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2019年3月的《政府工作報告》（以下簡稱“報告”）中提出的“堅持創新引領發展，培育壯大新動能”成為本次政府工作亮點之一。報告提及，通過推動傳統產業改造提升。圍繞推動制造業高質量發展，強化工業基礎和技術創新能力，促進先進制造業和現代服務業融合發展，加快建設制造強國。打造工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能，促進新興產業加快發展。深化大數據、人工智能等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。通過運用大數據人工智能技術來加速傳統制造業轉型，促進現代工業發展是未來重要的發展趨勢。

“工業4.0”與人工智能

當“人工智能”這一話題不斷被各行各業提及，人工智能技術的發展動向逐漸成為世界關注的焦點。簡單而言，人工智能是一門涉及多種領域的認知科學，例如機器學習、視覺技術、圖像處理、自然語音處理等。近年來，人工智能技術作為新一代科技革命和產業變革的戰略性技術引發了一系列巨大變革。人工智能技術為工業生產賦能，為改善工業生產技術變革提供了諸多可能性，并將工業革命正式帶入工業智能化的“4.0”時代。

人工智能專注于提供系統化的方法和規則，為工業應用部署更加智慧的流程框架和解決方案。人工智能在與工業物聯網、大數據分析、云計算和視覺技術等各領域技術的綜合作用下，將使得工業更加智能化、靈活、高效及節能。正如《政府報告中》中所提到的那樣，在國家相關政策的大力支持下，國企作為中國經濟的中堅力量，在人工智能應用工業中起到帶頭先鋒的模范作用。而國企需要如何在工業應用中靈活使用人工智能技術，是國企需要思考的問題之一。

“工業4.0”下的

人工智能技術應用

1. 人工智能—物聯網與大數據分析：

基于大數據分析賦能的人工智能技術，可以幫助傳統生產型企業發現、分析和解決在生產過程中存在的問題。通過使用物聯網技術將生產車間的圖像、視頻、音頻、遙感數據以及機器設備終端上的生產日志等大量非結構化數據上傳至人工智能分析工具。基于數據和歷史經驗，訓練定制化的人工智能分析工具中的模型，并利用機器學習算法進行數據挖掘，可以幫助生產企業實時分析生產人員是否存在機器操作不當、生產機器是否存在檢修風險、以及產品質量下降、生產效率遲緩等問題。若識別到問題，人工智能算法可以實時推薦解決方案，對生產規劃進行優化，靈活制定生產策略。

2. 人工智能—OCR技術與自然語言處理：

在企業的采購、生產、銷售等流程中，往往需要面對大量的合同文檔、表格等的審閱及數據錄入工作，若僅靠人工識別和錄入則需耗費大量時間。但是，通過結合OCR、機器學習、神經網絡、深度學習和自然語言處理等技術，可以構建對文檔內容進行自動識別并提取、分析關鍵信息的平臺。用戶可根據不同的業務場景，制定文檔審閱條件和規則以訓練定制化的人工智能模型，從而能夠自動、快速、可追溯地提取合同信息，并發現合同條款中的潛在風險。

3. 人工智能—視覺技術：

在工業生產的分揀流程中，人工分揀的速度較慢且成本較高。而使用機器分揀的靈活性和反應能力較為固定，難以適應復雜多變的生產場景，同樣會為分揀過程帶來種種困難。但是，通過人工智能與深度學習、神經網絡技術和視覺技術等的集成實現對物品的特征和位置進行視覺定位和3D掃描，使得工業智能設備具有不斷學習并適應復雜場景的能力，幫助機器調整動作和行為達到分揀無序的物品目的，從而實現智能化的分揀流程，降低成本。

負責任的人工智能

2019年6月，國家新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能治理原則—發展負責任的人工智能》，旨在促進新一代人工智能健康發展，協調人工智能發展和治理的關系，推動經濟、社會及生態的可持續發展。

當我們在討論人工智能巨大的機遇時，往往容易忽略其信任和責任方面潛在的風險。為了能夠真正發揮人工智能的價值及更有效的使用人工智能技術，需要社會和企業能夠做到負責任地實施人工智能，以盡可能地降低人工智能所導致的國家或企業間更嚴重的不平等發展、自然資源枯竭等不利于可持續發展目標的可能性。我們針對企業的具體人工智能戰略、設計、研發和部署，提出企業發展人工智能需要重視的五個方面：

這五個方面旨在強調發展人工智能的同時需要企業加強戰略決策、控制措施和治理過程，以應對社會關心的公正、信任和責任問題。

我們的人工智能項目案例

我們致力于為企業提供端對端的人工智能解決方案，幫助企業理解、開發和整合負責任的人工智能項目，并充分考慮科技帶來的信任和責任方面的風險。

1. 智能合同審閱平臺

企業經常需要面對審閱大量的文檔的情況，傳統的人工審閱時間成本較高。我們結合人工智能、深度學習、圖像分析等技術為客戶提供智能合同審閱平臺，平臺可對掃描文檔特征與原文檔進行歷史數據校驗比對。同時根據客戶定制化需求，我們也可以結合OCR技術，對合同對比核查過程中出現的：條款移位、格式更改等可能發生的情況進行針對性調整。除此以外，根據文檔的特點，平臺可使用最合適的自然語言處理技術和神經網絡模型對文檔信息進行提取，并使用深度學習技術模型建立智能審閱模型，幫助平臺使用者自動、準確的識別文檔中存在的潛在風險。

由于支持文檔的種類多樣，我們的智能合同審閱平臺可以應用于多種場景，比如合同信息管理、文檔審閱、IFRS16租賃準則轉換、商業分析等。

2. 異常交易監控平臺

可疑交易監控已經成為監管機構關心的重點之一。根據人民銀行發布的《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》（中國人民銀行令[2016]第3號），各機構需要自主監測，明確以“合理懷疑”為基礎的可疑交易報告要求，監管機構不提供統一的標準模型。

我們的異常交易監控平臺結合機器學習分析模型，從交易特征（包括交易時間、交易地點、交易頻率、交易金額等）進行深入分析，結合現有業務規則、邏輯，制定具體的“合理懷疑”機制，以構建異常交易行為的監測模型。例如，在疑似腐敗的場景中，交易金額多為吉利數，且發生時間集中在節假日前后；在疑似賭博的場景，交易呈現分散轉入、集中轉出、交易頻繁、交易量大，且交易金額成倍數關系等特點；對于互聯網金融機構主要服務的線上客戶，客戶多次或頻繁變更綁定銀行卡的行為，均可考慮納入監測模型中。