花旗報告揭秘2016全球FinTech變革全景、「AI如何落地」公開課分享

新聞 02-20

花旗報告：2016 全球 FinTech 變革全景揭秘，及 2017 年前景展望

雷鋒網此前報道，今年 1 月，花旗研究團隊再次聚焦FinTech金融科技，並發布更新版調研報告《重新審視數字化顛覆：FinTech 風險投資背後隱藏的行業變革（DIGITALDISRUPTION- REVISITED : What Fintech VC Investments Tell us About a Changing Industry）》。其中，該報告除了對 Fintech 行業投資全景進行了總結，還對人工智慧、大數據在銀行業的應用進行詳細調研解讀。

花旗報告的數據顯示：

2016 年是中國 FinTech 巨龍咆哮的一年，並接替略顯萎縮的西方 FinTech 市場成為全球 FinTech 投資人矚目的地區。

在中國巨龍的驅動下，亞洲已經取代北美作為 FinTech 第一投資重鎮的地位，成為 VC 最青睞的 FinTech 創新地區。花旗估計，同比 2015 年，2016 年中國 FinTech 風投增長至少一倍，相比之下，美國與歐洲則分別約下滑 38% 與 27%。

除了非風險投資，與 2015 年相比，2016 年風險投資總體增長放緩，這反映出風險投資者更加謹慎的態度。

在全球 FinTech 增長放緩的大環境之下，2016 年風險投資以外的融資結構也在發生變化。根據花旗的報告：

包括私募股權、共同基金、對沖基金和企業等投資方變得越來越重要。比如，螞蟻金融最新的一輪 45 億美元融資就是迄今為止全球互聯網領域最大的一筆私募融資。

正如 VC 投資的地理風向發生了改變，產品的藍圖也出現了方向移動。據花旗的報告顯示：

2016 年獲得 VC 最多的產品領域，呈現出在中國以信貸為主，在美國以保險為主的分化趨勢，但如果將 2016 年第二季度私募股權融資的份額加上再統計會發現，支付行業佔據了 2016 年前 9 個月全球 FinTech 投資的 50% 左右。

而在亞洲以外的地區，2016 年是保險科技發展最快的一年，VC 投資份額達到了 41%，相比之下，信貸行業則只有 28% 的份額。

花旗對話IDG投資經理：剖析中國FinTech發展現狀與數字化顛覆

在前文提到的《重新審視數字化顛覆》的報告中，花旗銀行與fintech業界知名投資人展開對話，其中專註於中國市場的IDG資本投資經理Douglas Jiang表示，

現今中國，支付結算已經被電子錢包如微信支付、支付寶顛覆。但是在借貸，尤其是消費貸款方面仍大有可為。用戶從銀行借貸不是一件容易事兒，而且中國家庭的負債率偏低，這其中蘊含著很大的商機。

對於FinTech產業的新進者來說，最大的挑戰是合規和控制。Lending Club從輝煌到垂死的原因，主要就是合規問題。在FinTech公司發展早期，它們面臨的監管壓力會比銀行小，而隨著時間的發展、公司的壯大，FinTech 公司需要提高自己應對監管和合規挑戰的能力。

應對數字化顛覆，根據最近麥肯錫與中國40個大銀行的調查表明，隨著經濟增速的放緩，中國的銀行會更加專註於零售和交易性的銀行業務以期獲得更高的風險調整資本收益。因此這兩個領域擅長技術的公司將會受到更熱烈的歡迎。

CTO CORNER：為什麼開放金融應用程序介面十分重要

隨著移動覆蓋率越來越高，以及「物聯網」的快速發展，金融科技應用正在改變金融服務和產品構建、交付的方式。利用應用程序介面（API），越來越多的新應用程序在開源協作社區內被開發出來，利用技術參數規格來描述軟體組件如何交互。本次 CTO Corner 將討論開放金融應用程序介面趨勢，該技術為何重要，以及對傳統金融機構會構成哪些威脅、帶來哪些機遇。

