與國內外專家暢談智慧金融
2018年1月，我受邀參加拍拍貸智慧金融研究院成立儀式，並與來自國內外智慧金融領域的專家同台交流。從2007年起，見證了拍拍貸在國內互聯網金融行業浪潮機遇與挑戰中的成長與發展。正如活動中拍拍貸CEO、聯合創始人張俊，以及拍拍貸首席風險官兼數據官顧鳴博士所介紹的，此次智慧金融研究院的成立，是拍拍貸對下一個十年的戰略布局，延續其創新基因，圍繞人工智慧、區塊鏈、金融雲與大數據，並積聚全球頂尖人才和行業專家。當天活動中，有幸聽取了研究院三位國際科學顧問的精彩演講，並與國內幾位專家一起圍繞大數據和人工智慧在金融行業的應用進行了交流。在此與您分享諸位嘉賓演講內容和討論觀點。
主題
演講
人工智慧：過去、現在、未來
Yaser Abu-Mostafa教授，加州理工學院電氣工程和計算機科學教授，全球最頂尖的人工智慧領域專家，美國IEEE神經網路協會創始人，亞馬遜機器學習領域全美最暢銷書《Learning from Data》作者。
隨著機器學習的發展從規律到線性模型再到非線性模型，建模技術的提升帶動機器處理數據能力。在機器學習技術與運算模式的革命性突破後，Mostafa教授就面臨的2+2的挑戰提出示警，如何正確使用巨量的數據和高度複雜的模型以及如何面對安全和社會方面的風險成為展望機器學習的未來所需關注的重點。
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主題
演講
基於腦神經學的機器學習方向
Athanassios G. Siapas教授，加州理工學院計算與神經網路教授和系主任，是研究基於大規模神經元的信息處理和計算的世界級領軍人物。
從人工神經網路演算法和生物神經網路兩個方面來探究大腦和演算法都是如何學習和記憶的，揭示了人工神經網路的實現原理，提出未來可能涉及出更多的神經網路結構，更好地模擬大腦工作的方式。
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主題
演講
風險信用模型的歷史和展望
Joseph Milana博士，是大數據風險決策領域的世界級領軍人物。擁有超過20年的分析、建模、數據挖掘、機器學習的經驗。早年作為核心建模成員，他開發了美國費埃哲（FICO）的Falcon反欺詐系統（目前在北美市場接近100%佔有率）。
回顧了美國消費信貸行業的市場規模和風險水平隨經濟周期的變遷，並對美國的個人徵信FICO系統的風控模型和法規管制等方面進行了詳細的解讀。
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圓桌
對話
對話嘉賓
陳同
麥肯錫諮詢全球副董事、大數據領域專家
萬建華
上海市互聯網金融行業協會會長
孟添
上海大學上海科技金融研究所副所長、
上海市互聯網金融行業協會副秘書長
庾力
資深經濟專家、
中國人民銀行研究局金融市場處原處長
宓群
光速中國創始合伙人
楊洋
浙江大學人工智慧研究所助理教授
話題一：大數據和人工智慧在金融行業應用的機遇與挑戰
陳同
麥肯錫諮詢全球副董事、
大數據領域專家
金融業沉澱了很多數據，而金融業決策過程當中人的因素相對較少，這就意味著大數據和人工智慧在金融行業有很多應用。具體在互聯網金融行業，從互聯網的邏輯來說，一個是怎樣獲客，再就是怎樣營造用戶體驗、實現流量變現，這兩塊具體還要結合實際的應用場景服務。剛才聽陳磊講過，兩個場景最合適，一個是獲客，一個是風險控制。這兩個場景為什麼重要，這兩個場景不僅在金融行業有用，在所有的消費品行業當中是完全可以借鑒的，有可能會成為未來爆發的突破口。大家剛才談了一些可能遇到的挑戰，不光是數據上還是模型構建上，從過去很多企業的交流過程當中發現缺的是人才，並不僅僅是數據科學家或者說數據工程師，這些人從學校裡面比較好得到的，真正缺少的是技術和業務之間的一些橋樑。這個人可能既需要對機器學習、人工智慧、大數據有深刻了解也對應用場景有心得，只有這樣才能會技術和業務結合起來。
