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叶大清:中国人工智能已爆发,金融将成为先锋和主力

中国将成为金融科技和AI的最大受益国,金融行业AI应用会比无人驾驶更早实现商业化。

本文共3486字,预计阅读时间123

1956年,几个计算机科学家提出了“人工智能”的概念。“人工智能”概念从出现到今天的60多年里,经历过了两次“期望泡沫”破灭的“冬天”,终于在大数据飞速发展的基础上迎来了爆发。这一次改变的,将会是整个人类。

近日,在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习会上,习近平总书记强调要推动实施国家大数据战略,推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济,提升国家治理现代化水平,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

随着大数据上升为国家战略,我们将迎来一个重构的世界。可以预见的是,未来“大数据+”及人工智能将变为各个行业的基础设施和标配,而作为天生就以量化来集中和分配资源的金融行业,应该是成为此次变革的先锋和主力。

作为一名二十年前开始在信用卡银行挖掘数据、管理风险的老战士,我呼吁运用大数据推动“AI+大数据+金融”。无数据不金融,金融强国家强。

金融天然适合AI应用,“大数据+”对金融的改变最显性

从全球范围来看,人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中美国拥有1078家,占据42%;中国排名第二,拥有592家,占据23%。

其中,中国的Fintech公司对金融AI积极性最大、参与程度最高。尽管中国金融科技起步晚了10年,但正如央行领导所说,中国金融AI可能实现弯道超车,赢在终点。我们清晰地看到金融行业这几年的变革程度和速度。可以说,在大数据发展和人工智能发展的初期,对于中国金融市场的改变最为真实、迅速、有效。

其中最为直观的,就是大数据对于金融征信的改变。在大数据征信兴起之前,美国95%以上的美国个人拥有自己的FICO评分(美国主流的征信评分模型,被绝大多数金融机构认可),而中国的传统的央行征信系统中,只有不到4.4亿人有完整的信贷记录,征信的真实覆盖率只有35%。另外10亿人只有存钱的权利,需要借钱时就被银行拒之门外。

经过2015年“中国大数据征信元年”的爆发,仅仅两年时间,基于“互联网+”的大数据征信端口及体系已经初步建立,拥有大数据征信的人数超过了传统征信的覆盖。同时通过大数据、人工智能的授信模型也在不断发展并形成规模,越来越多的人可以通过大数据征信和风控享有“借钱”的权利。

95%和35%的差距正在迅速缩小,大数据技术和人工智能让中国金融行业快速发展,从某个层面上来说,我们甚至比发达国家做得更好。20年前,类似的无抵押信用贷款在美国仍需要大量人工干预,而今天,在中国几秒钟就可以做出“千人千面”的精准决策。借助大数据技术,我们可以迅速走完西方国家花了几十年甚至上百年走过的路,建立起与我国大国地位相匹配的金融征信数据库,为金融和其他行业发展奠定坚实的基础。

回顾一下金融科技的发展历程,上世纪90年代,美国PayPal、LendingClub等Fintech类公司已经率先开启创新之路,移动支付、货币基金、P2P、证券交易、众筹、信用卡申请都可以在线完成,相比而言,中国金融科技在起点上落后了10来年。

有意思的是,美国落后的类别,中国反而超前了。美国最早被互联网改变的是股票交易、贷款、信用卡,中国恰恰在这几个方面较为落后,在线贷款和信用卡网申最近几年才开始,而移动支付、P2P等领域,已经遥遥领先美国。

中国在“AI+大数据+金融”方面独具优势,金融AI将比无人驾驶更早实现商业化

目前,无论是从规模、创新,还是在政府的重视程度上,中国“AI+大数据+金融”都拥有得天独厚的优势。基于以下六大优势,中国金融AI将比无人驾驶更早实现商业化。

优势一:海量用户与数据。14亿人口、7.24亿手机网民,每天会产生海量的数据,对于人工智能行业来说,中国AI“石油”丰富。AI的发展离不开场景,而最丰富的场景在中国。

优势二:强劲的金融需求。对比美国,中国消费金融市场的渗透率比美国低、增长速度快且潜力巨大。预计未来国内消费信贷市场的复合增长率将达到28%,信用卡市场增长率达到17%,中小微企业信贷增长率达到11%。另一方面,金融服务线上渗透率的提升也会进一步驱动市场的增长。线上信贷用户的数量目前仅占到中国总人口的13%,远低于美国目前31%的水平。预计到2020年,中国线上借贷市场的复合增长率将达到60%,市场规模超过40万亿元。

