教育領域，AI技術的探索和落地，不管是用戶規模和技術選型都具有很好的代表性。這也為我們思考如何用人工智能推動行業變革，給出了重要的借鑒與參考。

提起作業幫，大家可能印象深刻的還是強大的題庫功能。作業幫是全國最早建立題庫的教育科技公司之一，到目前已經擁有5.4億+的題庫體量。如此龐大的題庫是如何建設起來的?

據王巖介紹，題庫建設的成功，得益于三個方面的條件。首先，源于作業幫的先天優勢：眾所周知，作業幫最開始是百度內部孵化的業務，最初定位于一個問答互助社區，后來推出搜索答疑業務。為了優化搜索答疑結果，作業幫通過組建全職教研和兼職老師團隊，搭建起了線上最大的題庫生產平臺。

光有一道道題目還不夠，還需要將題目關聯起來，比如：所考察的知識點、難易度以及所依賴的其他知識點等標簽術語關聯起來。這就涉及標簽的加工，并與知識圖譜、知識樹等技術基礎設施關聯起來。這樣才能讓題庫具備可被高效檢索和篩選的能力，讓題庫的價值得以真正發揮出來。

當然，題庫本身建設過程中有很多環節一開始都使用人工操作，后來不斷引入了AI技術，比如題目拍照等大多數電子化錄入步驟，AI將這些圖像自動識別變成計算機可理解的格式化的數據和語言。通過自動打標簽、格式化公式、AI糾錯技術等AI能力來進行自動化輔助處理，準確率大幅提升，也大大降低了人工成本。得益于題庫的建設以及對AI技術的不斷深入和擴大，作業幫通過落地一系列AI加速技術，把搜索答疑的響應時間優化到1秒，而早期同類產品的響應時間都在8秒左右。

其實，數據也有聲音。你的每一次付款，每一次找零，每一次掃碼，都有聲音。

所有聲音最終匯入到這里，嗡嗡作響。這個機房，托管著宇宙行上海地區幾乎所有的數據，數據量在1000T以上。

你的每一筆交易，最終在這里成為歷史。

機房的外面，是一個操作中心。就是這一排無人值守的電腦，讓機房里的老數據不斷生出新的數據。這個屏幕上，正在運行著一個程序，關鍵詞：貸前、余額、納稅、風險。它究竟有什么用?讓我們再次回到最普通的日常。

開著小飯館的高阿姨，因為疫情，現在缺錢，總是和隔壁開著小超市的周阿姨聊天訴苦。直到這樣一天，她聽說了信用貸。

機器學習等AI技術的運用，貫穿了整個貸前和貸后。數據顯示，機器進行一共生成了22萬份風險診斷報告，最終屬實率高達近80%，遠高于客戶經理人工判斷。貸款這個最傳統的銀行業務，終于用上了最潮流的技術，目的是為了更好地競爭：普惠貸款的特點，使得過去傳統公司貸款的運作模式不再適用。

所謂的復雜，就是客戶需要準備各種證件復印件。而之所以遲遲沒有變化，是因為個貸業務的線上化轉型，需要的，是一個數字生態。要有大數據中心提供電子證照，要有銀行完成系統對接，還要有第三方機構認證用戶信息。

“如何確認辦理貸款人的身份?如何保證辦理貸款人的身份在網上傳輸的時候，不會發生被人竊取，不會有偽造數據安全的問題。數字信任就是我放心地把我的信息交給業務辦理機構，為各類金融服務提供一種全面的信任支撐”，上海數字證書認證中心總經理崔久強表示。

中國象棋協會副主席呂欽在本次活動上闡述了AI技術對于象棋文化推廣的促進作用,他表示:“中國象棋協會與商湯科技一起在金蘭苑小學舉行‘棋文化推廣活動’,是我們結為‘推廣合作伙伴’以來舉行的首場公益活動。接下來,我們還會在商湯科技的支持下,在各級中國象棋協會會員單位的配合下,把元蘿卜下棋機器人這款融合著傳統與現代、人文和科技的創新產品帶到全國更多的愛好者手中,為壯大象棋項目影響力、傳承國粹文化、推動我國象棋事業蓬勃發展起到更加積極的作用!”

談及AI與象棋的結合,商湯科技創新工程院院長沈徽表示:“商湯科技一直積極推動AI技術賦能和弘揚傳統文化,‘元蘿卜SenseRobot’AI下棋機器人不僅擁有大量的先進技術,也承載了商湯對于推動象棋文化的愿景和期待,是科技連接傳統文化的橋梁。我們希望把這樣的產品帶進校園,送給廣大師生,用創新的人機交互和對弈體驗,增進孩子們對中國傳統文化的認知和理解,同時激發他們對前沿科技的興趣,不斷地提高綜合素養。”

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