9月12日訊，人工智能就像一塊磚，哪里有用往哪搬。金融作為一個(gè)距離數(shù)字最近的行業(yè)，機(jī)器會(huì)比人更擅長(zhǎng)處理大量數(shù)據(jù)的定量計(jì)算，機(jī)器比人的學(xué)習(xí)速度要快很多，而且機(jī)器沒有偏見，機(jī)器不會(huì)疲勞，機(jī)器沒有道德風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器通過對(duì)用戶特征點(diǎn)的分析，很容易評(píng)價(jià)一個(gè)用戶的信用。

金融天然適合賦能以AI元素，自然不能免俗，在金融領(lǐng)域到處充斥著AI的身影，從智能顧投到風(fēng)控，再到供應(yīng)鏈金融，智能客服，大有AI in FinTech之態(tài)。

把自己定義成特斯拉，特斯拉之所以不同于其他的汽車，不在于它的外形炫酷，而在于它內(nèi)在的引擎是不同的，它是一個(gè)電力引擎。科技金融也是如此，一大波P2P公司將自己定義為科技金融公司，但就真的有AI基因嗎?如何才能讓AI成為核心業(yè)務(wù)的內(nèi)驅(qū)動(dòng)力，讓理想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)?

從管理到連接再到AI：金融行業(yè)一直都在工具賦能

人類的消費(fèi)金融史先后經(jīng)歷了以熟人借貸為代表的“錢莊時(shí)代”、以耐用品分期為代表的“規(guī)?；瘯r(shí)代”、以信用卡為代表的“信息時(shí)代”和以AI為代表的“智能化時(shí)代”。

任何一個(gè)時(shí)代，尤其是當(dāng)代，金融行業(yè)一直在不斷技術(shù)賦能。

在金融的IT階段，也就是信息科技的初期，金融行業(yè)通過傳統(tǒng)的IT軟硬件來實(shí)現(xiàn)辦公和業(yè)務(wù)的電子化，提高金融行業(yè)的業(yè)務(wù)效率。IT公司并不參與金融公司的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，IT系統(tǒng)在金融公司體系內(nèi)屬于成本部門。代表性產(chǎn)品包括ATM、POS機(jī)、銀行的核心交易系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、清算系統(tǒng)等。

在最近幾年的互聯(lián)網(wǎng)金融階段，金融業(yè)搭建在線業(yè)務(wù)平臺(tái)，通過互聯(lián)網(wǎng)或者移動(dòng)終端渠道匯集海量用戶，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)務(wù)中資產(chǎn)端、交易端、支付端、資金端等任意組合的互聯(lián)互通，達(dá)到信息共享和業(yè)務(wù)撮合，本質(zhì)上是對(duì)傳統(tǒng)金融渠道的變革。代表性業(yè)務(wù)包括互聯(lián)網(wǎng)基金銷售、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、移動(dòng)支付等。

在最初階段，也就是金融的IT階段，科技對(duì)于金融行業(yè)更多的是提供了一種信息化工具，有助于管理水平的提升，在互聯(lián)網(wǎng)金融階段，體現(xiàn)更為明顯的是連接屬性，用互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的方式連接資金、資產(chǎn)和投資人，實(shí)現(xiàn)資金端的高效對(duì)接，降低準(zhǔn)入門檻，擴(kuò)大服務(wù)人群?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的連接功能，正是由互聯(lián)網(wǎng)的特性所決定的?；ヂ?lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的本質(zhì)是“連接”，通過網(wǎng)絡(luò)讓原本不透明、難以相互觸及的雙方建立聯(lián)系。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到金融業(yè)中時(shí)，其連接功能則主要體現(xiàn)在資金端的創(chuàng)新上，即資金的流向更加高效，比如P2P網(wǎng)貸將個(gè)體資金通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)連接到有借貸需求的個(gè)人。