孟添
上海大學上海科技金融研究所副所長、
上海市互聯網金融行業協會副秘書長
現在行業里所有的互聯網企業，基本上都說大數據和人工智慧是核心優勢和特色，但是實際上分成兩大塊，一塊是大數據營銷、人工智慧的營銷，另外一塊是風控。我們這個行業的發展最重要的可能還是要偏重於風控，因為實際做金融風控是非常核心的，通過大數據或者說人工智慧怎麼樣提高風險識別和定價能力。講到這個問題，我覺得現在最主要的問題還是和數據有關。我個人觀察下來，現在很多的公司都有很多模型，也重金聘請了很多專家，但是實際上數據積累比較少。我一直覺得拍拍貸可以做這麼好，很重要的原因是堅持了十年，積累了大量數據，這些數據可以更好幫助他們更好驗證和磨鍊模型，但是更多的公司成立的時間只有兩三年左右，模型從理論上講非常好，但是沒有經過周期的考驗，沒有經過大量數據的考驗，現在也很難說，這個問題是比較突出的。
庾力
資深經濟專家、中國人民銀行研究局金融市場處原處長
我從金融消費者的角度來談這個問題，我覺得人工智慧也好，大數據也好，今後可能面臨兩個比較大的挑戰，或者說要解決好兩個問題。第一點，金融科技的核心內容實際上只有六個字，簡便、快捷、安全，這六個字一定要把握住了，宜簡不宜繁。第二點是金融消費者的隱私保護問題，這是非常重要的。大家都知道最近有一個案例，馬雲要在美國收購美國的支付公司但是遭到了美國的拒絕，這也是給咱們提了個醒，美國考慮到國家安全，作為一個消費者來說，肯定要考慮我自己的安全，我的隱私和賬戶安全等等各方面信息的安全，這方面希望今後要特別注意大數據對於消費者的隱私保護。
萬建華
上海市互聯網金融行業協會會長
從業務模式上來說，只有金融業是傳統的線下的全業務流程可以全部搬到互聯網上，從客戶識別開始，從獲客開始到全部結束，都可以在網路上開展，這是很特別的。我們的信息技術也好，互聯網技術也好，全部處理的都是數字或者說數據，金融業做的就是數字，我們把財富把貨幣抽象掉就是數字，所以才可以把全部的業務流程全部搬到網上。而傳統線下金融業務基本上靠網點、靠人工，幾十年信息技術的應用在減少人工。拍拍貸基於技術的業務模式的創新，一定程度上是革命性、顛覆性的，也倒逼金融回到「以人為本」的初衷，也讓普惠金融不再只是一句空話。
宓群
光速中國創始合伙人
作為拍拍貸早期的投資人，我們公司非常看好互聯網金融這一領域的，我們也是另外一家互聯網金融公司融360最早的投資人，去年十一月份的時候，這兩家公司就在一個星期內，先後在美國紐交所上市。我們做早期投入的，所以我們看的比較遠，看一個大趨勢。很明顯的趨勢，我們投的重點領域就是大數據，因為剛才大家講到了數據是互聯網金融非常重要的核心，作為風控來講這是必不可少的。比如說P2P，有一個挑戰，很多用戶我們不知道在這個平台上貸款以後，是不是在其他平台也貸款，有沒有通過一些數據技術演算法的手段做出來，這些往往不是大的平台可以做的，而是創業公司其他的突破來完成的。
舉個例子，我們看到一個趨勢，中國可能會超過美國。大家現在打車都是用百度地圖、高德地圖，這只是出行，地理位置的數據還沒有人和金融結合的，這需要一個非常好的定位技術。裡面一個非常難的點，怎麼做隱私的保護，使得到的數據要合理合法可以輸出出來，結合到金融上，對金融的大數據分析有非常大的提高，前提有隱私保護。這是一個非常難的問題，但是我們中國最近談的一家公司可能有一個非常大的突破。所以說大數據有了這個以後，在風控、反欺詐方面通過人工智慧我們覺得是非常非常核心的。
