□刘诗瑶
人工智能赋能实体经济,数据分析与标注、算法选择与调优、模型训练、方案设计等,都可以纳入人工智能训练师的专业范畴。
人工智能训练师,听起来就很有未来感的职业。10月13日上午,记者来到数据智能公司海致科技,见到了年轻的女工程师魏子沐。声音笃定,笑容沉静,轻轻敲击键盘,一串串代码就像水流般倾泻出来。“搞AI的姑娘果然气质不一般。”记者心里暗暗赞叹。
什么是人工智能训练师?“相比算法工程师、大数据工程师,人工智能训练师的工作内容更丰富。”子沐一边敲代码,一边解释,人工智能赋能实体经济,例如数据分析与标注、算法选择与调优、模型训练、方案设计等,都可以纳入人工智能训练师的专业范畴。
“我们的系统一般部署在用户的私有云上,咱们今天就用模拟系统演示。”她打开演示软件举例,“最近,我在金融项目组,利用人工智能技术,辅助银行开展反欺诈、反洗钱、贷后风险监测等风险管理,评估预测客户行为。”
但是,银行系统里的相关数据量非常庞大,客户的特征是什么、数据怎么开发,前期需要进行扎实的调研,子沐不仅要掌握人工智能相关的技术,也要对金融业务的实际需求有深刻的理解。“分析数据的同时,还要进行最关键的一环,就是挑选算法。”子沐解释,算法就像公式,公式越贴合数据本身的规律,预测结果越准。
选好适合的算法,子沐
就会把数据放进去,开始
“训练”模型的艰巨工作。
“怎么理解‘训练’这个
动作?”记者觉得有些抽象。
子沐马上拿出纸和笔,画起
了一棵树。她边画边解释,
人工智能的计算流程,就像
一棵树的生长。
起初大树只有主干,慢
慢长起来分枝,向不同方向
伸展,支干上又分出大小的
枝丫,最终成为繁茂的参天
大树。当把银行客户数据放
进算法后,根据数学原理,
算法会自动往下一步计算,
某个分叉口选“是”就往这
边走,选“否”就往另一边走,最终形成一套决策流程,清晰展示着一些概率和预判结果。“那么,你在其中发挥什么作用呢?”记者不解地问。“这棵树总共多高、到什么时候停止生长,都可以由人工智能训练师设定,算法会基于人的设定,自动判断树在哪些‘路口’分叉。”子沐讲得很生动,“换句话说,即使我和另外一位人工智能训练师用一样的数据和算法,但因为我们对业务场景的熟悉程度不同,进行模型训练时设定的参数存在差异,最终分析结果也会不同。这既跟工程师的技术水平相关,也与企业的核心技术和对行业知识的沉淀密不可分。”
最终,演示系统的屏幕上弹出来一份模拟“评分卡”的结果,以图谱的形式展示,哪些人逾期还款的风险高,哪些风险低,银行最好做出哪些应对……人工智能服务金融,主要就体现在利用数据智能技术,防范金融风险、甄别欺诈行为、提升精细化服务、降低成本等方面。“整个社会对人工智能技术的需求越来越大,我非常赞同技术向善的观点,能尽我所学帮助传统行业提质增效,为人们带来更精细化和高质量的服务,这是我工作的动力。”子沐说。
子沐今年26岁,学数学出身,去年又读完了硕士。但她依然保持着时刻学习的状态。“想要成为一名优秀的人工智能训练师,除了数学和计算机能力扎实,还要跟得上知识更新的步伐。”