向江旭谈宜信金融科技实践：金融是AI的绝佳应用场景

宜信公司首席技术官向江旭

　　新浪财经讯 第十五届中国国际金融论坛于2018年12月15日-16日在上海召开，主题为：现代金融体系构建服务实体经济高质量发展，宜信公司首席技术官向江旭出席并演讲。

　　其表示现在金融已经到了AI时代，他建议要大胆的拥抱AI，但是要小心的尝试。“找出你的业务痛点，首先把这个痛点解决的，增加信心，积累经验。此外，还可以跟外部合作引入一些关键的人才，逐步的把一些业务痛点通过新的AI技术来解决。”

　　以下为演讲实录：

　　向江旭：各位领导、各位同行、各位嘉宾，大家下午好！今天非常荣幸有机会又一次来到上海出席此次论坛，分享一下我个人以及我们公司在金融科技领域做的一些探索、一些经验、一些尝试，希望在金融寒冬里面给大家带来一点点人工智能的AI的爱意。

　　大家知道，我们已经是处于金融寒冬，美国的股市一直在跌，中国的经济也受到很大的挑战。两个大国之间也一直处于不是最好的状况之下，我们金融行业的监管也是越来越严，今年也有金融领域的公司出现一些问题。但是同时，在金融寒冬的状况下，科技这方面，我觉得还是一个亮点。举几个例子，摩根大通公司前一两个月公布会在硅谷新开辟一两个园区，会容纳一千多名高技术的员工在这个园区里面。亚马逊也发布了它的第二总部，有两个地方，一个是美国的华盛顿附近的小镇，另外一个就是在长岛市，听起来比较远，大家觉得可能离纽约比较远，开车到纽约一个小时。但是长岛市其实就离曼哈顿一河之隔，科技公司往华尔街走。谷歌也宣布在华尔街办公室要大力扩充，招聘一两万员工。科技公司慢慢往华尔街走，金融公司往硅谷走，形成金融+科技融合的景象。

　　特别是硅谷地区的就业率，前几天出来一个新闻，40年来最高的就业率，最低的失业率。所以科技行业，在我们经济或者金融行业面临挑战的时候，还是一大亮点。大家知道AI谈了很长时间，火爆了好几年。有人说，过去一两年AI真正在行业落地，尤其在金融行业。大家知道AI，特别是国内有很多AI独角兽。其实在中国AI独角兽数量可能比美国还要多，AI在行业里的应用，比如说安防行业，其实是AI应用蛮彻底的行业，而且它对安防行业的冲击特别大。如果没有计算机视觉、人脸识别的技术，包括物体识别人脸，包括识别路况等等这些技术，我们很难想象我们的中国安防会是什么样的状况。

　　另一个AI非常合适的一个领域，应该是金融行业。为什么说AI在金融行业应该是一个比较容易产生价值，金融应该是AI比较合适的应用场景呢？其实有几个方面可以理解这个事情。

　　首先，金融行业是一个数据驱动的行业，离开了数据，我们不知道金融还有什么。不管你的资产、资金，所有等等，都是跟数字有关系。而且金融行业的信息化程度、数字化程度，应该在很多行业里，跟别的行业比起来应该是领先的。

　　另外，金融行业不像其他的行业，比如说交通行业，我们说自动驾驶，我们说机器人、智能制造，这几个行业还需要一些硬件。比如说你真的是通过你的计算机视觉，你的路况判断，驱动一件汽车，需要硬件，来使得智能真正发挥作用。但是金融行业，只需要有一个非常强大的金融大脑，知道你所要投的行业状况，做数据分析，知道你所投资金的状况、基金的状况，知道你要买的股票、债券等等，做全方位的分析，做出判断，帮助你决策，很可能得到很好的回报。所以不需要太多的硬件就能产生价值。

