人工智能如何改变金融服务行业
什么是金融科技？金融科技一般指金融领域的数字化创新。金融科技这一概念最初出现时，人们对它的理解仅限于使支付和交易便利化的创新技术。近年来，得益于互联网和移动技术的变革发展，金融科技的范畴呈现出爆炸式增长。如今，金融科技已涵盖金融服务领域广泛多样的技术干预，如众筹、线上客户获取、电子钱包、P2P借贷、移动支付终端、中小微企业服务、个人财务管理、私人金融理财、区块链以及加密货币等。
正是认识到金融科技的巨大潜力，许多科技公司正不断挖掘机遇，积极开拓金融市场。因此，金融科技也用于描述以利用软件和现代化技术提供金融服务为宗旨的企业。
重视金融科技在金融发展中的作用
原标题：重视金融科技在金融发展中的作用当前，全球正经历着科技与产业高度融合、深度叠加的新变革，随着前沿型变革技术的深入发展以及综合应用，社会生产生活协作模式加速转型，人类社会即将进入新一轮的创新发展高峰期。不管是金融企业还是非金融企业，都在与数字化、网络化技术深度跨界耦合。这将深刻改变全球金融业的生产方式、产业组织形式和竞争格局。以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新的工业革命与科技革命，会导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和被重构。虽然金融的本质和经济运行的规律没有改变，但科技在推动金融行业发展、增加经济社会福祉的同时，也在不断渗透金融的每个“细胞”，改变着传统金融业务的DNA。
本轮科学技术的爆发导致金融行业传统发展模式受到颠覆性冲击的主要原因有以下两方面：一方面是全球数据积累存量已达到引爆新一轮行业变革的规模和水平，全球数据正以每年40%左右的速度快速增长，2017年全球的数据总量为21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节），金融数据在其中占比很高，此外金融市场天然拥有海量标准化大数据，适合前沿科技落地生根。另一方面是人工智能等前沿科技在算法、算力方面的使用，以及诸如GPU、TPU以及NPU等硬件技术的革命性突破，逐渐使已稳定50年之久的“摩尔定律”迎来终结。科技深刻地改变了金融业态，并开始成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。
金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。金融科技企业的文化基因中带有极强的颠覆基因，不断试图利用科技手段瓦解当下科技化不够高的大型金融机构或体系。颠覆性技术不仅会释放巨大能量，甚至还会和其他技术创新相互叠加，带来更为颠覆性的技术变革，技术变革推动的颠覆式创新往往会成为经济发展的新引擎。伴随着金融科技这一生产力的改变，生产关系也需做出相应的调整。因此，科技赋能下的金融行业必将经历颠覆性的发展。目前，由于金融、互联网等技术的复杂性和专业性，金融科技的内涵与外延尚在演进之中，但概括起来，主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分。
大数据金融重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言，金融大数据和核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。基础底层一般指由计算资源、内存存储与网络互联的物理性基础设施，诸如数据中心、集群和计算节点则是基础层的具体表现形式。数据存储与管理层主要包括大数据文件系统、大数据数据库和大数据资源管理系统。计算处理层主要是指常见的大数据集群计算环境，如Hadoop、MapReduce和Spark。数据分析与可视化层主要负责简单数据分析、高级数据分析（与人工智能有若干重合）以及对相应的分析结果的可视化展示。大数据金融往往还致力于利用互联网技术和信息通信技术，探索资金融通、支付、投资和信息中介的新型金融业务模式的研发。
人工智能金融主要借用人工智能技术处理金融领域的问题，包括股票价格预测、评估消费者行为和支付意愿、信用评分、智能投顾与聊天机器人、保险业的承保与理赔、风险管理与压力测试、金融监管与识别监测等。人工智能技术主要包括机器学习理论等前沿计算机科学知识，主要基于算法。机器学习理论是人工智能概念范畴下的一个子集，主要覆盖三大理论：监督学习、无监督学习和强化学习。
