農行與百度共建智能銀行，百度金融能否彎道超車？

雷鋒網6月20日消息，中國農業銀行與百度的戰略合作簽約發布會在北京百度大廈舉行。出席發布會的有：中國農業銀行董事長周慕冰，百度董事長兼首席執行官李彥宏，中國農業銀行副行長郭寧寧，百度高級副總裁朱光等雙方高管。

本次戰略合作協議主要圍繞金融科技領域開展，包括共建金融大腦以及客戶畫像、精準營銷、客戶信用評價、風險監控、智能投顧、智能客服等方向的具體應用，並將圍繞金融產品和渠道用戶等領域展開全面合作。

李彥宏在開場演講中表示，中國農業銀行是中國規模最大、布局最完善的金融企業之一，也是普惠金融最堅定的踐行者。百度則擁有全球最領先的人工智慧技術，金融的數據化本質，加上業務規則和目標的明晰，使得它天然成為人工智慧最佳的應用場景。雙方通過AI Fintech的聯合創新，將推動銀行業進入智能金融時代。

在演講中，李彥宏追憶23年前的一段在美國華爾街的金融信息公司實習的經歷，他說，那時候我們已經在從事非結構化數據的處理，分析金融市場的股票信息。這麼多年過去了，我現在回想起來，也許我應該算是第一代的Fintech工程師。

周慕冰在致辭中表示，金融科技的飛速發展，將帶來金融行業的深刻變革。在當前的市場環境下，農行與百度確立以金融科技為主要方向的戰略合作正當其時。雙方按照優勢互補、各取所長的原則，共同孵化創新型的產品和服務，打造數字化的技術支撐能力，促進農行數字化經營的深度轉型。

同時，朱光在會上公布了百度金融「三步走」的戰略規劃，以及百度在金融科技領域利用人工智慧要做的七個方向。同時他還躊躇滿志地表示，金融可以實現數據與演算法的完美結合，是人工智慧非常重要的應用場景。憑藉百度金融科技的能力，百度金融將在未來實現彎道超車。文末附朱光演講實錄。

農行網路金融部總經理張秀萍表示，此次合作的實施，要以金融科技為支撐，以打造農行金融大腦為核心，建設重點領域的創新應用，真正實現因用戶而生的智能銀行服務。

合作協議簽訂後，雙方為共建的「金融科技聯合實驗室」進行揭牌。該實驗室落地在農總行網路金融部與百度金融服務事業群組，未來將在智能金融服務領域展開深度研究。

朱光：各位來賓，大家下午好！

我來給大家介紹一下百度金融在金融科技領域的一些布局，我演講的題目是《AI FinTech，開啟智能金融時代》。

金融業的發展到現在已經進入一個智能金融時代。在智能金融時代，將通過先進的智能技術，為用戶提供極致的服務體驗。百度在人工智慧領域已經布局了好多年，大家可以看到，我們有三大優勢，分別是：

• 大數據：我們全網有萬億級的網頁，有數十億級的搜索數據，還有百億級的定位數據和圖像數據；

• 演算法：演算法是提煉知識的一個主引擎，我們有全球最大的神經網路，有萬億級的參數、千億級的樣本，我們擁有世界上最先進的演算法系統

• 計算能力：今天中國最大的GPU集群就坐落在百度。我們有數十萬台伺服器，在數據、演算法和計算能力上，百度在AI方面已經進行了長期布局。

這三大優勢支撐起了我們在AI時代的四個核心能力：

• 用戶畫像；

• 語音識別；

• 圖像識別；

• 自然語言處理。

在這四大基於人工智慧的應用上，上面有很多的應用場景，百度也做了很多布局。金融是我們一個非常重要的人工智慧應用場景，它是一個數據演算法完美的結合。百度的無人車，我們最近又開放了「阿波羅計劃」，和全球最大的汽車廠商展開了深度合作，也是運用了百度AI的能力。還有包括教育、醫療等領域，都在通過人工智慧、百度大腦這些核心技術進行落地。

Robin（李彥宏）剛才講到，自己是第一代的FinTech工程師，其實已經為百度金融定好了發展方向：百度金融不是做金融業務，我們的核心是要做金融科技，特別是要把握智能金融時代的到來。

人工智慧技術的成熟給金融帶來了一個突飛猛進的變化：過去計算機的出現，我們進行了電子化的流程，使得服務流程更加便捷，成本更低；互聯網技術的出現，服務場景的線上化，使得我們服務的客戶更多，我們服務的範圍更廣，在移動時代，讓金融機構能夠服務更多客戶。

但是現在光服務更多客戶還不夠，我們應該追求的是用戶體驗的極致化，讓用戶能夠隨時隨地隨需的享受到金融服務。而這個技術必須通過人工智慧技術的驅動，才能使得用戶的體驗發生深刻改變。所以我們認為，FinTech進入最新的時代就是AI FinTech，這也驅動著金融進入一個智能金融時代。

