從百度樣本看AI Fintech 金融科技或迎來最好的時代

互聯(lián)網(wǎng)巨頭的涌入為金融行業(yè)安上了想象的翅膀。

早在兩年前，“互聯(lián)網(wǎng)金融”還是個嗷嗷待哺的孩子，但經(jīng)過短短兩年的發(fā)展，卻完成了從電子化階段到移動化階段再到智能化階段的三級跳。在此期間，以百度、阿里為首的科技公司，憑借著自身對于技術(shù)的優(yōu)勢在這場金融創(chuàng)新浪潮中演變成為了金融科技巨頭，同時也為金融行業(yè)賦予了更多的科技范兒。

就在9月27日全球智能芯片巨頭英偉達(dá)舉辦的NVIDIA GTC 2017大會上，百度金融高級技術(shù)總監(jiān)許冬亮發(fā)表了題為《AI Fintech 開啟智能金融時代》的主題演講。演講中提到：“百度希冀以人工智能、大數(shù)據(jù)為核心科技賦能金融同業(yè)，幫助金融機(jī)構(gòu)去服務(wù)更多用戶，實現(xiàn)普惠金融的夢想。”當(dāng)AI擁抱Fintech，又將會產(chǎn)生哪些化學(xué)反應(yīng)呢？

金融科技的技術(shù)迭代，正逐漸打破信息鴻溝

許冬亮將智能科技賦予金融行業(yè)的改變歸納為三點(diǎn)：一是服務(wù)體驗的升級；二是服務(wù)效率的升級；三是服務(wù)廣度的升級。

在金融科技的1.0時代，完成了金融物質(zhì)在互聯(lián)網(wǎng)層面的物理移動，就如報紙上的內(nèi)容被搬到了電腦屏幕上，人類不用買報也能閱讀。這個時代的成就在于，原有的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)步入電子化的時代，整個線上的服務(wù)效率和金融都得到提升。

金融科技的2.0時代，全面實現(xiàn)了用戶行為從線下到線上的轉(zhuǎn)移，金融產(chǎn)品的私人訂制化和金融服務(wù)的線上化讓用戶免去了去網(wǎng)點(diǎn)的煩惱。支付、理財?shù)纫磺薪鹑谛袨樽兊酶颖憬?，所有的?shù)據(jù)都被記錄、串聯(lián)起來。

從中不難發(fā)現(xiàn)前兩次的變革，主要是以用戶體驗和服務(wù)效率為核心展開的，對于服務(wù)廣度的提升微乎其微。而在向金融科技3.0時代的轉(zhuǎn)變中，服務(wù)體驗、效率、廣度均有明顯的提升，依托于大數(shù)據(jù)以及基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的AI處理，金融或不再是小部分人的“舞臺”，智能金融的變革將使得有更多的人有機(jī)會參與到金融中來。

其實回歸金融的本質(zhì)來看，客戶尋求金融服務(wù)無非兩個目的，一個是解決資金壓力，尋求融資渠道 ；另一個是渴望資產(chǎn)增值，尋求投資渠道。但是現(xiàn)階段的大環(huán)境下，金融服務(wù)依然停留在“精英階層”，擁有極高的資金、信用等門檻，畢竟對于非精英階層的人而言，沒有抵押物、沒有信用記錄，而這個門檻也成為了普通人與金融機(jī)構(gòu)之間的信息鴻溝。

重要的是，這一類人并不在少數(shù)。根據(jù)央行的數(shù)據(jù)顯示，截至到2016年6月底，央行征信中心覆蓋人群8.8億人，其中信貸記錄人群僅為3.8億人，覆蓋率不及美國征信系統(tǒng)的二分之一。這就意味著，全國有大約三分之二的人與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)存在信息不對稱的問題，而這也是金融科技提升服務(wù)廣度時發(fā)展乏力的原因所在。

而在金融科技的3.0時代，其中圍繞廣度的擴(kuò)展就是普惠金融。對于尋求資產(chǎn)增值服務(wù)的人群來說，因為信息不對稱導(dǎo)致的信用問題將被徹底解決，在金融的服務(wù)廣度上從量變到質(zhì)變。而這一切似乎可以歸功于大數(shù)據(jù)和人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。

AI擁抱Fintech，成為金融科技最大利器

在傳統(tǒng)的金融體系中，融資端和投資端的弊病使得金融科技舉步維艱。而從百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的動作來看，大數(shù)據(jù)和AI為基礎(chǔ)的智能金融時代正在到來，或?qū)⒏淖冞@一切。