区块链技术是一种去中心化的大数据系统，是数字世界里一切有价物的公共总账本，是分布式云计算网络的一种具体应用。一旦区块链技术成为未来互联网的底层组织结构，将直接改变互联网的治理机制，最终彻底颠覆现有底层协议，导致互联网金融的智能化、去中心化，并产生基于算法驱动的金融新业态，一旦成熟的区块链技术落地金融业，形成生态业务闭环，则金融交易可能会出现接近零成本的金融交易环境，其巨大影响绝不可低估。但需注意的是，由于共识机制、私钥管理和智能合约等存在技术局限性和面临安全问题，区块链技术整合和应用落地将是一个长期的过程。
量化金融以金融工程、金融数学、金融计量和金融统计为抓手开展金融业务，它和传统金融最大的区别在于其始终强调利用数理手段和计量统计知识，定量而非定性地开展工作，其主要金融场景有高频交易、算法交易、金融衍生品定价以及基于数理视角下的金融风险管理等。量化金融一直被视为是金融业高端资本与智力密集型领域，科技含量极高，但近几年，高频与算法交易、金融风险管理、保险精算越来越依靠工业级大数据（比如：实时、海量、高维和非结构化数据）、人工智能前沿技术以及区块链技术来解决问题或重构原有金融业务逻辑、产品设计流程、监管监测控制环节。
金融的科技化是基本趋势，金融科技将会在以下四个维度促进我国金融行业发展进入一个全新的时代。
一是维护国家金融安全。习近平总书记在2017年7月的全国金融工作会议上反复强调维护国家金融安全的重要性，并指出金融安全是国家安全的重要组成部分。随着金融科技的快速发展，金融市场中收集和分析数据将更加容易，并更多地减少信息不对称，基于人工智能与大数据的交易和投资策略可以重新定义金融市场的价格发现机制，提升交易速度，促进金融市场的流动性，提升金融市场的效率和稳定性，监管机构可以更高效地分析、预警和防范金融市场的系统性风险。
二是助力我国金融业“弯道超车”。金融科技中的智能金融技术，利用大数据及人工智能技术来帮助传统金融行业节省人力成本，减少员工重复劳动。目前我国人工智能技术研究中的一些领域，比如算法研究，已处于国际前列，借助这一力量发展金融科技，更有利于与实际问题相结合，最终提升金融机构生产效率。支付宝、微信支付等金融科技产品已走在了国外金融机构的前列，未来，我国金融机构有望基于金融科技的技术与成果实现“弯道超车”。
三是实现民生普惠。随着大数据金融、互联网金融以及区块链技术的普及，金融科技的应用和发展可以让更多的人尤其是贫困人口以更低成本、更为便捷地获得金融服务，分享更多实实在在的改革成果。
四是助推“一带一路”建设。可以借助金融基础设施和科学信息技术管理，让“一带一路”沿线国家分享我国金融科技成果。比如：我国的移动支付已开始助力“一带一路”沿线国家经济与金融发展。不同国家文化及政治经济的差异，使得大数据的互联互通、金融与经济数据信息共享备受挑战，而解决这些难题的抓手将是利用金融科技手段。
（作者：尹志超余颖丰，分别系首都经济贸易大学金融学院院长、金融科技研究中心主任）
2023金融科技与人工智能总结报告，漫漫长路照进现实
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本文共字，预计阅读时间。2020年，不同寻常，载入史册的无比厚重的一年。数字化时代，已经全面来临。诸如广告、内容等领域，已经全面转向数据驱动，而金融、零售、教育、医疗的变革也已开始。在这样的变革面前，无论ToB还是ToC，无论是个人，还是企业，都要打破传统的界限，尽可能去一线寻找解决问题的方法与思路，才能重新定位，找到更合适的“第二增长曲线”。从金融科技与人工智能的视角，东方林语也来给大家做一下回顾。如果从1999年开始回溯，以每十年为一个时间节点做一个梳理，金融行业先后经历了业务主导、科技主导、科技和业务融合的三个阶段。如果专门回顾一下金融科技与人工智能的漫漫之路，注定2020年要留下浓厚的一笔。一、金融科技的2020回顾如果说2019年是未来十年的开端，2020年才是真正起步的一年。p2p在2020年真正清零，金融科技一个全新的时代重新开启。随着蚂蚁金服的暂停上市，对金融科技业务，也开始了全面的重塑和重新定义。金融科技是技术驱动的金融创新，技术是手段，目标和利源仍然是在金融。吴军在所著《浪潮之巅》一书中，梳理了IT产业发展的历史脉络，我们也一直在谈数字化转型，谈了几十年了。
那么，数字化转型究竟有哪些特点呢？可以总结成三点：1、业务与技术高度融合。业务只有与技术形成合力，才能为业务带来更高的效率与效益；2、新技术的运用。对大数据、人工智能、云计算、区块链、5G等各种新型技术，应该是持有积极的心态，敢于试错，敢于创新。3、提升业务效能。新技术要能真正产生价值，提升效率，提升客户服务体验，并可以催生出新的业务模式及商业模式。2019年8月份，我国金融科技领域第一份科学、全面的规划《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》由人民银行正式发布，规划中明确提出了未来三年金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。尤其是建立健全我国金融科技的“四梁八柱”，确定未来三年六方面的重点任务，为金融科技发展指明了方向和路径。
