融360叶大清:金融将成人工智能爆发先锋

  “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。

  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,融360叶大清:金融将成人工智能爆发先锋和主力金融强国家强。

  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,征信的线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。13亿多人口、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。

 

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