“ 前段时间有幸做为嘉宾参加了公司的『人·机·将来』圆桌论坛，在此分享一些个人核心观点。”
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01算法
—编程
利用好有价值的大数据微信
人工智能的概念在50年代就提出来了，可是在最近几年才忽然爆发。这里离不开ABC的组合：网络
A - 人工智能自身算法的演进，特别是深度学习的出现；app
B - 大数据，它是人工智能的精神食粮；工具
C - 云计算，它使得计算资源大大丰富，计算成本大大下降。学习
而在ABC组合中，有价值的大数据最为重要。
测试
个人团队所服务的业务是基金服务，咱们拥有与咱们合做的基金公司全部投资者的投资数据，这样的数据是任何一家基金公司都没有的。
大数据
若是咱们能充分挖掘这些大数据的价值，好比分析各种投资者的投资偏好，这将帮助与咱们合做的基金公司作更精准的营销。
其实咱们做为金融机构，拥有大量这样的真实的决策数据，若是能利用好这些大数据的价值，咱们就是一家AI公司。今天互联网公司，特别是头部的互联网公司都声称本身是AI公司，其核心就是拥有有价值的大数据。
并且今天AI的算法是公开的，使用AI的技术门槛并不高，已经算不上是什么黑科技。因此，不论是技术团队，仍是业务团队，都应该认真挖掘所拥有的业务数据的价值，并利用AI把它们发扬光大，从而打造出面向将来的新一代的金融服务。
因此，任何公司均可以成为AI公司，只要利用好本身的大数据。
02
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AI只是工具
前段时间我参加过一个领导力的培训，里面提到一个“信任公式”。其分子分别是可信、可靠和亲密度。
可信取决于拥有的知识、经验和权威度有关。这一点，未来机器可能会赛过人类；
可靠指的是行为的一致性、持续性。这一点，相信机器也会比人作得好；
但亲密度必定是机器没法给予人类的。因此，机器或者AI，更多的是一种工具。
从人类发展的历史来看，咱们发现一个规律，就是工具的效率更高，人类其实并无变得更空闲，反而变得更忙碌。
今天咱们这一辈人天天所须要处理的事务和信息量是咱们父辈的几十倍，特别是电脑、智能手机出现之后。我相信，咱们的下一代天天所须要处理的事务和信息量将是咱们今天的上百倍。
因此人类必将愈来愈忙碌，并创造出更多的财富。
将来，人机交互的门槛也会愈来愈低。
今天在中国，几乎全部老人都在使用智能手机和微信。而在电脑时代，会使用电脑的老人却百里挑一。
这是由于人机交互在智能手机时代变得更简单了。将来人机交互只会变得愈来愈简单，愈来愈天然，会更像人与人之间的交流。
这也使得几乎每一个人都能使用上AI，它也会变得无所不在，像电力、网络这样变成一种基础服务。
因此，任何人均可以利用这个工具帮助本身的生活、帮助社会和创造财富。
03
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风险管理
AI会改变一些行业的形态。对于金融行业，风险管理一直是很重要的命题。
那么像金融行业这样对风险敏感的行业，如何在引入AI的同时，管理好风险呢？
我想对于风险管理，咱们看到世界上有两种模式。
在欧美这样的西方国家，一般的作法是，当一种新生事物的苗头出现时，他们会花很长时间，组织一帮专家，进行各类讨论，制定法律法规。
而咱们看到，中国近年走了另外一条路径，就是先让新生事物本身发展一段时间，“让子弹先飞一会”，而后再打法律、政策的补丁。
孰优孰劣呢？也许各有利弊。可是咱们确实看到了新生事物在中国的活力。这也确实开拓了一种新的发展思路。
因此对于新生事物的风险管理，能够考虑先松后紧的管理理念。
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总结
一、任何公司均可以成为AI公司，只要利用好本身的大数据；
二、任何人均可以利用AI这个工具帮助本身的生活、服务社会和创造财富；
三、对于AI这样的新生事物的风险管理，能够考虑先松后紧的管理理念。
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关于做者
刘华（Kenneth）
就任于世界500强银行，负责基金服务业务软件开发与交付
敏捷、精益、DevOps专家
精通极限编程、Scrum、看板方法、测试驱动开发、持续集成、行为驱动开发、DevOps工具栈
曾在GDevOps、DevOpsDays Meetup、中国软件技术大会、ArchSummit等论坛发表主题演讲
著有《猎豹行动：硝烟中的敏捷转型之旅》一书
小说体敏捷/DevOps转型教科书
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本文分享自微信公众号 - 敏于思 捷于行（kennethz2016）。
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