所以，金融科技政策方面，无论是从全局性和高度，都比较充分，但后续围绕技术标准、合规等方面，还有很大的提升与完善空间。而银行系，成立金融科技子公司，也成为一种潮流。
目前，包括兴业银行、招商银行、光大银行、民生银行、华夏银行、北京银行、建行、工行、中行等都先后成立了金融科技子公司，围绕金融科技的各相关前瞻技术，开始了各种落地探索研究。根据零壹智库的数据统计，如果从专利申请数量，17家中国金融机构进入了全球金融科技前100，分别有8家银行、5家保险公司，1家综合金融服务公司、1家证券公司、1家消费金融公司和1家支付公司。排名前三的公司分别是平安集团（1622件）、中国银行（253件）和微众银行（187件）。
这种背景下，传统中小银行面临了更大的压力。2020年12月举办的第四届中国数字银行论坛上，平安集团联席CEO陈心颖在论坛上列出了一份数据：中国银行业ROE增速从2012年的20.51%下降到2020年的10.04%，银行业的综合价值回报大幅下降。
而根据《2020中小银行金融科技发展研究报告》显示，金融科技成为不少中小银行转型的突破口，据统计，已经有成的银行设立了金融科技一级部门，比2019年的调查数据提高了25%，每家中小银行开始从自身资源和业务特点出发，开始寻找一条差异化、特色化的金融科技转型之路。二、人工智能的2020回顾根据中国新一代AI发展战略研究院发布的《中国新一代AI科技产业发展报告2020》显示，我国AI企业数量仅次于美国排名全球第二。如果从专利的视角来看，根据零壹智库&天冕大数据实验室的统计数据，2020年全球金融科技专利TOP10国家中，我国以11746件遥遥领先。如果再细分一下，根据2015-2020年Q3银行科技各技术专利申请情况，围绕AI、区块链、云计算、大数据、IOT五大领域，其中，围绕人工智能相关领域的专利技术申请，一直遥遥领先。
围绕AI技术和专利，主要应用于风险管控、稽核审计、智能客服、精准营销、人脸识别、语音识别、文本生成等领域，并开始全面覆盖了包括信用卡、信贷、理财、风险管理、网点升级、零售、手机app等诸多场景中。与区块链技术“叫好不叫座”，商业化变现困难的现状相比，AI技术则是在云计算、大数据、IOT的基础之上来发挥更大的价值，更有助于拓展银行个人金融业务、加速网点智能化建设、强化风险控制能力、提高营销精准率等作用。显然，围绕金融科技与人工智能，我们逐渐从原来的跟随者变成了现在的领先者角色。
人工智能产业链与生态体系的不断丰富、成熟、完善，综合体现在了技术、数据、资本、市场和平台等多个方面。2020年，是人工智能领域的扎实落地之年，也是从感知智能迈向认知智能的规模突破之年。知识图谱技术与图计算应用场景取得爆发性增长，从增强自然语言能力、人工智能模型可解释性、机器学习能力提升三个维度助力各大企业机构向认知智能领域演变。如果说感知智能时代，人工智能三要素是数据，算法，算力。那么在认知智能时代，三要素则需要进一步迭代与提升，具体来说就是：算法不是关键，工程架构才是关键；算力不是关键，人机协作才是关键；数据(量)不是关键，数据的结构才是关键；人工智能领域如何才能从感知智能进化到认知智能时代，我们需要先了解并定义清楚两者之间的关系，东方林语从下面七个维度进行了分析，具体如下：其实，2020年，人工智能领域已经取得了诸多重大的技术突破，从计算到感知、认知、再到意识。
如果用最通俗的话语来列举几个事情，比如说:仿真的机器人女友，已经越来越接近真人了。波士顿机器人制造的四足机器狗，也越来越有狗样了。马斯克的脑机接口试验，已经开始迈进“人机合一”的生物试验阶段了。强大的自然语言处理APT-3模型，开始以机器的思维尝试洞悉宇宙的真谛了。……在这种背景下，清华大学的张钹教授，提出了第三代人工智能的概念，通过发展安全、可信、可靠与可扩展的AI技术，建立一个全面反映人类智能的AI，需要建立鲁棒与可解释的AI理论与方法。其发展思路是，把第一代知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，从原来的三要素升级到同时利用知识、数据、算法与算力四个要素，来构建比前代更强大的人工智能。对人工智能在金融行业落地，据艾瑞咨询统计，系统梳理出了八大相对成熟的智能场景，具体包括：1、AI风控；2、智能营销；3、智能客服；4、智能保险；5、身份识别；6、智能投研；7、智能投顾；8、智能监管等。
