人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）

对于一个社会来说，高能耗固然能在短时间内带来快速的发展，但是从长远来看，这无异于饮鸩止渴，竭泽而渔。为了可持续发展目标的实现，节能降耗是必由之路。工业作为国民经济的主体，是能源消耗的重要领域之一，在工业生产中降低能耗应该是责无旁贷之举。人工智能目前已经在工业领域的很多环节实现了落地，能够有效地帮助工业节约能耗，而且依照现在的发展态势来看，我们可以相信，人工智能在未来能够为工业的节能降耗带来更多的惊喜。

智慧工地提升生产安全

根据住房和城乡建设部办公厅发布的《关于2018年房屋市政工程生产安全事故和建筑施工安全专项治理行动情况的通报》的数据，2018年，全国共发生房屋市政工程生产安全事故734起、死亡840人。近几年，工地事故起数、死亡人数不断攀升，工地生产安全形势不容乐观。安全帽是工地上保护工人安全的最常见的物品，如果发生意外事故，安全帽的帽壳可以保护人头部免于较大坠落物的伤害，减少2/3以上的冲击力，对保护施工人员的生命安全起到了至关重要的作用。施工现场坍塌是工地伤亡数量居高不下的一个重要原因，而在那些因坍塌而不幸伤亡的人中，许多都没有按照规定佩戴安全帽。如果不注意正确佩戴安全帽甚至不戴安全帽在施工现场进出，施工上空掉下的一颗小小的螺丝帽都可能威胁到施工人员的生命安全，更别说轰然倒塌的钢筋铁壁和水泥高墙了。

为加强对工地的安全管理，保护施工人员的安全，国家要求进入工地的施工人员必须戴安全帽。工地也通过安全教育来提醒施工人员佩戴安全帽，但仍然有很多工人因为一时疏忽或者存有侥幸心理而没有佩戴，最终发生安全事故，追悔莫及。如何监督工人时时佩戴安全帽成为维护工地安全过程中需要解决的一个重大问题，但是由于工地上的人员流动性强，人工监督不太现实，此时，人工智能就派上了用场。

为了便于管理，一家大型矿山企业的工地上部署了安全帽的人工智能识别系统，通过人工智能来监督工地上的工作人员是否佩戴安全帽。这一识别系统的工作原理是通过摄像机捕捉的视频流进行图像识别，具体来说，就是获取工地上的图像数据，并上传到部署在云端的人工智能模型中，判断工地上的人员是否佩戴了安全帽。识别主要包括两方面：第一，通过图像识别模型进行检测，识别图像中有没有人；第二，如果有人，通过图像识别模型检测图像中有没有安全帽，如果图像中既有人又没有佩戴安全帽，那就是违规事件，该系统会自动发出警示。但这个系统在实施过程中存在一个难点——由于工地上的基础设施条件不完善，机器配置通常较低，所以数据传输有不稳定的问题。在这种情况下，要落地人工智能识别系统，首先要完善工地上数据获取的软硬件系统，这样才能稳定地把数据上传到云端的人工智能模型，准确地识别出图像中是否有人，以及这些人里面是否存在没有佩戴安全帽的情况。

需要强调的一点是，通用的图像识别模型最开始并不能直接识别出图像中是否存在安全帽，我们需要结合大量安全帽的图像数据，在通用模型的基础上进行训练，才能形成行业定制的安全帽识别模型。所以，要构建安全帽识别模型，首先要对安全帽的图像数据进行人工标注。标注工作完成之后，一共形成了超过10万个不同的安全帽样本，涵盖了不同颜色和不同样式的安全帽。总的来说，安全帽的图像数据标注是一项非常细致的工作，需要耗费大量的人力和时间成本，但这些成本都是必须付出的，因为只有拥有大量的标注样本，才能训练相应的安全帽识别模型。

安全帽数据的标注工作完成后，接下来要做的是训练深度学习模型。深度学习模型训练完成后可以进行自我学习和迭代。对于人工智能识别系统来说，新数据反馈的闭环必不可少，只有形成了闭环，模型的准确率才会越来越高，适应范围也会越来越大。例如，企业可以在这套系统上圈定更多的安全帽图像样本。现在安全帽常见的颜色有四五种，如果以后出现了更多的颜色，就可以通过上述功能使更多颜色的安全帽也可以被识别出来。这套基于人工智能的安全帽识别系统，判断的准确率超过98%，并且能够针对违规的情况报警，可以有效地减少工地上的工人不佩戴安全帽的现象。

