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AI赋能,重塑金融生态

第一财经APP 2018-02-07 20:16:51

作者:杜川    责编:林洁琛

《智能金融联合报告》指出,人工智能技术的广泛应用将对金融服务进行深刻改造,进而影响金融机构的竞争能力。

人工智能技术的广泛应用将对金融服务进行深刻改造,进而影响金融机构的竞争能力。近日,百度金融携手埃森哲发布了共同编制的《与AI共进 智胜未来——智能金融联合报告》(下称《报告》)。《报告》指出,未来,随着算力和数据的突破以及数据在细分领域中的积累,智能金融在提升效率的同时,其应用也在不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步,从而展现出多样化的金融应用布局。

“人工智能技术已经深入到金融的核心价值环节,即风险定价。其意义在于,真正实现‘以人为中心’的商业运营模式。”百度金融前战略管理部负责人、现保险业务联席总经理王辉表示。

他认为,人工智能阶段的金融服务具有随人、随时、随需、随地等特点,通过对客户连接、风险管理、服务边界、基础设施等四个方面的重构,智能金融正在对金融和泛金融领域产生广泛而深远的影响。而其背后所依靠的,正是人工智能、区块链、云计算、大数据等前沿科技。

从竞争走向合作

《报告》指出,传统金融机构对金融智能化的迎合态度相当明显。自招行2016年率先上线“摩羯智投”以来,浦发、兴业等股份制银行和城商行以及华夏基金、广发证券等基金、券商皆不甘示弱,入局和发力被认为是智能金融下一个阵地的智能投顾领域。

近日,工行还自主研发上线了“AI投”。根据其公布的数据,自试运行以来,15个资产投资组合表现稳定,涨幅在0.68%~3.03%,年化收益率在3.14%~14.59%。

智能金融也是互联网巨头的必争之地。阿里依托蚂蚁金服向金融各领域渗透,同时还推出网商银行,腾讯也成立了微众银行。百度成立百度金融事业群,面向所有合作伙伴打造开放合作的财富管理平台和消费金融平台,为金融机构提供全面的解决方案。近日,京东也组建全新事业部——城市计算事业部,将利用大数据和人工智能技术服务于政府,致力于解决城市里的交通、规划、环境、能耗、商业和公共安全等痛点。

《报告》还指出,在具体金融应用层面,科技和金融的关系正在从竞争走向合作,在过去的一年里,互联网公司纷纷将金融科技能力向传统金融机构输出,通过深度合作加速智能金融的落地。从当前的情况来看,双方的合作主要有融合、共建和开放输出三种模式。

2017年,金融机构争先与科技公司达成战略合作,BATJ与四大行联姻成为外界关注的焦点。如农行与百度成立金融科技联合实验室并共建金融大脑,中行与腾讯合作成立科技联合实验室,阿里牵手建行,工行联合京东。

百度金融金融科技事业部总经理石立权表示,以百度金融大脑为例,通过联合实验室模式赋能给农行,感知引擎提升用户体验,思维引擎提升决策效率,降低运营成本,控制风险。未来也将赋能给更多合作伙伴,并提供软硬一体的综合解决方案。

业内认为,合作的根本是优势的互补。科技企业不仅服务于金融机构,还能服务于金融机构价值链上的核心价值创造环节,为金融机构降低成本、提高效率的同时,改善用户体验,甚至形成新的商业逻辑。最终,两者将构成利益共同体。

通过技术创新与合作赋能,智能金融也带动了新型的商业模式,投资热现象涌现。中国金融科技的投资额自2012年以来实现了高达119%的复合增长率,投资次数也稳步攀升。

大数据风控改造消金市场

消费升级、信贷渗透率提升激发了消费金融市场的发展,《报告》显示,2017年消费金融市场规模达20万亿元,信贷模式多样化。

与此同时,消费贷款市场的爆发也催生了一些弱化贷款用途、忽略用款场景的无抵押信用贷款,由于可能造成过度借贷、重复授信、畸高利率、侵犯个人隐私等问题,存在较大的金融风险和社会安全隐患。

从反欺诈来看,《报告》称,中国网络黑产已达千万级别,美国的欺诈与信用风险约为1:5,而中国则完全相反。因此,通过智能技术建立多样化的反欺诈手段,如通过ID-Mapping技术实现人-账号-设备等关联,识别设备异常、高危账号;通过人脸、声纹等生物特征验证身份;通过关联网络构建欺诈关联图谱等,实时打击黑产、黑中介等团伙欺诈,对于降低信贷风险有着重要意义。

另外,大数据风控也可以提升征信的广度与精度。在获取具有信贷需求的客户基础上,借助智能技术构建强有力的风控体系,准确评估客户信用风险,成为促进个人信贷健康发展的重要环节。

百度高级副总裁朱光认为,2018年将是消费金融的分水岭,也会成为消费金融的风控元年。在行业规范逐步完善之际,真正比拼风控的时刻已经到来。对整个金融行业而言,风控是核心能力,而互联网大数据叠加央行征信数据,已经被证实可以有效提升风险区分度,也让人看到了普惠金融的更多可能性。

互联网大数据将没有征信记录的人群纳入信用体系,扩大了个人信贷的市场基础。大数据实现了用户信息厚度的积累,社交、电商、搜索、LBS等用户互联网行为数据以及央行征信数据、公安数据、法院数据、航旅等合作平台数据共同构成征信的数据基础。

《报告》指出,对于有征信人群的信用评估提升精度;对于无征信人群实现信用评估,使得个人信贷能够进一步服务于没有被传统征信体系覆盖的人群,如务农人员、新入职员工、从事临时工作的打工族、收入较低的蓝领工人,实现真正的普惠。

推动创新的同时防范金融风险

自2015年起,人工智能被纳入国家战略发展规划,不再限于智能制造和机器人加工层面,更加着眼于人工智能生态布局,为人工智能的发展提供充分的资金支持和政策鼓励。

与此同时,在金融改革与创新过程中,对于金融风险防控的重视也越来越明确。十九大提出,“健全金融监管体制,守住不发生系统性金融风险的政策目标”。

近期,一行三会规范整顿现金贷、发布资管新规,持牌经营成未来业务开展的前提。监管机构正迅速调整监管思路与方法,从“施令者”转变为贴近智能金融生态的“引导者”和“服务者”,借助金融科技促进监管效率提升,共同推动创新领域的立法立规。

在监管方面,《报告》建议由机构监管转为功能监管。“金融科技从支付、结算、信贷等领域对传统金融机构提出了挑战,面对日趋复杂多样的金融创新,单方面的机构监管已不能完全满足市场需求。”《报告》强调,智能金融监管需要在推动创新的同时防范金融风险。

同时,《报告》表示,应该借助金融科技的力量实现有效监管。例如,金融监管部门通过运用大数据、云计算、人工智能等技术,能够很好感知金融风险态势,提升监管数据收集、整合、共享的实时性,有效发现违规操作、高风险交易等潜在问题,提升风险识别的准确性和风险防范的有效性。

此外,《报告》还提出,监管可以尝试创新手段,允许一定程度的“试错”。如借鉴“沙盒监管”,在现有领域通过局部放松推动创新,对于新业务形式有条件地包容,审慎设立某些新兴业务的门槛,推动创新的同时防范金融风险。再比如建立负面清单制度,把行为按照信用进行正负分类,允许正信用的一类行为,负信用的一类行为则杜绝,而不是根据主体判断监管准入。负面的行为一旦发生,可使用严格的成本收益方法追究,以保证这类行为被禁止。

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