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金融科技是互联网金融的一顶“新帽子”?

2017-3-10 02:03| 发布者: 网贷优选编辑一| 查看: 51| 评论: 0

摘要: 人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI)概念并非近年提出,但随着计算机获取和存储数据能力的提升,计算能力的增强,AI越来越正在成为焦点。人们关注A I如何在围棋、扑克、游戏、识别上战胜人类的同时,各 ...

人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI)概念并非近年提出,但随着计算机获取和存储数据能力的提升,计算能力的增强,AI越来越正在成为焦点。人们关注A I如何在围棋、扑克、游戏、识别上战胜人类的同时,各行各业也在探索与其结合的商业化变现的可能性。以金融行业为例,“金融科技”这一概念已经是不争的事实。本期“猫眼金经”聚焦A I在金融领域的应用。

再聚焦“金融科技”的定义意义不大,相比之下,A I与金融行业究竟有哪些结合点、科技如何提升金融行业效率、在A I帮助下到底能提升多少利润等问题,更值得探讨和思考。但猫眼金经记者采访获悉,相比其他行业,人工智能与金融行业的商业化结合机会已经日益显现。日前朗迪(LendIt)总裁杰森·琼斯便公开预言:2017年将是银行与金融科技企业合作的爆发之年。

金融科技是指技术带来的创新,提升服务效率

“金融科技”的概念是舶来品,英文名Fin Tech是Financial Technology的缩写,意为把互联网、大数据、智能化等技术与金融深度结合,用科技来驱动金融,提升金融服务效率。金融稳定理事会(FSB )于2016年3月首次发布了关于金融科技的专题报告,其中对“金融科技”进行了初步定义,即:金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的业务模式、应用、流程或产品,从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式产生重大影响。

京北金融创始人、上海交通大学互联网金融研究所所长罗明雄认为:“两者其实没什么区别,金融的本质首先是信任和风控,很多新兴互联网金融企业,明明是互联网公司,也要做很多线下网店,通过线下建立信任,做好风控。金斧子创始人兼C E O张开兴表示:“互联网金融和金融科技应该是一样的,互联网金融主要被P2P搞坏了。但是金融科技可能更贴切,通过科技力量改变金融行业效率。”

不过对于这样的看法,也有不少人持不同的意见。

苏宁金融研究院高级研究员薛洪言便认为,互联网金融可以看做是金融业务科技化特定阶段的特定概念,随着金融体系融入更多元的科技因素,如智能机器人、V R、生物验证技术等,互联网金融一词就显得捉襟见肘了,金融科技的概括性更强,有望取而代之。网贷之家首席分析师马骏表示,金融科技更偏向于科技,而互联网金融更多的是指一种商业模式。

在图灵科技联合创始人高杰看来,两者还是有不小的差别。他分析称:“一般有两个因素决定一家公司的性质,一是公司的收入来源,另一部分则是支出,看一个公司主要把钱投到哪方面。”高杰说:“你要是把钱花在收账的公司,或者铺排很多门店放P2P贷款,那就是P2P。其实,你花了多少钱在A I以及技术研发上,公司请了什么人,有多少技术的产出,就决定了你到底是P2P,还是一家注重与科技结合的公司。”

金融业AI,30%是数据处理能力70%是算法

那么,科技到底为金融行业带来了什么改变?

在谈改变之前,猫眼金经采访获悉,行业绝大多数人都认同前提是尊重金融的本质。比如,全国人大财经委副主任委员吴晓灵在“第一届中国金融科技大会2016”上提到,无论是互联网金融还是金融科技,其本质是信息技术在金融领域的应用,并没有改变金融业务的本质。

在高杰看来,在不改变金融业务本质的基础上,相比于传统金融行业,金融科技主要在微观上助力。他跟猫眼金经记者分析:“和时间赛跑,从更小单位时间中捕捉更多的赚钱机会,是目前很多金融科技公司在烧钱拼技术的核心点。”

对此,行业内虽然认同但是难以抓住机会。究其原因,还是在于技术问题上。上述竞争壁垒不仅要求数据处理速度快,而且对于算法能力也有较高要求。通过A I技术的帮助可以让人们发现并抓住转瞬即逝的商机。高杰认为:“人工智能30%是数据处理能力,70%是算法。300毫秒之内处理21万条。没有这个处理能力,你后面就没有用了。就像你终于买了票,但是火车已经开走了。70%算法能力在于你发现为什么在这个时间买入,或者做卖出的信号。”

毕马威近期发布的《金融科技脉动》中指出,风险资本支持的中国金融科技(Fintech)公司的投资交易活动,从2015年的40宗下降至2016年的25宗,但是交易金额却同比上涨了42.5%,达67亿美元,为历史新高。

未来,AI与金融领域的结合点将更多、也更紧密。

高杰根据目前工作情况介绍认为:未来金融行业与A I结合比较好的点主要有两个,一个是金融市场的情绪识别。比如让A I读证劵业的重要报纸,抽取关键字,判断金融市场风向。另一个则是交易方面,用数据来发现市场上的机会和商机。

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