互聯(lián)網(wǎng)金融提高了資金端的對(duì)接效率，主要是通過商業(yè)模式的創(chuàng)新來精簡(jiǎn)中間的商業(yè)環(huán)節(jié)，從而提高效率，屬于模式驅(qū)動(dòng)型?？萍己徒鹑诟嗟乇憩F(xiàn)為較為簡(jiǎn)單的嫁接關(guān)系，兩者之間并未發(fā)生更深層的融合?？萍嫉淖饔?，只是將金融服務(wù)方式“改頭換面”，作為傳統(tǒng)金融的一個(gè)流量渠道或是一個(gè)產(chǎn)品的線上展示渠道。

不論是最初的金融IT化，還是之前的金融互聯(lián)網(wǎng)化，金融行業(yè)與工具之間，都是單純的物理組合，是渠道升級(jí)，本質(zhì)上還是割裂的，不完全的技術(shù)賦能，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的迅猛發(fā)展，資產(chǎn)端定價(jià)的低效問題逐步有了新的解決方案，金融行業(yè)正式邁入科技金融的化反階段。

科技金融在互聯(lián)網(wǎng)金融的基礎(chǔ)上深耕細(xì)作，通過大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等技術(shù)，依托金融底層基礎(chǔ)設(shè)施的代際升級(jí)，對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)高效定價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)端的高效配置。從本質(zhì)上說，科技金融主要提高了資產(chǎn)端的配置效率，通過技術(shù)的迭代創(chuàng)新，使得業(yè)務(wù)運(yùn)作的方式得到極大的升級(jí)，屬于技術(shù)驅(qū)動(dòng)型。

信息化時(shí)代，金融行業(yè)一直都在不斷的利用利用新的生產(chǎn)工具，一方面是技術(shù)的實(shí)用性，不論在哪一階段，新興工具都促進(jìn)了金融行業(yè)的發(fā)展，這一點(diǎn)上與其他行業(yè)一致，各行各業(yè)都在不斷的利用新技術(shù)，本質(zhì)上一樣的。

另一方面，金融行業(yè)工具不斷嬗變也是營(yíng)銷的結(jié)果，這一點(diǎn)比任何一個(gè)行業(yè)都更為明顯。

提及金融行業(yè)，行業(yè)標(biāo)簽就是高大上，辦公樓高大上，裝修高大上，出行工具高大上，舉辦發(fā)布會(huì)的場(chǎng)地也比其他行業(yè)更為高大上，也就是說金融行業(yè)比任何一個(gè)行業(yè)更需要包裝，畢竟金融公司基于信任開展業(yè)務(wù)，自己公司看著都low逼，如何讓投資人放心?再加上，前兩年，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)被P2P搞的早已臭名昭著，自帶負(fù)面效應(yīng)，打掃干凈屋子再請(qǐng)客，全行業(yè)高度一致的轉(zhuǎn)型科技金融或者貼上科技金融標(biāo)簽也是情理之中。

AI賦能加速度：各體量公司的【政治正確】

央行金融研究所互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心副主任兼秘書長(zhǎng)伍旭川曾經(jīng)向外透露了一個(gè)全世界的金融科技投資數(shù)據(jù)，從2010年的17.91億美元增長(zhǎng)到到2016年的232億美元，增長(zhǎng)接近12倍。在這樣增長(zhǎng)很快的領(lǐng)域里，亞太地區(qū)增長(zhǎng)最快，從52億增長(zhǎng)到112億美元，其中中國(guó)區(qū)域投資占到了102億美元，尤為亮點(diǎn)。

據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，2017年第二季度，全球科技投資達(dá)251宗，新增5家金融科技獨(dú)角獸公司。截止8月份，全球共有26家金融科技獨(dú)角獸公司，其中，北美有15家、亞洲占7家、歐洲4家。

對(duì)中國(guó)來說，盯上金融科技市場(chǎng)紅利的，主要有電商巨頭做金服，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)做轉(zhuǎn)型，互金獨(dú)角獸公司做智能風(fēng)控。

