360數科張家興：企業應向大算力大模型方向技術佈局
11月27日消息，近期，360數科首席科學家張家興演講指出，普惠金融在當下風口，正處於無科技不金融的時代。每個金融科技公司在市場中應找到其所屬生態類的特點。“對於360數科來說，第一我們做事情是以人爲本，第二我們從創立之初就帶有安全標籤，數據與信息安全是我們的強項。”
“以人爲本”的金融科技的底層邏輯就是“找到人”和“看準人”。“找到人”即通過精準投放、智能運營、有效觸達，利用大數據及模型，精準定位到有需求的個人。“看準人”則是要精準預判潛在用戶的風險，通過風控策略，對人羣標籤進行精細劃分，基於足量數據的機器學習實現用戶刻畫。
做到“以人爲本”離不開人工智能的應用。在具體談到人工智能在金融領域的落地情況，張家興認爲目前自然語音處理、圖像技術算法以及基於大數據的機器學習是金融領域應用較爲廣泛的技術，與此同時，這些技術仍有很大的發展空間。
在語音技術領域，以360數科語音機器人爲例，目前機器人能夠完成83%的資產清收工作、90%的電話營銷工作、91%的客戶服務工作以及100%的質檢工作。
技術層面，360數科完成了語音技術中自然語言處理、自動語音識別技術（ASR）、文本轉語音（TTS）的全閉環自研。“從應用層面我們確實做到了行業領先位置，但宏觀看，對話機器人還可以優中更優。”張家興認爲，基於知識的推理以及多輪交互還有廣闊的成長空間。
在金融領域，數據安全至關重要，AI自動化在其中是不可忽視的力量。張家興表示，在數據安全層面，通過AI模型和算法將數據安全監控作爲重點，防止人在接觸數據的過程中有意或無意地產生數據風險。
具體來看，360數科利用360安全大腦和AI模型技術，實時掌控網絡安全動向和數據流向，在內部構建了諾瓦雲盾安全平臺爲中心的日誌分析系統，嚴格把控數據的使用和操作權限，構築起了金融風險防禦系統的“盾”；在外部，360數科則打造了山海安全安全態勢感知系統，主要抓取負面內容進行安全預警，監控敏感數據流向和使用，以此形成防禦系統的“矛”。
另外，以聯邦學習爲代表的機器學習技術是張家興認爲金融科技領域值得關注的話題。“這個世界的數據往往是孤立的。如何能夠在保護隱私的情況下安全使用，是機器學習技術可以深入挖掘的。”
爲解決數據孤島問題，360數科首提聯邦學習新框架——分割式神經網絡，在框架設計上徹底解決了數據泄露的問題，使得數據間安全、合規、有效地流通。由於輸出層數據的維度較小，也可以大幅降低服務器端的計算量與內存使用量，減少網絡傳輸量，降低對帶寬的要求。