围绕这八个领域，其应用成熟度和技术发展潜力，也是存在一定程度的差异，具体可以参考下图。另外，根据艾瑞咨询发布的《中国AI+金融行业发展研究报告》，列出了《2020年AI+金融产业图谱》，从基础服务到技术、平台服务、解决方案，各个厂商围绕自己所擅长的领域，开始了跑马圈地，构筑技术与场景的“护城河”。可以看出来，未来十年，很大概率会出现一个新的竞争格局，且比重也逐渐增大，这个新格局就是：金融集团背景的金融科技公司与传统互联网、大数据、AI类技术系金融科技公司，越来越多开始同台打擂PK。据零壹智库统计，在全球金融科技专利排行榜TOP10中，有9家中国企业，1家美国企业。而9家中国企业中，有5家金融机构，4家互联网及金融科技公司，数据统计，已经做了很好的解释。三、丛林法则的欺骗性自然界有一种丛林法则，这个法则在漫长的进化过程中只有两种剧本：我吃掉各位，或者被各位吃掉。于是在漫长的演化中，为了生存下来，无论是动物，还是植物，都学会了一些欺骗技能。比如，在人工智能领域，利用生成对抗网络（GANs）由电脑虚拟“创作”的不存在的但又让你感到很经典的中国山水画作，“以假乱真”程度可以欺骗很多众艺术爱好者。所以，现阶段的人工智能，还有点像林妹妹一般有点娇滴滴，面对欺骗，有点力不从心。
当然在学术界不能用“娇滴滴”这么温柔性感的词汇，在学术上叫它“鲁棒性”差。鲁棒是一个音译词，英语叫做Robust，鲁棒性也翻译为强壮性，指一个系统在困难环境中不掉链子的能力。鲁棒性差，正是人工智能的“阿喀琉斯的脚后跟”，而在可预见的相当长一段时间，这个弱点会持续的存在着、困扰着AI从业者。这个崴脚带给我们的不良后果就是：既然黑客有办法让人工智能把一座雪山识别成一只狗，那说不定就有办法让人工智能把路人甲错认为你，刷脸登录你的App，悄悄帮你花掉账户的钱，像个调皮的孩子，让你防不胜防。大数据被滥用情况已经开始严加治理，曾经无比火爆的P2P，行业频繁暴雷后已经被逐渐清零，监管部门也更是坚定了监管愈严的大方向。2019年10月，相继由银保监会发布的《关于规范银行与金融科技公司合作类业务及互联网保险业务的通知》和央行发布的《个人金融信息(数据)保护试行办法》中，明确指出了金融机构严禁合作的违规金融科技业务范畴，增加了对个人金融信息数据收集和保护的行为规范。两项监管政策从场景应用和基础数据获取两个角度钳制了违法行为和违规操作，使打着金融科技旗号实则倒卖信息的企业无处遁形，也为行业敲响了警钟。从监管创新角度，本着“堵不如疏”的原则，2020年1月，人民银行发布了《金融科技创新监管试点应用公示(2020年第一批)》，以“监管沙盒”的形式通过沙盒工具，在模拟场景中对人工智能、区块链等技术，以及银行API接口开放等模式，在金融业务中的应用进行弹性监管实验，降低了运营风险和技术不确定性带来的隐患，以试错的方式探寻金融科技下的监管更优解。围绕大数据、5G、人工智能、区块链、隐私与安全等新兴高科技技术，也诞生了一大批各有所长的金融科技公司。2020年12月，中关村互联网金融研究院与中关村金融科技产业发展联盟发布了《中关村金融科技30强榜单》。总结一下，这类公司有如下特点:
一、估值高。尽管成立时间都不长，但估值主要集中在10-100亿之间。二、技术人员比例高。属于典型的“智力密集型”企业。三、注重专利技术。通过研发与专利来驱动企业发展。四、最朴实道理的总结人力历史几千年的轮回，总结出了这样一个朴实的道理：弱者喜欢寄托，把和平寄于对手的怜悯；强者喜欢主动，把和平寄于手中的枪炮。生物学上也有一句著名的话：“变化不一定都能带来进化，但所有进化都始于变化。”技术在革新，变化，无论是企业还是个人，都是在一轮又一轮的变化之后，开始进化。机器如果进化到认知智能阶段，最朴实的道理，同样有效。在东方林语看来，未来，围绕金融科技与人工智能，安全与隐私的防范，将是所有从业者之间甚至是机器之间一场势均力敌，不断攻防，旷日持久的拉锯战。无论是金融从业者，还是科技从业者，在这场拉锯战中，都是互相探路的开拓者，前行者，取得的每一次胜利，都是意义非凡。总结一下，未来十年，从监管趋势上看，收紧和创新两手抓，将是主流方针。对金融科技公司而言，围绕业务范畴、安全风险、合规隐私等保持严格的监督，对技术创新、模式创新持有审慎的态度，金融科技公司将逐渐脱离打擦边球型的金融服务业务，聚焦于技术输出，欢迎搜索并关注东方林语，一起了解更多AI知识。未来十年，技术主导型时代，已经到来。立即报名以上信息我们将会严格保密，报名结果以官方通知为准，感谢您对未央网的信任与支持！
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