优势三:价值链欠发达,唯技术能解决。就零售金融产业链和价值链来看,美国在信息处理、征信、风险评估、资金供给、供求、产品等方面都较为完善,而中国基础设施不够完善,金融机构不够成熟,老百姓也缺乏金融知识,这恰恰给金融科技公司提供了创新的空间,给中国金融提供了弯道超车的机会。

优势四:中国人工智能的理论、技术、应用逐渐向世界领先靠拢。在“深度学习”、语音识别、视觉识别等研究领域,中国正超过美国走向领先地位;在网络购物、移动支付、共享经济等应用领域,已经走在了世界前列。日本央行发布的报告显示,在实体店使用手机支付的人所占比例方面,日美德为2~6% ,而在中国,高达98%的人表示“3个月内使用过手机支付”。这为中国发展大数据金融奠定了技术支持。

优势五:开放包容的政策环境,让中国金融AI发展插上了翅膀。从2015年开始,中国出台了多个支持人工智能的政策。2017年3月,“人工智能”一词首次写入全国人大的政府工作报告。7月20日,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,也将AI上升到国家战略高度。《规划》为中国的AI描绘了美丽前景——到2030年,实现中国AI理论、技术和应用总体达到世界领先水平。

优势六:人工智能和金融科技项目投资热度高涨。2012-2016年,我国人工智能投资额和投资次数不断上升,2016年,我国的人工智能投资金额16.6亿美元,投资次数285次。据亿欧智库的统计,截止2017年8月31日,国内智能金融公司中125家获得融资,累积融资额已经超过250亿人民币。中国政府也释放出强烈的信号,承诺在2018年之前投资150亿美元,来推动人工智能领域的发展。

金融业是大数据和人工智能最好的一个应用行业,尤其是身份认证、风险控制、洞察运营或个性化运营尚。相对于无人驾驶的汽车来说,金融人工智能时代将更早来临,成为人工智能时代最强先锋。

“大数据+”和AI助金融腾飞,并将反哺整个生态系统

数据显示,从2005年4%的低点至2015年8.4%的高点,在这11年间,中国的金融业增加值占比翻了一番。

与美英日等发达国家相比,我国金融业增加值占比于2013年超过美国,于2015年超过英国。2015年,中美日英四国的金融业增加值占比分别为8.4%、7.2%、4.4%、7.2%,中国已超过另外三国。

中国已经成为一个金融大国,未来会成为一个金融强国,而“AI+大数据+金融”就是助推器。

我们经常将中央银行宏观政策比喻成心脏,那么金融体系就像是人体的血管,将资源和能量运输到各个器官。今天,发展大数据金融就能丰富“血管”布局,链接更多的个体“细胞”,让资金的集中和调配更为有效,从而将“血液”输送到实体经济的“毛细血管”里。

这次习总书记的讲话,坚定了大数据方向,并指出目标——“我们需要推动大数据技术产业创新发展,需要构建以数据为关键要素的数字经济,需要运用大数据提升国家治理水平,促进保障和改善民生,还要切实保障国家数据安全……我们需要以大数据为基础,构建一个新时代。社会的全面发展,需要广泛的创新和应用,政策的推动奠定了坚实的基础,在市场和执行层面需要金融的支持和联动。”“大数据+金融”的发展不仅将推动大数据技术创新和应用的进步,还会为各个产业的发展提供助力,并居中协调大数据时代中各个产业之间的平衡。

现实中,“大数据+金融”产生的真实效果,也让几乎所有因大数据而建立的新产业都将新金融视为新的价值点。我们看到无论是线上购物、出行、餐饮、租房、二手车交易等一切可能产生大数据的环节,都在为“大数据+金融”提供资源。同时,“AI+大数据+金融”也在反哺整个生态系统,成为“大数据+”产业群的先锋。

11月份,简普科技(NYSE: JT)作为金融第一股在美国纽交所上市,作为金融行业“送水工”,未来我们将在简普科技平台模式基础上,继续加大在金融AI领域的投入力度。中国金融AI已经来临,我们需要抓住机会,也有责任承担这一历史责任。

本文系未央网专栏作者叶大清发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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