文/張楠
導語：平安科技作為平安集團的科技智庫， 依託集團在金融領域場景化服務方面的資源優勢， 不斷完善金融+醫療+人工智慧的戰略佈局，
保險巨頭平安集團就在AI領域持續探索， 不斷開闢新的應用場景。 平安集團旗下的全資子公司平安科技， 作為IT支援的子公司， 為集團和下屬子公司提供IT規劃、開發和運營等IT服務。 平安科技智慧引擎部總經理兼大資料首席總監肖京， 是“千人計畫”國家特聘專家， 目前帶領團隊深入研究大資料及AI， 開發風控、欺詐識別、互聯網健康、精准行銷等相關金融應用。
貝殼社對肖京專家就平安集團的AI+醫療佈局作了採訪。 肖京介紹， 平安科技是平安集團下屬的平臺支援服務公司， 為銀行、資產、理財、信託等業務部門提供IT支持， 具備所有IT功能， 包括基礎架構、開發CRM等等。 在AI領域， 平安主營業務是金融和醫療，
為了分析資料， 首先要將各要素分門別類作精細化管理， 包括個人、企業、管道、產品等資訊都集合在平臺上， 做完畫像臉譜再做挖掘和分析以產生價值， 最終形成的大資料平臺被稱為 “平安腦”智慧引擎， 具備所有資料分析挖掘的功能。
肖京表示， 實現人工智慧功能有三個階段：第一是做規則引擎、經驗和知識積累；第二是做統計分析， 商務智慧分析， 包括關聯性分析等及格式化報表；再下一步是結構化資料和非結構化資料的分析挖掘的能力，
在此之上制定行業解決方案， 衍生的產品有幾類：一種是報表性產品， 如分析報告、白皮書等， 第二種是介面類別產品， 具有介面查詢屬性， 能發現問題漏洞；第三是個性定制化產品。 基於上述三類產品技術， 就能設定各種應用場景， 應用場景是覆蓋全業務線的，
AI+醫療保險
平安科技在保險行業的解決方案是， 深度整合日常消費場景， 醫療消費場景， 實現在移動端APP進行線上投保交費、保單諮詢、保單服務、理賠、給付的全流程， 不僅能線上而且能遠端實施銷售業務， 線上投保能集成OCR、指紋識別、語音辨識、電子簽名技術等技術， 甚至包括精准度達99%以上的人臉識別技術， 方便業務辦理與投保資訊的快速錄入。
“AI在醫療保險的應用主要體現在理賠時候的反欺詐和風控， 平安在該領域持續提升和前進。 反欺詐是可以找到欺詐的線索， 幫助廠商發現欺詐嫌疑， 控制風險”， 肖京解釋。 據悉， 相比傳統保單的審核檢出率， 平安科技的“平安腦”識別準確率和業務效率都提升近4倍，
AI+健康預警
AI還能有效進行健康預警， 識別客戶潛在的疾病風險， 或者預測疾病高發的可能性， 當發現是潛在病人時， 能提前採取輔助手段， 進行健康管理宣導或提供資訊， 提醒用戶去醫院檢查等， 都能規避疾病發生， 或延遲病情發生。
“疾病預測方面， 可以通過大資料的分析， 通過行銷資料， 通過掃描病例或者體檢報告資料， 通過生活習慣等其他與金融相關、生活場景關的資料， 還有天氣情況， 地區性特殊多發症情況， 綜合起來可以做預測， 對保險是有一定輔助作用。 ”
肖京介紹， 平安科技目前和政府及各級衛計委合作， 進行疾病預測，這是對公共衛生資源的合理調配，如預測流感概率，對腫瘤、慢病、高血壓、糖尿病做發生率的預測等，對政府工作有巨大幫助。
據報導，近日深圳市衛計委就與平安集團簽訂合作協定，將在健康醫療大資料的研究和應用、落地方面展開深入合作。平安科技作為合作夥伴，將共同設計“3+1”預測模型，預測居民的高血壓、糖尿病、惡性腫瘤3種慢病的發生和流感指數，提高疾病預測水準。
AI vs 醫生
