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[ 互金 ] 人工智能“愛上”金融:效率與成本是關(guān)鍵

 

 

 

 

2017-03-13 16:18:37

導語:

“人工智能”在今年全國兩會首次寫入政府工作報告引發(fā)行業(yè)關(guān)注,其所釋放的產(chǎn)業(yè)機遇正在被加速搶占。

著眼金融領(lǐng)域,傳統(tǒng)金融和新金融近年來已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于支付、風控、量化投資等多個環(huán)節(jié)。

如果從存貸兩端去觀察,目前人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融的滲透主要存在于兩個場景:在借貸場景,包括大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的智能算法正在被越來越多的機構(gòu)使用在風控環(huán)節(jié),強化機構(gòu)的風險定價能力;在投資場景,人工智能最大的應(yīng)用類型“智能投顧”則處于起步期,銀、券、基以及第三方財富管理平臺登場后,市場教育和成本回報的博弈才剛剛開始。

在業(yè)內(nèi)人士看來,無論從哪個場景看,人工智能在金融領(lǐng)域解決的核心痛點仍圍繞效率與成本。如果不能很好解決好這一問題,其對金融的“賦能”價值則無從談起。

 

智能信審——嵌入業(yè)務(wù)是關(guān)鍵

 

數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能驅(qū)動下的風險定價能力正在成為金融行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。“風險決定融資的價格,風險管理得越好,資金成本也就越低”是幾乎任何一個從業(yè)者都明白的道理。問題的核心是是否掌握了數(shù)據(jù)和技術(shù)。

從去年以來在消費金融領(lǐng)域大熱的“現(xiàn)金貸”業(yè)務(wù)似乎可以看到這種科技驅(qū)動的風險定價能力的懸殊。現(xiàn)金貸利的高低,和平臺的規(guī)模、技術(shù)能力、覆蓋人群質(zhì)量成反比。

以這一領(lǐng)域的巨頭玩家螞蟻金服為例,現(xiàn)金貸款產(chǎn)品“借唄”的平均利率在年化14%左右,已處于行業(yè)極底水平。據(jù)借唄的產(chǎn)品負責人陳懷晟在去年年底透露,整個借唄團隊處于幾十人規(guī)模。這種較低的風險成本和人力成本背后是基于大數(shù)據(jù)的智能化風控能力。

陳懷晟認為,在信貸決策環(huán)節(jié),“借唄”除了要像傳統(tǒng)機構(gòu)一樣去核對客戶的穩(wěn)定性、還款能力,智能化的決策系統(tǒng)可以把數(shù)據(jù)從點到面去進行連接。“我們可能識別出一個客戶風險不良,通過更大范圍分析后,這個客戶其實影響了他身邊一群這樣的客戶。所以這群客戶中前面所累積的個人數(shù)據(jù)再漂亮,系統(tǒng)也可能認為他不是一個好客戶。反之,如果一個人在支付寶或淘寶留下的數(shù)據(jù)不充分,但他周圍的人信用狀況很好,系統(tǒng)可能會嘗試給出一定額度。”

波士頓咨詢公司合伙人何大勇看好這一邏輯。他認為,互聯(lián)網(wǎng)金融進入消費金融場景,服務(wù)的是傳統(tǒng)金融機構(gòu)無法觸達的“三無人群”——服務(wù)不到、服務(wù)不了、服務(wù)不好。與傳統(tǒng)機構(gòu)的信審邏輯完全不同——互聯(lián)網(wǎng)金融則傾向于把你定位成一個好人,再用數(shù)據(jù)去進行分析糾錯。

這樣的邏輯的確符合互聯(lián)網(wǎng)金融的“普惠”本質(zhì),不過這種數(shù)據(jù)處理的首要難點在于,如何在海量的大數(shù)據(jù)中篩選出有用的數(shù)據(jù),在業(yè)內(nèi)人士看來,單是數(shù)據(jù)采集廣度和分析深度就不是很多小平臺可以做到。

“一個人要得到這種秒批授信,背后要過上千條規(guī)則,規(guī)則后是各種各樣的數(shù)據(jù)和技術(shù)做支撐。”小贏科技首席風控官成少勇告訴《中國經(jīng)營報》記者,互聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)之所以“大”,一是指規(guī)模,要海量;第二則是覆蓋的類別層次要廣泛,不僅有傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù),還需要包括社交數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、生活行為數(shù)據(jù);第三則是數(shù)據(jù)真實性和適用性,將多種數(shù)據(jù)經(jīng)過實踐識別,最終識別清洗出符合自己平臺的價值數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)在獲得并分析后,最終如何應(yīng)用于具體的業(yè)務(wù)場景中是人工智能技術(shù)“賦能”信貸場景的關(guān)鍵。在51信用卡金融中心總經(jīng)理蔣燕青看來,人工智能在信貸領(lǐng)域最大的機會仍在于反欺詐——利用機器學習和人工智能的手段不斷更新和補充前期的數(shù)據(jù)采集、分析、建模等環(huán)節(jié),進而動態(tài)識別用戶的欺詐風險,判斷用戶的信用狀況,以幫助完成信審決策。