智能环保提升减排效益

环境保护是人类社会永恒的话题，可持续早已成为全球发展工作的总目标，随着“绿水青山就是金山银山”的理念深入人心，环保更加成为当代社会关注的焦点。而工业作为高污染行业，首当其冲应该做出改变。

我国作为钢铁生产大国，钢铁产量在全球遥遥领先。但由于钢铁工艺流程长、产污环节多，钢铁行业已经成为工业生产中污染的重灾区，其环保问题备受关注。中国环境与发展国际合作委员会的数据显示，2017年钢铁行业二氧化硫的排放量为106万吨，氮氧化物的排放量为172万吨，颗粒物排放量为281万吨，钢铁行业已经成为工业部门最大的污染物排放来源。为了久违的蓝天白云、绿树碧海，亟须解决钢铁行业的环境污染问题。

就我国的钢铁行业而言，节能环保是全行业的主要短板。而人工智能有机会改变传统钢铁生产的认知，在效率、能耗、质量等方面改善生产过程，极大助力行业的可持续发展。“智能+环保”一直受到业界的广泛关注。国家提出了“智能环保”的要求，甚至在《生态环境大数据建设总体方案》中确定了未来五年的具体目标。人工智能现在已经能通过数据整理和分析，应用于环境保护之中，为环境治理和环境保护提出智能解决方案了。数据显示，科学高效的智能环保方案能够优化工业生产流程，降低生产能耗，提升工艺指标，极大地提高能源资源的利用率，遏制浪费，减少排放。由此可见，人工智能在助力环保升级方面存在巨大的发展空间。

国内一家大型钢铁集团就通过人工智能助力工业生产，提升环保效益。钢铁生产过程中会产生大量的二氧化硫，但国家对于工业生产过程中产生的二氧化硫有硬性的排放标准：二氧化硫排放限值是每立方米200毫克，所以工厂要使用脱硫塔对二氧化硫进行处理，降低钢铁生产过程中的二氧化硫排放量。为了达到国家标准，同时优化原料消耗和水电能耗，该工厂在钢铁生产过程中使用人工智能模型，该模型通过输入在脱硫塔入口处获得的工业废气的相关参数和其他可监测的系统参数，预测脱硫塔出口处二氧化硫的含量，将二氧化硫含量稳定在排放标准以下。

在这中间要注意控制的参数包括下降液调节阀的进水量和风机变频器的功率，它们会直接影响到石灰原料和水电的消耗；当然对于其他参数的控制也不能忽视。该工厂控制这些参数时采用的方式是：基于人工智能模型的辅助决策，并由人参与到反馈闭环过程。按照这种方式，通过模型的预测和优化，可以辅助操作人员选择合适的控制参数。在实践中，人工智能可以找到符合排污标准的石灰原料消耗和水电能耗的最佳平衡点。运用人工智能，在生产过程中就可以通过模型的辅助决策，优化控制下降液调节阀的进水量和风机变频器的功率等，与此同时，还能通过预测模型确保排出的二氧化硫浓度控制在排放标准以下。

接下来具体看看其运用人工智能的步骤，如图7-4所示，首先要根据环保场景的数据进行人工智能控制模型训练。在输入原始数据后，对数据进行过滤和特征提取，然后进行模型训练。之后需要进行参数调优，再做模型评估和优化步骤，最终给出推荐的控制策略，即在不同输入二氧化硫浓度的情况下，对应地推荐控制策略。

传统的运作流程是通过人工控制多个参数，稍有差池就可能导致不合规，或者过多的原料消耗和水电能耗。通过对比传统人工操作和人工智能的推荐控制策略发现，使用后者时脱硫塔消耗的原料和水电量明显减少，单台脱硫塔年均可节省数十万元。