　　另外一个，AI本身有天然的缺点，因为人工智能目前来说，真的没有情绪，不太能够准确的体察人们的喜怒哀乐，特别是跟人交流的时候，大家可以感觉的到，跟人工智能，即使是非常有意思的小女孩跟机器人聊天的时候，虽然他们想模仿人有情感，但事实上机器人在这方面是缺失的，是先天的缺点。但是这些先天缺乏情感的人工智能，其实在金融行业反而是一个优点。因为他面对的就是冷冰冰的数字，他没有贪婪，也没有恐慌。你想想，如果你炒股的话，你既不害怕，也不贪婪，你完全是基于市场的现状做出准确的判断。所以这个时候，缺乏人性的缺点很可能在金融行业是一个优点，比如我要做一个人的信用评估，完全是根据数据说话，完全是根据你这个人是不是合格，是不是需要这笔钱，是不是还得起，根据这些事实做出准确的信用判断。

　　金融是AI非常合适的场景，不同类型的金融公司怎么应对，怎么拥抱AI，怎么把AI在自己的公司、自己的行业里做落地和应用。大致来说，可以把金融机构分成几类，一种是银行、券商、保险公司，这些持牌机构有合规的持牌优势，在金融行业有多年的耕耘积累和底蕴，他的IT系统、信息化程度也非常的高。当然了，他有一个可能相对来说稍微有点劣势，首先他必须要合规，非常严谨，他受到强监管，这个时候要做任何创新的时候，要有一定的勇气，真正能够打破以前传统的做法。

　　另一类公司，科技金融公司，这种公司，实际上他有相当强的科技基因，比如说他本身就是一家互联网公司。比如说我们一个电商巨头，本来就是互联网公司，但是他也做金融。这种科技金融公司企业用户流量，企业场景优势，而且在其他的，比如零售行业的一些成功，来进入金融行业，希望能够把其他行业的成功复制到金融行业，或者以金融手段来变现，这是另外一个公司，科技能力相当强的一类公司。

　　另外一类公司就是金融科技公司，他本身的商业模式就是以输出科技给金融行业作为他的商业模式，并不是以金融赚钱，主要以输出自己的系统、自己的服务以及自己的风控能力等等。这些输出金融科技产品作为他们盈利模式。这几类公司，其实要去拥抱AI、使用AI，做法不完全一致。宜信公司属于二三类，我们既有金融的业务，其实金融业务占了很大的比重，同时我们的科技能力也是相当的强，而且创新的意识也相当的强。我们不仅让科技来服务于我们金融的业务，同时也把部分科技能力对外输出。通过这种手段去有效的补充我们在金融方面的业务。

　　说到AI，在金融行业我们怎么去应用？大家已经习惯了支付宝、微信支付，包括手机的刷脸支付，实际上都已经用到了人脸识别的技术，一些人工智能的技术在里面。还有我们的风控，因为大家做金融的同行，知道风险管理，风控是金融的本质，如何利用我们的大数据处理能力，不管是贷款申请人也好，或者是微小企业的信贷业务也好，如何识别申请人的风险承受能力，我们能够给他贷多少的款，我们怎么找最合适的产品满足他的需求，这个其实可以用很多大数据分析的手段。不光是跟贷款申请有些的数据，同时找出他，比如电商购买行为，以及生活中方方面面的另类数据，来给用户做一些精准的画像，真正的能够满足这个人的信贷业务的需求。当然了，我们必须能够准确的把握到底谁是合格的，谁是不合格的。

　　大家也听到过智能投顾，通过分析你每个人的年龄、收入、职业，对投资的时间段的预期，以及风险承受能力，给大家找出适合于这个人的投资组合。同样的道理，保险业是一样，很多保险公司有很多不同的产品，我们怎么样去找出一款最符合你这个人当下的保险需求产品，我们有所谓的智能保护来帮助大家。投研也是一样，通过一些大数据的分析来搜集市场上有关这家公司，这个行业的数据来精准的给我们的投资人员，给他一个分析的依据。这是我们现在已经见到过的人工智能在金融行业的应用。未来的话，我觉得也是同样的，真正的让AI发挥作用，就是希望精准的知道此人此时此地，他的个性化金融需求是什么样的。我们在波动的场景下面，通过智能手段分析这个人的一些金融需求，然后提供给他个性化的金融产品，这就是未来AI可以在金融行业产生的作用。比如说用AI量化投资，量化投资已经做了很多年历史，但是用AI深度学习的方法，改善量化投资的绩效，个人金融助手等等，这都是未来可能发生的AI应用的实例。

