毕马威和风险投资公司H2 Venturess牵头公布了《2017全球金融科技100》，在前十大最具备创新性的金融科技公司中，中国的金融科技公司就占有了五个名额。全球著名市场调研分析机构CBInsights近日公布了2018金融科技趋势报告，报告认为，2017年VC反对金融科技创纪录的一年，全球金融科技共计1128宗融资，总计166亿美元。
区块链热议、股市飘绿、余额宝出租汽车，这些金融涉及词汇更加引发普通民众的兴趣，如今科技在金融业也扮演者举足轻重的角色。近两年火热的金融科技即金融+科技，但并非是金融(Financial)与科技(Technology)的非常简单变换，其核心为科技在金融领域的应用于，以明显改良传统金融行业的运作水平和服务效率。
金融科技范围很广，从传统的分期借贷，到基于人工智能的智能投顾，再行到大数据风触联合报，人工智能与大数据在金融科技领域的深度应用于，可以说道在金融圈引发了一场科技革命，人人都想要重新加入这一行列，企图跟上这顺应时代的浪潮。TalkingData首席传道师鲍忠铁1月30日下午，搜狐创投SoPlus邀了毕马威中国数据咨询合伙人陈立节、百融金服CFO合伙人赵宏强、天云大数据副总裁李从武、PINTEC品钛分析策略负责人贾宜宸，和TalkingData首席传道师鲍忠铁，在北京搜狐媒体大厦，联合探究了大数据和人工智能，在金融科技领域的机会与风险。金融与科技的水涨船高毕马威中国作为传统的金融科技服务商，既服务传统企业，也服务创意的企业，陈立节回应，科技和金融是密不可分的，所有的金融业务都是创建在系统之上的，离了科技基本金融业务就无法积极开展，金融和科技是相互包括的。
而李从武指出，金融科技本质上是用技术手段来构建“祛媚”的过程，天云大数据给金融企业做到的技术平台相对于过去传统金融企业的科技平台，提高了效率，ROI比原本传统技术架构和传统产品要好很多。现在的金融科技在金融企业里做到了效率提高的事情，并且做到的方式、方法、成本都再次发生了变化。作为一家平台和赋能公司，天云大数据让业务人员更加必要地解读技术，并利用技术更佳地提高业务效率。金融必不可少科技，科技给金融赋能，鲍忠铁指出这是一个大趋势：科技的力量和科技的地位在这五六年当中在银行里是渐渐提高的。
金融科技可以老大到金融行业业务提高，效率提高。2017年在整个互联网金融或者金融科技显然是强劲监管年，并且监管的趋势在2018年会持续强化，央行划出了很强的红线，背后原因在于，想让金融企业在最基础的能力，还包括风触能力、技术能力、产品能力几乎依赖第三方，期望金融企业在这方面茁壮，这样才能提升整个金融行业的竞争力。除了科技强化了金融的有效性外，赵宏强明确提出了另一个观点，即动机：金融的大大发展对科技明确提出了更高的拒绝，反过来增进科技的提高。
无论是数据搜集、处置能力、服务金融机构建模的能力、数据挖掘能力，这两个是相辅相成的过程。大数据在金融领域安全性高效地用于赵宏强讲解，百融金服整个体系是利用大数据的技术，再加算法、行业经验，更好为银行、消费金融公司，以及众多的金融科技公司，获取基于数据和算法风控的体系服务，同时向后伸延转入债中监控、贷后资产的管理和定价等一系列服务。
贾宜宸讲解了如何通过机器与大数据，用真凭实据的分析经验展开市场筛分，如此一来，理财师只要长时间确保客户关系，就可以把事情作好，并且节省了很多心力。百融金服CFO合伙人赵宏强劲数据在金融领域应用于的益处可见一斑，而我国在大数据行业的监管规则也十分类似：某些领域这些东西不准腊，有些领域竟然你有一定市场竞争，不是充份竞争，最少在划界的区域里是可以竞争的，正因如此，中国大数据行业才确实有了今天的规模。赵宏强回应，这知道要感激监管机构，在决策时没不合理自由选择欧洲模式。
大数据之所以大，单一公司是无法符合各种市场需求的，这就牵涉到到否要相接外部数据，构建各个维度的数据切断。陈立节通过银行的对外合作差异，展开了阐释。现在四大行都是跟BAT级有战略合作，一定眼光较为低，而对于中小行、城商行、区域性商业银行、农商行则大相径庭。较小的银行往往只服务于当地的客户群体，当地客户群体一定是不具备区域的特征，如果必须扩展市场时，就面对着一个问题，几乎没任何客户数据，这时候它有十分大的意愿和动力去找合作机构，老大他做到获得客、营销，甚至当作他的渠道。
