互联网巨头的涌入为金融行业安上了想象的翅膀。
早在两年前，“互联网金融”还是个嗷嗷待哺的孩子，但经过短短两年的发展，却完成了从电子化阶段到移动化阶段再到智能化阶段的三级跳。在此期间，以百度、阿里为首的科技公司，凭借着自身对于技术的优势在这场金融创新浪潮中演变成为了金融科技巨头，同时也为金融行业赋予了更多的科技范儿。
就在9月27日全球智能芯片巨头英伟达举办的NVIDIA GTC 2017大会上，百度金融高级技术总监许冬亮发表了题为《AI Fintech 开启智能金融时代》的主题演讲。演讲中提到：“百度希冀以人工智能、大数据为核心科技赋能金融同业，帮助金融机构去服务更多用户，实现普惠金融的梦想。”当AI拥抱Fintech，又将会产生哪些化学反应呢？
金融科技的技术迭代，正逐渐打破信息鸿沟
许冬亮将智能科技赋予金融行业的改变归纳为三点：一是服务体验的升级；二是服务效率的升级；三是服务广度的升级。
在金融科技的1.0时代，完成了金融物质在互联网层面的物理移动，就如报纸上的内容被搬到了电脑屏幕上，人类不用买报也能阅读。这个时代的成就在于，原有的传统金融机构步入电子化的时代，整个线上的服务效率和金融都得到提升。
金融科技的2.0时代，全面实现了用户行为从线下到线上的转移，金融产品的私人订制化和金融服务的线上化让用户免去了去网点的烦恼。支付、理财等一切金融行为变得更加便捷，所有的数据都被记录、串联起来。
从中不难发现前两次的变革，主要是以用户体验和服务效率为核心展开的，对于服务广度的提升微乎其微。而在向金融科技3.0时代的转变中，服务体验、效率、广度均有明显的提升，依托于大数据以及基于大数据基础上的AI处理，金融或不再是小部分人的“舞台”，智能金融的变革将使得有更多的人有机会参与到金融中来。
其实回归金融的本质来看，客户寻求金融服务无非两个目的，一个是解决资金压力，寻求融资渠道 ；另一个是渴望资产增值，寻求投资渠道。 但是现阶段的大环境下，金融服务依然停留在“精英阶层”，拥有极高的资金、信用等门槛，毕竟对于非精英阶层的人而言，没有抵押物、没有信用记录，而这个门槛也成为了普通人与金融机构之间的信息鸿沟。
重要的是，这一类人并不在少数。根据央行的数据显示，截至到2016年6月底，央行征信中心覆盖人群8.8亿人，其中信贷记录人群仅为3.8亿人，覆盖率不及美国征信系统的二分之一。这就意味着，全国有大约三分之二的人与传统金融机构存在信息不对称的问题，而这也是金融科技提升服务广度时发展乏力的原因所在。
而在金融科技的3.0时代，其中围绕广度的扩展就是普惠金融。对于寻求资产增值服务的人群来说，因为信息不对称导致的信用问题将被彻底解决，在金融的服务广度上从量变到质变。而这一切似乎可以归功于大数据和人工智能在金融领域的应用。
AI拥抱Fintech，成为金融科技最大利器
在传统的金融体系中，融资端和投资端的弊病使得金融科技举步维艰。而从百度等互联网巨头的动作来看，大数据和AI为基础的智能金融时代正在到来，或将改变这一切。
首先依托于大数据和AI技术，金融行业将实现智能获客。 以百度为例，作为国内网民获取信息的主要入口，百度手握丰富的大数据，日响应200多个国家和地区的60亿次搜索请求。大数据为百度的AI提供了最好的“养分”。基于大量的数据，百度可以凭借其强大的AI数据分析技术轻易推导出用户的消费需求，进而推导出用户信贷需求和投资需求，这样一来，大大提高了金融营销的准确度。
正如许冬亮在其演讲中所提到的，对于金融企业来说有两个痛点，即获客和智能营销。特别是获客的问题，很多公司希望得到高质量、低成本的获客，但资质和征信比较好的用户群早已是各家争夺的红海。百度的解决方案恰恰是智能获客，从海量大数据分析用户的消费需求，进而去推导信贷需求，结合需求模型和风控预估模型，实现带着风控的获客。
在新用户获取的同时，还面临着老用户运营、维护的问题。百度着重解决了两个问题，一个是用户补贴的逾期样本，另一个是确定用户的补贴敏感度。前者通过用户画像数据、消费能力数据、订单数据等进行建模；后者则根据人均获客的补贴金额进行动态优化。就目前来看，百度的智能获客体系，已经是当下最优的解决方案之一。
其次是大数据风控，海量数据可以精确的对用户进行信用评级。 以往的风控取决于人为判断，但百度等科技巨头已经将AI、大数据和风控融合。通过分析用户年龄、收入、职业、学历、资产、负债等强相关数据，搭配上用户在百度的搜索数据，百度糯米、外卖等O2O服务平台上的弱相关数据，可以完成用户“信用画像”的描绘，进而判定是否能够授信。
此类判定方法摆脱了对于传统金融机构对于征信的依赖，对于一些小微企业和个体，融资难融资贵一直是困在他们头上的紧箍咒。造成该现象的原因无外乎两个：第一，传统银行过去主要服务大客户；第二，工作属性决定了仅凭强数据，传统金融机构难以对其风险进行全面评估。
不过得益于互联网的技术的发展，审核、调查的方式都被数据化，由此以来大大节省了整个过程的成本，更多的人能够被纳入进来、获得服务。比如百度金融推出的职业教育相关教育信贷产品，就是通过APP的方式对学员进行审批，借助百度的人工智能、大数据等能力，对很多原本在银行无法获得贷款的学员提供教育信贷，帮助无数最普通的年轻人实现职业教育的梦想。
当然，大数据风控也并非是万能的，遇到样本集群不大导致的数据特征的高维、稀疏的问题势必导致征信评估准确性的下降。为此，百度采用了基于图计算的风控分析方式解决此问题，即通过大数据找到人与人之间的连接，然后利用关系图谱形成一个超级网络，通过深层次的迭代计算，将原来较小的样本效果进一步放大，以达到满足风控需求。
开放共赢才能真正实现智能金融
AI的基础是大数据，但是一个个数据孤岛能够产生的价值有限，因而打破孤岛，让数据流动起来，才能产生更大的价值。 但在现实中，最大的隔阂莫过于互联网数据和金融机构数据的断层，不过从百度金融的动作来看，可行的解决方案或许是服务输出。
也正如许冬亮所说，百度金融的理念是 “致力于成为一家真正意义的金融科技公司”。百度金融的目的不是颠覆传统的金融机构，而是致力于金融科技的输出，让百度的智能获客、智能营销、智能客服等成为整个金融行业的普惠科技，与传统金融机构形成能力互补、优势互补、共赢共生的关系。
德不孤，必有邻。在科技金融成为主流的大背景下，百度选择开放AI Fintech实现与金融业的共赢，或将为金融科技迎来最好的时代。
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