　　我们来看看宜信，12年的历史，我们已经在普惠金融、财富管理，以及资产管理等方面有12年的耕耘，我们做了哪些尝试？首先有一个产品，这个叫做AI+FOF。其实我们用AI，用大数据的手段来搜集大概几万家的GP，就是普通合伙人，基金管理人的信息，他们管理几万支基金，我们从几十个维度全方位的获取这个基金管理人的画像，他的业绩，他的一些过往经历，以及背投公司的情况。甚至分析到基金管理人的性格，他的血型、星座等等，各方面的数据做一个全方位的收集、整理、分析，精准的找出来适合这家母基金符合我们投资原则的子基金，给我们投资部门做决策。这个是非常精准实时的，就像一个搜索引擎的界面，比如你问IDG某某合伙人，他就会把这个合伙人所有的信息，包括他背投公司的情况，包括他的业绩、历史等等，一目了然的呈现出来。其实是构建了一个基金管理人或者是基金公司的知识图谱，对我们以后投哪个行业，投哪支基金，给出指导性建议。

　　另外一个应用就是信审机器人，大家知道风险评估、风险管理是金融一个非常核心的系统。这个时候，对于我们申请贷款的申请人来说，我们也是通过50个不同的垂直搜索维度，来分析这个人，收集这个人所有的信息。包括从第三方外部数据，也有我们内部12年积累的数据。只要这个人曾经在宜信申请过贷款，就会在系统中记录。根据我们构建的知识图谱，对这个人做精准画像，给他设计针对于这个人的问题，通过聊天，机器人的方式，跟他做一些问答，最后得出一个信用评分。最后这个人到底符不符合贷款的标准，决定是不是给他放贷。所有分析的历史，都会积累下来，沉淀下来，如果同样的人有类似的需求或者不同的需求我们都可以做参考，或者说跟这个人用户画像类似的人，我们也可以以此作为分析的依据。

　　另外，除了我们做普惠和个人信贷、小微信贷、资产管理、财富管理之外，我们还有保险。大家知道，保险公司有很多家，全国大概800多万个保险代理人，3000多个保险产品。我们设计的保险产品，根据每个用户的特定需求，把这三千种不同的保险产品数据结构化，做一些解析，把关键的策略，他的保险条款，我们陈列下来，结构化形成一个保险产品的支柱。跟我们用户的需求做一个匹配，我们有一个开放的平台，这800万保险经济人都可以在平台上跟用户沟通交流，给他们服务。所以这是一个开放的智能保险平台，通过一些技术手段，对保险这个相对来说等级森严的金字塔营销模式的行业，希望做一些改变，使得我们的用户和保险之间的距离更加近，而且更加的匹配。

　　我刚才举了几个例子，不管怎么说，不管现在金融寒冬如何的艰难，不管大家对AI是否喜欢，甚至对他的期望值有可能非常的高，觉得AI无所不能，或者说AI就是一个噱头，不管怎么说，已经到了AI的时代。我真的建议大胆的拥抱AI，但是要小心的来尝试，找出你的业务痛点，首先把这个痛点解决的，增加你的信心，积累经验。内部没有AI人才AI科学家怎么办？可以跟外部合作，可以引入一些关键的人才，我们逐步的把一些业务痛点通过新的AI技术来解决，来积累经验，增加信心。只有这样，我觉得才是一个比较合适的，把非常酷和炫的AI技术落在比较实际的一个方法。

　　今天我就分享这么多，最后以一段话来结束我的演讲。其实，有多少人工才能有多少智能。以前人工的经验也好、知识也好，不是说要被取代的对象，不是说现在AI要取代人，多少多少人要失业了，我觉得AI更多的是把以前人不得不做的一些非常烦琐的、重复性的、创造性很低的脑力劳动，把人从这些劳动中解放出来。从人学到这些知识，他能够高效的，因为他是24小时不休息的机器，他能够帮你把这些事做了，让人能够腾出时间、腾出精力，做更多有创意性的，能够有创新的一些工作。这才是AI真正的意义。所以有多少人工就有多少智能。我们过去人工的积累不是浪费的，就是为了让机器从我们中学习到我们已经具有的知识，做我们不愿意做的、不想做的或者是不能做的事情。谢谢大家！

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责任编辑：谢长杉