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淺橙科技:華為金融AI架構師年薪百萬,面臨的挑戰是什么?

中國經濟新聞網 2019-10-08 10:30:26

   淺橙科技:華為金融AI架構師年薪百萬,面臨的挑戰是什么?

  中美問題以來,華為一直處于風口浪尖,作為中國目前最領先的技術型企業之一,它承載了太多國人的期望,每個舉動都會備受國人關注。淺橙科技研究院發現,就在不久前,華為在獵聘網上的招聘啟事,吸引大家的關注:“招聘金融行業AI架構師,年薪54-108萬。”

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  其實,華為早就已經涉足金融行業,主要在B端發力,給銀行和一些金融機構提供數字化系統和解決方案。據淺橙科技研究院查詢資料顯示,甚至有業內人士稱,華為在銀行系統服務的市場份額已經占據60%,并且還在不斷的提升當中。

  在使用AI技術解決銀行等金融機構問題的過程中,行業普遍面臨的困難有哪些呢?淺橙科技研究院發現豐業銀行全球風險管理副總裁Vishal Gossain提出了以下四大挑戰:

  第一個挑戰是數據。傳統銀行的客戶數據何止億萬,這些數據分散在不同的系統當中,要把這些數據整合起來形成以客戶為中心的畫像,而且這些畫像還要根據客戶行為數據進行及時的調整,準確的做到這些是非常困難的,需要AI模型設計師不斷的改進系統。同時,金融機構也要保證客戶的數據和隱私不被泄露和侵犯。淺橙科技研究院認為,保證客戶的隱私安全,是目前我們迫切需要解決的問題,也是構建業務信任的基礎。

  第二個挑戰是技術。目前銀行業普遍面臨這樣一個問題,在AI技術高速發展的同時,銀行的基本設施系統的迭代速度卻太過緩慢。金融行業的AI架構師可以設計一個非常復雜的模型,但是卻無法在發展滯后的銀行零售系統中得到高效的運用。所以,淺橙科技研究院認為,銀行等傳統金融機構想要取得轉型的成功,勢必需要在組織架構和硬件設施上做出一些積極的改變。

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  第三個挑戰是人。傳統金融行業已經發展多年,形成了一批經驗豐富的從業者,他們習慣基于經驗判斷來開展業務,并不太適應用模型來進行決策。這些保守派人士自然會與新派的數據科學家產生分歧。淺橙科技研究院認為,在新事物產生的過程中,觀念的轉變是至關重要的一環,只有觀念轉變了,AI金融架構師的模型才能得到更好的應用。

  第四個挑戰是我們怎樣去理解AI模型做出的決策。隨著AI模型越來越精密,人們越來越難以理解它的內部運行模式,僅僅通過數據的輸入、輸出來理解,黑箱問題也就越來越突出,要解釋復雜模型為何做出這個決定,而不是那個決定變得越來越困難。淺橙科技研究院認為,我們在是系統模型變得越來越復雜的同時,準確的掌握模型的運作模式也非常重要,要使得模型的決策變得可視化、透明性、可解釋。

  淺橙科技認為,雖然金融+AI面臨著巨大的挑戰,但是對想用知識改變命運的年輕人來說,AI卻是一個不錯的就業方向,困難和挑戰往往意味著激勵和回報。高端技術人才的涌入也將促進整個行業技術的日新月異。

來源:北國網 編輯: editor016       
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