校友风采｜王东辉：构建数据新生态，做数字经济时代赋能者
王东辉，金融EMBA2015级校友，荣联科技集团董事长。
问：请您和我们简单介绍一下最早创办荣联科技的契机和初衷。
王东辉：荣联创建于DotCom热的年代，与今天的GPU和GPT大行其道一样，互联网发展的早期为我们这些有技术能力和服务精神的技术人员提供了非常好的发展契机。我做公司的初衷是希望为自己的技术能力在市场上找到发挥的空间，通过服务社会实现价值，事实也是如此。
问：在为企业提供数字化转型解决方案方面，荣联科技有过哪些领域的成功案例？成功的关键要素是什么？您认为在数字化转型过程中，企业需要做好哪些方面的准备？
王东辉：企业的数字化转型是一个长期持续和多层次、全方位的事情，包括了传统业务的数字化、智能化，也包括业务创新、构建新的业务模式。
我们在主要开展业务的金融、教育科研、工业制造、生物医药等领域都有帮助客户实现数字化转型的成功案例，特别是在基于数据存管算的领域和由此实现的业务创新方面，例如，金融机构的交易平台、医疗机构的病案系统、基因诊疗系统、智慧矿山、智慧水务等。
我认为成功的关键要素包括了对客户业务的把控，也包括了支撑需要的数据平台和物联网平台等。数字化转型的企业可能在大张旗鼓地做，也可能是在潜移默化地做，但成功的核心要素还是要有长期的目标和坚定的决心，是典型的一把手工程。
问：人工智能已经在很多行业得到应用，对于荣联科技来说，人工智能在哪些方面发挥了重要作用？
王东辉：我们对人工智能的认识分了两个阶段：在GPT大模型出现之前，我们主要是把人工智能作为数据处理手段来使用；在GPT大模型之后，我们重新认识到人工智能实际上是一种软件应用系统的构建方法，一种基于数据自动实现的开发手段。
我们常说，数据业务看两头，一边是数据源，一边是应用场景，而中间的数据处理过程是客户不需要特别关注的。我们以往用自然语言处理（NLP）来完成对文字信息的处理，而文字内容的来源可能是客户自己的各种文档系统，也可能是通过爬虫从互联网上收集的，并在此基础上构建了各种应用系统。
在我们的各种物联网业务里，通过传感器、摄像头，以及连接客户业务装置的PLC接口，采集了客户现场的业务数据，通过算法或训练模型将优化后的控制参数反馈给客户的业务系统，从而实现经济价值，例如，水务系统可以节约8%-12%的运营成本。但是在大模型时代，一切又发生了根本性的变化，在通用大模型基础之上，通过专有数据训练行业模型，并通过部署行业模型提供服务是我们此刻的工作目标，而找数据和构建算力是当前的工作重心。
问：您认为未来人工智能发展的趋势是什么？荣联科技未来会利用人工智能技术做一些创新和突破吗？
王东辉：和所有带来范式转变的技术一样，GPT模型从规模和应用上很快会被人类推到极限，接下来就会看到局限性和收益反面的代价，从而达到一种平衡的状态，例如，已经在讨论的安全和伦理，以及AI生成的数据又进入了训练模型的问题等。
我们在这个领域会聚焦在行业应用，特别是我们能接触到数据的行业，我们一直帮客户收集和处理数据，自然会延伸到通过GPT模型来创建新的业务和服务体系。
问：您如何看待大数据和人工智能技术发展带来的安全和伦理问题，荣联科技在这方面有哪些举措和思考？
王东辉：以我们多年在基因领域工作的经验看，革命性的技术进步必然会引发安全和伦理问题，这是全社会的问题。我们也会密切关注相关问题，并避免向有问题的领域拓展和投资。
问：是什么契机让您选择来到五道口金融学院深造？在这里您有哪些收获？对于企业的发展有哪些帮助？
王东辉：2015年我来五道口学习的时候，正是国内资本市场最火热的时候，扩展视野、提升认知、完善金融知识是我来五道口的初衷。在学习过程中，我一方面向老师学习，也向同学学习，收获很多；另外一方面，也看到了金融的可怕性，作为实业的放大器，你的强项被金融放大，你的脆弱性也被放大，把握好自己很重要。
问：对于那些希望了解并应用 AI 技术的校友和同学，您对他们有什么建议？
王东辉：这波由ChatGPT引发的AI浪潮是革命性的，我们个人、公司和社会都将发生翻天覆地的变化，拥抱变化是必须的，否则将被边缘化。大模型其实是降低了AI应用的门槛，以自己原有的业务基础为出发点，每个人都可以找到很好的站位。
转载自五道口金融学院校友办公号