专家观点 | 融360创始人叶大清：人工智能替代金融行业是大势所趋

2018年4月27日，融360集团和简普科技的联合创始人、董事长兼CEO叶大清先生做客由中国保险行业协会主办的第180期中国保险大讲堂，发表题为《金融科技与人工智能》的主题演讲。

以下内容根据现场速录整理，未经本人确认 

整理人：安雅

互联网和金融的发展如何去碰撞？

互联网过去20多年改变了我们的生活，科技过去几十年一直创新、一直提高金融行业的效率、降低它的风险。金融科技在某些领域比如支付、信贷、或理财方面、应用方面走得更快一点，尤其是支付领域。那么互联网和金融的发展如何去碰撞？以融360及其他独角兽公司为例来看：

融360是2014年上线理财的，虽然不是中国最大的理财信息或交易平台，但融360是中国最安全的理财信息平台，上面没有自己的产品，也没有交易。过去3年重点主要是在金融数据，融360上线了大数据风控的平台叫“天机”，跟100多家数据或征信类的公司有合作，也上线了一个系统叫“淘金云（Gold Cloud）”是一站式贷款流量获取、人群细分、模型、风控和决策的平台。融360现在合作的机构已经有2000多家银行和小贷、和其它一些非银行金融机构，但没有上线一家保险公司，现在还没有保险业务，融360汇总了一些模式，正在探讨保险方面怎么去做。

全球金融科技方面有保险的、有投资的、也有做征信的独角兽公司，美国有Clicma等类似陆金所的公司有理财又有借贷，也有一些美国P2P公司（如LengingClub、Prosper），还有一些做学生贷款、小微企业贷款，但支付占很大一块。

中国的独角兽公司占的跟美国数量差不多，占到了40%、50%，其实中国和美国的独角兽公司，尤其科技类的独角兽公司和过去几年数量差不多。独角兽公司是非上市公司，如果估值达到10亿美金就是独角兽了，两年多以前是独角兽的，但上市只上市了业务的一部分。另外一点是电子商务，在金融领域说电子商务的在线化，中国的电商在线化是15%左右，不同的统计方法得出数据肯定不一样，就是中国的今天，今年电商的占比占整个零售的比例是15%，美国也是15%左右，实际上占比是不高的。

互联网在过去20年改变了我们生活，从信息获取、通讯、娱乐，电子商务（刚才我讲了），当只有金融服务业和医疗业还没有被互联网改变，过去20年就算是改变一个行业，也经历了互联网1.0、2.0、3.0的时代，信息的获取我们最早是门户网站，到Google、百度的搜索，到2.0是社交，到今日头条这样移动的平台。

以零售金融行业为例：

1.中国的零售金融行业主要是信用卡、贷款、理财、保险，这都是过去二三十年的事情了。

整个中国零售金融行业是几十万亿的大市场，跟信贷相关的，不包括保险，大概五六年要翻一番。投行和人民银行2017年的数据中房贷占了52%，更多是无抵押信用贷、小微企业贷款、车贷、还有一些像分期，及一些垂直贷款。美国零售市场化是1987年完成的，在90年代及十几年前经历了一个大的发展，而中国的零售市场化正在推进。

2.美国的GDP比中国的人均高几倍。从70年代出生的婴儿到90年代正好成了一个消费者。

中国改革开放十几年，我们进入消费金融的时代，在中国叫零售银行、数字银行，包括保险，毫无疑问我们赶紧上了这个最好行业的时代.

目前看来，中国现在最好的人才要么去搞了互联网，要么就搞金融，中国最好的像清华、北大很多，做数据、搞计算机的都去做金融。美国其实90年代已经有类似的事情了，其实银行真的那么好做吗？投行真的就那么赚钱吗？为什么2008年的时候花旗银行差点破产了？有几家银行都破产了呢？

这个是过去二十多年，将近30年银行业给它的股东带来的回报，都是上市公司，到2008年为止，银行业给它的股东带来回报的平均大概是14%、15%左右（画绿横线的那块）。如果看美国的股市，其实SMT如果看过去100年给股东带来的回报是13%-14%。但看过去10年银行的回报，从2008年到2017年美国的银行业没有给它的股东带来价值、还亏本了。所以，为什么银行业把它的GE（通用电气） Capital和GE  fanatioal都卖掉了？其实银行业是不好做的，保险业也是一样的，是一个很高门槛、很专业的行业，不是那么好赚钱的行业。

但中国和韩国、日本有点像，我们是产能结合，其实美国金融行业的历史从来都是产融分开的，美国商业银行和投资银行是要分开的，后来克林顿在90年代末才合起来的，因为当时出现了金融危机。

高盛主要是做投行出身的，最近也在做零售。所以，中国的零售金融行业跟互联网、跟科技、跟人工智能结合肯定有很大的发展机会，但不改变金融业的本质，还需要去承担风险、要去风险定价、要去给你的股东带来价值、给社会带来价值。

