眼神科技入选金融科技产业创新TOP30 多模态是AI未来之路

  • 来源: 北国网   2019-12-11/16:51 访问量:
  • 2019年12月6日,由中国企业联合会指导、亿欧·EqualOcean主办的以“科创4.0:共建全球化新未来”为主题的2019世界创新者年会在北京国贸大酒店隆重举行,来自二十余个国家和地区的6000余名各产业创新者、行业领袖、知名专家学者齐聚一堂,共同探讨未来行业发展趋势。眼神科技创始人兼CEO周军受邀出席大会主论坛——创新领袖峰会,并发表了《十年一顾,再谈“多模态”》的主题演讲。眼神科技入选“2019中国金融科技产业创新TOP30”和“2019最具商业价值TOP30”双项榜单。

    周军主题演讲核心观点

    1、多模态为AI发展未来之路,已成行业竞逐焦点。

    2、多模态不是非此即彼的组合替代,而是基于数据融合的算法融合,并依托平台决策为支撑。

    3、多模态是AI落地的必经之路,眼神科技二十余年发展始终践行。

    多模态为AI发展未来之路

    演讲开始,周军以小狗会根据主人不同的情绪、行为而做出相应的不同反应为例,引出目前人工智能到底发展到了哪一步的话题。他认为,当前弱人工智能时代,人工智能再发展20年都很难达到如小狗一般的智商水平,达到小孩的水平自然需要更久。从“见多识广”的弱人工智能时代走向“见少知多、不见而预知”的强人工智能时代的奇点,目前尚未突破。因此,多数企业都在思考“人工智能接下来该如何发展”这个方向性问题,同时也将目光不约而同的聚焦在了“多模态”上。多模态应运而起,是迈向通用人工智能时代的重要方向。

    多模态不是非此即彼的组合替代

    指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别等,每一个技术、每一个算法用一个传感器解决一个问题叫单模态。随着AI发展和信息增加,不同信息从不同方位、不同传感器一拥而入,单一识别技术已经很难满足这样的发展。周军认为,只有多模态才可以解决识别误导和传感器感知局限问题,让机器像人一样感知和理解世界。同时他强调,多模态是指多传感器融合,是基于数据融合的算法融合,并不是单个技术的简单叠加或组合替代。

    周军介绍了眼神科技多模态决策体制的形成。从初期开发完成指纹识别、人脸识别、虹膜识别技术,形成基础算法,到面向市场推广中发现单一技术决策存在局限,进而打造ABIS多模态统一平台,眼神科技多模态是基于数据融合的算法融合、并依托平台决策为支撑。

    多模态是AI落地的必经之路

    金融行业是眼神科技最早进入、耕耘最久的行业,见证了中国金融行业的时代变迁。周军身处其中20余年,亲身经历和验证:多模态生物识别的融合应用,是金融科技发展的一把“金钥匙”。

    在传统金融时代,眼神科技创造性地将指纹识别引入银行,解决银行内部风险控制问题。在发现单一指纹识别技术存在局限性时,眼神科技启动了指纹和人脸融合系统研发;随着互联网的发展,眼神科技又将人脸识别技术应用于银行,提出人脸联网核查等概念和方案,通过远程获客,为银行降本增效。在发现存在防伪和攻击等问题时,眼神科技再次开启人脸和虹膜融合系统研发;随着移动互联网金融的发展,“追客”和“帮客”成为银行发展的核心诉求,实现精准营销和个性服务,更需要生物识别技术的融合应用。长期以来,眼神科技在应用驱动下不断创新,与银行客户共同推动了多模态在金融领域的探索、创新和落地。

    眼神科技十余年来一直致力于倡导和推动多模态生物识别技术的发展和落地。在金融行业,眼神科技交出了银行客户80%覆盖率的成绩单,同时,在教育、社区、安防、政务等各行各业均积极布局。目前已经拥有全球2000+客户,1000+渠道客户,服务于7亿国民,创造了1000亿+市场规模。

    最后,周军强调,多模态一定是AI未来的发展之路,也是AI落地的必经之路。他呼吁更多的创新者在各自领域进行深耕、创新,共同为人工智能的发展创造良性生态。

    眼神科技以技术创新应用为核心,为金融科技产业不断赋能,同时具备投资价值,在品牌美誉度和影响力获得行业认同。凭借多项优势,眼神科技入选“2019中国金融科技产业创新TOP30”和“2019最具商业价值TOP30”双项榜单。

    ---------------------------------------------------------

    免责声明:

    1.本文援引自互联网,旨在传递更多网络信息,仅代表作者本人观点,与本网站无关。

    2.本文仅供读者参考,本网站未对该内容进行证实,对其原创性、真实性、完整性、及时性不作任何保证。


    评论 {{userinfo.comments}}

    {{money}}

    {{question.question}}

    A {{question.A}}
    B {{question.B}}
    C {{question.C}}
    D {{question.D}}
    提交

    驱动号 更多