當人們形容科技快速發展的時候，一般都會有到“日新月異”這個成語，事實上，人工智能與大數據的發展確實是日新月異，在近日于北京召開的2017國際移動互聯網大會上，作為平安科技大數據部高級產品總監，平安集團深度學習平臺總負責人王健宗受邀參加活動并于全球金融創新峰會發表主題演講：金融大數據與人工智能，向全場聽眾詳細分享了平安在大數據、人工智能，云計算等智能領域的一些成功案例，讓與會者感受科技魅力。

在不足十年的時間里，云計算、大數據都取得了長足的發展，“從08年云計算技術開始起步，到11年大數據技術萌芽，平安科技又從12年開始致力于深耕金融大數據。“王健宗博士表示，”實際上，從平安集團今年的財報可以看到，整個平安集團擁1.31億的客戶和3.46億的互聯網用戶。這塊的大數據分析和處理工作平安集團可以說是走在整個業界的前列。“致力于成為金融行業領先的實時智能決策引擎，平安科技大數據平臺產品“平安腦”已經在提供服務，在風險量化、反欺詐、智能推薦、健康醫療、智能運營等領域頗有建樹。目前，平安科技已經搭建了深度學習云平臺，可以通過圖像識別、語音分析、文本理解等技術進行智能化數據挖掘，夯實平安金融人工智能能力。

大數據在多個領域得到廣泛運用，并且擔當著重要角色。而金融機構是大數據應用的重要陣地，在金融領域，大數據的價值之一主要體現在對各項風險的預警能力上，其豐富了信用風險評估的數據維度，擴展并提升了風險化的數據的規模和預警能力。王健宗博士提到，平安科技的做法正是通過人工智能技術對大數據進行深度挖掘，并將之運用在諸如風險控制、保險定價、欺詐識別、貸款風控、精準營銷等很多金融服務場景中。

在實際應用過程中，人工智能和深度學習正發揮著越來越重要的作用，比如在車險理賠應用場景的車輛定損環節，王健宗博士介紹到：車險案件中會產生大量的車損查勘照片。目前平安查勘團隊（含代理）每年的人力成本投入巨大，同時，對于車輛損失程度的判定仍缺乏驗證機制。但借助深度學習技術，我們可以快速檢測車損部位，識別車損程度；在車牌分類環節，目前通用的車牌類型主要有五種，依靠深度學習技術，我們可以準確定位車牌位置，智能識別車牌所屬類別，并協同其他車的深度理解能力（例如車牌識別，車類型識別和防偽圖片監測等），實現有效的風控和反欺詐。

作為在行業內深耕多年的平安科技，在金融科技領域搶得市場先機，基于多年大數據的積累與整合，目前仍在不斷完善自身場景化服務的生態體系，未來會繼續為推動金融、健康等眾多傳統行業在互聯網+和DT時代的發展貢獻自己的智慧與力量。“用先進的技術擁抱金融，做金融科技領域的領跑者“，對此，王健宗博士展現出滿滿的信心。