機遇

隨著開放金融應用程序介面的標準化，能夠帶來更多創新、促進行業改變、並且幫助金融服務企業佔據更有競爭力的行業地位。這些應用程序介面能夠和常規及非傳統金融服務技術對接，訪問大批存量用戶。開放金融應用程序介面不僅能讓金融科技公司更輕鬆地駕馭金融服務，而且還提升了銀行賬戶和數據的訪問權。如果能夠得以正確實施，應用程序介面可以確保提供更好的安全和隱私服務，帶來更好的客戶體驗。

所以，金融機構應該考慮合作實施安全激勵的開放應用程序介面控制。或者，金融機構至少應該仔細評估一下他們的應用程序介面戰略和發展規劃，並且探索孵化有前途的開發者社區，以強化自己的數字開發團隊。

願景

金融應用程序介面給軟體應用程序提供了一個金融數據交互標準（比如用戶投資組合、消費模式和風險偏好等），而且還可以執行請求交易（比如進行支付、資金或股票轉賬、貸款、購買保險、記錄財務文檔等）。在過去的幾年時間裡，金融機構以及成功實現了核心流程電子化，現在他們必須要實現核心流程數字化。搞清楚兩者之間的差異，是非常重要的。

舉個例子，在一家金融機構里，電子化貸款流程和訂單流程很大程度是依賴於分享和處理紙質文檔的 PDF 文件，而數字化一個房貸申請流程則涉及到以自動化的方式，創建和操作數據欄位，比如借款人收入和負債等數據。應用程序介面可以讓業務流程數字化變得更容易實現，而且還極大地提升了響應速度，並且降低了每筆房貸申請業務的處理成本。不僅如此，應用程序介面還為創新打開了一扇大門，滿足客戶日益增長的便捷性需求。

數據驅動人工智慧的實踐 | 硬創公開課

隨著時間的推移，人工智慧（AI）技術已經形成學術與產業聯動發展、向前推進的態勢。不管是說風口還是機遇，AI對科技產業創新的力量不言而喻，而在該領域積累了相關技術實力的研究者、企業創新者也希望趕上時代的列車。本次雷鋒網AI金融專場硬創公開課第一期，我們邀請到百度金融首席數據科學家丁磊博士，來分享他關於人工智慧技術在商業領域的深度思考。

嘉賓簡介

丁磊博士是百度金融首席數據科學家，曾任職匯百川徵信CTO，及PayPal全球消費者數據科學部負責人。丁博士曾在斯坦福大學學習管理，先後在哥倫比亞大學和IBM Watson研究院工作，具有在大數據、金融等領域十多年的從業經驗，在人工智慧和大規模機器學習等領域有豐富的成果。

作為數據驅動的AI框架，可以給我們帶來哪些作用？總的來說：

首先可以帶來個性化的體驗。例如當我們進入到一些網站，可能會發現許多個性化的針對每個人的體驗，這些體驗讓網站不再是千人一面，通過數據驅動的AI框架可以為每一位訪客做出優化。

其次，作為一個數據驅動的AI框架，其結果可以帶來細粒度的行業策略。相對於個性化的體驗來說，細粒度的行業策略更側重於企業端。例如，過去做營銷，一個產品的適用人群可能是一定範圍內的男性或者女性，這是一個比較粗的描述。用數據驅動的AI框架以後，我們可以得到一個比較細的描述，比如我們可以理解基於年齡、興趣愛好、行為等因素的目標客戶群，從而得到細粒度的營銷策略。

第三點，它可以帶來知識或者洞察，我們去學校或者在經驗中都可以學習到知識。但是，數據驅動的AI框架帶給我們的核心價值是持續地運營化地從大數據中挖掘知識。這個知識未必是寫在教科書上的，而從數據中可以實時地、最大體量地、同時也是有效地獲得知識，用於生產和業務實踐中。類似地，從數據中獲得的洞察也可以帶來同樣的價值。

說完這三點，接下來談談搭建PayPal AI平台的經驗。通過AI平台，作為商家可以運營化地預測用戶的行為從而精準的和他們對話。

具體而言，我們構建了基於AI的動機引擎、推薦引擎、以及優化客戶生命周期的Next Best Action引擎。這幾個引擎部署在基於Hadoop和Spark的大數據平台之上，能夠跟海量的底層數據銜接。其中，

