人民日报|走近新就业形态劳动者：新职业，高质量发展新赛道( 二 )
“那么 ， 你在其中发挥什么作用呢？”采访人员不解地问 。 “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 。 ”
新能源汽车救援员杨志——
订单在哪里 ， 我们就跟去哪里
本报采访人员韩鑫
今年国庆假期 ， 沿着订单一路向北 ， 承德、塞罕坝、锡林郭勒 ， 走了3000多公里 ， 给出游的车主们提供充电救援服务
“‘叮——’您有新的订单！”来活了！上午9点 ， 蔚来汽车救援员杨志打开手机上的智能接单软件 ， 确认好车辆位置和需求 ， 开着自己的救援车 ， 出发了 。
与想象中大多发生在高速公路上的汽车救援场景不太一样 ， 这次的救援地点在一处写字楼的地下停车场 。
“车主留言说明天要开长途 ， 又来不及充电 ， 请我们帮助救援 ， 从取车到归还 ， 整个过程必须在两小时内完成 。 ”杨志一解释 ， 采访人员顿时觉得时间紧张起来 。 他却成竹在胸 ， 先四下环绕车身 ， 再细细查看车舱 ， 确保一切无虞后 ， 上传巡检视频；此时 ， 系统已根据电池电量、附近充电设备 ， 自动匹配出最优解决方案——先换电再充电 。
“时间等不得 ， 活也急不得 。 ”驾车前往换电站的路上 ， 见采访人员心生疑虑 ， 杨志向采访人员展示手机后台 ， 换电排队情况、所需充电时间全都一览无余 。 完成全部流程后 ， 杨志抬手看了看表 ， “提前半小时完成任务！”
救援服务保障依赖强大的技术 ， 更仰仗丰富的经验 。 喝水的工夫 ， 杨志的手机又响了 。 “车主的新能源汽车电池电量不足10% ， 困在原地动不了 ， 必须开移动电源车去！”话音刚落 ， 杨志跃上了不远处停放的一辆白色依维柯 ， 招呼采访人员赶紧上车 。
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