“以反欺詐為例,我們往往會碰到一些中介冒充客戶來申請借款。”蔣燕青告訴記者, 面對這類欺詐,就需要倚靠多維度數(shù)據(jù)和技術(shù)來進行交叉比對。“一方面以通過用戶的交互行為進行分析,比如一般用戶輸入自己的身份證號停頓時間比較短,但假如是中介,基本都會有一個較長的停頓時間。另一方面也要看這個申請者的GPS地址和IP地址,通過機器學習算法等手段去分析集聚性特征和模式,識別欺詐,進而判斷用戶的真?zhèn)魏瓦€款意愿。”

在業(yè)界看來,算法和模型如何嵌入業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)里才是人工智能發(fā)揮作用的關(guān)鍵。但這對于大多數(shù)公司而言,目前利用人工智能技術(shù)完成成本優(yōu)化和服務(wù)迭代仍具有較高門檻。據(jù)蔣燕青透露,不僅需要企業(yè)技術(shù)實力過硬,還需要經(jīng)驗豐富的專業(yè)人才團隊,同時輔助硬件能力,“單是構(gòu)架大型云端服務(wù)器群組,其成本也不是一般創(chuàng)業(yè)公司或中小型企業(yè)可以承受的。”

 

智能理財——成本與回報博弈

 

不同于信貸端人工智能更多圍繞機構(gòu)的效率提升和成本控制,人工智能在理財端的應(yīng)用由于更直接關(guān)乎投資者實際回報而更受關(guān)注。

去年以來,智能投顧概念的風生水起讓市場參與者嗅到新的發(fā)展增長點,包括銀行、券商、基金公司、互聯(lián)網(wǎng)金融平臺、炒股配資等軟件公司等機構(gòu)均已先后入場。

擁有資產(chǎn)配置能力、海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)算法的銀行在此領(lǐng)域具有發(fā)言權(quán)。2016年12月,招商銀行推出銀行領(lǐng)域的首個智能投顧產(chǎn)品——摩羯智投。在2017年年初《中國經(jīng)營報》記者參加的一場智能投顧主題論壇上,招商銀行財富管理部總經(jīng)理助理王洪棟就指明了做智能投顧必須具備的幾個基礎(chǔ):業(yè)務(wù)基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其中數(shù)據(jù)基礎(chǔ)可能是參與者存在差距最大的部分。“公募基金就是兩類數(shù)據(jù),一類是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),即基金形成的波動曲線、收益曲線,通過疊加可以滿足計算量;第二類則是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),基金經(jīng)理人需要知道投資公司的治理結(jié)構(gòu)、基金經(jīng)理的績效數(shù)據(jù)、商業(yè)行為驅(qū)動原因等,而這幾乎只有傳統(tǒng)金融機構(gòu)可以做到。”王洪棟說。

據(jù)此前《證券時報》報道,招商銀行目前代銷基金超過2400多只,日均計算量達到107次,這也是作出組合決策的基礎(chǔ)。

而不具備此類資源優(yōu)勢的公司則將目光投向海外。宜信在去年4月推出智能投顧產(chǎn)品投米RA。宜信財富董事總經(jīng)理王福星認為,與美國市場相比,中國市場ETF品類不夠豐富,可選擇的資產(chǎn)相對有限,不可控因素多。此外宜信在海外與摩根、黑石等機構(gòu)擁有深度合作,對海外投資品種的數(shù)據(jù)掌握優(yōu)勢明顯。

不過即使擁有數(shù)據(jù)、算法、量化配置策略的“真”智能投顧機構(gòu),目前仍要面對的是如何進行長期的市場教育。此前有媒體對目前市場上主流智能投顧機構(gòu)的中等風險產(chǎn)品利率統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),僅在2%~5%之間。在資金的使用效率上并不占優(yōu)。一位業(yè)內(nèi)人士認為,智能投顧是強調(diào)長線投資的被動投資過程,這與國內(nèi)投資人偏好固收、短期回報的投資理念存在沖突。

不同于面向C端機構(gòu)需要解決的市場教育和獲客尷尬,面向B端的投顧公司的技術(shù)輸出和營收更多來源于券商、私募、信托等機構(gòu)。以證券資產(chǎn)投資策略和智能交易服務(wù)的機構(gòu)“資配易”為例,就是將這種投顧能力轉(zhuǎn)化為對機構(gòu)的標準服務(wù)來實現(xiàn)經(jīng)濟回報。

不過,想輸出相對精準智能的服務(wù),每改進一個算法、增加一臺服務(wù)器,仍要面對成本與回報的博弈。資配易董事長張家林告訴記者,“2014年剛開始時,我覺得后臺運行1000臺服務(wù)器就夠了,但是AlphGo僅下了一盤棋,就在深度學習和數(shù)據(jù)計算的高峰值時用了1萬多臺,成本要超過10億元。”

在他看來,目前國內(nèi)很多智能投顧投資級別太小,預(yù)算一兩千萬肯定不行。“資本市場上把標準類資產(chǎn)做到很有效,能夠服務(wù)一些基本客戶的投資門檻應(yīng)該是5億~10億元的級別。”

琥珀金融幫

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編輯:譚夢桐
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