動機引擎通過AI技術，預測用戶在某一個時間點的行為，包括點擊廣告、兌現優惠卷、購買商品等。

推薦引擎連接用戶和他可能感興趣的商家或商品，做出恰當的推薦。

Next Best Action引擎則通過人工智慧技術優化在每一個時間點，商家採用什麼樣的策略，能夠最有效的提升用戶的價值。

那麼這個AI平台如何發展起來的呢？

首先，需要理解業務的需求和KPI，整合相關數據集，然後建立基於回測的概念驗證，運營化生產和迭代整個體系。經歷了幾年的歷程，團隊逐漸構建了比較完善的AI平台，為各方帶來了顯著而持續的收益，也提升的用戶的體驗。從效果上來說，AI平台使大部分營銷活動的有效增益提升了2倍以上，有些達到了數倍之多。

……

硬創公開課AI金融專場預告：如何打造產品化的金融AI？

當金融遇上AI，潛力也許不止成為一個投資顧問。金融，在AI落地產業應用的討論中，本就是首當其衝的行業，金融業對人工智慧的關注也超乎想像。人工智慧和金融的結合目前有多個領域：用人工智慧進行量化交易；輔助生成報告、投資意向書；做語義搜索，用於行業研究、市場用戶分析等等。而如今機器學習、神經網路等概念盛行之下，如何打造有效的金融AI產品，尋找切實的AI落地路徑和方案的困境，仍是攔在技術研究者與金融業人士面前的鴻溝。

為此，本期雷鋒網硬創公開課AI金融專場邀請了三位大牛，來分享他們在AI金融領域的從業經驗思考，他們分別是：

百度金融首席數據科學家丁磊：十年人工智慧從業的經驗思考

財鯨智能投顧聯合創始人王蓁：AI介入下，金融投資領域各應用環節可能發生怎樣的變革？

第四範式聯合創始人、首席架構師胡時偉：如何以產品化最快實現AI商業價值

其中，《十年人工智慧從業的經驗思考》已完成。而接下來的兩期同樣值得期待：

演講嘉賓與主題

財鯨智能投顧聯合創始人王蓁

王蓁博士是北京財鯨信息技術有限公司聯合創始人，美國康奈爾大學博士、清華大學學士；特許金融分析師（CFA），金融風險管理師（FRM），持有美國資產管理諮詢個人牌照；他曾就職於美國紐約華爾街的彭博總部，從事多資產投資組合的量化建模和投資。王蓁博士曾應邀在中國科學院經濟學院MBA班教授量化金融投資專題課，曾在清華大學、五道口金融學院、對外經貿大學等發表量化金融講座，熟悉美國金融市場和監管法律，擅長大數據統計研究和各類人工智慧方法。

內容簡介：

本期公開課內容將包括但不限於：

1、對比國內外不同的金融投資發展階段，AI都起到了怎樣的作用？

2、看當下，AI在金融投資領域應用都有哪些優勢與不足？

3、在AI的作用下，未來金融投資領域的各個分支方向可能會發展為什麼模樣？從業者的機遇在哪裡？

《AI介入下，金融投資領域各應用環節可能發生怎樣的變革？》：2月23日周四晚上8點

第四範式聯合創始人、首席架構師胡時偉

胡時偉，第四範式聯合創始人、首席架構師。在百度任職期間作為系統架構負責人，主持了百度商業客戶運營、鳳巢新興變現、「商業知心」搜索、阿拉丁生態等多個核心系統的架構設計工作；作為鏈家網創始團隊成員，完成了鏈家網新主站、經紀人新作業系統、績效變革系統的整體架構設計以及研發團隊的建設管理。現任第四範式研發總工程師，帶領團隊打造出國內首款人工智慧全流程平台「第四範式·先知」，「先知」平台2016年榮獲中國智能科技最高獎——「吳文俊人工智慧科學技術獎」一等獎。

內容簡介：

本期公開課內容將包括但不限於：

1、關於機器學習產品設計與工程優化方面的思考；

2、結合銀行反欺詐案例，分析高維大規模機器學習如何應用於具體業務提升中；

3、如何降低企業應用機器學習技術的成本；

4、有效的AI產品化所帶來的行業智能化變革。

《如何以產品化最快實現AI商業價值》：2月28日周二晚上8點