在基金和证券行业 ， AI可应用的场景有哪些？目前AI技术在该行业的应用还有哪些不足？
解飞：智能投顾是基金场景中一个比较好的机会 。 AI技术中的认知智能、语音处理等技术理论上说能够帮助投研机构做分析 。 一个好的基金经理每天可能要看十几份研报 ， 但是AI可以处理成百上千份研报 。
但从我个人观点看 ， AI做辅助投研分析有很多不足 。 AI更适合解决封闭性的、收敛性的问题 ， 但智能投顾涉及到的信息是综合、开放的 ， 基金经理在判断问题时需要用到工商、税务等背景知识和金融学专业知识 ， AI处理起来会有困难 。
另外 ， 这一代AI的核心在于算法 ， 算法的基础是数据 ， AI需要通过大量数据预判未来 ， 但在基金或者证券行业 ， 这种数据量不够 ， 同时会受到黑天鹅事件影响 ， 导致AI判断不准确 。
如何看待银行做的智能投顾？
解飞：我觉得将这种智能投顾称之为辅助投顾好一点 ， 就像智能驾驶一样 ， 终极智能驾驶很难 ， 所以大家将之分成L1-L5级别 。
智能投顾目前能做的事情包括 ， 帮基金经理处理海量的信息 ， 结构化输出一段文字 ， 或者判断正面、负面信息 ， 但都只是辅助基金经理判断的工具 。
科大讯飞做AI的核心逻辑是什么？
解飞：科大讯飞做AI的本质是希望同时解决公平和效率的问题 ， 我们希望和头部的机构一起合作 ， 我们提供算法将头部机构的技术和产品变成一个基线版本 ， 让更多的用户能使用到 。
以教育和医疗行业来说 ， 科大讯飞并不是帮助解决头部顶尖的医生和教师的问题 。 科大讯飞与协和医院合作成立联合实验室 ， 将协和医院的产品标准化后输出到中西部的医院 ， 让后者达到三甲医院看病的水平 。 教育上科大讯飞和北师大合作开发课件 ， 帮助全国各地的孩子接触到他们以前无法接触到的学习资源 。