□刘诗瑶
人工智能赋能实体经济，数据分析与标注、算法选择与调优、模型训练、方案设计等，都可以纳入人工智能训练师的专业范畴。
人工智能训练师，听起来就很有未来感的职业。10月13日上午，记者来到数据智能公司海致科技，见到了年轻的女工程师魏子沐。声音笃定，笑容沉静，轻轻敲击键盘，一串串代码就像水流般倾泻出来。“搞AI的姑娘果然气质不一般。”记者心里暗暗赞叹。
什么是人工智能训练师？“相比算法工程师、大数据工程师，人工智能训练师的工作内容更丰富。”子沐一边敲代码，一边解释，人工智能赋能实体经济，例如数据分析与标注、算法选择与调优、模型训练、方案设计等，都可以纳入人工智能训练师的专业范畴。
“我们的系统一般部署在用户的私有云上，咱们今天就用模拟系统演示。”她打开演示软件举例，“最近，我在金融项目组，利用人工智能技术，辅助银行开展反欺诈、反洗钱、贷后风险监测等风险管理，评估预测客户行为。”
但是，银行系统里的相关数据量非常庞大，客户的特征是什么、数据怎么开发，前期需要进行扎实的调研，子沐不仅要掌握人工智能相关的技术，也要对金融业务的实际需求有深刻的理解。“分析数据的同时，还要进行最关键的一环，就是挑选算法。”子沐解释，算法就像公式，公式越贴合数据本身的规律，预测结果越准。
选好适合的算法，子沐
就会把数据放进去，开始
“训练”模型的艰巨工作。
“怎么理解‘训练’这个
动作？”记者觉得有些抽象。
子沐马上拿出纸和笔，画起
了一棵树。她边画边解释，
人工智能的计算流程，就像
一棵树的生长。
起初大树只有主干，慢
慢长起来分枝，向不同方向
伸展，支干上又分出大小的
枝丫，最终成为繁茂的参天
大树。当把银行客户数据放
进算法后，根据数学原理，
算法会自动往下一步计算，
某个分叉口选“是”就往这
边走，选“否”就往另一边走，最终形成一套决策流程，清晰展示着一些概率和预判结果。“那么，你在其中发挥什么作用呢？”记者不解地问。“这棵树总共多高、到什么时候停止生长，都可以由人工智能训练师设定，算法会基于人的设定，自动判断树在哪些‘路口’分叉。”子沐讲得很生动，“换句话说，即使我和另外一位人工智能训练师用一样的数据和算法，但因为我们对业务场景的熟悉程度不同，进行模型训练时设定的参数存在差异，最终分析结果也会不同。这既跟工程师的技术水平相关，也与企业的核心技术和对行业知识的沉淀密不可分。”
最终，演示系统的屏幕上弹出来一份模拟“评分卡”的结果，以图谱的形式展示，哪些人逾期还款的风险高，哪些风险低，银行最好做出哪些应对……人工智能服务金融，主要就体现在利用数据智能技术，防范金融风险、甄别欺诈行为、提升精细化服务、降低成本等方面。“整个社会对人工智能技术的需求越来越大，我非常赞同技术向善的观点，能尽我所学帮助传统行业提质增效，为人们带来更精细化和高质量的服务，这是我工作的动力。”子沐说。
子沐今年26岁，学数学出身，去年又读完了硕士。但她依然保持着时刻学习的状态。“想要成为一名优秀的人工智能训练师，除了数学和计算机能力扎实，还要跟得上知识更新的步伐。”