我們通過這張圖可以看到，百度在金融科技領域，利用人工智慧基本上要做的七大方向。

• 金融云：提供強大的計算能力、開放的分布式架構、去IOE化、虛擬化、雲安全；

• 區塊鏈：我們已經有區塊鏈實驗室，開始著手這方面的研究。

技術應用層

• 智能獲客；

• 身份識別；

• 大數據風控；

• 智能投顧；

• 智能客服。

智能獲客，比如一個人要到百度來訪問，我們通過大數據畫像：年齡段的判斷，我們的大數據實驗室畫像的準確率已經超過了90%；學歷方面，是大專以上還是大專以下，我們的精準度已經達到了85%以上；通過大數據畫像，我們已經可以把人的屬性和特徵描繪得比較清楚。同時他是不是五百強員工，是不是有房，是不是有車，這些具有金融屬性的畫像，我們的準確率也達到了一個很高的程度。

（上圖）右邊我們可以看到所有的金融產品，這是金融機構提出的。比如有投資理財的產品，有不同的信用等級的信貸產品，還有一些保險類的產品。但是中間怎麼樣去驅動？就是一個響應模型。可能一個用戶的第一需求是借錢，比如說，我們在農行5億的用戶裡面，一個人一年中可能只有一天需要一筆大額借款，我們能不能迅速捕捉他，觸達他？通過他的畫像給他完成遠程授信？

所以以用戶的金融畫像為基礎做智能獲客，這就是百度在金融領域一個很重要的布局。同時與我們百度自身的優勢也非常契合，我們可能有上千萬的人在尋找金融服務，有投資理財服務和信貸服務，這些服務我們不缺客戶，缺的是如何把金融產品和客戶需求，和他的畫像匹配好。

身份識別方面，如果銀行、保險、投資、理財服務通過遠程的方式觸達用戶，必須要解決一個真人真身份的問題。要讓用戶在極致、便捷的體驗下完成身份認證。所以這裡面基於生物特徵識別的一些技術：活體識別、聲紋識別，還有一些OCR網上簽名，包括公章防偽，票據驗真，我們現在的機器識別率遠高於人眼識別率。

大數據風控、反欺詐：根據所建立的關聯網路，根據對設備號的識別和大數據的整合，我們能看到，這是一個正常的設備還是一個被盜用的設備。在信用模型里，百度的大數據結合央行數據，我們能不能給有央行徵信的人提供更好的金融服務？中國還有非常多沒有央行徵信記錄的人，但是他有非常豐富的大數據，我們能不能夠為這些人群提供很好的風控服務？這些都是大數據加演算法的一個體現百度優勢的地方。

智能投顧領域，我們在客群上做畫像，根據風險偏好，最後在資產上做畫像和匹配。風險偏好高的人給他匹配高風險、高收益的產品，能夠降低整個行業的金融風險，能夠完成一個資產和客群智能化的匹配，這也是百度的一個技術優勢。

智能客服，百度通過一年的努力，自身在金融服務內的智能客服，智能化的升級，單次服務成本下降了80%。也就是說，現在智能機器人能夠處理97%的在線諮詢，業務問題的解決率已經達到了90%，這就為我們節省了大量的人力。我們今年的業務量跟去年比是幾十倍的增加，但是客服人員是一個都不增加，除非是技術人員。

除了智能客服機器人，如果簡單來說，智能語言質檢是一個技術相對比較成熟的服務。我們可以對所有座席的服務員的服務質量進行一個全面的語言質檢，現在所有的行業都是抽檢，因為沒有這個能力把所有客服的服務再重新聽一遍。這個技術離市場已經很近了。

金融雲，在底層很強大的架構演算法的優勢上，我們整合了剛才講到的幾大能力。我們的金融雲也是ABC的理念，就是人工智慧驅動著大數據的一個雲的技術。

區塊鏈，我們已經在中國發行了首家私募S的資產證券化的區塊鏈，在資產方，信託機構、發行機構、律師、會計師事務所和評級機構，大家都在這個區塊鏈上，能夠形成一個進入ABS領域的資產，能夠保證這個過程當中是透明的，是不可篡改的。區塊鏈是很前沿的技術，我們現在在投入很多的力量在研究。

這就是剛才講到的，兩大基礎技術，和五大百度金融的應用領域。

從金融業務的步驟上來講，2016年我們開始做一些個人的理財業務和消費金融業務，通過自身做業務，我們不斷的完善賬號系統、數據系統，通過整合我們的大數據形成一定的能力。但是真正的優勢在於，因為百度的客戶非常多，實際上我們有明確的客戶需求。我們現在希望打造兩個平台，就是個人財富管理平台和消費金融平台。百度自己不願意去做資產，而是把這些資產的生成能力開放給業界的機構，我們完成大數據資產和產品的匹配，所以開放平台是我們現在正在重點打造的領域。

同時金融科技，百度提供的活體識別、語音質檢和各種服務，都是在我們自己的資產業務中不斷打磨而成功的，不是一個單純的技術。所以我們在自己的金融場景中不斷歷練，不斷完善。在我們的場景中打磨好，然後服務給金融機構。今天我們跟農行合作，我們服務的技術，都是在過去兩年內在百度的金融場景中打磨得比較成熟的技術和一些金融方案，這是我們整個百度金融的一個步驟。

我們非常珍視和中國農業銀行合作的這次機會。農業銀行是世界上最大的金融機構之一，同時農業銀行有豐富的金融科技應用場景，我們很願意通過百度的科技，能夠服務好農業銀行。

同時百度金融也會抓住這個機會，我們完全有信心，在金融科技領域，百度金融能夠彎道超車。

謝謝大家！

*註：文中部分圖片為雷鋒網現場拍攝。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！