十大创新 十强产业科技创新主题内容创新的6种方法科技创新的基本
我要说的，不是每个人心中都有一首歌的李宗盛办的的那个「简单生活节」，而是大多数人都有一个帐号的中国平安办的那场「简单生活大会」
我要说的，不是每个人心中都有一首歌的李宗盛办的的那个「简单生活节」，而是大多数人都有一个帐号的中国平安办的那场「简单生活大会」。
是的，从支付宝到微信支付，从人脸识别到智能投顾，我们每个人或多或少都已经感受到了这股浪潮——无论是金融科技还是医疗科技，都正在让我们的生活更简单，也更美好
是的，那个年代，大量火箭科学家、核物理学家乃至顶尖数学家杀入华尔街，为华尔街的带去了高深的技术，以「量化投资」之名将华尔街搅动的天翻地覆。
而这种科技推动的极致，则是刘易斯(Michael Lewis)那本《Flash Boys》描绘的那样，华尔街花费巨大金钱去挖一条隧道，只为了使得两地光纤之间的数据传输速度能节省这么几毫秒。
在许多人看来，这些科技的进步，只是为了满足华尔街的贪婪，帮他们赚到更多的钱，对于普通人，并未有半分钱的好处——甚至普通人反而因为Flash Boys的玩法，额外支付了更高的交易成本科技创新主题内容，成了科技的牺牲品。
是的，虽然电脑大行其道许多年了，但是要用好电脑，人需要太多的学习科技创新主题内容，学习如何使用键盘，如何使用鼠标，如何使用操作系统——这一切，伴随触屏交互的出现科技创新的基本，才略有改善。
伴随各类深度学习技术的发展创新的6种方法，人脸识别眼下的识别率已经越来越高。2017年5月，根据国际权威人脸识别数据库LFW（Labeled Faces in the Wild）公布的测试结果科技创新的基本，平安集团旗下平安科技的人脸识别技术实现了99.8%的识别精度和最低的波动幅度，这个成绩领先国内外知名公司创新的6种方法。
2016年10月，全球著名的信用卡支付网络，万事达宣布在英国、德国、荷兰等 12 个欧洲国家推出名为「Identity Check Mobile」的新功能，可以通过人脸识别来确定用户身份，省去了用户输入密码的步骤。
而招商银行也在全国106个城市近千台ATM上实现了「刷脸」取款的功能，用户可不带、身份证，不用输入银行账户，靠「刷脸」就能取款。
而在2017年9月1日，蚂蚁金服与肯德基合作，在其KPRO餐厅上线刷脸支付，成为全球首个商用刷脸支付的场所。
当然，刷脸支付，眼下还并未成为唯一身份识别技术，招行的刷脸取款还需要手机号码验证、密码验证两层验证，只是用刷脸代替了刷卡，至于支付宝和肯德基的合作也需要输入支付宝手机号作为二次验证。
也许，等待人脸识别技术更完善科技创新的基本，能够实现近乎100%的准确率时，只「刷脸」就能支付才成为可能——想想这样的场景吧，去便利店购物，买完的东西出门的时候超市用RFID自动识别你购买的货物，并通过脸部识别扣款，全程你都无需停留，这该是多美妙的简单生活？
所以很多年前，我们就看到越来越多的企业，将客服中心从一线大城市转向了重庆、成都这样的内陆城市。
所以这几年，我们看到了如火如荼的人工智能客服出现。标志性的，自然是像淘宝那样，启用了人工智能客服，对于客户常见的问题自动回复，无法解答再切换至人工客服。
不过，这只是第一步，人工智能的价值就在于，除了客服问答之外，更多重复性的工序，都可以用电脑来逐步替代。
1月初，日本寿险巨头富国生命保险（Fukoku Mutual Life Insurance）宣布裁减近30%的保险理赔评估部门员工，因该部门于2017年1月引入人工智能系统，以提高操作效率。这套基于IBM Watson系统的系统将负责阅读医生撰写的医疗证明和其他文件，以收集保险理赔资金所必需的信息，比如医疗记录、住院时长和外科手术的名称。尽管最终的赔付决定仍需要交由专门的人员来作出，但AI系统将使得阅读医疗记录和处理其他简单程序更加有效率。
从成本角度来看，上述这套人工智能系统将花费约2亿日元，预计每年的维护费用在1500万日元左右。而这次裁员近30%将为这家寿险巨头每年节省约1.4亿日元开支。
是的，机器不会累，不会厌烦，不会发脾气，不需要事后1-10分的打分来监督，永远会为用户提供最优质的服务，这虽然很机器，但是却反而最有着人性的温暖。
