文|AI报道

平安集团是业界较早布局新金融的传统金融机构，目前也已经拥有不少代表作。最广为人知的是陆金所、平安好医生、平安金管家、平安壹账通等产品。但在2018年末，中国平安董事长兼CEO马明哲在元旦致辞中提到了一个新变化：集团的品牌标识从六字减少为四字，从 “保险、银行、投资”转向“金融、科技”。这意味着，中国平安2017年提出并大力推动的“金融+科技”，从口号直接上升到集团品牌高度。

在5月23日由亿欧主办的GIIS2019中国智慧城市峰会论坛上，平安科技AI智能认知产品部门总经理宋晨作为平安城市专场的嘉宾分享了平安如何通过场景驱动构建智慧城市。

平安集团有大金融资产和大医疗健康两大生态。金融+科技、金融+生态的发展模式支撑整个平安集团的发展。为此，2018年集团孵化出国际智慧城公司做智慧城市业务。

“一项科技、一项技术，或者一款产品永远不可能通吃天下。” 宋晨告诉AI报道。技术必须与场景结合，运用到金融、汽车、智慧城市、房产、医疗各行各业。而平安科技主要通过四大技术构建差异化优势，实现对内部业务的生态创新和外部的业务赋能，最终引领业务增长。

会议现场，宋晨重点对四大核心技术及应用展开了分享：

第一是平安云，整个集团的金融业务离不开平安云。平安云受“一行三会”的监管，其稳定性不是一个商业云可以轻松做到的。平安的基因是金融，因此在云的稳定性和安全性是有充分的保障，得以支撑平安集团整合金融生态业务的推进发展。

第二是认知，智能认知包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉，即五感。五感中视觉、听觉和AI技术结合度、相关度非常高，触觉、嗅觉、味觉跟传统的物联网比较贴合， AI+IOT由此而来。认知能力是平安核心的发展能力之一，因为所有的AI技术最根本、最核心的价值在于它能够实时提高算法精度，实现数据的闭环训练。

第三是区块链，区块链最经典的场景在金融领域，之后是智慧城市领域。既然平安科技的区块链这项核心技术上在金融场景能够顺畅地使用，那么在政务体系中一样也能够使用。

第四是人工智能，这里的人工智能更多指的是人工智能的大数据分析和调度，目前提到公安、交警、海关等业务领域，更多用到的是人工智能的调度分析。比如平安产险510极速勘察服务，查勘员能够城区5分钟郊区10分钟赶到现场，城市有这么大的体量，没有AI技术不可能做到。

在演讲中，宋晨还强调了AI领域最核心的两个壁垒，指出最核心的壁垒不是技术。

第一个壁垒是时间，即看谁做的早。2018年、2019年香港政府着力在做电子身份证，力求未来在香港特区，支付、公交卡、社保等未来超过100项政府可应用eID，将极大促进直接面向市民和消费者的新经济服务模式创新，平安科技协助协助香港特区政府建立eID系统，其中生物认证有关的服务调用平台则是由平安科技来提供。此外，在人社部电子社保卡的项目中，智能认知的技术赋能，可以保障电子社保卡领取的高效便捷，目前已经覆盖超过366+城市，发行超过千万张；所以，技术本身不是问题，加速度是关键。

第二个壁垒是业务和场景，有业务和场景，人工智能才能长足发展，因为它是一个生态闭环。比如平安车险的智能闪赔，拍几张照片、上传一段视频，就能通过机器视觉，按照剐蹭的级别和造成理赔的金额进行定损，在毫秒级内就可以对用户进行赔偿和理赔，以前用户两三周时间能拿到理赔现在可能只需要几秒。这其中的数据往往不是一家算法类或科技类公司能够做到的。

最后，宋晨强调，平安的场景资源非常丰富，所有的技术都是基于业务来展开，所有的场景建设都是围绕生态来展开。通过场景驱动逐步积累，构建中台生态合作形态。而这智慧城市的场景建设和融合过程中，会通过集团内部生态和外部生态合作伙伴来共同展开，实现合作共赢。

为了更深入地了解平安科技的商业模式，在宋晨演讲结束后，AI报道对他进行了一次专访。以下是采访实录（已作了不改变原意的编辑）：

AI报道：您能分享一下，您对AI赋能金融、教育、楼宇、安防、零售等领域的具体前景吗？

宋晨：平安的优势在于起步早，并且对业务场景本身很了解，知道能在哪可以做AI赋能并做到真正的降本增效。做机器视觉、人脸识别的AI算法公司在医疗、社保、教育、零售等场景中很难量化这项技术带来的指标性提升。比如，他们在银行场景中VIP识别做的很好，但无法量化该项技术究竟带来了多少提升。平安科技则能清楚算出这项技术的成本效益。未来的发展一定是算法和场景的强结合，平安已经在政务、财政、安防、交警、教育、医疗、房产各领域做到降本增效。

AI报道：平安科技现有的商业模式是什么，目前在哪些方面有合作还是自己单干？

宋晨：纯技术类的公司只能对外，也许它会因为一项新的黑科技带来品牌效应的迅速提升，但第一个吃螃蟹的人未必是最好的。平安科技走得是务实风格，务实的表现是自己的业务场景都有应用；而且应用过程中，云的稳定性、活体认知能力等都会受到银保监会的严格监管。内部有运用再向外才有说服力。

任何一个行业都不可能单打独斗，商业模式上更多的是下接能力、上接应用，应用本身并不一定是平安创造的，有可能是由业务公司或者生态合作伙伴创造的，平安和他们各有各自的核心价值，强互补才是服务客户的好模式。底层能力也是一个道理，算法本身很多，即便是人脸识别各个场景模型也不完全一样，平安科技没必要开发所有算法，像IOT或者物联的部分未必是强项，目前更多的走的是合作共赢道路。生态合作伙伴能够获取到的是平安的业务、资源、场景，以及我们的客户，最后大家做到共赢和双赢。

AI报道：中标香港eID项目对于平安而言有何意义？

宋晨：首先，打破大家对平安只是一家保险、金融公司的固有印象，证明我们除了保险、金融，还是家科技公司。在香港做生物识别平台是对我们业务的补充。前端是业务，后端由政府把握，平安在布局上已经占了优势。

AI报道：很多人认为，国内AI场景运用在全球独具优势，但在AI之机器学习，AI之神经网络的核心基础算法方面还有与美国有较大的差距。您觉得在这方面中国与美国还有多大的距离？

宋晨： 我觉得技术本身的差距几乎没有，因为它毕竟都是做神经网络、机器视觉等，最大的差距在于数据的积淀和业务的使用。在这点上来讲，数据的积淀和使用会更加广泛一点，因为中国会更加开放和包容，但是在发达国家，监管和要求都很严，所以AI技术的使用场景和用户的接入程度并没有那么高。就如同二维码支付，在欧洲大部分场景还是使用信用卡，很少用二维码支付，但国内我们出门甚至不用带现金。所以我觉得机会点一定不在于算法有多大区别。

第一在于AI训练的闭环，是不是真正有数据应用的闭环。第二在于业务场景是不是有高接纳度，这才是最关键的。欧美的人脸识别不太普及，因为对数据保护隐私要求高，使得科技公司很难去落实。但中国的思路是提供业务和服务给你们，你可以接受或不接受。二者的业务模式不太一样。

编后语：作为“第四次工业革命”的核心驱动力，AI必须和场景结合，而对于平安来说，最不缺的就是场景。期待平安未来继续推动AI生态合作，提供更多新的组合的解决方案，为客户创造更大的价值！