虽然人工智能现在已经能为工业领域乃至整个人类社会带来很大的裨益，但目前人工智能仍处于早期的发展阶段，在推动人工智能在工业领域落地的过程中仍然存在着诸多的问题。其中最主要的问题是工业业务理解中的巨大门槛和工业应用定制化程度高的问题。在一个细分问题对应一个模型的情况下，如果要在工业领域落地，那么涉及的细分问题成千上万，繁杂程度可见一斑。另外，还存在一系列问题，如技术门槛高，人工智能人才在短期内难以有效补充；行业缺乏统一的系统和标准，应用开发和实施成本高；所依赖的数据的完整性和质量有待提高；应用场景的碎片化、个性化、专业化制约着复制推广和用户接受程度等。由此可见，人工智能要还有很多难关需要攻克，但人工智能所蕴含的强大动力让我们有足够的信心相信在未来的发展过程中，它能够不断完善，解决这些问题，逐步实现在工业领域的落地。

虽然企业还是需要按部就班地进行生产制造，但人工智能已经开始为整个工业领域带来很大的颠覆，加速生产制造进入工业4.0时代的步伐。人工智能带来的是为整个工业的强大赋能，从生产优化到供应链管理，从降低成本到提升效益，从降低能耗到智能环保，从立足数据到驱动决策。这是人工智能赋予工业的强大动力，也是AI思维下工业转型的必由之路。

金融业AI实战

根据中国人民银行发布的《2018年中国金融市场发展报告》的数据显示，我国经济发展稳中有进，2018年GDP（国内生产总值）继2017年突破80万亿元大关后，迈上90万亿元新台阶，2018年GDP增量接近8万亿元。社会经济水平不断提高，人们的生活水平也在不断改善，金融意识也开始慢慢提升，越来越多的人开始参与到金融业务中来，例如个人的信用贷款、买房时的房贷以及基金投资等。但对金融行业本身来说，大批人群的参与会使得金融行业审核和风险管控的成本升高。尤其在贷款业务里，如果对金融客户的审核不到位，导致坏账出现，将严重影响业务开展乃至整体金融行业的稳定发展，从而也会对金融所服务的实体经济产生不良影响。所以，通过人工智能优化金融各业务的运营和风险对整个经济体系来说都非常重要。

在前面的章节，我们讲解了人工智能可以赋能很多行业和领域，但其实并不是所有领域都适合大范围使用人工智能。要满足大规模商业应用人工智能，应具备两个必要条件：第一，数据的数量和质量必须达到一定的要求，尤其是整个流程中数据的打通和定期的数据更新和反馈，这决定了人工智能发展的基础是否牢固。第二，所在领域是否对需要解决的问题有相对清晰的定义。如果领域本身没有明晰的问题定义，或者不能通过数字化的方法描述出来，则很难通过人工智能来解决这类问题。

从整体来看，金融行业经过多年的发展已经沉淀出大量金融数据，而且金融领域现在需要解决的问题也很明确，营销获客、风险控制和投资顾问等一系列清晰的问题早已浮出水面，由此可见金融行业已经比较接近人工智能大规模商用的两点要求。随着人工智能的发展和在金融领域的不断探索，人工智能现在已经能够赋能金融行业的不同的业务场景，例如智能营销、智能风控、智能投顾和智能投研等，下面会通过具体的案例来展示人工智能对金融业的赋能和提升。

智能营销

和零售一样，金融行业提供的各种产品最终都是要服务于用户的，所以为了让更多的用户了解到自己的产品和服务，在金融行业营销也是必不可少的。同样地，人工智能也能助力金融营销，也就是我们通常所说的金融智能营销。金融智能营销指的是通过人工智能精准定向用户的金融需求并满足这些需求，一般有三个核心步骤。

第一步是进行金融画像。与零售领域一样，金融行业要通过人工智能得到提升，前提是有足够的数据积累，然后在金融业务里产生全面、准确、实时的用户画像，例如，需要知道用户的基本属性，用户有哪些信贷和理财方面的需求，用户对哪些金融产品感兴趣，是否有偿还能力，是否有既往的借贷和逾期行为，是否有其他的风险行为，等等，这些维度通过加工整理形成用户的金融画像。

