現黑臭水體的位置，監控哪些排水口的位置是否異常，包括人、異物等等。

我們讓人工智能創作音樂和繪畫，平安集團辦公室掛的小畫都是機器人的畫，我們打印出來裱起來掛在墻上。這背后的技術都是我們自己研發的，我們參加了一些國際比賽，印證我們技術的領先性，并且把它做成一款產品，用到日常的工作當中。

平安有這么大的一個公司，我們希望這家公司是有靈魂的，這個靈魂就是一個大腦，這個大腦應該代表平安做整體思考。人有五官，他聽到一些東西，看到一些東西，開始思考一些東西，記憶一些東西，這都是人工智能的一些基本要素。看起來平安應該有一個覆蓋全面信息、考慮特別的完善完整、服務我自己業務的一個大腦，我們叫它為“平安腦”。

它在做哪些事情呢？這些數據來自于我們自己的業務場景，我們自己的數據，客戶的數據，都得到最高等級的保護。數據包括結構性數據，我們可以用表格畫出來的數據，每一列、每一行，屬于結構化的數據；還有非結構化的數據，比如說圖片、單據，還有自然語言和合同文本等等。我們可以對這些數據進行歸類做畫像，包括渠道的畫像、用戶的畫像和產品的畫像。畫像其實是一些標簽，讓機器人知道這些東西到底是什么。中間這一層就是模型和平臺，我們通過一些技術構建一些產品，通過這些產品搭建解決方案，應用到最上層的業務場景里面去。

金融是我們的主業，它的場景有很多，但是聚焦在4個大方面：運營、服務、風控和營銷，這四方面也是一般的金融企業所賴以生存的基本步驟。這里面有一些細節，運營包括日常的身份認證識別，之前是靠人做的，票據識別也是靠人做的，每個人投入時間做這個事情對我們來說是成本，我們希望能用更少的成本服務我們的客戶，提升企業的競爭力和運營水平，AI技術在這個領域發揮作用。

風險控制是我們非常重要的一塊，我們有那么多投資業務，我們可以看到客戶委托給我們的錢投到哪里去了。資金的分布、資產之間的關系，我們自己把這些繪制好之后，用于資金投放風險的控制。我們有7*24小時的風控機制，每天早上8點鐘投資人會收到工作報告，進行上午、下午的工作處理，晚上數據會回到機器人的腦子里，機器人會算一夜，把相關的風險信息提取出來，包括抓取到的輿情、政策有什么變化、國外有什么動蕩、資產所處的地域有什么關聯的風險、對投資標的有什么影響，這背后是有一套大數據和AI相關的平臺支撐的。

集群化、矩陣化、原創化的體系

我們通過科技的方法提升平安集團相關的業務領域，是需要一些投入的，如果回頭看的話，近10年我們每年是1%的投入，已經投了1000億了，這個投入還會變快。

我們希望構建的體系是集群化、矩陣化、原創化。集群化指的是我們為了做相關的技術創新，成立了相關的機構，包括8個研究院和50多個研究室。從研究院的名字上可以看到我們想做哪些事情，人工智能、金融科技、醫療、智慧城市、區塊鏈、云計算、宏觀經濟、生物醫藥。平安每一筆投資出去的時候，尤其戰略投資，可能都會有配套的科研體系支撐。不單是通過金融的方式參與一些行業，同時通過自己的科研能力深入優化那個行業，讓那個行業的效率變高。

矩陣化是交叉融合的，在平安的氛圍里面，創新的意識和自我的危機感是非常強烈的，所以在用技術的時候張力是很強的，我們會經常拷問自己這項技術用在現在的場景上價值如何，是否可以用在更多的場景上，這樣的場景多了以后，平均的成本會攤薄。包括現在的深度學習和機器學習相關的技術，在科研階段我們已經投入到具體的生產過程當中，確實看到很好的成效，對于企業家來說最簡單的就是成本會降低。以后肯定需要人做的事情會下降，但是人做的事情內涵會變化，可能以后最寶貴的是人的時間，甚至可能會因為使用的某一項服務得到報酬。

我們最大的成本是在相關的訓練過程，機器人如何學會一種能力，是需要你教它的，就跟現在給孩子報學習班一樣，需要老師教他才能學會。機器人也是一樣的，需要持續性的學習和投入，這需要你交學費，這是我們投入比較大的方面，需要相關的投入才可以把這個事情做的更好。

原創化，我們是開放的平臺，需要跟高等院校和研究所合作，甚至跟國外合作，我們更強調自己做，自己做的東西才容易適應我們多變的業務場景，這樣我們靈活轉向的能力和速度變得非常快。我們可以很短時間，一個月之內推出一個東西出來，第二個月發現這個東西沒有用就立馬停掉，非常靈活，這都需要非常大的后援體系作保障的。我們有9.9萬的科技人員，研發人員2.9萬，頂尖科學家1000多人，都是國際頂尖的人工智能、區塊鏈、云計算專家。

【本文根據平安科技（深圳）有限公司人工智能中心專家王大鵬在上市公司創新峰會上的演講內容整理】