比如平安车险启用的智能车险理赔定损平台就是产险领域应用人工智能的一个示范。依托多年车险的运营经验，平安产险的数据库覆盖99%定损车型、85%的配件、93%的工时及98%的修理厂。在此基础上，通过图片识别机器学习+数字化渗漏规则+智能定损平台相结合，实现车型配件一次「定型、定款」，36%纯外观损失案件的自动定损。这样的自动定损不仅大大降低了定损的人力成本，更是提升了定损和理赔的速度——2016年平安产险1400万笔理赔中，平均理赔时效仅为0.52天。
2017年，智能定损成了热门线月底，蚂蚁金服宣布向保险行业全面开放技术产品「定损宝」，这套技术同样基于深度学习图像识别技术研发，用AI充当定损员的眼睛和大脑，通过算法识别事故照片科技创新的基本，与保险公司连接，几秒内就能给出定损结果，包括受损部件、维修方案以及维修价格，实现简单高效的自动定损，官方称准确率达到98%以上。
是的，在传统的投资理财领域，能够享受到优质服务的，注定是金字塔塔尖的一少部分人——比如那些私人银行的高净值客户，才有希望享受私人银行家一对一的定制化服务十大创新 十强产业。
而大多数在银行高柜或者低柜使用服务的普通银行客户，更多只是银行金融产品销售的对象，定制化的服务是难以想像的——毕竟以普通银行的人力，根本难以服务数量众多的客户，甚至连了解清楚每一个客户的喜好都是不可能完成的任务。
大数据技术、机器学习等新技术的应用，能把客观财务实力加主观风险偏好这两个维度结合起来，更准确地刻画用户的风险承受能力，真正做好KYC(真正了解你的客户Know Your Customer)。如果每个投资者真实的财务实力都要到税务局去人工验证，成本会比较高，而且实际上有钱人其风险承受力未必就高。而新技术的出现不但可以实现低成本的验证，而且可以通过机器学习的模型对大量数据进行挖掘，去发现到底哪些因素跟投资者的风险承受力紧密相关，这正是大数据技术一个重要的意义所在。
大数据技术、机器学习等新技术的应用，能把客观财务实力加主观风险偏好这两个维度结合起来，更准确地刻画用户的风险承受能力，真正做好KYC(真正了解你的客户Know Your Customer)。如果每个投资者真实的财务实力都要到税务局去人工验证，成本会比较高，而且实际上有钱人其风险承受力未必就高。而新技术的出现不但可以实现低成本的验证，而且可以通过机器学习的模型对大量数据进行挖掘，去发现到底哪些因素跟投资者的风险承受力紧密相关，这正是大数据技术一个重要的意义所在。
谈及美国的智能投顾行业，不能绕开的自然是类似Wealthfront这样的玩家十大创新 十强产业。根据Welthfront的宣传，他们认为自己每年可以给客户提高4.6%的收益，而这部分收益经年累月可以几十年中为客户带来额外200%的收益，看着的确是诱人。
那么，智能投顾是如何帮助Wealthfront实现4.6%的超额收益呢？仔细分析来源，就会发现更多是基于指数基金降低管理费、对对不同用户进行高级定制化的税务规划——从这点上而言，Wealthfront内核中更多的其实不是投资顾问，而是税务顾问——税务顾问恰恰是基于大量经验并且具有重复性人工智能可取代的部分。
但是，在中国，由于税法上没有这样的规划空间，美国类似Wealthfront这样的智能投顾注定是水土不服的。
但是，中国相比美国的一个优势就在于，金融市场不够成熟，机构投资者比较少，获得超额收益的难度较低创新的6种方法。
摩羯智投是运用机器学习算法，并融入招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，在此基础上构建的以公募基金为基础的、全球资产配置的「智能基金组合配置服务」。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的「目标—收益」要求、构建基金组合，由客户进行决策创新的6种方法、「一键购买」并享受后续服务。
摩羯智投是运用机器学习算法，并融入招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，在此基础上构建的以公募基金为基础的、全球资产配置的「智能基金组合配置服务」。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的「目标—收益」要求、构建基金组合，由客户进行决策、「一键购买」并享受后续服务。
平安银行智能投顾运用大数据技术和人工智能算法，选取海外投行高盛等广泛运用的Black—Litterman模型（简称BL模型）和量化资产配置方法，为客户提供与其风险偏好高度匹配的大类资产配置建议和产品组合，帮助客户提高投资收益，并可提供产品组合一键下单，方便客户购买。