中外金融科技与互联网发展比对

中国是全球公认的互联网大国、数字大国，中国金融科技在某些领域比如在移动支付方面毫无疑问是领先全球了。

上图把互联网金融或金融科技过去20多年一些不同的商业模式做了一个比较，其实美国互联网和金融最早结合是卖保险和卖股票，1992年美国嘉信理财就在网上炒股、卖股票了。左边是美国或全球商业模式最早的互联网和金融结合，1994年美国就开始在线发卡，Makesca、Makesmb，这两家公司现在都倒闭了，在2000年左右倒闭了，美国最早用互联网发卡的都倒闭了。

Paypal电子支付是1998年开始的，2002年卖给了eBay，白条或花呗产品是Paypal一个子公司叫“Damlate”，是2002年发明的，其实微信红包也是Paypal最早发明的（2007年发明的），中国最早搞红包的不是微信支付，是支付宝。所以，很多时候起个大早、赶个晚集的公司很多，互联网行业很快着急赶出口，很多时候慢就是快，比如金融业。

第一个美国在线发卡的公司倒闭了，中国第一个做红包的做得不如微信好，像P2P，最早做P2P的其实在英国，后来美国有两家，即LengingClub、Prosper，LengingClub上市了，Prosper没有上市。LengingClub前年被美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）说它合规方面有一些问题，所以股价掉了很多。

中国有近2000家P2P公司，移动支付中国也有一些，中国现在的移动支付其实已经被支付宝和微信支付垄断了，但还有其它众筹。众筹是2011年从美国开始，至今在中国也没有出现一个很成熟的商业模式。当然融360就是2011年成立也可以是中国的原创。但中国的基金销售，股票开户很多年就有了（10年前），移动支付真正火起来也就是过去5年，比如余额宝是2013年火起来，不到一年即成为全球最大的货币基金，中国的P2P是千军万马，最近也都倒在合规的道路上。实际上，中国用3年、5年要赶美国10年或20年的路走，估计能走的更猛。目前中国的支付牌照都发了270家、280家，美国其实真正做移动支付做得好的也就不到5家，中国这个市场的容量真的是比美国大太多了，原因在于：

1、是中国的浓度大。

2、中国的差异化大。

可以理解为中国的一个省就相当于欧洲的一个国家，无论是人口还是其他，这一点中西方技术创新和演变、演化的路径时间也不一样。英文中没有internet Finance这个词的，这也是中国人的原创，当时美国的做法是B2B2C，它是科技公比如IBM去给银行的保险公司去做系统、做决策引擎、做模型去服务用户，更多是一个2B的东西。而中国把fintech变成一个2C的东西（这也是一个创新），直接去面对老百姓，不管谁来做，最后你利用信息技术提供金融服务，而且还承担风险，你就是金融。

科技金融还是金融科技不重要，如果承担风险，就得受监管。以下是高盛当时总结的几个大的板块。

1、互联网保险支付。

2、金融的信息服务。

3、数据服务。

4、金融搜索。

5、众筹。

6、P2P。

这是高盛两年前的分类。高盛认为六类有可能成功的金融科技几个大的模式。

第一部分：string online enforce structure，就是提高基础设施效率，解决信息不对称。通过技术来改变这个流程，提高效率降低风险。金融保险也可以放在这里。但是金融保险有产品层面，也有风险定价层面，金融保险是受监管的。

第二部分：提供价值。

第三部分：是去中介化。

人工智能替代金融行业是大势所趋

金融行业本来是信息、信用中介。如果没有网点，没有其它的保险公司，没有跟数据和征信的结合，包括特定的产品，包括像趣电、京东白条等包括融360都是结合大数据去中介的一个平台模式。

过去几年我们看到无论是数据量、算法，还是机器的运算能力，包括一些应用场景的提高，在各个方面，在反欺诈、授信、保险各个方面还是有很多应用的。至少在过去两年人工智能使生活更方便了，有些自己是建过模，调研过数据的，有把这些模型在信用卡反欺诈、授信、营销，包括一些客服做过应用。中国的人工智能数量离美国还是有些差距的，更多是人才的差距。但实际上中国成长的速度是比美国要快的，所以人工智能要真的改变我们生活的应用，体现在以下几个方面。

今天的数据和20年前互联网的数据，中国的数据肯定比美国数据高很多的，所以这个数据的人才就需要是工程师、科学家。

人工智能得有清晰的领域，这个领域是很精细化的，举个例子，下围棋的人工智能机器人肯定是不能去开车，也不能去做保险计算，这是完全不同类型的机器人。但是同样一个人可以开车，还可以是精算师，也可以下围棋。所以，人工智能需要在某一个清晰的领域做到极致。当然我也不排除几十年后，一个机器人能下围棋，能算各种东西，还能控制人类，那很可怕了。希望人工智能的领域定义很清晰，把它锁起来，不可让它太全面了。

