大数据与人工智能的业务赋能之道


对于传统金融机构、金融科技初创企业和监管机构来说,移动互联网、大数据、云服务、人工智能等技术的日趋成熟,大幅度降低了金融服务在获客、运营、风控等方面的成本,金融科技确实能够有效地降低金融运行成本,提升运行效率,优化服务质量;但是金融科技也对许多传统的假设、规则和经济利益提出了诸多挑战。


无论是出于需求还是恐惧,创新总是在人们持续的激情与困惑中被激发出来。毋庸置疑,从规模、业务模式和发展潜力来看,中国在金融科技领域已经处于世界领先地位,发展速度之快令人惊叹。中国金融未来的引爆点大概率取决于中国金融与科技的有效融合。


上海交通大学上海高级金融学院作为上海金融研究和教育的高地,选拔和聚集了一大批来自终于信息、互联网、科技金融等领域的行业菁英,学院和项目有义务、有愿景搭建业界交流、传播中国前沿金融科技知识与实践的平台,和业界共同培养未来上海乃至中国金融科技的领军人才。


【时 间】 2019年05月19日下午14:00-17:45

【地 点】 北京西城区金融大街甲9号金融街中心(具体地址将在报名成功后另行通知)

【主 办】上海交通大学上海高级金融学院


活动议程

13:30-14:00 签到

14:00-14:10 院领导致辞

14:10-15:10 主题演讲1《“智能+金融”探索与实践》

肖 京 中国平安集团首席科学家

15:10-16:10 主题演讲 2《大数据在金融风险管理中的创新与应用》

朱劲杰 数联铭品(BBD)首席征信官&高级副总裁

16:10-16:40 圆桌讨论

圆桌环节主持人:

李大鹏 前海尔金控CIO , 青岛联合信用资产交易中心CEO

圆桌讨论嘉宾:

胡  捷 上海交大上海高级金融学院实践教授

肖 京 中国平安集团首席科学家

朱劲杰 数联铭品(BBD)首席征信官&高级副总裁

16:40 -17:30 Q&A

17:30-17:45 总结陈述


教授介绍


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胡捷教授

西北大学凯洛格管理学院金融学博士

胡捷博士现任上海交通大学上海高级金融学院实践教授。他的研究领域包括金融科技、财富管理、金融机构与金融市场。曾任长江商学院兼职教授,所授课程包括《金融市场与机构》和《科技金融》等,并主持若干研究项目。他拥有美国西北大学凯洛哥商学院金融学博士和芝加哥大学物理学硕士;曾在美国联邦储备银行任高级研究员多年,负责金融经济研究和金融政策的分析与推荐;之后分别在香港及新加坡等地的美资银行从事投行业务。胡捷博士回国后转型成为一名创业者和企业家,所涉公司分别从事软件、互联网金融等业务;曾任迅雷集团金融板块CEO;目前领衔设计一个区块链金融项目。


圆桌主持人

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李大鹏博士

青岛联和信用资产交易中心CEO,前海尔金控CIO


曾任上海期货交易所首席计算机专家、技术管理委员会主任,纽约商品交易所(NYMEX)首席架构师,香港交易与结算所集团总裁高级顾问。


嘉宾介绍

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肖京博士


国家千人计划专家,卡耐基梅隆大学博士,现任中国平安集团首席科学家,集团执委,技术研究院院长。长期从事人工智能与大数据分析挖掘相关领域研究,多次当选重要国际学术会议委员会及中美国家基金评审专家委员会,先后在爱普生美国研究院及美国微软公司担任高级研发管理职务。目前在平安集团负责创新技术及产品研发应用,包括智能化大数据分析等技术在金融、医疗、智慧城市等领域的研发和应用。


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朱劲杰

数联铭品(BBD)首席征信官&高级副总裁


曾在人民银行征信中心工作,先后在企业部、企业征信逻辑库项目组、增值业务部,先后担任项目负责人、部门总经理。参与了企业征信系统建设、开发、应用,负责了企业征信系统关联系统、企业征信系统应用分析系统、企业征信系统报表、企业和个人征信增值产品的研发、迭代和运营;负责了增值产品研发平台的规划和征信“二代”部分专题的研究。


