智能金融為什麼大有可為？離不開這4大因素！

最新 07-19

隨著人工智慧、區塊鏈、大數據、雲計算為代表的新興技術的發展，金融行業歷經電子化、移動化的發展過程，將進入金融與科技結合的新階段――智能金融。圍繞「以用戶為中心」的理念，智能金融將會提供更加豐富、便捷、個性的服務。這不再是對金融行業的局部提升，而將會是對金融服務的重新想像和重新構造。

文/埃森哲中國；編輯/李菲；播音/姚順意

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中國金融服務業數字化轉型的速度，在全球範圍內數一數二，金融科技發展的規模和前景都不可小覷。本期將為您帶來「智能金融」第三講，智能金融為什麼大有可為？

中國智能金融的發展順應發展潮流，受到了政策、經濟、社會、技術等多方面因素的驅動，可謂適逢其時。

第一，政策重視，合規發展。中國政府自2015年起便將人工智慧納入了國家戰略發展規劃，不再限於智能製造和機器人加工層面，更加著眼於人工智慧生態布局，為人工智慧的發展提供充分的資金支持和政策鼓勵。金融作為人工智慧落地的最佳場景之一，政府正大力鼓勵金融領域的技術創新，邁向普惠金融的目標。黨的十九大提出，「推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能」。

與此同時，國家也越來越明確在金融改革與創新過程中對於金融風險防控的重視和關注態度。黨的十九大提出「深化金融體制改革，增強金融服務實體經濟的能力，提高直接融資比重，促進多層次資本市場健康發展；健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調控框架，深化利率和匯率市場化改革；健全金融監管體制，守住不發生系統性金融風險的底線的政策目標」。近期「一行三會」規範整頓現金貸，發布資管新規，及時有效引導行業健康發展，使得智能金融能夠在發展的高速通道上規範前行。持牌經營成為未來業務開展前提，回歸金融本質，構建有效的風控和優質合規的資管能力。「一行三會」與科技部通過共同推進「促進科技和金融結合試點」的工作，圍繞科技創新的規律和特點，引導金融在產品、組織和服務模式等方面與科技深入融合。在符合金融監管政策的條件下，鼓勵試點城市勇於探索和大膽嘗試，形成經驗和模式並擇優推廣，從而加快科技創新驅動發展戰略的部署。

第二，經濟活躍，給予了空間。科技向金融滲透的過程，在方式上中美差異不大，在時間上中國整體滯後於美國。從上世紀末開始，美國便已陸續湧現了大環境的消費升級帶動著科技向各個金融需求場景滲透的浪潮，並在對應的一段時期內表現為金融業以較高水平拉動GDP增長。在中國，隨著國民生活水平持續提升，傳統的生產型、物質型消費開始讓位於發展型、服務型等新型消費，消費升級愈演愈烈。日益追求個性化、精品化的消費理念催生了與早先的美國相類似的金融服務轉型和智能化的情境，由金融科技各領域代表性企業的成立時間可見一斑。

第三，社會關注，奠定了基礎。隨著互聯網浪潮下出生的年輕群體正在成為社會主流力量之一，社會大眾對於金融智能化為代表的新興事物的接受度和包容性日益攀升，智能金融獲得了空前絕後的關注。作為智能金融發展的基礎，中國社會正展現出三個趨勢，即移動化更加普及、社會環境更加開明和領域研究更加深入。

移動化更加普及：互聯網和智能手機的普及使科技融入金融成為可能，近十年來中國手機網民規模持續攀升，2016年的手機網民數量是2007年的14倍，同時手機網民佔整體網民比例也在逐年上升，目前已達到超過95%的移動覆蓋率，這為金融智能化的普及提供了底層條件。社會環境更加開明：金融科技等熱詞的搜索和媒體報道熱度自2015年以來呈迅速增長趨勢，以「金融科技」一詞為例，搜索指數從2012年的周均不超過10次，到2017年周均在10月峰值達到776次，大眾對於金融的智能化趨勢將引領的變革正寄予前所未有的期望。

領域研究更加深入：通過對中國學術期刊網路出版總庫、中國重要會議論文全文資料庫、國際會議論文全文資料庫等主要的中文文獻資料庫進行檢索統計可以發現，從1988年至今共發表了799篇與金融科技相關的論文，且從發表時間看，在2016年呈現爆髮式增長，在相應科技研究的長足保障之下，智能金融領域發展將穩步推進。

第四，技術的突破，提供了動力。人工智慧與金融融合過程中數據、算力和演算法三大要素正在取得突破性進展。全球數據量正在呈現指數級增長：根據國際數據公司IDC統計，2014年全球數據總量為8ZB，預計2020年達到44ZB；而智能手機的普及將更多的個體行為數據轉移到線上得以記錄，使得數據更加多維立體。機器處理數據的能力和速度持續提升：二十年前的一個機器人使用32個CPU，達到120MHz的速度，現在的人工智慧系統使用成百上千個GPU，比之過去用CPU一個月才能出結果，現在用GPU可以一天就出結果，為機器學習和智能技術的發展創造了條件。

深度學習演算法已經達到技術頂峰期：企業中的巨頭如谷歌、蘋果、微軟、臉譜網和百度正在增加其針對深度學習的研發份額，蘋果的Siri、谷歌的谷歌Now、微軟的Cortana和亞馬遜的Alexa的身後都有深度學習的身影。硬體製造商正在加緊交付新的、深層的神經網路訓練的高性能演算法（深度神經網路演算法，DNNs）。未來在科學數據平台上，深度學習的功能將變得更容易獲得，估計到2018年，80%的數據科學家的標配是深度學習。以人臉識別為例，在2013年深度學習應用到人臉識別之前，各種方法的識別成功率只有不到93%，低於人眼的識別率95%。而隨著深度學習演算法的更新，人臉識別的成功率提升到了97%，為人臉識別的應用奠定了商業化基礎。

小結一下，智能金融為什麼大有可為？主要受到了四大因素的影響和推動：

一是，政策重視，合規發展。我國政府將人工智慧納入了國家戰略發展規劃，著眼於人工智慧生態布局，為人工智慧的發展提供充分的資金支持和政策鼓勵。

二是，經濟活躍，給予了空間。在中國，隨著國民生活水平持續提升，日益追求個性化、精品化的消費理念催生了與我國金融服務轉型和智能化的情境。

三是，社會關注，奠定了基礎。社會大眾對於金融智能化為代表的新興事物的接受度和包容性日益攀升，智能金融獲得了空前絕後的關注。

四是，技術的突破，提供了動力。人工智慧與金融融合正在取得突破性進展。

《財資一家·有聲雜誌》智能金融專題

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