《上海金融报》:目前很多领域的企业都在发展金融科技，主要难点何在？
陈玮:企业发展金融科技一般分为两类，一类是金融机构发展金融科技，这种情况下，机构只需根据自身需求进行发展。另一类是像众安科技这样的科技公司，由于服务金融机构，要让金融与科技结合得更好，就须形成标准。由于目前还没有任何企业可以通过完全非标准化的产品来服务一个非常大的市场，因此对科技公司来说，把科技能力转化为产品来服务更多金融机构并进行规模化，就要克服一些难点。从这个层面说，科技公司发展金融科技，比金融机构发展金融科技难，难在要把科技与相关领域结合并具体应用。
《上海金融报》:从研究到应用，金融科技面临的最大难题是什么？
陈玮:我认为仍是人才难题。因为这样的人才既要对科技理解深刻，又要对金融有所了解。如果只了解金融不了解科技，就是一般的金融人才。只了解科技不了解金融，就不知道怎样把科技应用到金融领域。说白了，金融科技人才要善于吸取内部和外部的研究成果，与金融业务进行理解匹配，这相当困难。目前来看，这类复合型人才不好找。
《上海金融报》:有人将金融科技人才分为基础型、工程型和应用型，您怎么看？像众安科技这样的企业，在人才方面怎样布局？
对人才的需求，我们是有层次的，大体上关注有行业经验的成熟人才和较年轻的优秀大学生。前者可能来自其他机构，以前或许是一些项目带头人，可以直接上岗。至于有潜力的大学生，我们会进行培养。我们有个人才梯队，第一层是应用型人才，负责对外输出科技能力。第二层是孵化器，由工程型＋应用型人才共同构成，把不成熟的产品进行孵化。我们还和复旦大学一起成立区块链联合实验室，通过借鉴全球领先的科技能力和应用，提出新想法，解决客户当下面临的问题。
《上海金融报》:人工智能技术未来如何深度发展？届时最大的困难会是什么？
陈玮:目前人工智能在市场上还是“单点”应用，即在某一环节取代人工，以提高效率，但离全面应用于金融业还需好几年时间。当下，人工智能在人脸、图像、语音识别等方面，消费者适应较快。而人工智能技术发展到一定深度后，会进入机器学习阶段，届时企业使用机会较多，普通消费者不一定了解。当人工智能真正展现出独有能力时，企业会推动其在内部深度应用。因为用人工智能采集大量数据后，将面临数据价值的挖掘，这必须靠云服务器自动计算，找到趋势、规律与价值。目前众安科技已在这方面开始尝试，给众安保险提供用于航班延误险精准定价的技术。但要把这种能力广泛应用到行业里，还需一到三年时间。
至于深度应用的困难，我认为还是人才缺乏。但这只是暂时的，国内外都已意识到这个问题，因此从学校到企业，大家都已开始着手培养复合型人才。
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