《上海金融報》:目前很多領域的企業都在發展金融科技，主要難點何在？
陳瑋:企業發展金融科技一般分為兩類，一類是金融機構發展金融科技，這種情況下，機構只需根據自身需求進行發展。另一類是像眾安科技這樣的科技公司，由於服務金融機構，要讓金融與科技結合得更好，就須形成標準。由於目前還沒有任何企業可以通過完全非標準化的產品來服務一個非常大的市場，因此對科技公司來說，把科技能力轉化為產品來服務更多金融機構並進行規模化，就要克服一些難點。從這個層面說，科技公司發展金融科技，比金融機構發展金融科技難，難在要把科技與相關領域結合並具體應用。
《上海金融報》:從研究到應用，金融科技面臨的最大難題是什麼？
陳瑋:我認為仍是人才難題。因為這樣的人才既要對科技理解深刻，又要對金融有所瞭解。如果只瞭解金融不瞭解科技，就是一般的金融人才。只瞭解科技不瞭解金融，就不知道怎樣把科技應用到金融領域。說白了，金融科技人才要善於吸取內部和外部的研究成果，與金融業務進行理解匹配，這相當困難。目前來看，這類複合型人才不好找。
《上海金融報》:有人將金融科技人才分為基礎型、工程型和應用型，您怎麼看？像眾安科技這樣的企業，在人才方面怎樣佈局？
對人才的需求，我們是有層次的，大體上關注有行業經驗的成熟人才和較年輕的優秀大學生。前者可能來自其他機構，以前或許是一些項目帶頭人，可以直接上崗。至於有潛力的大學生，我們會進行培養。我們有個人才梯隊，第一層是應用型人才，負責對外輸出科技能力。第二層是孵化器，由工程型＋應用型人才共同構成，把不成熟的產品進行孵化。我們還和復旦大學一起成立區塊鏈聯合實驗室，通過借鑑全球領先的科技能力和應用，提出新想法，解決客戶當下面臨的問題。
《上海金融報》:人工智能技術未來如何深度發展？屆時最大的困難會是什麼？
陳瑋:目前人工智能在市場上還是“單點”應用，即在某一環節取代人工，以提高效率，但離全面應用於金融業還需好幾年時間。當下，人工智能在人臉、圖像、語音識別等方面，消費者適應較快。而人工智能技術發展到一定深度後，會進入機器學習階段，屆時企業使用機會較多，普通消費者不一定了解。當人工智能真正展現出獨有能力時，企業會推動其在內部深度應用。因為用人工智能採集大量數據後，將面臨數據價值的挖掘，這必須靠雲服務器自動計算，找到趨勢、規律與價值。目前眾安科技已在這方面開始嘗試，給眾安保險提供用於航班延誤險精準定價的技術。但要把這種能力廣泛應用到行業裡，還需一到三年時間。
至於深度應用的困難，我認為還是人才缺乏。但這只是暫時的，國內外都已意識到這個問題，因此從學校到企業，大家都已開始著手培養複合型人才。
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