清華大學教授鄒昊：傳統行業要與科技公司競爭，核心高管應設首席數據官

雷鋒網2月25日報道，人工智慧在科技的角度來說可為科技金融提供強大的計算能力和後台的支撐。但是在科技金融方面，到底是如何應用的呢？在今日（2月25日）於廈門舉行的「2017首屆科技金融國際峰會」上，美國Abundy科技公司創始人、CEO，清華大學講席教授，機器學習與量化金融專家鄒昊，介紹了中美科技金融行業的發展趨勢，以及人工智慧在金融領域的深入應用。

據雷鋒網了解，鄒昊畢業於斯坦福大學，在三年內完成了電子工程博士和碩士、工商管理碩士MBA、以及經濟學碩士等四個學位。曾任PIMCO全球投資經理和美洲投資委員會常務委員，管理政府債券、貨幣、期貨和衍生品的全球戰略投資，2016年入選福布斯全球30位30歲以下青年領袖榜。

圖片自網路

以下是鄒昊發言全文，雷鋒網做了不改變原意的編輯：

中美金融科技發展的現狀

最大的領域還是在支付和借貸

關於中美最大科技公司的統計，現在最大的科技金融行業基本上還是集中在中美兩國之間，最大的兩家——一個是螞蟻金服，一個是陸金所；接下來是美國支付和借貸的公司，最大的領域還是在支付和借貸，傳統金融企業的核心支柱行業裡面。所以儘管中國的GDP還沒有達到美國的成熟，但我們已經發覺，科技金融前兩家已經在中國了。

這是為什麼？我有我自己簡單的見解，我跟歐美的銀行高層他們交流會比較多，他們去年也有一個歐洲最大銀行的董事會邀請我去幫他們做了一下分析，就是看看他們作為一個傳統銀行怎麼在金融創新領域發揮。我們觀察下來，為什麼中國金融科技走得最好？

第一點，傳統金融業在體量和業務上的薄弱，是在科技能力，自己核心技術上相對美國來說有一點薄弱。中國科技金融行業過去幾年非常蓬勃的發展也是非常得益於非常寬鬆的監管環境，到目前為止，互聯網科技或者是科技金融的企業他們監管的成本相對於傳統金融企業來說是非常低的，但是在美國和歐洲它的監管層對科技企業限制會更加強烈，無論你是做小額貸款公司還是做什麼公司，可能你的資金，你押的保證金都是一樣的。但是在目前為止還是比較偏向於科技型企業。前幾年出現的P2P借貸事件，可能今後監管會逐漸的加強。我相信，至少在過去幾年之內，大的趨勢還是環境非常適合科技公司的發展。

第二點，美國因為其結構基本上偏中老年化，有錢人年齡非常大，但是在中國，中國作為一個發展中國家，其移動互聯網的滲透率是在高端的人群當中，結構相對比較平衡一點，所以很多新興的20，30歲，甚至40歲的人，包括我們現在年齡更大的一點的使用互聯網的滲透率比美國要高很多。所以很方便的發展很多在網上借貸，網上支付的業務。

人工智慧和大數據怎樣挑戰傳統的銀行業？

支付

傳統金融業在過去二三十年受到的挑戰，第一波最先進行的挑戰是在支付方面，因為最先也是發源於美國。在美國，每個人手持一張信用卡，但是通過一些手段在成本和效率上也成功地挑戰了一些美國的傳統的公司。像中國的支付寶和微信支付，條件會比美國更好一點，因為美國每個人都有信用卡，但是在中國銀行卡和信用卡不是他們主要的支付方式，所以這個是第一波的挑戰。

雖然中國是後起者，但是在中國的應用已經超過了美國。

對資金和資本管理的模式挑戰

相對於資金管理和資本管理行業一個比較大的挑戰就是互聯網基金銷售和互聯網的基金管理模式，包括自動化和人工智慧的模式有一些挑戰。

我們現在要面對的一個非常大的挑戰就是人工智慧和大數據怎樣挑戰傳統的銀行業。我也在傳統的銀行業工作了多年，但沒有在科技公司工作過，也有很多應對的方法。像今天聽到了興業銀行的陶行長非常好的見解，也對我啟發非常大。

巨大的挑戰，我做了一個簡單的統計，整個格局的變化有多麼迅速？中國最大的銀行工商銀行創立於1984年，有著幾十年的歷史。而中國最大的科技公司，螞蟻金服才十多年的歷史，但是比較一下，一個是有非常多的門店，一個是沒有門店，一個是員工46萬人，還有一個是員工6000多人，接下來的市值金融公司也是非常快的發展。所以像我這樣在傳統行業的從業者現在又在科技金融的從業者，怎麼在趨勢中保持自己的優勢，這也是我時刻在思考的問題。

最大的金融公司的業務基本包括了所有銀行的業務，比如付款，消費貸款，中小企業貸款，還有財富管理。我舉的例子是螞蟻金服，可以看到，基本上已經是一個銀行了，而且它有著比銀行更多的優勢——它有技術上的優勢，還有用戶的數據和渠道的優勢。這也是為什麼包括中國的銀行，歐洲和美國的銀行都相對比較緊張的原因。