首先依托于大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，金融行業(yè)將實現(xiàn)智能獲客。以百度為例，作為國內(nèi)網(wǎng)民獲取信息的主要入口，百度手握豐富的大數(shù)據(jù)，日響應(yīng)200多個國家和地區(qū)的60億次搜索請求。大數(shù)據(jù)為百度的AI提供了最好的“養(yǎng)分”?；诖罅康臄?shù)據(jù)，百度可以憑借其強(qiáng)大的AI數(shù)據(jù)分析技術(shù)輕易推導(dǎo)出用戶的消費(fèi)需求，進(jìn)而推導(dǎo)出用戶信貸需求和投資需求，這樣一來，大大提高了金融營銷的準(zhǔn)確度。

正如許冬亮在其演講中所提到的，對于金融企業(yè)來說有兩個痛點(diǎn)，即獲客和智能營銷。特別是獲客的問題，很多公司希望得到高質(zhì)量、低成本的獲客，但資質(zhì)和征信比較好的用戶群早已是各家爭奪的紅海。百度的解決方案恰恰是智能獲客，從海量大數(shù)據(jù)分析用戶的消費(fèi)需求，進(jìn)而去推導(dǎo)信貸需求，結(jié)合需求模型和風(fēng)控預(yù)估模型，實現(xiàn)帶著風(fēng)控的獲客。

在新用戶獲取的同時，還面臨著老用戶運(yùn)營、維護(hù)的問題。百度著重解決了兩個問題，一個是用戶補(bǔ)貼的逾期樣本，另一個是確定用戶的補(bǔ)貼敏感度。前者通過用戶畫像數(shù)據(jù)、消費(fèi)能力數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等進(jìn)行建模；后者則根據(jù)人均獲客的補(bǔ)貼金額進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。就目前來看，百度的智能獲客體系，已經(jīng)是當(dāng)下最優(yōu)的解決方案之一。

其次是大數(shù)據(jù)風(fēng)控，海量數(shù)據(jù)可以精確的對用戶進(jìn)行信用評級。以往的風(fēng)控取決于人為判斷，但百度等科技巨頭已經(jīng)將AI、大數(shù)據(jù)和風(fēng)控融合。通過分析用戶年齡、收入、職業(yè)、學(xué)歷、資產(chǎn)、負(fù)債等強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)，搭配上用戶在百度的搜索數(shù)據(jù)，百度糯米、外賣等O2O服務(wù)平臺上的弱相關(guān)數(shù)據(jù)，可以完成用戶“信用畫像”的描繪，進(jìn)而判定是否能夠授信。

此類判定方法擺脫了對于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對于征信的依賴，對于一些小微企業(yè)和個體，融資難融資貴一直是困在他們頭上的緊箍咒。造成該現(xiàn)象的原因無外乎兩個：第一，傳統(tǒng)銀行過去主要服務(wù)大客戶；第二，工作屬性決定了僅憑強(qiáng)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以對其風(fēng)險進(jìn)行全面評估。

不過得益于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)的發(fā)展，審核、調(diào)查的方式都被數(shù)據(jù)化，由此以來大大節(jié)省了整個過程的成本，更多的人能夠被納入進(jìn)來、獲得服務(wù)。比如百度金融推出的職業(yè)教育相關(guān)教育信貸產(chǎn)品，就是通過APP的方式對學(xué)員進(jìn)行審批，借助百度的人工智能、大數(shù)據(jù)等能力，對很多原本在銀行無法獲得貸款的學(xué)員提供教育信貸，幫助無數(shù)最普通的年輕人實現(xiàn)職業(yè)教育的夢想。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)風(fēng)控也并非是萬能的，遇到樣本集群不大導(dǎo)致的數(shù)據(jù)特征的高維、稀疏的問題勢必導(dǎo)致征信評估準(zhǔn)確性的下降。為此，百度采用了基于圖計算的風(fēng)控分析方式解決此問題，即通過大數(shù)據(jù)找到人與人之間的連接，然后利用關(guān)系圖譜形成一個超級網(wǎng)絡(luò)，通過深層次的迭代計算，將原來較小的樣本效果進(jìn)一步放大，以達(dá)到滿足風(fēng)控需求。

開放共贏才能真正實現(xiàn)智能金融

AI的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，但是一個個數(shù)據(jù)孤島能夠產(chǎn)生的價值有限，因而打破孤島，讓數(shù)據(jù)流動起來，才能產(chǎn)生更大的價值。但在現(xiàn)實中，最大的隔閡莫過于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的斷層，不過從百度金融的動作來看，可行的解決方案或許是服務(wù)輸出。

也正如許冬亮所說，百度金融的理念是 “致力于成為一家真正意義的金融科技公司”。百度金融的目的不是顛覆傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，而是致力于金融科技的輸出，讓百度的智能獲客、智能營銷、智能客服等成為整個金融行業(yè)的普惠科技，與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)形成能力互補(bǔ)、優(yōu)勢互補(bǔ)、共贏共生的關(guān)系。

德不孤，必有鄰。在科技金融成為主流的大背景下，百度選擇開放AI Fintech實現(xiàn)與金融業(yè)的共贏，或?qū)榻鹑诳萍加瓉碜詈玫臅r代。

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