金融将成中国人工智能应用先锋
金融大数据研究院
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专注于金融大数据
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20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。截至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，截至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，尤其是在身份认证、风险控制、洞察运营或个性化运营上。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。
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。
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。
▎本文来源：财新网，作者为融360、简普科技CEO叶大清。由金融大数据研究院（公众号ID：FBDResearch）整理编辑，转载请标明以上来源。部分文章推送时未能与原作者取得联系。欢迎更多读者或媒体投稿合作，如有异议，烦请原作者联系我们（微信：ShuJuXiaoXiong，QQ：289585305）。欢迎更多同行加入金融大数据QQ群：365152914，投稿邮箱：289585305@qq.com
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