埃森哲对智能金融的判断:标准决定优势,资源决定成败

1评论 2018-05-17 14:00:20 来源:汤爽廷 零壹财经 弱市唯一赚钱方法曝光(干货)

  5月17日,零壹财经·零壹智库“智慧金融亚洲峰会”在上海召开。埃森哲金融服务高级咨询总监汤爽廷在会上指出,支撑智能金融的发展的“数据、场景、算法、算力”几大因素中,“数据”占50%的重要程度,“没有数据支撑的所有人工智能都是概念性的东西。”“规模基础”是汤爽廷认为的“规模化应用”一个重要前提。当然,目前生物识别技术、在线的风控、智能风控已经获得非常广泛的应用。另外亮点是“标准”与“资源”。——标准是竞争优势的重要体现。而资源决定应用的成败。我们整理了演讲原文,供大家参考。

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  讲到智能金融,我们先去定义或者看一下大家理解的智能金融是什么。

  在过去20年里面,我们是怎么一步步走到今天智能金融的现状的?首先是从90年代末开始,我们经历过3个阶段,目前我们在第三阶段。

  在最早的时候,以银行代表金融机构,在自己的内部里面实现了信息流和电子化。

  2000年以后,从金融的产品和服务的形态上来看,在线化,变成第二阶段的鲜明特征。

  第三个阶段,“场景化”变成一个被提到频率非常高的词,在这个阶段,从科技的角度看,其实起到了两个作用。一是通过金融服务场景化的探索,进一步了解到提升用户的体验和服务,最重要的是积累大量的客户数据。正是因为线上化,这样由线到面的过程中,数据才得以积累,才引入到今天智能金融爆发前期的状态。第二个是智慧金融,随着场景化非常普遍,对于在不同的细分领域垂直发展,以及对用户的挖掘,呈现了非常立体的用户特征,说“千人千面”就是立体化的过程。

  第三阶段里面还可以分成三个小历程,一是服务智能,非常热门,创业公司很多创业公司拥挤在这个地方。服务智能最典型的人脸识别、语音识别,包括智能客服、机器人(行情300024,诊股)聊天工具等等,这是7×24小时劳动密集型的技术,提升的是用户的体验和效率,这是一个现在创业公司非常拥挤的地方。但是对于BATJ和大型的银行来说是第二个阶段——“认知智能”的阶段,不展开应用和细节。认知是基于充足的数据和比较全面的金融服务场景的覆盖,所以在智能投顾、智能获客里面有很多的探索。第三个阶段是决策方面,从技术方面讲不同于前两个阶段,是无监督的学习,最终达到超越人脑,对于未来有预测。通过前面服务认知,来对未来预测。

  为什么金融和智能的结合是天作之合呢?90年代后期银行做信息化和电子化,我们看各个行业里面,发现金融行业天然是一个信息化程度非常高的行业,是一个数据密集型的行业,从这点讲人工智能的应用落在金融行业是发展必然的结果。

  人工智能发展有几个基础,第一个算力的发展,算力的提升带来了语音、图象非结构化处理能力的提升,这种非结构化处理能力带来了智能客服,还有交互体验的提升。另外,经过20年的发展,大数据从一开始懵懵懂懂到后面广泛的应用,在数据积累的量是“天量”,比量更加兴奋的是对数据分析的维度在金融机构做得很不错了。丰富的数据量与维度维度、数据质量的提升可以带来用来支撑机器学习的发展。

  各种各样的创新型企业对于算法广泛的应用,算法是很多的,这三件事情加在一起,必然会迎来人工智能、智能金融的爆发期。

  智能金融的发展,需要数据、场景、算法、算力,其中数据占50%的重要程度,没有数据支撑的所有人工智能都是概念性的东西。

  区块链云计算,是两个支柱型技术。金融有一个核心和本质是信用,区块链应用的特点是很好的去应答信用在互联网、未来的无边界合作中,如何扩展的问题。由于区块链的发展使信用进一步的分散,变成草根化,区块链可以使信用不用依赖于政府机构,或者中心化的大型机构进行,这是很重要的发展。

  云计算在移动互联网时代最大的好处是使数据的积累变成可能。云计算、云存储的发展导致人工智能领域里面爆发的支柱。

  未来智能金融的核心是要真正做以人和客户可为中心,为什么?在传统金融服务里面,2B、2C的服务是低频行为,以C端的投资理财为例,一年下来有交易需要有多少个场景或者有多少需求才能发生,如果通过大数据和人工智能去进行数据挖掘,不断地捕捉个人的需求。回到B端不断地刺激购买的欲求,随着云平台和整个生态的建立,融合和边界的拓宽,可以给大家更多的选择,进一步刺激它的消费。

  我总结了一些智能金融应用场景,主要是解决效率问题,分为通用型和细分型。应用在“通用型”得到产生和发现。随着数据的累计,会进一步迁移到细分的域,解决效率的问题。

  人工智能在应用方面,有几个关键点:

  一是规模。在规模方面应用的一个重要前提有多大的规模基础,比如生物识别技术应用的基础是最广泛的。还有比如说在线的风控、智能风控,可以是一个应用场景非常广泛的。

  二是标准。如区块链的标准——R3标准。标准是竞争优势的重要体现。

  三是资源,每个机构和创业公司都独特的资源,决定应用的成败。站在BAT的角度讲,海量的数据,精准的投放、智能理财和智能投顾这些都是资源。

  关于未来,我有三个预测。

  第一,“回到数据本身”,未来3年、5年,数据是战略资产毋庸置疑,数据是核心竞争力。未来的数据获取形式产生方式会发生一些有趣的变化,这个变化来自硬件,来自IOP领域的变化。

  第二,金融的核心是信用。区块链改变信用产生和信用建立的方式,信用在未来会发生一些有趣的变化,信用数字化程度会越来越深,个人和企业的一举一动都会转化成信用的一部分,这是信用数字化的必然结果。信用在以前可能是在央行、银行、征信公司,未来信用的评价者或产生的地方,会突破刚才说的机构类型,产生的来源很多。

  第三,是未来竞争对手的扩大。

责任编辑:Robot RF13015
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