同盾科技创始人蒋韬
蒋韬是人工智能公司同盾科技的创始人兼CEO，也是一位智能反欺诈、智能风控领域的专家。在创立同盾科技之前，蒋先生曾任职于IBM、美会软件和阿里巴巴集团，从事反欺诈和智能风控的研发。他拥有复旦大学计算机系软件和理论硕士学位。
同盾科技是中国第三方智能风控及分析决策解决方案提供商，目前团队有1200余人，累计服务超过一万家客户，主要服务银行、保险、证券、信托、新金融等金融类客户和互联网行业客户。公司自成立起，融资总额超过两亿美元，目前估值近20亿美元。
未来的智能风控会呈现几个趋势：其一，在时效性上由事后、止损型风控模式向实时反馈的模式转变；其二，决策模式上由人工审核和后验策略模式，逐步转变为机器取代大部分人工的自动化决策模式；其三，风险控制和用户体验的提升逐步达到一个平衡。将来“无感反欺诈”、“无感风控”等模式会越来越多，能够在用户毫无感知的情况下，就完成风险审核。
基于生物识别技术的数字身份将成为未来主流的身份识别方式。目前主流的身份标识物品（钥匙、证件、银行卡等）和身份标识知识（用户名、密码等）将会变得越来越不重要。金融领域将成为生物特征识别应用的重要领域。此外，我认为在金融领域，未来声纹识别的应用潜力会非常大。语音是万物互联时代最便捷的入口之一，声纹可以应用在银行、保险核身等各个场景。但目前生物识别仍处起步阶段，其主要风险集中在鲁棒性和安全性等方面。
数据作为人工智能技术的基础，大体量、高质的数据才能够训练出更精确的模型。而联邦学习是可以只用“小数据”就实现“大智能”的技术。基于联邦学习去中心化的算法逻辑，使得参与各方没有一方能拥有所有的数据，也没有一方拥有所有的模型，共用开放数据，而不享有数据，能最大化保护数据安全和数据隐私。在联邦学习的模式下，中小企业的话语权也会得到前所未有的提升，从而突破谁拥有最多数据谁就拥有最大话语权的境地，打破数据垄断。
对金融领域的出海人工智能企业来说，亚非拉板块都是值得深耕的地区。这些地域与几年前的中国非常相似，能够更好地复制中国的经验与技术。比如印尼、菲律宾、尼日利亚、巴西、智利等地区存在人口数量众多、当地民众收入不断提高、居民消费需求增强，同时智能手机普及率较高，而金融服务覆盖率不甚理想的状况。这些因素都使其成为中国金融科技人工智能企业出海发展支付、消费金融、风险管理等服务的主攻阵地。
创新工场首席执行官李开复
李开复博士于2009年创立中国风险投资机构创新工场，担任董事长兼CEO，以及创新工场人工智能工程院院长。创新工场专注于科技创新型的投资理念与最前沿的技术趋势，管理总额约150亿人民币的双币基金。此前，李开复博士曾是谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，曾在微软、苹果、SGI等公司担任要职。李开复博士在美国哥伦比亚大学取得计算机科学学士学位，并以最高荣誉毕业于卡内基梅隆大学获得博士学位，同时还获得香港城市大学、卡内基梅隆大学荣誉博士学位。李开复博士先后发明过10项美国专利，发表逾百篇专业期刊或会议论文，并出版过八本中文畅销书。他是美国电机电子工程师学会（IEEE）的院士，自2019年起，担任世界经济论坛第四次工业革命中心所组织的人工智能委员会联席主席。
人工智能已过了“技术为主，专家为王”的黑科技发现期，进入了“应用为主，数据为王”的高速发展应用阶段。人工智能将成为一个可以构建许多商业化应用的平台。随着人工智能四波浪潮逐渐落地，人工智能应用程序的覆盖将从互联网到商业，从感知、计算机视觉、语音识别，到像人一样可以自由移动和自主工作的自动化人工智能。
人工智能正迎来应用井喷的实施阶段。研究机构预测人工智能将在2030年前为全球经济创造100万亿人民币的潜在贡献。我预测这么巨大的经济增量，最大的贡献将来自于人工智能与实体经济和实体行业的高度结合。正如互联网浪潮赋能传统产业一样，随着人工智能从一个高精尖的黑科技慢慢进入主流，最大的受益者将是传统企业。
传统企业拥抱人工智能有着无可比拟的优势，比如它们有深厚的行业商业经验和知识，有可以“即插即用”的现有业务场景，以及大量及时可用的业务数据，这些都是人工智能应用化阶段至关重要的“燃料”。反过来，人工智能将像电一样赋能这些传统企业，助推其转型升级，提升效益降成本。率先拥抱人工智能的传统企业将赢得市场，创造巨大的价值，反之落后的企业或将落入淘汰之列。
人工智能时代下，如何解决好个人隐私和数据安全的问题一直被关注。我们不应该只将此视为一个监管问题，而是更应该尝试用更先进的技术，去解决技术所带来的挑战。例如，采用同态加密和联邦学习这类新技术，可以切实保护个人数据。我们可以设想有一个滑块，每个人都可以选择想要更多隐私性或是更多便利性。让每个人都有自己的数据选择权，而不是采取粗暴的“一刀切”做法，还能使数据进一步优化人工智能算法，提高其效能，这会让人工智能技术更为人们所接受。
人工智能时代已经到来，我们需要积极拥抱它。