說到人工智慧，大家現在談的都是給企業賦能，剛才講的風控反欺詐也是通過人工智慧的手段達到這個目的。實際上現在人工智慧在C端用戶體驗上也會有新的突破，剛才講到以後的銀行的網點可能都不太需要了，網上可以實現了，第一個人工智慧是怎麼認識用戶，人臉識別就出現了。以後我們覺得做投資，你只要說句話，知道中國茅台所有的投行現在的平均價格是多少，以前是要花很多精力做研究的，通過人工智慧說一句話，立馬就把答案給你了，我只是舉一個很好的例子，在C端上會有很多突破，這些方面我們覺得是非常有前景，平台公司有機會，創業公司也有機會。
楊洋
浙江大學人工智慧研究所助理教授
現在不管是人工智慧還是大數據，這兩年的發展都非常快，我也一直想到底發生了什麼事情，比如說我們來看現在所謂技術背後的核心模型和演算法，現在最火的深度學習，形態和四五十年前的神經網路其實是比較一致的，再用現在的機器學習，現在的樣子和二三十年以前也基本一致，甚至有一部分模型已經過了發展最迅速最巔峰的時間。近五年以來技術上的突破有嗎？有。但是技術上的突破和現在人工智慧大數據在風口浪尖上的位置匹配嗎？其實是有點距離的。所以說這中間一定發生了一些別的什麼事情，我個人感覺可能是我們社會對於技術認可度有一些改變。比如說大概七年以前，剛剛步入機器學習這個行業，我和一個朋友聊天，這個朋友是做醫療的，他問我PHD要做什麼，我說我們做用戶建模，我們根據用戶的歷史數據來預測用戶以後的一些行為模式，來挖掘用戶的興趣愛好，朋友意味深長點了一下頭，原來你是研究玄學的，通過近年來深度學習的AlphaGo，或者說IBM的沃森，都向社會展示了原來技術可以做出這麼好的東西，使得社會上曾經覺得玄幻科幻，其實就近在眼前，使得各行各業對技術的包容度增加了，允許我們帶著技術來步入各行各業。我覺得這是一個方面。
第二個方面，我們現在隨著我們數據的增加，其實我們各個模型的準確性可以做到極致，並且各個模型對於曾經的一些領域知識的要求不斷降低。比如說最初我們和拍拍貸一起決定做風控的時候，我回學校第一件事情請組裡面的所有學生每人下一個拍拍貸app，我們首先要了解這個業務。我們做王者榮耀的用戶分析的時候，我和學生在食堂裡面玩了一個月，每天中午在食堂裡面玩王者榮耀，我的學生從完全不玩遊戲，到現在王者榮耀達到了鑽石水平，我們要通過大量的經驗，積累對業務的理解，基於行業知識，基於拍拍貸的基礎，對領域要求在逐漸減低，現在模型可以自動學習需要的特徵，使得我們步入各行各業的時候，對我們的知識成本要求降低了，這是我們現在近年來各種各樣技術在各種應用上的非常紅火的一個狀態。
圓桌
對話
話題二：
技術在監管層面可以發揮什麼作用
萬建華
上海市互聯網金融行業協會會長
現在金融科技發展，或者說互聯網金融、智慧金融的發展，業務開展採用了技術，監管肯定也得採用技術，要不然傳統的方式怎麼可能應對互聯網金融，肯定就是以科技對科技。
庾力
資深經濟專家、中國人民銀行研究局金融市場處原處長
剛才萬會長已經說到點子上了，基本上就是這個意思，科技對科技。中央銀行去年成立了Fintech委員會，這裡面首先我覺得從擁抱科技，擁抱時代，我覺得從監管層來講，也應該有這個心態。監管層和正層面都應該有，不要老想著管卡壓，那是不行的，因為時代已經到了，金融科技的時代已經到了，政府部門也應該擁抱這個時代，有一定的寬容的心態對待這個問題，這是第一點。第二點，從監管部門的角度來說，我們也應該學習這方面的知識，不學習的話怎麼知道人家做什麼，哪對哪不對。有了新的科技技術，用科技的手段用大數據的手段，用先進的手段進行監管，提升自己的監管水平。
孟添
上海大學上海科技金融研究所副所長、
上海市互聯網金融行業協會副秘書長
