技術、數據、隱私，智慧金融科技落地很重要！

文/本刊記者 史 詩

“Fendy！Fendy！”

“你好，我能為你做些什么？”

Fendy，其實是拍拍貸自主研發的基于人工智能的機器人，它的眼睛和人類類似，可以捕捉到周圍的環境，通過臉部特征抓取年齡、性別等信息，還可以抓取微表情利用到貸款流程里面。短短的兩分鐘，機器人能夠進行了活體檢測、人證合一比對，并拉取了各種維度的數據預測風險，最終給出合適的貸款額度。

這一幕發生在日前拍拍貸上海智慧金融研究院的成立儀式上，國內外多位前沿研究專家共聚一堂，深度探討了中國智慧金融的未來前景。

什么是智慧金融

金融是對資源的重新整合從而帶來價值，往往就是資本的流動。而智慧就是一種對事物迅速靈活正確理解和處理能力，包括感知、理解、認知、邏輯、決策等等。而智慧和金融合在一起，智慧金融就是通過技術、科技的融合依托人工智能、大數據、云計算區塊鏈等技術使得金融全流程得到智慧的提升，實現金融產品獲客、服務、風控的全面智慧化。

拍拍貸首席風險官兼首席數據官顧鳴認為，首先，智慧金融最重要的特征是智能性，意思就是技術科技的逐漸落地，使得本來由人來做的認知決策，逐漸由機器來代替完成，從而不斷提升智能性。有了智能性之后，客戶可以得到非常快捷高效的服務，就帶來了高效性。效率的提高往往和成本的降低是同時發生的，成本更低從而達到了普惠性。

投入10億資金

拍拍貸創始人、CEO張俊強調，拍拍貸將延續技術、數據驅動的傳統，在未來三年內為智慧金融研究院注入10億元資金，在智慧金融研究院之下成立人工智能、區塊鏈、金融云、大數據等四大研究中心，讓智慧金融研究院真正做到“金融觸手可及”的目標。在中國的金融科技創業公司中，拍拍貸是迄今為止第一家將“十億元”級別資金投入到智慧金融研發領域的企業，全力推進金融科技的進步，來為近14億中國人提供更普惠的金融服務。

除了自建研究中心外，智慧金融研究院也積極拓展同全球領先技術接軌。在智慧金融研究院公布的科學顧問名單中，包括了美國費埃哲（FICO）原首席科學家Joseph Milana、加州理工學院（CalTech）電氣工程和計算機科學教授同時也是亞馬遜機器學習領域暢銷書《Learning From Data》作者Yaser Mostafa、加州理工學院計算與神經網絡教授Athanassios Siapas等頂級人工智能科學家。

除了強化同全球頂尖技術的聯系，張俊還表示：“智慧金融研究院不僅是為優化金融科技產業鏈服務，也要為監管服務”。在監管部門積極防堵系統性風險之際，技術層面的提升不僅將提高行業的運營效率，也將提高行業整體透明度，讓監管部門有效地防范系統性風險。

顧鳴介紹，智慧金融研究院將立足人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等前沿金融科技的研究和探索，除了計劃未來三年投入的10億元資金建立研究中心外，還將與工信部中國電子商務協會互聯網金融研究院、浙江大學計算機學院人工智能研究所、新加坡國立大學計算機學院社交網絡實驗室等開展聯合研究項目，著力打造金融科技孵化器等，致力推動金融全流程智慧化，使金融服務更加普惠和觸手可及。

邁進全面智慧階段

拍拍貸的三位世界級科學顧問在本次大會上分享了其對征信和底層技術的見解：Milana在演講中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，并對美國的個人征信領先企業FICO的風控模型和法規管制等方面進行了詳細的解讀，為我國征信行業的發展提供借鑒意義；Abu-Mostafa則對機器學習的演進和革命進行了深度解讀，并提出這些變革意味著2+2的挑戰，即如何正確使用巨量的數據和高度復雜的模型以及如何面對安全和社會方面的風險；Siapas在演講中從人工神經網絡算法和生物神經網絡兩個方面來探究大腦和算法都是如何學習和記憶的，揭示了人工神經網絡的實現原理，提出未來可能涉及出更多的神經網絡結構，更好地模擬大腦工作的方式。

作為一家技術驅動型的金融科技企業，拍拍貸在2007年平臺創立伊始就將數據留存，2008年上線反欺詐系統、信用評級系統、各類認證系統，開始黑白名單的原始積累，2015年發布“魔鏡”大數據風控系統，智慧化體系初步成型，之后更是在大數據以及人工智能領域不斷發力，積極布局金融科技。

截至目前，拍拍貸通過大數據建模已累積超過1000億條數據。在海量數據的基礎上，通過不斷對算法進行優化，拍拍貸的魔鏡風控系統已逐漸累積了超過1000個維度，不僅躋身國內頂尖的風控系統，也逐漸從金融科技蛻變成智慧金融平臺。智慧金融研究院是拍拍貸在技術領域探索的最新一步，也為拍拍貸在大數據和AI方向的進一步探索奠定了基礎。

專家漫談智慧金融

麥肯錫咨詢全球副董事、大數據領域專家陳同表示，金融業沉淀了很多數據，金融業決策過程當中人的因素相對較少，這意味著大數據和人工智能在金融行業有很多可以應用的地方。具體在互聯網金融行業當中，回到互聯網的邏輯，這是兩方面，一是怎樣獲客，二是怎樣營造用戶體驗，實現流量變現。

談談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，并不僅僅是數據科學家或者說數據工程師，真正缺少的是能夠搭建技術和業務之間橋梁的人才。這個人可能既需要對機器學習、人工智能、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。

上海大學上海科技金融研究所副所長孟添表示，現在行業里所有的互聯網企業，基本上都說自己是大數據和人工智能是核心優勢和特色，但是實際上分成兩大塊，一塊就是大數據營銷，人工智能的營銷，另外一塊是風控。金融行業的發展最重要的可能還是要偏重于風控，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能怎么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。我覺得現在很多的公司都有很多模型，也重金聘請了很多專家，但實際上數據積累比較少。

中國人民銀行研究局金融市場處原處長庾力認為，首先，金融消費者的隱私保護問題是非常重要的。現在很多金融工具很豐富很現代，但是很多人比如說中老年人或者保守的人還是拒絕的，為什么？害怕了這個功能滲透自己的個人隱私。希望今后都要特別注意大數據對于消費者的隱私保護，不能泄露的信息太多，這些負面消息不能太多，太多的話影響投資者影響消費者的積極參與。其次，金融科技應該屬于高大上類的，但是我覺得金融科技Fintech主要的核心內容實際上只有六個字，簡便、快捷、安全。

在行業內企業紛紛布局金融科技以及監管趨嚴的背景下，以大數據和人工智能為依托的金融科技企業的運營效率、風險控制、精準定價等業務水平將進一步提高。可以預見，行業內有科技和沒科技企業之間的差距將逐漸擴大，技術的創新也將成為企業的核心競爭力。