可见有所不同金融机构定位也不尽相同，如果说要促使跨行业、横跨企业的合作，一定还是要把住企业本身的表达意见。赵宏强也指出关于数据的切断，要看业务发展，而且现在业务发展，特别是在入到消费场景必需得接，不相接敢。这回到来也要留意分析，BATJ这些公司究竟是什么样的，他们是不是数据很仅有。
像百融金服这样享有大量用户数据的托管地方，核心点在于数据的收集、储存、用于一系列的动作，是不是都有充份的许可，有长时间的业务场景，还有在输入过程当中是以什么形式输入，这是十分关键的点。当数据构建切断融合，就不会牵涉到数据，特别是在是隐私数据的用于上的辩论。鲍忠铁总结了隐私数据用于的几个原则：享有和搜集隐私数据获得客户许可，用于也要获得客户许可，用于之后最差不要存留，存留就要维护好它。用的场景不能是客户许可的场景，不要搜集客户隐私数据之后，跟客户说用在A场景，结果你中用BCD。
蚂蚁金服、电商、银行都享有我们隐私数据，它是不侵害隐私法的，但是如果没在你许可情况下用于隐私数据，这些就是侵害隐私法了，如果许可情况下过度用于了你的数据，比如许可他用于A场景，除了A，还用于在了BCD，这也是侵害隐私的。那么如何界定隐私呢？很多用户对什么是隐私数据是搞不清楚的，身份证号、手机号、驾驶执照、信仰、性取向等都是隐私数据，就要获得维护。但是在互联网上页面了什么商品，你讨厌这个汽车，讨厌那个游戏，这远比隐私数据，这是没办法通过数据反过来辨识你这个人的数据。很多电商里，互联网媒体，常常用商品出售标签做到引荐引擎，这不是隐私数据。
但是要看商品牵涉到没有牵涉到个人隐私，如果商品本身牵涉到个人隐私加工标签的话就是有问题的。陈立节从监管的角度认为，隐私的界定仍然监管本身，而在于金融机构自身能否把原为的数据隐私管理体系说道圆，大原则不违规，一般来说就没问题。
天云大数据副总裁李从武确切了数据隐私的界定，那么如何确保隐私数据会泄漏呢？李从武回应，数据的隐私问题在各国各地方也有差异，欧美这些国家很担忧的是老大哥全知全能，在我国对老大哥不是过于担忧，我们担忧的是不时有人侵扰我或者数据被他人取。中国的这方面一些维护更加推崇，成立了3级等健、4级等健，来分级确保数据存放在的安全性，只要是愿意的用于就没大问题，这是符合国情的。贾宜宸指出，在财经末端更加不必担忧数据泄漏，金融机构最不期望把他客户腾出给第三方抢走他客户的。一般从金融机构，不管是银行还是证券，还是保险公司获得数据，都是脱敏的，整个客户我们看到名字，年纪也看到，只给年纪的范围，是标签化、模糊化的数据。
依据客户画像、风险属性老大他去找出来配备的状况，然后再行启动时回给他。所以在财经末端，不必过于过担忧数据泄漏。毕马威中国数据咨询合伙人陈立节既然数据安全在企业末端有很好的确保，为何还不会经常出现信息泄露案件呢？作为专业审核从业者，陈立节讲解，数据泄漏案件有一个十分大的特征，就是大部分案件只不过是因为内部舞弊造成的，比如金融科技或者金融机构内部员工泄露造成的，而因为技术手段、加密手段等外泄的比例并不大。
这也给整个行业提个醒，数据保护、保密更好是在管理机制、管理流程，甚至考核奖惩机制体系上应当如何制订，很多事情没想象中那么简单。另外一个角度，对数据用于而言，只不过它还更加必须的是更进一步地精细化。
李从武回应，有些大是大非的问题，这些数据无论给我多少钱也不不愿拿出来，但是有些东西不给我钱不不愿给你，给我一点钱可能会给你，这就牵涉到到数据的定价，我们是不是有能力和数据拥有者甚至个体进行谈判，这就牵涉到机器处置。因为很难一个机构去和100万人、200万人去个性化地谈这个问题，但机器是有可能的。一个平台取决于这个数据究竟价值是多少，得代价多少钱，这就出了一个做生意。
这就不会显得更加安全性，这对政府监管拒绝更高一点，这都是一个过程。人工智能在金融领域突显“智慧”赵宏强为金融科技企业的人工智能下了定义：第一，一定有研究的功能，因为很多前沿东西不现在做到，有可能以后不会丢掉这个机会，你还没有意识到它就过去了；第二，十分核心的点是所有的应用于生产出来必需是基于我现在的产品和服务和现在金融机构市场需求的。AI现在智能化程度还过于，来自美国运通高级副总裁回应，一定必须人工干预，无法几乎让算法本身去跑完这个过程。这对我们的灵感是，人工智能是人工+智能，无法几乎转交机器。
在金融行业里AI应用于早已开始了，但是相比之下没超过希望的几乎替代人做到决策，还要大量人工干预。鲍忠铁指出，这也是长时间的，因为智能模型和智能应用于对金融业务解读还没超过人的智慧，这是漫长的过程。AI对于投资认同是有相当大的提高，但是提高比例会很滑稽一倍、两倍、三倍，整个金融产品风险不确定性过于多了，尤其害怕经常出现黑天鹅事件，它的有效性还是有一定限度的。但是用认同比不必要好。