活动总结

近年来,移动互联网、大数据、云服务、人工智能等技术的日趋成熟,大幅度降低了金融服务成本,提升运行效率,优化服务质量;但是金融科技也对许多传统的假设和规则提出了诸多挑战。

5月19日下午,“SAIF Banker北京站—中国金融科技现状与前瞻论坛”成功在京举行。在上海交通大学上海高级金融学院胡捷教授的主持下,中国平安集团首席科学家肖京博士、数联铭品(BBD)首席征信官&高级副总裁朱劲杰、青岛联合信用资产交易中心CEO李大鹏博士、鑫根资本合伙人过大江博士与现场观众共同探讨大数据与人工智能的业务赋能之道。
 

《“智能”+“金融”探索与实践》
肖京 中国平安集团首席科学家


人工智能是什么?事实上,直至目前人工智能依然没有完整的学术定义。从发展阶段来看,人工智能可以被分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三大发展阶段。而当前,我们还处于弱人工智能阶段——用计算能力解决特定的问题。

从1956年在达特茅斯会议正式提出至今,人工智能经历了两次兴起,却又两次衰落,其最主要的原因是由于没有产生商业价值。近年来随着互联网的兴起,我们获得了大量的数据,人工智能的算法也得到了提升,但更为重要的是,出现了大量具有商业价值的应用场景,带动了人工智能的第三次兴起。许多互联网企业如雅虎、谷歌,Facebook,以及国内的BAT等都通过AI技术大大提升一些区域级业务的效率。在这些领域,AI获得了真正的发展,并真正产生了价值。随后AI又从互联网进入了其他传统行业,包括金融,医疗,制造等领域。

因此,虽然我们常说人工智能是一个很大的产业,但也必须意识到——人工智能本身不产生价值,而是必须依托于其他的产业、为其他产业赋能从而体现价值。

那么,AI如何为传统的行业、企业赋能?AI技术的发展分为三个阶段,先是基础能力——包括看、听、说、读等能力,第二,建立知识图谱和学习方法,第三,解决方案阶段——将基础能力和知识图谱、知识体系与具体的业务场景结合起来,形成一套套解决方案。

事实上,人工智能的应用需要满足许多条件才能实现。第一,有数据;第二,有技术;第三,有场景,在场景里不断地迭代,才能让模型变得实际有效。而第四,必须有熟悉行业的业务专家与技术人员组成联合团队,共同解决问题。行业专家对于解决传统企业的智能化是非常重要、关键的,他们能帮助企业梳理流程,找到痛点,协助技术人员设计模型、方案。行业专家在过去几十年,甚至更长的时间中所积累的经验和知识、形成的确定性的规则,是人工智能在行业中应用的基础。

 

《大数据在金融风险管理中的创新与应用》
朱劲杰  数联铭品首席征信官&高级副总裁


在过去的许多年中,融资难题严重制约了小微企业发展。对于小微企业来说,银行的门槛高,不愿贷,贷款贵、贷款难、门难进。其原因在于传统的银行信用评估模式难以全面刻画和评估小微企业的风险。由于信息不对称,银行不是不愿贷,而是不敢贷。因此,随着技术的进步,如何利用新技术做好普惠金融工作,应用智能化识别风险,推动降低小微企业融资成本是当前的重要话题。

小微企业在传统商业银行贷款的痛点在于,银行风险评估过程中极度依赖于财务数据,但小微企业财务不规范、信息不透明,相比其他类型企业,银行所需付出的尽调成本高。第二,银行不论是在线下尽调或是风控都是参照对公业务,没有形成针对小微企业风控体系。另外,由于小微企业变化快,而目前商业银行风控模型的建立需要很长时间,这完全满足不了小微企业的短平快资金需求。因此,解决小微企业融资难、融资贵,降低融资风险需要建立有效的风控模型,而在这方面大数据技术有其独特的优势,能极大程度上弥补传统金融模式风控能力不足的问题。

