品钛CEO李惠科：AI金融产品应兼顾场景化、标准化与数字化

近年来，人工智能（AI）技术成为提升经济增长的新引擎，企业纷纷布局数字化、智能化升级转型。金融业作为数字化应用最广泛的行业，AI的渗透速度也是最快的。对于金融产品与AI如何相结合，品钛CEO李惠科认为，应兼顾场景化、标准化与数字化，才能使AI在金融领域发挥更大的作用，有效推动AI技术与金融的深度融合，促进形成新的金融服务生态。

实际上，AI出现已经有80多年历史，但对于AI技术的应用仍然处于初级阶段，AI技术在银行的应用也只是在传统场景上得以实现。对于新兴的使用场景，银行现有技术力量很难满足需求，这就需要银行与类似于品钛这样的金融科技整体解决方案提供商进行合作，才能高效解决问题，快速实现服务升级。

品钛CEO李惠科曾在媒体专访中提出，AI在金融服务中的应用，首要任务是从实际业务出发找到合适的场景，基于使用场景发现问题，选择合适的AI技术解决问题，而不是脱离场景空谈技术与算法。AI技术场景化的商业落地不仅能推动金融服务升级，也能够促进AI技术前进。

在AI技术的应用中，标准化也是十分关键的要素。品钛CEO李惠科认为，判断AI技术在应用场景中是否有效，需要制定一系列的量化标准。例如，财富管理领域就比较注重投资回报率和最大回撤率。此外，AI是否能够集成其他产品、是否具有足够的安全性和可用性、是否方便扩展等都是需要考虑的标准。具体来讲，一个AI产品需要评估流程开发能力、API接口、可编程用户界面、控制系统、安全、审计、维护等多项综合技术能力。

值得注意的是，随着个性化需求的不断涌现，对于AI金融产品的标准化又提出了新的考验。相比与传统金融服务需求，个性化、定制化程度高的AI业务，很难形成统一的标准和模型，需要更加敏捷的解决办法，这种情况在如今的信贷风控里就有典型的呈现。

品钛CEO李惠科对此的看法：为了让AI技术在不同场景的应用中表现出更好的效果，还需要加强数字化建设。既要建立科学的数学模型，进行数据结构化处理，也要不断积累完善数据，在反复训练中实现提高。

在金融风控的使用场景中，随着大数据的兴起，弱变量的作用不容忽视。然而过多的数据可能会引发“过度拟合”。品钛CEO李惠科则认为，去除噪音数据是AI产品必须面对的问题。首先要增加数据样本的规模，确保有足够的数据；其次是优化模型参数，使模型更泛化，运算速度更快。

据了解，品钛于近期正式发布公告任命李惠科博士为公司首席执行官。李惠科博士是一位IT行业老兵、连续创业者，在前沿技术的构建和商业化领域拥有20多年的实战经验。李惠科博士在中国和澳大利亚曾担任多个高级行政职务，在研发、咨询、业务拓展和管理等领域积累了广泛的行业经验。李惠科博士曾创建了文思创新澳大利亚（VanceInfo Technologies Australia Inc.）并担任首席执行官。这是在澳大利亚本土建立的第一家中国IT服务公司。在他的带领下，公司业务迅速扩展至亚太地区。李惠科博士也是澳大利亚技术服务商InfraRisk的联合创始人，2019年InfraRisk被品钛收购后加入公司，先后担任品钛国际业务负责人、执行副总裁。李惠科博士拥有墨尔本大学计算机科学专业的博士学位，以及北京理工大学电气工程专业的硕士和学士学位。

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