金融行业最适合被互联网、人工智能、大数据改变的行业，因为金融领域95%以上完全是数字吧。主要原因有：

1.金融没有物流，保险很多工作是基于数据的、基于模型的。

那么现在贷款还需要一些人去做面签，还是要给人介绍。所以，也有一些话说10、20年以后，金融50%的人才会被人工智能或是机器人替代。

比如今天小微企业贷款几百块钱、几千块钱要做身份认证识别，要跟身份证做匹配。比如湖南某个小镇的个体工商户要贷几万块钱的贷款。现在通过移动互联网，通过摄像镜头去做人脸识别，叫活体检测。这个匹配率能够匹配你的身份证ID，但身份证肯定有5年或是10年的有效期，所以这个准确性比银行柜员的准确性是要高。

2.反欺诈方面，比如金融交易欺诈和身份欺诈，人工智能离精准营销很近，能真实提高效率、降低风险，解决问题，提高变现。金融和大数据结合也是希望去中心化，解决信息不对称，提高效率。

当代很多贷款都在下沉，希望互联网金融提高整个服务的可获得性。以前我们的信用卡、银行贷款服务只能服务3亿人，现在服务5、6亿或者更多的人。实际上这就是数据和人工智能，通过一些算法、模型的移动互联网产品来实现。

最容易颠覆的是零售银行。理财最多是51%， 10--20%多是保险经纪和保险中介。保险经纪人这个行业可以数字化，可以移动化。还有投行、交易所，纽交所我觉得是没有问题的，还是蛮专业的，而且真实需要人的。作为人类也好，作为行业专业人员，你的知识或者你认知的边界是什么。我们说5、6年前开心网根本没有想到腾讯微信现在把我们的生活给侵蚀、给垄断了。

人工智能替代金融行业，没有边界

1.大数据显示人工智职能没有边界

那人工智能替代金融行业，这个边界其实是没有的。肯定有一些东西没有办法想象，或者是超出我们认知的。这就是人工智能已经是忽悠了人类3次，其实人工智能挺有意思的。我们看数据，每30年就忽悠一次。1956-1976年，到1996年，甚至到2016年，已经经历了三波了。

这个图讲得很形象。这两个人是美国科技界的两个代表，左边的伊文马斯克，其实他们两个人对于人工智能完全是反过来的态度。右边是扎克伯格，其实他更商业化，更接地气，对他来讲是有商业利益的。他觉得人工智能肯定能提高人民的生活，让它的广告更精准，金融行业的效率会更高。但是左边的埃隆·马斯克，他觉得人工智能有可能很可怕。就像一个人又能下围棋，又能开车，还能启动原子弹按钮的人。但这个有争论至少是好事情。

2.在应用层面看机器人如何改变我们的生活，对我们的生活是不是有影响

其实人工智能在金融行业的应用可能比汽车上路更早。因为金融行业某些已经在应用层面了-----比如通过人脸识别、语音识别，可以扫你的身份证，可以帮你推荐贷款。你可以问它哪个理财更好、更安全。北京的房贷限购资格出来以后怎么样，海南的房贷现在第二套房子怎么样？可以咨询互动。但它还只是一个弱人工智能，还不够强大。因为最聪明的机器算法，也需要人的一些引导，至少目前是这样。

人工智能分为不同的阶段，从算法到计算，实际上是渐进提高的过程。

比如机器人，其实很多银行、保险公司都有，但是有不同的应用。但我觉得现在看来还是一个早期产品，可能是小学生，或者是中学生的智力，还比不上学计算专业的，有10年经验建模的精算师、金融公司的风控人员，这方面还是有差距的。但是人工智能在哪些金融领域可应用呢？风控、定价、投资组合，包括智能投股、量化的投资、智能客服。像我们的客服中心也在语音识别，我们也是用智能的客服系统做人群的细分并做回答，能够提高我们效率20%、30%，未来会有发展空间。

但人工智能不能取代风控人员、专家的决策。至少目前或更久人工智能还是助力。我们需要重视科技，促进科技创新，但是也不能过度的强调科技力量。

保险行业是一个巨大的市场。美国其实保险业的资产比银行业还要大的，看你怎么定义了，广义的保险美国是更大的。尤其是英国的保险在线化，就像车险、房屋险、旅游的险种，都是超过40%、50%。

但是中国很多保险公司都在做保险科技、科技化，整体上保险市场很大、增长很快，有很多创新机会。但问题是仅从一个用户的角度看这个问题。比如：我在美国有间房子上了强制险，当时条款并没看清楚。后来一次因台风进了点水，但没有理赔，保险公司说是因为台风是不可控力。我说早知道交了几年保费出了一个事却没有用上，早知道我就不保了，但没有办法办理按揭贷款必须上保险。保险与贷款和理财不一样，保险是一个享受型的东西，不完全算刚需，有一些市场是有刚需的，比如旅游险、汽车险。个人觉得车险、旅游险容易互联网化。