杭州2017年5月5日電 /美通社/ -- 近日，同盾科技有限公司的童強對于當下金融科技步入3.0時代的發展趨勢進行了分析，指出大數據和人工智能將成為助力金融科技發展的新引擎。
2016年8月，國家提出促進科技金融產品和服務創新、建設國家科技金融創新中心等。在監管加緊、政策頻出之外，金融科技成為2016年整個金融行業的主旋律。
而在今年3月15日，中國銀監會主席郭樹清表示，銀行3.0時代已經來臨，銀行業要利用金融科技，依托大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術，創新服務方式和流程，整合傳統服務資源，聯動線上線下優勢，提升整個銀行業資源配置效率，以更先進、更靈活、更高效地響應客戶需求和社會需求。
郭主席口中銀行3.0時代僅僅是金融科技的一個縮影，一切跡象已經表明，金融科技3.0時代也已經悄悄來臨。2017年金融科技將成為炙手可熱的發展方向，大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等金融科技服務將從概念階段真正落實到金融平臺的日常運營層面。金融科技是采用技術手段而非單純商業模式變化來進行金融創新，不是簡單的技術復制，金融科技3.0更多的是金融與技術場景跨界的融合，尤其是信息類技術發展全面突破，以及與金融的跨界融合互聯網金融生態正在發生變化，這種變化由“金融+科技”結合推進。
金融科技3.0時代進階之路
從整個IT技術對金融行業的推動和變革角度來看，業內專家認為至今為止金融科技經歷三大發展階段：
金融IT階段：主要是指金融行業通過傳統的IT軟硬件來實現辦公和業務的電子化，提高金融行業的業務效率。IT公司并不參與金融公司的業務環節，IT系統在金融公司體系內屬于成本部門。代表性產品包括ATM、POS機、銀行的核心交易系統、信貸系統、清算系統等。
互聯網金融階段：金融業搭建在線業務平臺，通過互聯網或者移動終端渠道匯集海量用戶，實現金融業務中資產端、交易端、支付端、資金端等任意組合的互聯互通，達到信息共享和業務撮合，本質上是對傳統金融渠道的變革。代表性業務包括互聯網基金銷售、P2P網絡借貸、互聯網保險、移動支付等。
金融科技階段：金融業通過大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等最新IT技術，改變傳統金融的信息采集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色等，大幅提升傳統金融的效率，解決傳統金融的痛點。代表技術如大數據征信、智能投顧、供應鏈金融等。
大數據+人工智能 未來智慧金融新標配
針對平臺的資產獲取、風險控制、信息披露、貸后管理、逾期催收等運營需求，大數據結合人工智能，已經能夠提供個性化的智能解決方案，全面降低互金信貸集中風險，進一步提高科技金融產品質量及服務效率。實際上，人工智能是基于海量數據的深度學習系統，人工智能與大數據是相生相伴的兩項技術，金融機構用好這兩項技術，必然能為金融業務帶來一輪新的增長，對于未來智慧金融而言，二者將成標配。
人工智能與大數據的融合，為金融風控帶來了革命性的變革，大數據風控公司從網上收集用戶的海量數據，并快速分析預測，從而對其進行信用評級。例如：用戶年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等強相關數據;另外還有一些弱相關數據，如用戶在社交網絡上的發言、興趣愛好、朋友圈、星座等。大數據風控通過對全面的數據（數據的廣度），強相關數據（數據的深度），實效性數據（數據的鮮活度）進行整合分析，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平，讓風險評估效果更精確。以互聯網金融為例，小額、分散等特點明顯，這造成平臺不可能每一個借貸人都進行上門核實，這樣的成本將會大幅增加，除非借貸金額較大，這樣的實地考察才會更有意義。相比較線下考察這種方式，大數據的應用更為便捷，它通過海量數據的分析，可以輕松完成一個借貸人的用戶畫像，并給出該借貸人的風控建議。
而在人工智能領域，近些年，金融行業對其的探索一直持續著。在金融行業的支付、投資、貸款、個人理財、反欺詐、區塊鏈、銀行和保險等領域都出現了人工智能的身影。在未來，金融企業要緊緊把握人工智能技術應用，這樣才能夠成為金融金字塔上的塔尖企業。
舉個人工智能在金融業的應用實例。金融本質仍然是風險管理，風控是所有金融業務核心。在泛互聯網的環境里，金融風控面臨的傳統個體欺詐已迅速演變為有組織、有規模的群體欺詐和關聯風險。而傳統反欺詐還停留在識別一度風險等這種簡單規則方式，如聯系人中借貸人個數等，對于二度、三度乃至更廣范圍的網絡全局風險苦無良策。機器學習里面基于圖譜網絡很好地解決了這一訴求，基于申請人、手機號、設備、IP地址等各類信息節點構建龐大網絡圖，并可在此之上進行基于規則和機器學習的反欺詐模型實時識別。其中一個比較普遍的情況，人工智能可監測相關設備ID在哪些借貸網站上進行注冊、同一設備是否下載多個借貸App，可以實時發現多頭貸款的征兆，把風險控制到較低。
創新+實干 大數據智能公司受資本熱捧
國內著名投資人熊曉鴿此前曾表示，IDG持續關注人工智能和大數據，并偏愛技術公司。事實上，大數據智能公司在行業內業已成為資本熱捧的項目，擅長大數據技術的科技公司在資本領域也將具有得天獨厚的優勢。過去一年，科技巨頭圍繞這些產業，開展了大量的收購，標的包括人工智能初創企業（算法）、大數據公司（算法或數據）和芯片研發公司（計算能力）。據蛋殼研究院數據顯示，截至至2016年7月底，谷歌在其中的收購次數最多達到了13次。
如果數據的孤島包括數據的開放性以及數據的定價這些問題逐步被解決，大數據科技公司將迎來更加卓越的市場表現。參考著名咨詢機構艾瑞在2017 金融科技發展報告中（全稱《夜明前 -- 2017年中國金融科技發展報告》）的觀點，市場經濟環境下，只有被市場認可的金融科技機構，才可能在未來行業發展過程中，起到正面作用。而被市場認可的標志，就是產生科技營收，艾瑞嚴選中國11家市場表現較佳的科技金融企業，其中包括招商銀行、百度金融、同盾科技等企業。作為大數據風控領域唯一入選的代表，同盾科技過去幾年在市場和資本層面的表現可謂行業一個縮影，在市場層面同盾短短三年積累了6000家企業客戶，品牌知名度行業第一。在資本層面，憑借積極正面的大數據風控服務公司形象，同盾也備受國內外頂尖資本機構青睞。截止目前，同盾已獲得四輪共計數千萬美金融資，獲得國際國內各類獎項幾十項。
毋庸置疑，人工智能結合大數據業已成為整個科技金融行業最炙手可熱的項目，結合資本的熱捧，科技和金融的結合如何給整個金融行業提升到何種高度，我們拭目以待。
