高鹏：摸象科技创始人兼董事长，摸象浙大金融智能联合实验室主任，人工智能首席科学家。博士毕业于浙江大学计算机学院人工智能所，师从中国工程院潘云鹤院士，有15项人工智能发明专利，是浙大摸象“金融智能联合实验室”院长首席科学家，曾获得全美PMP项目管理证书，是中国第一套移动通信BOSS计费系统的开发者。

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数字化共生时代，AI技术正在不断拓展金融场景边界，据《麦肯锡全球人工智能调查报告》显示，近60%的银行已经整合了至少一项AI功能，其中RPA和风控占比超半数，但却少有AI技术覆盖增长营销领域。

“用AI重构银行的运营或营销流程，是人工智能皇冠上的明珠”，摸象科技创始人兼董事长高鹏博士深耕数据智能行业20年总结到。AI在银行增长运营上具有RPA、NLP、知识图谱等高技术门槛，目前市场上落地的技术只能做到智能场景的识别反馈，难以达到各个环节的智能决策和自适应学习，更别说实现端到端的营销闭环。

然而摸象科技却实现了AI在银行营销领域的大规模应用。“我们自主研发了无相盘AI实时决策引擎，以大数据云脑+RPA+NLP的超级智能系统赋能银行云-边-端，打造了从数据到知识、从知识到决策的数据与知识双轮驱动的营销闭环”，高鹏博士介绍。也正是因为这项历经十年研发的技术，让摸象科技撬动了银行号称“最后一公里”的精准营销板块，做出了改写银行界营销和运营模式的AI产品，并在多个金融场景超越科大讯飞、硅基智能等友商，最终成为银行增长运营生态合作伙伴。

成立于2009年，这支由浙大系人才领军的团队一直扎根行业、低调耕耘，旨在做“未来AI银行的建设和联运者”，期望帮助更多银行智慧零售“降本增效”。本篇我们专访创始人高鹏博士，全面走进摸象科技的发展之路。

（摸象科技创始人高鹏）

十年磨一剑

Q：高总您好，摸象科技的赛道是什么？

高鹏博士：我们的赛道是“AI＋金融”，我们的发展方向是“未来银行的数字化、智能化转型建设和运营”。随着数字孪生世界的逐步成长，银行/金融行业是变革最大的。数字化涉及到银行的相关领域包括“运营和营销、风控、客服”等方面，我们是用大数据+AI技术提升运营和营销的效率。

Q：在这一赛道有很多用大数据＋AI技术的公司，您认为摸象科技能具备市场竞争力的关键点是什么？

高鹏博士：关键点是我们的技术搭建了“端到端的系统级AI”。中国银行业基层数智化转型需要端到端闭环运营解决方案作为最终交付结果，因此我们不只是提供平台，而是为银行零售场景提供营销端的一套标准体系（包括平台+工具+定义流程+内容运营）。用数据智能做全局驱动，从银行的海量数据出发，形成触达用户-营销-引导用户和客户经理互动-效果转化反馈的全闭环体系，帮助银行建立AI直营新模式。

Q：这个技术就是【无相盘】AI实时决策引擎技术吧，可以具体介绍下这项技术吗？

高鹏博士：没错。这项技术是摸象科技历经10年打磨研发的。我们为什么说在银行的运营和营销场景做AI实时决策很难，是因为银行的场景多且复杂，做智能场景的识别反馈容易，但是做到各个环节的智能决策和自适应学习十分有难度。

而“无相盘”作为大数据与知识图谱相结合的跨媒体智能决策引擎，兼具NLP-Scorpio语义理解、4级金融知识图谱、智能财富规划等多种核心能力，可实现对用户的360度画像和多尺度时间窗口的金融消费预测，能够完成从大脑到工具到触达的整个数据闭环，针对银行零售场景的用户互动行为进行实时场景决策和最优处理。

（摸象科技超级智能系统）

用AI为2000+金融机构运营降本增效

Q：这项【无相盘】AI实时决策引擎技术目前支撑了哪些摸象科技的产品呢？

高鹏博士：主要有两个，一个是AI直营银行，它可以用AI+人工的方法实现大规模精准营销，将银行无法用人工客户经理服务覆盖的85%长尾客户都经营起来；另一个是数据智能中台，是基于行方的大数据平台或数仓，建立数据驱动的全运营流程，用一套RPA的驱动引擎驱动所有触点和场景，实现实时决策的运营新零售模式。

Q：这两项产品目前在市场上获得了怎样的反馈？

高鹏博士：我们已经为2000＋金融机构运营降本增效，包括中国建设银行、中国工商银行、浦发银行、中国银行、中信银行等大行及股份制银行的总行或分行，这两项产品可以将原来银行只能够服务5%的头部私行客户的服务能力，提升到可以为80% ~90%的长尾客户都提供精细化以及个性化的服务，真正实现带来新收入、创造新业绩的目标。

浙大系AI领军人才团队

Q：了解了这么多摸象科技的核心技术和产品，我很好奇这是一支怎样的团队？

高鹏博士：如果非要用一句话来形容我们的团队的话，那就是“这是一支有初心和匠心的团队”。成立十余年来，我们的团队在高并发实时流处理技术、多源行为数据采集和深度建模、融合实时智能计算、知识图谱&语义理解等领域都有卓越成就，拥有17项核心专利和83＋软著成果，是国内少有的能够将运营能力和技术能力“完美融合”的团队。

Q：有没有印象深刻的可以跟我们分享的团队故事？

高鹏博士：有很多，但是最深刻的应该是我们的AI实时决策实现了20ms以内的响应速度。在行业内，AI的实时决策时间一般都在50ms以内，但是我们的研发团队认为有能力在这一标准上突破，花了两年多的时间去研发、测试，最终集群部署少量节点就实现了高并发低延时智能决策，成功打破了金融营销和人机对话等领域面临的实时决策瓶颈。我清晰地记得这一功能实现的时候整个团队都沸腾了，今后还希望能有这样的时刻。