科技對監管的賦能非常重要，實際上監管現在需要越來越精細化。舉個例子，最近我們有一個文件現金貸，銀行資金是不能對接的，實際上大家看到P2P這樣的一種模式，當銀行的業務下沉的時候，其實銀行的資金對接效率會比較高，為什麼現在不讓對接，因為監管在沒有很高科技的賦能的時候只能一刀切，大量的現金貸就是高利貸的互聯網化，很多銀行資金進入以後，就變成了放高利貸了，這是監管不願意看到的。所以實際上這也是一個趨勢，但是由於這樣一種一刀切的監管政策就會導致有一些本身是相對可以規範做的，能夠往那個模式轉型的也不能做了。如果監管能夠更加高科技，或者說有更多的可能性，就可以精細化甄別到底什麼樣的模式違背了政策，哪些模式確實是可以做下去的，從這個角度講，隨著互聯網金融包括金融科技的發展，監管科技一定要跟上。而且上海作為金融科技中心，也有很好的基礎去形成一個監管科技中心，這也是一個空間很大的地方。
圓桌
對話
話題三：
未來兩到三年智慧金融科技應用
宓群
光速中國創始合伙人
我們感覺互聯網金融的這波攻勢起來以後，我們會看到一個趨勢，互聯網公司一般的變現方式以前不外乎幾種，一個是廣告，一個是電商。帶出來了很多的獨角獸公司，現在的拍拍貸、融360這樣的公司出來以後，我們覺得所有的互聯網公司，包括一些實體公司，互聯網金融會變成一個非常大的另外一個變現方式，小米今年可能要在美國上市，雷軍定價硬體15%的毛利，基本上沒有什麼錢可以賺，最後可能變現通過互聯網金融來實現，包括小米的供應鏈方面都會牽涉到互聯網金融。兩三年以後互聯網金融是每個行業每個企業都會觸及到的。
萬建華
上海市互聯網金融行業協會會長
從金融科技應用的角度談點認識。未來兩三年技術在金融領域的應用正當時還是大數據，放在更長遠的一點看就是人工智慧AI剛剛開始，未來有廣闊的應用空間，但是要嘗試要探索，另外一個是區塊鏈，也是剛剛開始，和AI一樣，有廣闊的應用前景空間，但是剛剛開始探索。
庾力
資深經濟專家、中國人民銀行研究局金融市場處原處長
從這麼多年互聯網金融P2P發展過來這麼多年，從興盛到亂象到治理整頓，希望今後大數據或者說智能金融、智慧金融，希望還是提倡工匠精神，有一次張總的發言對我觸動非常大，我們要與時間做朋友，工匠精神，不要像過去一樣，互聯網金融一窩蜂。我們希望發揚工匠精神，把智慧金融、智能金融作為一個事業來做。騰訊、阿里巴巴他們做的支付領跑全球，希望智能金融方面也應該向他們學習，當初他們也是拿一個事業來做，而不是想賺點錢就跑路了，不是這樣的。這是我的一個期望。
陳同
麥肯錫諮詢全球副董事、
大數據領域專家
我想說過去一段時間內改變世界的是什麼東西，第一是人的流動，第二是信息的流動，第三是貨品的流動，第四是貨幣的流動，最早的時候汽車和飛機是幫助人的流動，看最近二十年，搜索引擎的發展，讓信息流動。之後有了物的流動，電商，再往後金融怎麼流動，剛剛有一些專家提到了區塊鏈。區塊鏈這個事情對於這四個東西至少有兩點影響，一個是信息，再一個就是資金。我最近才開始研究，其實有很多亂象，大家都在思考這塊到底有沒有需求。思考未來要站在不同的角度講區塊鏈是否有價值，比特幣是否有價值，世界上可能有十幾億人還沒有賬戶，所以說我感覺在這樣一個區塊鏈會影響到信息流動會影響資金流動的背景下，我們找到這個需求是很有可能的。第二個這個事情怎麼發展出來，一種我們會在一個比較公共的空間上發展，看過去的互聯網，最初是公司內部有一個，區塊鏈很難想像遠離監管做私有鏈，也是很難的，還是從公有鏈的方式來做，但是會受到很嚴重的監管。一個初步的想法是說可能P2P是一個痛點，兩個跨國公司的結算，怎麼通過這種方式解決。這也是我最近一些比較淺的思考給大家做一個拋磚引玉。
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