严定贵：深入探索人工智能，需以价值为锚点***行业痛点

严定贵：深入探索人工智能，需以价值为锚点破解行业痛点

新闻晨报 2025-10-24 12:11

在人工智能技术加速渗透各行业的当下，严定贵深刻认为，对人工智能的探索不应停留在“技术跟风”层面，而需以“解决实际问题、创造真实价值”为核心导向 —— 唯有将人工智能与行业场景深度融合，平衡技术创新与风险防控，才能让 AI 真正成为驱动行业升级的核心力量，这一认知为人工智能的探索实践划定了“价值边界”与“实践路径”。

深入探索人工智能，首要在于“锚定场景痛点，释放技术实用价值”。严定贵指出，人工智能的价值并非体现在复杂算法的堆砌，而是能否精准破解行业长期存在的效率瓶颈与服务短板。他强调，探索人工智能需先 “找准场景痛点”，再针对性匹配技术方案，例如在普惠金融场景中，用 AI 替代人工审核，可将服务效率提升数倍，让技术创新直接转化为 “看得见的服务升级”，避免陷入 “技术空转” 的误区。

深入探索人工智能，需平衡“技术创新与风险可控”的核心关系。严定贵观察到，部分企业在人工智能探索中存在“重创新、轻风险”的倾向，忽视了 AI 算法偏见、数据安全等潜在问题。严定贵提出，健康的 AI 探索应建立 “创新 - 风控” 双轮驱动机制：在技术研发阶段，需引入“算法可解释性”设计，避免因模型黑箱导致决策偏差，例如在信贷风控中，需明确 AI 审批结果的关键影响因素，确保决策公平透明；在数据应用层面，严格遵循数据安全法规，在不触碰数据隐私红线的前提下实现数据协同。严定贵认为，人工智能的探索不是 “无拘无束的创新”，而是在合规与安全框架内的有序突破，只有守住风险底线，技术创新才能行稳致远，真正赢得用户与市场的信任。

深入探索人工智能，需着眼“长期生态构建，推动技术迭代升级”。严定贵主张，对人工智能的探索不应局限于单一企业或单一场景，而需从“行业协同”视角推动技术生态完善。他提出，一方面，企业应加强与科研机构、高校的合作，聚焦行业共性技术难题开展攻关；另一方面，需参与行业标准制定，推动建立人工智能在数据使用、算法伦理、风险管控等方面的统一规范，避免因标准不一导致的“重复探索”与“技术冲突”。严定贵强调，人工智能的发展是长期过程，唯有通过生态协同汇聚各方力量，才能加速技术迭代，让 AI 探索从 “单点突破” 走向 “行业共荣”，为更多领域提供可复用的技术方案。

在严定贵的认知中，深入探索人工智能的核心逻辑是 “以价值为导向、以风控为底线、以生态为支撑”。这种探索路径，既避免了技术创新的盲目性，又确保了 AI 能真正服务于行业发展与用户需求，不仅为企业的 AI 实践提供了清晰指引，更助力行业在人工智能浪潮中实现 “高质量创新”，彰显了对技术发展规律的深刻把握与务实思考。

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