识别小微企业风险,需要政府、银行、第三方专业公司共同形成风险识别体系,打破信息孤岛,形成共享、共建的机制,协力解决小微企业融资的问题。在这个过程中,首先需要政府实现信息公开,再结合银行自身的数据、企业上报的数据,形成多维高频的大数据,并构建一个小微企业的泛关联图,包括交易关联、亲属关联、合作关联等,在此基础上用大数据识别小微企业的风险,才能更好地服务小微企业。

 


《成为具有“自适应学习能力”金融科技人才》
李大鹏 青岛联合信用资产交易中心CEO


除了商业模式与业务的配合,金融科技的发展中另一个不可忽视的要点是法规与监管。从技术的角度来说,当机构从用户方获得数据时,如何让数据源的提供方安心提供数据——即数据的脱敏,目前与其相关的研究与实践数量极其有限。第二,获得数据后,如何平衡原始数据的真实性与数据生产方的隐私或商业机密,也是一个需要密切关注的难点。

一切技术的应用,其实都是由这个商业本身的场景所驱动的;另一方面,新技术的突破,也会为场景带来革命性的改变。例如,当前在全世界范围内都引发广泛关注的5G技术,一旦投入应用,它对我们生活、商业模式以及服务模式将产生难以估量的颠覆性影响。以分布式金融为例,其落地的关键并不是区块链技术;事实上,真正增加客户粘度的正是5G技术。在未来,真正的5G金融是什么样的?也许未来所有的服务——不论是金融服务还是日常生活服务,都可能会变成手机上甚至是可穿戴式的设备的“游戏”,当5G被推广,也许我们可能会进入真正的“游戏人生”。

这样的场景会在多远的未来发生?2011年微信推出,至今仅仅8年,却很大程度上改变了我们的观念与生活。根据摩尔定律,5G颠覆我们的生活也许并不是在那么久远的未来。

那我们今天为什么要学习?我们该学习什么?

我认为,学的是基础。机器学习中非常重要的一点叫“自适应学习”。我们每个人都应该具备这项能力。你今天在高金的学习,其实不是为了一个学分,或为了在将来通过这门课所学的知识找工作;而是通过学习建立你的思维方式后,培养自己成为一个能自适应学习的人,这样才能在将来的5G时代、人工智能时代依然立于不败之地。

 


《探索金融科技新赛道》
过大江 鑫根资本合伙人


不论是投资或是创业,未来金融科技领域依然有很多机会。中国的金融服务业具有广袤的市场,不论是2C业务还是2B业务,在证券、财富管理、资产管理、投资交易等细分领域依然有巨大的可挖掘的空间,资本市场依然有许多新机会、新赛道。对比中国和美国在金融科技领域的发展,事实上,中国传统金融业的发达程度远低于美国,而这恰恰为金融科技的发展提供了巨大的空间,让中国在过去几年中涌现出许多优秀的企业。

正因如此,细分金融领域,加上“大智移云”技术(大数据、云计算、人工智能、移动互联网)的结合在未来依然能产生无限可能。不论是学习金融或是深耕技术的同学,都有非常大的发展空间。  

深度的Fintech的应用,很多的金矿都在“数据”里。但我们也必须意识到,数据是一把双刃剑。我们已经进入了一个时代——企业无秘密,个人无隐私,文明无底线。随着数据时代的来临,如何平衡企业的商业秘密,个人的隐私与大数据的应用给我们带来的便利之间的矛盾,是一个需要企业、监管机构乃至全社会共同思考的话题。

大数据的边界在哪里?如果没有很好的监管与制约,在未来有可能会限制经济发展和社会发展。如何做好平衡,让个人的权利和自由能够得到保证,才是真正经济发展、社会发展、政治发展的核心推动力。

<本文根据“中国金融科技现状与前瞻论坛”现场发言整理而成,供稿:MBA项目组,2019级金融MBA新睿(全国班) 何壮、黎鹏程>