AI在投资领域的应用于还处在早期。在智能投顾的“客户理解，资产配备，投资人组自由选择，智能交易”四个模块中，大数据和人工智能早已有了很多的应用于，但是还并未构成一个闭环，这也意味著市场上还有很多机会。
我们给智能投顾的定义是，通过机器脑，即算法、数据模型、机器学习，而非人脑作出投资决策。传统银行里面，50万资产之上早已配上人工财富管理服务，按年收资产管理费用。普通白领，刚刚毕业的学生手里没50万现金，他怎么样获得智能投顾的财富管理服务，这时候仅靠低成本、高效率智能投顾。
鲍忠铁讲解，通过数据应用于减少了风触成本，也将金融服务沉降了，过去很多服务没法的客户现在服务了，过去找到没法的风险现在都可以找到了，协助金融机构在整个风触领域做到得更加精细化了，可以为更好潜在的客户服务了。智能投顾在中国还有相当大市场。如果理解华尔街金融市场的话，就不会找到从2017年开始，对冲基金和分析基金整个平均值收益率开始大幅上升，为什么呢？当所有的对冲基金或者分析投资机构的风险策略完全相同时，数据又是一样的，投资偏爱也是一样的，就导致没更加多利润空间可以提供的了。用一个行里话说，华尔街市场上傻子越来越少，对冲基金大的快速增长空间就很少，终究在中国现在整个分析投资也好，整个金融产品风触程度还是有机会，还有相当大空间。
PINTEC品钛是一家芯片级金融科技解决方案服务商，为金融机构和商业机构获取高效的智能金融解决方案，还包括智能信贷、智能投顾等。贾宜宸讲解，品钛的智能信贷风触引擎正在为国内仅次于的几家旅游网站获取消费分期服务，而智能投顾业务，服务于金融机构与平台，通过B-2-B-2-C的模式，看清到更加多零售客户。
智能投顾，本质上是一种在线投资顾问的服务模式，即根据现代资产人组理论等涉及算法搭起一个数据模型，根据投资者的风险偏爱、财务状况及财经目标，为用户获取智能化和自动化的资产配备建议。再行到智能风控的部分，平时有可能审核必须众多环节，耗时费力，但是在智能风控系统下，几秒钟之能就需要要求要不要批，额度是多少，后面所有账户、开账、承销都迅速。
只不过还是科技协助金融多了一点，显然是一个以科技居多的驱动整个产业转型的部分。在招商银行等试水“智能投顾”后，多家银行也接二连三布局市场，守住先机，智能投顾这一新兴的服务渐渐沦为银行财富管理业务的“标配”。
另一边，像PINTEC这样享有新兴智能投顾科技公司的技术、品牌、用户体验更加成熟期，第三方技术公司自然而然沦为了银行落地智能投顾业务的科技帮忙。这是一个互利互惠的过程。
人工智能在金融科技领域的应用于，除了智能投顾，鲍忠铁尤其提及了智能客服，比如信用卡公司3000人专门是呼叫中心的，有智能客服之后一半人接电话了，另一半人做电销了，1500人省的钱就很相当可观了。但是金融服务除了冷冰冰机器数据服务，还要有温情服务，人工服务是不能替代的，总有一天都会说道经常出现了智能客服之后，人工客服就不必须了。
有些年龄大的人会有很迫切的，很简单的问题一定靠人解决问题，智能客服不能解决问题标准化、重复性的劳动。还有就是反欺诈，更加多应用于到AI的辨别，比如说在网页上输出大小写偏爱，还有是不是某一个域值上常常有改动，这都是一些不道德，必需有技术能力提供，提供完了大大跟后面模型比照，这是不是的确有问题的，也通过一些算法、样本大大优化。
从有所不同角度，从非常简单不道德推断这个人的意图。确实解决问题业务场景研究AI的，这样是较为有投资价值的。预示人工智能大量提升金融服务效率的同时，引发了从业者对失业的忧虑，回应贾宜宸以无纸化的例子展开了解释：现在全球都在较少纸化，也不必须过于多的纸，有充足的就够了。
科技是协助任何行业做到效率进展的，为什么不会担忧科技进去，金融从业者不会失业？大约一两年前，苏格兰皇家银行宣告辞退400个英国的财经经理，用机器人投顾做到代替。大家担忧传统的财经经理工作不会被机器人投顾代替，只不过并会。陈立节从另外的角度阐释了人工智能在落地时并不成功的情况：毕马威有一个财务机器人，引的过程中找到很多必须人工干预的点，无以在过程中牵涉到到很多部门管理认责的问题，最后归根到底总结很多管理理念和管理意识的问题。
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