第二步是进行智能创意。所谓智能创意，即根据不同的人群画像，生成与需求场景自然切合的动态创意内容，实现千人千面的创意。根据不同消费者的个性化需求场景、所处人生阶段、生活品质、消费水平以及客户的生命周期等相关数据，通过人工智能的分析和学习，从情感激励、行动召唤、产品匹配和其他方面切入，进行针对不同客户群体的创意优化。智能创意进入营销系统进行精准营销后，营销结果反馈回来，成为新的数据来源用于下一轮智能创意的优化。

第三步是进行智能匹配，即通过人工智能响应模型，准确地匹配金融产品与客户的需求。基于机器学习和深度学习的响应模型，将产品特征（如额度、利率、收益率）与消费者的画像特征（例如用户画像、借贷行为、消费意愿）相匹配，恰当、精准地为金融客户推荐与他们需求相匹配的金融产品，最终实现智能营销。利用人工智能整合数据资源，打造数据闭环，从海量数据中挖掘金融客户潜在的模式和趋势，实现基于数据的智能营销体系。

除了把握用户的需求之外，金融机构也要了解用户对于自身的价值，也就是说，金融机构需要运用人工智能预测出一个用户在未来能够带来多少收益。预测之后，金融机构就可以根据用户价值的不同相对应地来优化营销活动。例如对于高价值的用户，重点在于注重保持他的价值水平，因而需要针对高价值用户的需求进行各种各样的营销活动，通过活动让用户产生更多价值，同时还要保证该用户一直都是高价值用户。而对于低价值用户，可以通过权益和优惠活动提升黏性。每一个价值段的用户都需要不同的运营手段来维护，要有差异化的考虑。如果用户看到的营销内容千人一面，运营同质化严重，将不能充分地实现和提升用户价值。通过预测性人工智能体系，针对高价值、中价值和低价值用户各自的特点，设计专属的运营手段、权益和话术以后，总体效益可以得到很大的提升，客户流失率降低、利润率提高。

我们以国内第一家互联网民营银行微众银行为例，了解人工智能是如何赋能营销的。我们都知道，金融产品属于高价值、低频次的消费品，所以为了提高业绩，金融行业需要通过营销不断宣传自己的金融产品，在维护现有客户的同时还要开发新客户。在过去很长一段时间内，金融行业营销的问题是广告投放效果差。人工智能进驻金融领域后，帮助金融行业实现了精准营销。例如，微众银行利用人工智能模型做到了精准推荐，使投放效果大大提升。首先根据长期以来形成的各种数据，如登录、点击等用户前端行为数据，以及如开户、存款等后端转化行为数据，以实际的转化为优化目标，建立起专属人工智能模型。通过该智能营销模型，微众银行将其多种金融产品的广告精准投放到数十万家小型企业，广告投放效果得到了有效提升，在降低广告投放成本的基础上，实现精准获客。

智能风控

在金融行业，风控是永无止境的，传统金融机构通常采用传统评分卡和规则引擎等“强特征”进行风险评分。评分卡可以通过用户的各种金融记录和历史信用资料，对用户的信用等级打分，根据分数来判定是否向该用户提供贷款、贷款的金额以及利率。规则引擎可以对规则的层次结构有一个综合的考量，以此来实现复杂的决策，比如通过整合金融产品的准入规则、信用评分规则和风险分级规则，来进行金融领域的风险控制。通过上述两种方式进行风险评分存在审核周期长、涉及人员多、侧重人工审核和业务流程繁杂等问题，会导致效率低下，严重影响了用户体验。在风控领域中，人工智能能够有效地弥补传统风控的短板，建立起全面的风控模型，提升风控的效果，优势愈加凸显。

金融智能风控指的是通过全面风险管理模型，准确计量风险并定价。金融智能风控常用于贷款业务场景中，具体步骤如图7-5所示。

第一步，进行贷款申请部分的智能风控。需要在客户数据的基础上，通过违约风险模型、申请欺诈模型和净现值（net presentvalue）模型等，对金融客户进行信用审批、初始额度和贷款利率的确定。

第二步，进行贷款中的智能风控。通过交易欺诈模型和行为风险模型等，可以对金融客户的行为风险及交易欺诈概率做出评定。