目前，螞蟻金服在各大金融科技公司中排名榜首，支付寶依然是大宗金額支付的首選。與螞蟻金服對(duì)標(biāo)的京東金融，A輪估值已達(dá)466.5億元。

在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊下，傳統(tǒng)銀行被管道化。微眾銀行、網(wǎng)商銀行、百信銀行、新網(wǎng)銀行等成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭與傳統(tǒng)銀行合資的金融科技新物種。

在互金領(lǐng)域，那些獨(dú)角獸公司則專注于智能風(fēng)控的應(yīng)用。投資人從追逐商業(yè)模式到認(rèn)同“技術(shù)含量=服務(wù)效率”。不應(yīng)用人工智能，就談不上是“金融科技”，畢竟機(jī)器算法在金融推算面前的失誤率絕對(duì)低于人工。

對(duì)于人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這將成為金融發(fā)展的一大機(jī)遇。未來，金融服務(wù)將會(huì)更加去中心，更加線上，更加智能，從而為整個(gè)行業(yè)帶來顛覆性變革。

據(jù)了解，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)三大巨頭BAT均在積極布局區(qū)塊鏈金融，百度與Circle(跨境支付)達(dá)成戰(zhàn)略合作;阿里與以太坊合作開發(fā)金融云;騰訊旗下的微眾銀行基于騰訊云做聯(lián)盟鏈云服務(wù)等。

其實(shí)，不止是BATJ在面向金融機(jī)構(gòu)和客群提供開放賦能，會(huì)出現(xiàn)更多的參與者，7月6日，以宜貸網(wǎng)為前身的全新綜合類金融科技服務(wù)集團(tuán)眾之金服成立，亦是這場(chǎng)游戲的新入局者，眾之金服擁有智能大數(shù)據(jù)、新型智能資產(chǎn)、聚合支付、小微銀行服務(wù)、智能投顧、網(wǎng)貸等六大板塊垂直服務(wù)，等等不一而足。

毫無疑問，人工智能正成為改變整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品形態(tài)的技術(shù)之手，發(fā)源于比特幣金融創(chuàng)新的區(qū)塊鏈技術(shù)又被視為改變未來互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值流通的一個(gè)革命力量。

我國(guó)在金融科技領(lǐng)域具有明顯的比較優(yōu)勢(shì)，無論是BAT、傳統(tǒng)銀行還是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司，都在積極布局金融科技，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，這將催生更多新商業(yè)模式及新物種。

理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感：金融AI化的蜀道之難

金融是一個(gè)復(fù)雜的行業(yè)，在短時(shí)間內(nèi)，很難被AI完全替代。

在利潤(rùn)率較高、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化較好、問題定義明確的一些方面，AI會(huì)大行其道。在不同金融領(lǐng)域的AI如果都能發(fā)展到一定程度時(shí)，或許能加速整個(gè)金融產(chǎn)業(yè)的AI發(fā)展。

在現(xiàn)階段，金融公司所面臨的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于大數(shù)據(jù)要求。大量的歷史數(shù)據(jù)還并未電子化，甚至現(xiàn)階段大量金融公司新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都還屬于不規(guī)范的格式。

另外，對(duì)于金融人才來說，這個(gè)時(shí)代需要專精金融且能和計(jì)算機(jī)從業(yè)者順暢溝通的人才，同時(shí)金融學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展也需要專業(yè)人才繼續(xù)探索，因此金融完全是需要繼續(xù)學(xué)的，但有所側(cè)重的補(bǔ)充計(jì)算機(jī)知識(shí)可以為個(gè)人和社會(huì)帶來更大的價(jià)值。

這一問題，其實(shí)在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域早已出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融從業(yè)者既要懂金融，又要具備互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，復(fù)合型人才永遠(yuǎn)是最稀缺的，互聯(lián)網(wǎng)金融尚未成熟之際，現(xiàn)在又在劇烈向AI靠攏，勢(shì)必造成人才斷層。

人民日?qǐng)?bào)近日發(fā)文《中國(guó)人工智能人才缺口超500萬，供求比例僅為1：10》，據(jù)報(bào)到顯示，基于領(lǐng)英平臺(tái)的全球人工智能高級(jí)人才44%以上來自美國(guó)，需求總數(shù)大概在190萬人左右，而中國(guó)相關(guān)技術(shù)人才數(shù)量才達(dá)到5萬人左右，這與中國(guó)近500萬人工智能人才的需求，相差甚遠(yuǎn)，一時(shí)間各大互聯(lián)網(wǎng)公司搶奪人工智能相關(guān)人才的風(fēng)波被推到風(fēng)口浪尖!

