2019-08-10 17:14

百度张旭阳 智能时代的金融业发展逻辑

智能金融应该是有温度的金融。人工智能给金融业带来的不是局部的提升,而是对金融所提供服务的新想象和再构造。未来,以科技进步驱动的金融变革,将使金融更平等,能够照顾到普罗大众每一个细微的金融需求在算法、计算能力、大数据的推动下,人工智能技术近年取得了突破性发展,人类社会进入以人工智能为引领的第四次工业革命时代。

智能化时代。

第一次工业革命引领人类社会进入以蒸汽机的发明为标志的机械化时代,第二次工业革命引领人类社会进入由电能推动的电气化时代,第三次工业革命引领人类社会进入计算机引发的信息化时代。现在,以人工智能、物联网、生命科学、机器人为代表的技术正在催生下一个崭新的时代——

如果说前三次工业革命是人类适应并改造自然和社会的革命,第四次工业革命则是结合了生物属性和科学技术的革命,而必将是推动人类自身发生改变的革命——任何可重复的脑力和体力劳动都将被机器取代;对任何可描述的、有固定规则的、有标准答案的问题,机器的解答速度都会超过人类;所有的设备都能听、能看、会说;机器可以自主为病患分析病情、实施手术;绵延千年的由不同语言形成的沟通天堑,在机器实时、准确的翻译下,真正实现了天涯咫尺⋯⋯与此同时,更有创意、更有品质、更有趣味的工作也在不知不觉中诞生更多。

智能+金融:对金融服务的新想像与再构造

为抓住伴随新工业革命而来的空前发展机会,互联网巨头们纷纷借助以往积累的技术优势与数据优势,转身成为“人工智能公司”。2016年,谷歌宣布公司战略从Mobile

First转向AI First;2017年初,百度宣布公司战略为All in AI;2017年11月,腾讯在全球合作伙伴大会上宣布AI In

All的公司战略。

在十九大报告中,中国政府宣布了“新一代人工智能发展规划”,提出中国人工智能发展“三步走”的战略目标,明确中国要“通过壮大智能产业、培育智能经济,为未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期,带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展”,并希望到2030年能够占据全球人工智能制高点,成为世界主要人工智能创新中心。目前,全球人工智能领域约有超过1200家初创企业,其中42%在美国,在中国的约有23%。

除能够大幅提升生产力外,人工智能时代与移动互联网时代有着截然不同的社会特征。

首先,随着互联网特别是移动互联网使世界更“平”了,人工智能将使世界重新“立体”“鲜活”。移动互联网如洪水一样将物理世界的距离和差异抹平,产生了一个全新的前所未有的一体化线上世界,“人”也由human-being变成了digital

人工智能的本质是连接与交互、认知与分析,是人类通过机器对知识的重新获取与应用

being。而。因此,人工智能的应用必然也必须与物理世界相结合,无论智能音箱还是自动驾驶,目的都是让每个设备、每个器件具有智慧的能力,推动人类从线上的数字世界回归现实世界。

其次,人工智能强调对行业自身逻辑的尊重。换句话说,人工智能应用在各行业时,不再通过通用平台,而是通过前端由传感器+智能硬件+行业逻辑的智能软件共同组成的能听、能看、能说、能懂、能理解、能交互、能提供服务的软硬件结合的模组,从后端集成大量行业数据与知识的智能云获得直接的交互式服务。

最后,基于人工智能算法所作的用户画像、信息分析,使线上的digital

being重新“立体化”为线下的human-being,将群体化的人恢复成鲜活的个体的人。可以说,算法对“人”的内涵的理解和刻画,来源于对用户数据的搜集和分析。人工智能通过“人”的自身行为重新定义了互联网世界的“以人为本”。

同样,人工智能时代的金融也会经历更加深刻的改变。

使得金融的介入成为发展的必然,产业与金融的黏性进一步得到强化。

这种改变首先来自经济、社会已发生或正在发生的巨大变化。例如,人工智能时代的机器对人类就业的替代,将把十亿计的人口从制造业转移到“软产业”和“软性制造行业”,大众生活和工作方式的改变也影响着金融服务的对象、方式与内容。再如,人工智能背景下的产融结合具有天然的密切性,原因是人工智能时代的商业模式多数立足于所有权与使用权分离的基础上,而人工智能“软”“硬”结合的特征,要求必须形成“人工智能→智能制造→制造智能(智能设备因物物相联而不断产生的海量数据反向推动算法运行进而产生新的应用)”的闭环生态,