平安银行智能投顾运用大数据技术和人工智能算法，选取海外投行高盛等广泛运用的Black—Litterman模型（简称BL模型）和量化资产配置方法，为客户提供与其风险偏好高度匹配的大类资产配置建议和产品组合，帮助客户提高投资收益，并可提供产品组合一键下单，方便客户购买。
除了银行系之外，基金系、互联网金融企业们科技创新的基本，也纷纷希望借机器之力，打败市场，为用户赚取超额收益。比如广发基金的基智组合、比如理财魔方，都是这个领域的代表。
当然，中国的智能投顾，不过一年多的发展时间——而投资偏偏是一件要用五年十年乃至更多时间去证明的事情。
就像上文提及的日本生命保险用于保险理赔的那套人工智能系统，其实更著名的用图就是用于医疗辅助。
IBM这套认知系统凭借理解、推理、学习三大功能，使其在与传统编程计算系统的比较中占尽优势。而IBM Watson for Oncology的目的就是通过生命科学、肿瘤学基因科学、影像学、医疗管理、支付与价值等为支柱的Watson健康云创新平台，帮助肿瘤专家攻克占死因25%的人类劲敌——肿瘤，从而改善全人类的健康状况。
肿瘤医学需要循证医学，而沃森把2015年全球权威医学期刊肿瘤相关文献全都收入囊中，17秒可阅读3469本医学专著，每个推荐医疗方案都有大量文献加以支撑，帮助医院走向精准医疗——这样的服务，让医生们津津乐道。
2016年，21家中国医院与IBM沃森肿瘤解决方案签约，标志着这项技术在华落地。而最新的消息则是科技创新主题内容，上海仁济医院乳腺疾病中心率先将沃森医生引入MDT多学科讨论，对此，医院方如此评价：
在临床应用时，输入患者的手术、病理、一般情况、基础疾病、治疗过程、复发转移等信息，沃森医生就能通过300种以上医学期刊、250本以上医学书籍、1500万页论文的筛选，列出最符合当前条件的数个治疗方案，并按照优先级推荐给临床医生，同时注明各方案的循证支持和指南来源。
在临床应用时，输入患者的手术、病理、一般情况、基础疾病、治疗过程创新的6种方法、复发转移等信息，沃森医生就能通过300种以上医学期刊、250本以上医学书籍、1500万页论文的筛选，列出最符合当前条件的数个治疗方案，并按照优先级推荐给临床医生，同时注明各方案的循证支持和指南来源。
当然，在期望用科技解决金钱问题同时顺便解决医疗问题的，不仅仅是美国的IBM，许多国内巨头也在为之砸钱。
最著名的，当属此前已经明确宣布将健康作为两大支柱产业的平安，8月25日晚间消息，平安好医生近日宣布将加大在医疗领域的建设和投入，陆续投入30亿元专项资金，用于打造医疗AI产业链和服务链，同时将关注互联网医疗AI垂直领域的创业企业，为其提供资金和资源支持。
实际上，平安好医生已于半年前上线了智能辅助诊疗系统，该系统在集合数亿条在线诊疗及健康咨询数据的基础上，推出AI助手，服务于在线医疗的预诊分诊、问诊环节，希望将医生从重复性、初级咨询工作中解放出来。智能辅助诊疗系统对患者在线问诊的相关交互数据梳理脱敏，获得患者授权后，会与合作的三甲医院对接，实现用户开放、数据开放和服务开放。应用到基层医疗卫生机构上，也有助于基层机构医生提升诊疗水平。
当然创新的6种方法，试水的不仅是平安，还有BAT巨头们。腾讯觅影是腾讯首个应用在医学领域的人工智能产品，聚合了腾讯内部包括AI Lab、优图实验室等多个团队的技术，最成熟的食管癌智能筛查系统实验室准确率能达90%。同时，腾讯还宣布成立人工智能医学影像联合实验室，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批合作医院。
另一家巨头阿里，则是研发了医疗AI「Doctor You」，「Doctor You」AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等科技创新的基本。从阿里的展示来看，「Doctor You」正确识别肺结节的准确度达到 90%以上。更重要的是，如果通过传统途径，由4名医生人工对30名患者进行海量阅片及诊断，预计将花费150-180分钟的时间，是「人机会诊」的五到六倍。
免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186
