原标题：挖财携手上海交通大学布局人工智能 助力智慧财富 来源：中国网财经

　　AI潮起，量能生势，2019世界人工智能大会刚刚在上海落幕，一场聚焦人工智能的研讨会也在上海交通大学举行。

　　8月31日，第三届挖财、上海交通大学“李介谷优秀博士论文奖”颁奖暨人工智能在工程与金融领域创新应用研讨会在上海落幕，会议由上海交通大学图像处理与模式识别研究所、挖财共同主办，由挖财资助的第三届奖项揭晓，顾运凭借《基于特征学习的显微图像分析算法研究》脱颖而出，摘得最终大奖。

　　前上海交通大学电子信息学院副院长施鹏飞、上海交通大学图像处理与模式识别研究所所长杨杰、上海高级金融学院李祥林，挖财总裁顾晨炜共同出席研讨会，就人工智能的热点领域展开高端交流，优秀论文奖评委之一、英国皇家工程院院士、英国帝国理工大学教授杨广中也特别发来祝福，优秀博士论文奖获得者顾运现场分享了他的研究成果，来自企业的专家乐言科技CEO沈李斌、美市科技CTO王鲲、信医科技CEO冯东雷、富数科技CEO张伟奇、数链创始人卞阳等，共同出席，围绕人工智能应用和人才培养等话题展开讨论。

　　本次研讨会的主题包括人工智能在工程与金融领域的创新，人工智能深度学习的最新实践，人工智能的数据隐私保护与监管要求，人工智能在医疗领域的最佳实践，5G技术来临人工智能的应用展望，人工智能适合型人才培养等六个方面，会上提出众多既高瞻远瞩，又有实际指导作用的新鲜观点。

　　在中美两国都有丰富工作履历的李祥林，非常看好国内大型金融机构在科技上的积极行动，但他提醒这些机构，金融科技不能简单复刻，更要重视节奏。他认为，国内目前很多金融机构把战略都放在了复刻上，金融机构要真正想想，自身到底特殊的地方是什么，每家公司要找到自己的特点。因此，他建议金融机构走科技的道路要走两步，第一是弥补今天跟国外的差距，第二步是着眼未来。

　　而作为人工智能领域的资深耕耘者，杨杰更看好信息丰富给人工智能带来的可延伸性。信息越丰富，从模型里面学到的东西就越全面越精细，相对可靠性就更高。具体到应用领域，对个体消费者，其消费数据、职业或教育背景等等方面的数据，掌握的越多，对他的刻画或者是模型分析，或者是定位分类就可以做的越精细，对于个体的信用评估、风险控制，都会更准确，做到风险也精细可控。

　　自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》后，人工智能即成创业创新的热点领域。据预测，到2030年，中国整个人工智能产值将超过1万亿元。而人工智能产业雄起的关键是人才的培养。

　　上海交通大学“李介谷优秀博士论文奖”创立于2017年8月，在上海交通大学教授李介谷从教65周年纪念日以及90寿辰时，由挖财出资支持设立，用以奖励在模式识别与人工智能系统领域做出卓越研究贡献的科研人才，此前二届的获奖者和论文分别是宫辰、《数据驱动的图推断算法研究》，以及傅可人、《视觉显著区域检测算法研究》。

　　设立该奖项时，李介谷充满期待地表示，人工智能将带来人类生活和社会结构的改变，而当前是人工智能学科的盛世，相信论文奖的设立，对上海交大在本学科的发展必将有重大促进作用。

　　李介谷是我国著名图像处理和模式识别专家。在李介谷推动下，早在1980年代初，上海交通大学就率先开办了模式识别与图像处理学科，成为国内最早涉足人工智能领域的高校。1998年，学科更名为模式识别与智能系统。

　　资助“李介谷优秀博士论文奖”，也与挖财近年来在人工智能领域的探索和布局密不可分。挖财总裁顾晨炜表示，金融科技需要时间的积淀，最忌讳“快餐文化”，挖财经营了将近十年，是金融科技领域的长期耕耘者，对待人工智能也是同样的态度。因此挖财愿意从基础做起，出资设立“李介谷优秀博士论文奖”，同时，挖财也积极把人工智能领域的探索应用在企业运营中进行实践，比如，用户隐私、数据保护、区块链征信、智能流量等，都是挖财基于人工智能，想打造的智慧金融。

　　“挖财特色之一不止是流量，更强调流量要带智能。智能既指要帮客户更精准地找到金融机构，更多时候还强调把这个智能给到金融机构，携助金融机构精准、智能地开发出适合于客户的产品，这是一个双向的过程。这个过程中，人工智能可以大显身手。”顾晨炜表示。

　　挖财在人工智能领域的布局，也有一部分是通过“数链”这一区块链项目来实现的。在研讨会现场，数链创始人卞阳表示，人工智能离不开大数据，既要数据量大，又要覆盖广，但是广泛存在的数据孤岛造成难以互联互通。挖财两年前就开始了对区块链技术的研究，将其与人工智能和大数据关联起来，并为具有代表性的Unitedata“数链”开源合作项目做出了重要的技术贡献。

　　“数链”开源合作项目通过用户授权存证、数据加密脱敏、去标识化等方式，使用基于安全多方计算的数据流通技术，建立安全计算平台，在链上创建智能合约，实现可信数据服务，企业数据不出门的情况下，进行多方协作，互联互通，在保护自己专有数据和保护用户隐私条件下，消除数据壁垒，运行联邦学习人工智能大数据应用。

　　目前“数链”开源合作项目已吸引了数据源、人工智能企业、场景应用企业等上下头部机构，形成了初步生态，现在已经完成应用于联合风控建模的“斑马合约”，建立用户画像拼图的隐像合约等应用场景，并开发医疗领域、公共服务领域、5G通信等领域的联邦学习大数据融合解决方案，在机器学习运行性能和模型结果精度等指标上处于业界领先行列。

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