科技如何让金融思考?你绕不开的智慧金融时代已然到来

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聪明金融研究所研究员曹正仁说

近年来，随着人工智能(ai)和大数据技术的革命性突破，智能金融正逐渐成为现实。随着数据收集、传输、访问和应用技术的提高，以前被忽视的在线数据可以被提炼为评估用户信用质量的重要材料。

简言之，智能金融是指技术和金融的综合集成。随着各种尖端技术逐渐投入到交易场景中，整个金融流程的智能水平在空之前已经得到了提高，包括金融产品、客户获取、服务和风险控制。

当整个金融过程具有智能驱动力时，过去金融为少数人服务的局面最终会得到改善。传统上，银行风险控制模型是基于中央银行的信用信息系统，而“28法”业务模型是通过导入中央银行的信用信息数据库来建立的。

所谓的“28年法”是指银行争夺前20%的优质客户，而其余80%的客户由于缺乏信用信息而无法获得银行贷款。据统计，到目前为止，虽然信用数据库中记录的信息数量已经超过9亿，但是能够生成信用报告的人还不到4亿。

然而，在人工智能和大数据建立了一个金融场景后，用户在日常生活中产生的各种数据成为评估信用质量的有效材料。挖掘非金融领域产生的大量数据为没有金融信用记录的人提供了获得金融服务的可能性。

当人工智能和大数据被广泛应用于金融场景时，智能金融就诞生了。与传统金融相比，智能金融具有四个特征:智能性、包容性、效率性和安全性。

就智能而言，随着金融领域中人工智能和大数据的不断深入，所有的功能模块和业务流程都将完全集成，机器将取代人进行认知决策。通过互联网形成的数据的效果超出了普通人的预期。通过数据访问，在互联网上生成的数据不仅可以用来评估消费者的消费习惯，还可以反映用户的金融需求，甚至预测信用风险水平。

包容性不难理解。过去，银行以“28法”作为内部风险控制的基础，这导致了金融服务的一大盲点。通过技术能力为有金融需求的人“合理定价”，并通过不断优化算法来提高金融资源的匹配效率，已经成为智能金融的一个竞争利基。

在效率方面，随着金融智能的提高，信用已经从依赖个人经验转变为基于算法和人工智能的智能过程。与简单的智慧阶段不同，银行信贷需要经过充分的人力运作。在综合智慧阶段，计算能力已经取代人力成为财务流程中最重要的能力，财务流程的响应时间也相应缩短。

最后一个重要而显著的特征是安全性。基于人工智能和大数据等创新技术，风险控制的基础数据和模型不断优化，风险控制方法不断升级；此外，区块链技术的普及也提高了用户的信息安全，科技创新进一步提高了整个金融业的安全系数。

链接:智能金融研究所

智能金融研究所是由上海派派金融信息服务有限公司(纽约证券交易所:ppdf)发起，于2018年1月18日在上海成立的专业研究机构。

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