对金融所提供服务的新想象和再构造。

这种改变还来自人工智能作为金融科技新的核心技术,接下来将推动金融向智能金融的巨大转变。金融行业历经电子化、移动化的发展过程,下一步将进入随着金融与科技的结合而形成的智能化发展阶段,不再是对金融业的局部提升,而是

在拓展金融服务广度和深度的同时,重塑金融价值链和金融生态。

综上所述,智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物,它依托于无处不在的数据信息和不断增强的计算模型,提前洞察并实时满足客户的各类金融需求,围绕以用户为中心的理念,真正做到以客为本,提供更加丰富、便捷、个性的服务。

个性+定制:推动金融包容性发展

特征:

如果说移动互联网改变了金融触达用户的成本和效率,提高了金融产品的可获得性,人工智能推动下的智能金融发展则具有如下应用

一是深刻理解用户——金融服务的个性化、定制化。

“个性化”不再仅限于客群层面。基于海量的客户数据、精细的产品模型和实时反馈的决策引擎,每一位客户的个性数据都将被全面捕获并一一反映到产品配参和定价中。金融产品不再是为“某类”客户或“某些”客户所作的提前设计,而是针对“某个”客户的实时产出,进而实现“超级个性化”的客户服务。比如,移动互联网时代的明星金融产品是标准化网络支付和货币市场基金,随着智能金融锋芒初露,相对较具个性化特征的互联网信贷产品已显出迅速增长势头。可以预期,未来能够大量、快速针对个人客户提供个性化服务的智能投顾、智能投研发展空间巨大。

二是更加接近金融的核心——风险定价与管理效率得到了极大提高。

金融的本质是跨期的资源配置与价值交换。金融机构

(体系)存在的意义在于针对资源跨期配置而产生的不确定性(风险),如何进行定价与处置(管理或分散)。智能金融以大数据和算法为基础的反欺诈及风险管理技术能够更好地理解间接融资体系下借款人的还款能力与还款意愿、直接融资体系下投资人的风险承受能力与风险承受意图,从而实现从滞后、被动、局部到实时、主动、全面的金融风险管理。

三是技术驱动的商业创新——智能金融时代,技术成为真正的核心驱动力,技术驱动下的商业创新影响力及范围会进一步扩大。

“技术+”成为终极演进规律,会在一定程度上颠覆之前的商业创新逻辑,从移动互联网时代的模式创新到技术时代的应用创新,技术在应用层面的价值得到进一步深挖。随着技术和产业链的全面深入结合,必将带来应用层的终极变革。

四是扩展服务边界——推动金融包容性发展。

随人、随需、随时、随地。

人工智能降低了金融服务的获客、运营和风险管理成本,提升了金融服务的效率,扩展了金融服务的边界,将金融服务推向新的高度,最终实现真正的以客户为中心,未来金融服务的新标准也随之形成落地:

在实际应用上,人工智能、大数据作为智能金融的核心,与场景紧密结合,形成商业化的技术应用,推动金融机构将线上、线下流量高效转化为资金和资产,从而提升两者的流通和匹配效率,更好地服务于普惠金融。

用户交互环节

金融场景的应用体现在三个层面:第一个层面是,如在线申请、在线客服等;第二个层面是层面,如风控判别、流动性配置、风险定价等反映金融本质的环节;第三个层面是层面,如核保、审批等环节。

随着人脸、语音、大数据风控、智能投顾等应用的出现,智能金融将不断向各细分场景及提升业务效能的方向进步。

以大数据风控为例,金融领域的大数据风控面临这样一个现实问题:样本集群规模有限导致获取数据的特征呈高维化、稀疏化特性。针对这一难题,百度金融利用自身独有的特征数据得出算法,导入自主研发的“般若”风控平台进行逐一破解:首先,基于百度平台上的数亿级用户数据,利用图计算传递信用标签,丰富信贷样本;其次,通过梯度增强决策树聚合大数据高维特征,有效实现高维数据降维、增加风险区分度;再次,通过机器的深度学习将特征嵌入,利用关联挖掘技术等有效解决数据稀疏问题;最后,将人行征信数据与百度数据相结合,有效将客群的风险区分度提升了13%。目前,“般若”风控平台在反欺诈领域已拥有百亿节点、500亿边的运算能力,达到秒粒度快照和秒级查询响应速度。