對於人工智慧讓醫生失業的觀點，肖京不以為然。他認為，也許很多年以後會發生，但是目前看不到跡象，醫療的專業性還是很強的，很多時候需要綜合很複雜的因素，但這些因素往往資料裡是沒有的。AI主要是基於資料，有了大資料以後做資料的深度挖掘，才產生價值，連資料都沒有挖掘就不會發生。
“醫療內輔助性工具，比如影像診斷等潛力巨大，有很多應用場景。但完全替代醫生做診斷，我是比較懷疑的，但肯定能幫助醫生提高效率。”
同樣地，對於線上問診的AI工具，肖京也不贊成，覺得用戶體驗不會太好，而平安集團旗下的平安好醫生背後也是龐大的真實醫生做後盾，而非機器回答，這也表明了平安科技對AI診斷的態度和立場。
肖京還談及眼下AI興起的原因，雖然AI概念1956年就誕生了，但經過60年的發展，現在才真正落地應用。之前技術上存在諸多限制，如計算能力、存儲能力極有限，資料量也不大，但自從互聯網出現以後積累大量資料，計算速度變快，演算法進步也非常快，讓很多應用場景，如人臉識別、語音辨識、輿情分析都變為現實，所以AI就變得火熱起來，備受各界推崇。
對比國內外AI技術發展，中國因為起步晚，而且追求結果導向，純研究性的積累不多，所以原創性稍微差點，但在應用創新上，中國不僅不落後，反而世界領先，源于國內同行在具體應用層面，具有反應快，執行力強的特點。其實，在AI領域的重要子領域裡，不管是電腦視覺或者是機器學習，還是多媒體、語音辨識，國人發表的頂級論文佔據很大比例，所以說行業進步迅速，應該說未來趨勢是非常好的。
進行疾病預測，這是對公共衛生資源的合理調配，如預測流感概率，對腫瘤、慢病、高血壓、糖尿病做發生率的預測等，對政府工作有巨大幫助。據報導，近日深圳市衛計委就與平安集團簽訂合作協定，將在健康醫療大資料的研究和應用、落地方面展開深入合作。平安科技作為合作夥伴，將共同設計“3+1”預測模型，預測居民的高血壓、糖尿病、惡性腫瘤3種慢病的發生和流感指數，提高疾病預測水準。
AI vs 醫生
對於人工智慧讓醫生失業的觀點，肖京不以為然。他認為，也許很多年以後會發生，但是目前看不到跡象，醫療的專業性還是很強的，很多時候需要綜合很複雜的因素，但這些因素往往資料裡是沒有的。AI主要是基於資料，有了大資料以後做資料的深度挖掘，才產生價值，連資料都沒有挖掘就不會發生。
“醫療內輔助性工具，比如影像診斷等潛力巨大，有很多應用場景。但完全替代醫生做診斷，我是比較懷疑的，但肯定能幫助醫生提高效率。”
同樣地，對於線上問診的AI工具，肖京也不贊成，覺得用戶體驗不會太好，而平安集團旗下的平安好醫生背後也是龐大的真實醫生做後盾，而非機器回答，這也表明了平安科技對AI診斷的態度和立場。
肖京還談及眼下AI興起的原因，雖然AI概念1956年就誕生了，但經過60年的發展，現在才真正落地應用。之前技術上存在諸多限制，如計算能力、存儲能力極有限，資料量也不大，但自從互聯網出現以後積累大量資料，計算速度變快，演算法進步也非常快，讓很多應用場景，如人臉識別、語音辨識、輿情分析都變為現實，所以AI就變得火熱起來，備受各界推崇。
對比國內外AI技術發展，中國因為起步晚，而且追求結果導向，純研究性的積累不多，所以原創性稍微差點，但在應用創新上，中國不僅不落後，反而世界領先，源于國內同行在具體應用層面，具有反應快，執行力強的特點。其實，在AI領域的重要子領域裡，不管是電腦視覺或者是機器學習，還是多媒體、語音辨識，國人發表的頂級論文佔據很大比例，所以說行業進步迅速，應該說未來趨勢是非常好的。