7月11日消息，在2020世界人工智能大会未来金融论坛上，2011年诺贝尔经济学奖获得者、北京大学汇丰商学院教授托马斯·萨金特表示，一些即将出现的应用正在构建超级架构，它们能够有效融合金融和宏观经济预测模型验证同样的现有的平台结果，且用一种可以保护隐私的方式降低数据共享的门槛。
托马斯·萨金特认为，区块链和人工智能的关系不是竞争而是互补。其中，区块链最令人兴奋的一个特征在于它不仅可以用来验证交易，同时可以用于分发数据和共享数据，此过程中数据完全是处于匿名状态、且数据安全，可以保护隐私。如果区块链用于分享人工智能程序，共享和协作计算任务，将非常可靠。
“而人工智能和区块链都能够帮助我们降低金融交易的成本，并使我们能够共担风险，更好地评估风险，更好地应对这个不确定的世界。” 托马斯·萨金特这样谈到。
而关于金融风险评估和对于不确定世界的应对，金融科技风控便是一个很好的例子。
据最新发布的《中国金融科技风控报告2020》显示，2013-2019年间，我国金融科技风控厂商融资事件数整体呈逐年上升的趋势，2017年达到峰值，融资事件为57起；但从2018年开始，连续两年出现下滑趋势，2019年融资事件数为47起。融资金额也整体呈现增长趋势，2018年披露事件的融资总额最高，为418.6亿元，2019年融资金额为63.5亿元。
具体来看2019年，上半年的融资事件数量为21起，下半年为26起，融资事件数量较多的月份分别为1月、7月、10月和12月，其中1月份达到最高峰，融资事件数为9起。
合合信息联合创始人兼副总裁、启信宝CEO陈青山表示，金融科技风控作为传统风控的一种升级补充，帮助金融机构改善整体风控水平，提高风控的效率值、精准度以及降低大量成本。
报告中阐释了金融风控的三种常见场景，并对金融科技风控和传统风控进行了对比。
在信贷场景上，主要分为零售业务和对公业务。传统风控在零售业务上的痛点主要是数据口径单一、人力成本高企、无法覆盖信用白户等问题；在对公业务上存在缺乏规范判定标准、尽职调查成本高、真实性考证难度大等问题。
金融科技风控则在传统风控的多个环节进行优化，在大数据和人工智能等技术赋能下，通过多维度数据和智能化分析模型，提升金融机构风控水平。
在第三方支付场景上，随着扫码支付，刷脸支付、声纹支付等多个支付场景涌现，交易规模激增对传统支付风控模式造成了巨大的挑战。据前瞻产业院数据统计，2013年我国第三方支付规模为13.9万亿元，经过6年的高速发展，2019年的支付规模为372.3万亿元，预计到2022年将达到548.6万亿元的交易规模。
而金融科技风控能够通过大数据、人工智能、生物识别等新技术，在支付交易的事前、事中和事后对风险事件进行实时监控。
在供应链金融场景上，传统风控存在金融机构和核心企业需求存在错配、金融机构在供应链金融的金融科技支撑较为薄弱、政府等机构对金融机构的有关的资源配合力度不足三大痛点。
金融科技风控则可以帮助供应链金融风控贷前、贷中和贷后的信贷服务体系全流程。金融科技风控在贷前主要起到数据支撑、规则策略制定、黑名单筛查等作用；通过企业多维度数据，在贷中通过风控建模，构建中小企业信用模型，进行风险等级划分，帮助审批和授信；在贷后可以进行风险监测，主要从司法、税务、财务、工商、个人等多个维度就行预警，还可以对贷后资产表现进行评估，并迭代催收模型，以便调整贷后策略。
除了融资和场景应用之外，专利申请也能够反映金融科技风控的发展。
根据SooPAT数据显示，自2014年开始，国内与金融科技风控相关的专利申请持续上升。2014年金融科技风控专利申请数为10项，2019年申请数达到118项，5年间专利申请数年复合增长率达63.82%。其中，在2012年至2019年间，阿里巴巴及支付宝共申请27项金融科技风控专利，涉及支付、投资决策、账户安全、信贷等场景应用，是申请专利最多的企业。
“未来金融业的发展风口是科技。”陈青山这样说道。
但他强调，进入金融领域的人工智能技术，但并不是简单的技术叠加，而是有更深层次的底层逻辑。他提到，目前应用在金融领域的AI和大数据的相关技术有深度学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉，应用于金融业务各个环节，有效优化流程、提升效率。
“如果说智能芯片技术是人工智能的底层，大家都熟悉的人脸识别技术，文字识别技术、传感器技术，这些是属于人工智能的中层；智能机器人，智能零售、智能家居这样子的产业链，是人工智能的上层。”
在他看来，由于人工智能、云计算、大数据这些技术的发展，以及即将到来的5G、区块链等一些技术的发展，正在不断改变包括以金融为首行业的演进，从而发展出了信息金融、互联网金融、移动互联金融，甚至还有智能金融和生态金融。
值得一提的是，根据某知名风险投资机构预测，AI将很快成为常规技术，超过50%的企业主认为，人工智能将在三年内被整合到企业应用中。
（新浪财经 邹沅铮）
责任编辑：李昂
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