科技金融雖好，不僅僅是彎道超車的好時(shí)機(jī)，更有甚者將此比喻為人類的下一幕，簡(jiǎn)直是換賽道，良禽折木而棲，嚴(yán)重失衡的供求關(guān)系下，中小型的金融公司，很難匯聚相關(guān)人才，只能加劇與大公司的差距，一場(chǎng)看得見卻摸不到的行業(yè)窗口期。

除此之外，AI在金融上的表現(xiàn)也許并沒有那么顯著。前不久，“某國(guó)有大行信用卡將所有樂視員工信用卡額度清零”的新聞被炒得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。隨后，該行解釋稱主要是因?yàn)樵撔行律暇€了“新一代”核心系統(tǒng)。在風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)智能化轉(zhuǎn)型后，因?yàn)樽R(shí)別到樂視公司的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)影響員工收入，進(jìn)而影響信用卡還款能力后，系統(tǒng)便作出了此調(diào)整，AI風(fēng)控上，不免陷入一刀切，可見理想中的AI風(fēng)控，不僅沒很好的智能，多少顯得有點(diǎn)智障了。

不僅如此，金融行業(yè)無法很好的用AI來定義一個(gè)金融問題現(xiàn)階段比較被商業(yè)化廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)還是監(jiān)督學(xué)習(xí)，而監(jiān)督學(xué)習(xí)要求有明確的問題定義。以簡(jiǎn)單的監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，如果你想建立一個(gè)模型來預(yù)測(cè)企業(yè)并購(gòu)是否會(huì)影響公司股價(jià)，那么你需要提供大量并購(gòu)數(shù)據(jù)，以及并購(gòu)后股價(jià)是否發(fā)生了變動(dòng)。理想情況下，在收集足夠多的并購(gòu)消息和股價(jià)變動(dòng)信息后，做自然語(yǔ)言分析后提取特征放到機(jī)器學(xué)習(xí)模型里面就大功告成了。然而在實(shí)際情況中：我們無法給出明確的問題定義和邊界。

最后，燒錢加劇，能否熬到天亮未可知。投出產(chǎn)出在現(xiàn)階段不成正比，短時(shí)間內(nèi)難以獲得收益。在這種情況下，每個(gè)問題都需要大量人和數(shù)據(jù)來支撐。因此研究探索型的、不能產(chǎn)生利潤(rùn)的方向很少有公司來投資AI來進(jìn)行研究的。換言之，有財(cái)力提供AI研究的金融公司不多，小型的金融機(jī)構(gòu)或者學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)又缺乏資源(資金，技術(shù)人才，數(shù)據(jù)積累)來進(jìn)行相關(guān)系統(tǒng)的研究。百度CEO張亞勤，在接受媒體采訪時(shí)就曾經(jīng)表示，AI不是短時(shí)間能賺幾百億的生意，需要很長(zhǎng)的時(shí)間積累，對(duì)于現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)金融公司來講，能否熬到天亮也是個(gè)問題。

人工智能時(shí)代，或許還很遙遠(yuǎn)?；蛟S人類會(huì)發(fā)明一個(gè)我們無法駕馭無法理解的新物種。就像alpha go戰(zhàn)勝人類頂尖棋手之后，與之對(duì)弈的棋手都驚嘆人工智能對(duì)于圍棋的理解已經(jīng)超出了人類千年以來的經(jīng)驗(yàn)范疇。很期待在人工智能與金融學(xué)全面結(jié)合之后，會(huì)產(chǎn)生出一種全新的金融理論，也許到時(shí)候行為金融學(xué)所研究的，就是人工智能的行為。

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