在美國銀行業迎接這一波浪潮當中還是準備得相對比較充分，因為在美國最大的銀行像投資銀行高盛，摩根斯坦利等銀行，科技實力是非常強的，一方面收購併購公司，一方面從文化上來改變結構，包括設立科技金融和科技金融子公司，也是一個方向。從幾年開始設立分公司，調整模激勵的模式。

之前李稻葵老師也講過，中國發展科技的優勢就是程序員相對便宜，是美國的1/10，在矽谷地區的確是這樣，像矽谷金融科技公司，收入都超過50萬美金了。在科技公司里，程序員的地位和收入會遠遠高於傳統銀行的收入，但是傳統銀行這麼大一個機構如果不設立子公司，改變它的架構，一個高管才拿50萬人民幣，但招一個程序員發100萬人民幣，這個在傳統銀行不大可能，所以只能做一個子公司或者體制外的機構才可以跟科技公司抗衡。

傳統行業裡面出來，公司的架構上程序員的收入或者是科技人員的收入薪酬會比較低，而且不是特別受重視，這也是為什麼在科技金融浪潮裡面，如果是傳統行業，跟科技公司競爭（不包括矽谷，矽谷已經是非常高的，就是跟國內競爭）的話，可能也需要相應文化上進行相應的變通。

另外一點，行長和董事長是不是重視。

如果特別重視，會設立一些數據首席官或者是大數據首席官放在核心的執行委員會裡面，這些都是對金融機構能夠戰勝這一波科技技術浪潮非常重要的方面。

科技公司很容易將佔領投資管理行業

現在不光是銀行業，在整個資產行業中，投資管理行業大的趨勢是——未來五到十年也會有非常大的改變。

首先，在全球範圍內，過去幾十年主動投資基金非常多，一個基金可能有幾百號人，包括很多對沖基金，雖然有非常大的人員消耗和非常大的投入，但還沒有逃過大勢，這就引起了被動型或者是指數型的投資基金的市場份額的影響。

過去全球範圍內很多投資方向都是比較偏重於單一化，股票就是股票基金，未來包括特朗普上台，英國脫歐，可能很多大的資產回報不會特別穩定，所以也是引起了很多客戶投資需求從單一的資產要轉變成多元資產。

人工智慧和大數據的深入應用，像機器人理財師或者是智能投顧已經慢慢地進入，雖然這個方向在美歐的市場非常小——因為美歐基金的的研發能力還是非常強。但是在中國，因為之前市場相應來說，大市場的佔有者這方面投入還相對比較薄弱，所以很容易有新的科技公司出來佔領很大的市場。

對監管提出了新的要求

最後一點，現在整個全球範圍包括監管，包括反洗錢，合規，都有危機振蕩，或者說整個大的市場有了更多的要求，所以這也是導致很多事情不能只靠雇很多人來做，而且要考慮怎樣提升效率——就是讓機器能夠干幾百人，上千人的事情，這也是一個趨勢。

綜合來看，現在大的機構一個是優化成本，一個是拓展新的業務，還有一個是改善自己的公司文化，或者說公司文化太大改變不了，就設立子公司，在新的市場中爭權奪利。在人工智慧大數據時代，人多不是優勢，怎樣以一個比較有效和有形式的方式進行這一場革命，這是非常重要的。

改善金融效率，以及大數據研究環境

人工智慧，大數據，其整個概念是以最新的技術改善金融的效率，包括大數據研究環境。

以前開很多門店來驗證用戶的身份，以後可能就會逐漸變少，成為歷史。因為現在反欺詐，包括人臉識別等技術已經越來越成熟了。包括反洗錢，還有區塊鏈去中心化、大數據風控，怎樣對中小企業包括個人以最優的模型和最少的成本來勾畫出信用程度，使得企業能夠把大體量的資金帶給需要用錢的個人和企業……之前沒有大數據支撐或者是人工智慧支撐的話，導致了非常多大型國有銀行往往不進行特別多中小企業的貸款，因為貸給國有企業利差賺得很大。

總結，如何把握科技浪潮？

首先在文化體系，各種各樣的方式把握這次科技浪潮。

第二是迎接它的到來。

我非常贊同的一個觀點是，在科技與傳統行業的競爭中，首先傳統行業要把自己變得更強，更有科技含量。競爭的時候，傳統企業可能要看得更長遠一點，不能光看眼前的利益。

一個好的例子就是，像諾基亞和蘋果手機，諾基亞以前是手機里的巨無霸，蘋果手機剛出來的時候，黑霉、蘋果手機的營收對他來說微不足道，而放任了蘋果手機的發展，之後後者就幹掉了它。

當技術含量不斷迭代做大的同時，現在雅虎不存在了，谷歌變成世界上最厲害的公司之一。接下來五到十年是我們需要思考的時候，到底哪些新的銀行會出來，成為五到十年後的霸主；哪些銀行會慢慢的衰弱，我覺得五到十年一定會有變化。

今天聽了陶行長的演講我深受啟發，我發現很多非常重要的方式興業銀行已經在做，在陶行長領導下，五到十年興業銀行可能會發展得越來壯大，一些老牌的銀行如果不重視科技技術的話，可能會慢慢的衰弱。