新经济时代，重要的发展势能来自于科技。科技浪潮下，金融业正呈现出前所未有的变革。技术改进传统金融的服务效率和水平，以5G网络为底层通信基础，人工智能、大数据、云计算、物联网以及其他新兴颠覆性技术与金融业务的深度融合，促进了金融的持续优化与创新，为金融发展提供源源不断的创新活力。

伴随着金融科技开启新篇，各行业的企业发展之道也将顺应创新，谋划思变。科技都为金融带来哪些新业态?金融+科技又该如何塑造最新发展格局?

10月17日，由上海报业集团指导，蓝鲸财经主办，界面新闻、财联社、摩尔金融协办的“新作为激发新动能”2019年蓝鲸新经济峰会于上海举办。

在主题为“新科技未来如何重塑金融业态”的圆桌论坛环节，易宝支付高级副总裁曲冰、富途证券CFO 陈宇、借贷宝副总裁曾军、蚂蚁金服数字金融智能投研负责人寄寒、马上消费金融首席数据决策科学家董骝焕共话科技浪潮下，金融的机遇、挑战等热点话题，向与会者分享自己对新科技、新金融发展趋势的展望。

在谈到人工智能的应用场景时，寄寒表示，蚂蚁金服在做国际化，我们整个平台面向用户的体量是以数十亿计，这不可能靠传统人工方式去统计。但AI可以通过数据通过算法来发掘这群人或者这个行业的个体是不是有不同的需求。

对于AI在金融领域快但不够智能的观点，寄寒表示，快只是智能的形式，不是智能的全部。金融领域做所谓的智能投研，可能只是把过去很多做传统量化的一些线性模型逐渐变成非线性模型，原来输出的因子当做模型的特征扔到学习网络中去，让它自己分类。在这个过程中整个业界才能积累足够多的数据。

目前人工智能还是处在弱人工智能的方向和阶段。但是随着更多人的投入以及应用的使用场景有效的工业化场景越来越多，研究会越来越深入。在这样的环境下才可能真正的往大家期望的智能方向去。

陈宇表示，我们所在的行业积累的数量并不多，大数据的分析最大的基础是需要有多维度数据的积累。富途证券希望通过用户在平台上停留的行为，能够为我们产生更多的数据，从而为公司长期在数据货币化方面积累相应的经验。

在谈到金融赋能科技时，董骝焕表示，在整个申请端各个应用点，都可以用大数据去做，用模型做。所谓的赋能是指除了自己用以外，推广到整个行业。我们也可以跟某些银行合作，帮助他们从线下的展业往线上展业牵引。我们也可以跟互联网平台合作，可能没有金融的背景或者经验，我们可以帮助他搭建基于他的生态里边怎么样做一些信贷、金融方面的案例。这种情况下我们可以实现从我们角度来说上下游生态圈能力的输出和赋能。

在谈到用户隐私的问题时，曾军表示，现在很多老百姓被过渡采集吓到了。很多协议看起来很可怕，实际上没那么可怕。一般正常的情况都会按照自己的要求。我们要相信通过自由竞争，通过行业协会以及一些适当的监管，企业会约束自己的行为，因为采集数据是有成本的，而且数据的边际效应是下降的。

谈到区块链应用时，曲冰表示，区块链在我看来一定要有底线思维，既要有底线思维，同时也要有风险意识。区块链确实有着其他技术没办法替代的强项。但是我们也知道任何技术的发展既给大家带来便利同时，也带来风险。

所以我认为越是特别敏感的领域，或者是高风险的领域，在应用这个技术的时候越需要场景加底线结合起来。或者我们用一个通俗的语言说越需要去慎重使用。

以下为演讲全文：

黄希：大家下午好!伴随着科学技术不断迭代更新，以人工智能、区块链、大数据为代表的新兴技术已经在金融领域得到了方方面面的应用。未来新科技又将如何变革金融业态，这场圆桌围绕着金融科技的方方面面展开讨论。

现象我们从第一个话题开始，我们都说金融是人工智能最好的实验场，想问一下寄寒和陈宇总，在各自的领域人工智能作出了怎样的突出贡献?

寄寒：大家好!蚂蚁金服可能是面向客户最多的品牌，阿里巴巴和蚂蚁金服都有“客户第一，员工第二，股东第三”的价值观。所以对我们来讲搞清楚我们的客户，我们平台上用户的需求是我们最重要的使命。蚂蚁金服在做国际化，我们整个平台面向用户的体量是以数十亿计，怎么样搞清楚用户真正的需求呢?肯定不可能靠过去传统人工的方式或者以统计的方式。

在这个时候就要通过能够有足够的算力，有足够的数据积累，通过AI的算法来搞清楚我们平台上的用户到底需要什么。比如说我们现在在海外有非常成熟的一种基金形式叫目标基金，是一种养老基金的主要形式。在国外这个东西的核心理念是我按照他的一生生命周期划分，不同的时段可能有求学的需求，可能有买房、买车的需求，可能有养育子女的需求和养老的需求。不同时段资产配置需求是不一样的。

过去在海外大部分的公司是通过对某一个阶层或者某一个社会群体去做调研得出了一个统计性的结论。对于国内城市之间人口的数量，从事的职业、收入水平、差异会变得非常的大。所以通过统计来做这件事情是非常困难的。其实现在也没有机构或者政府机关来做这个事情。所以想要服务他们其实是非常困难的。

对于有了AI来讲，我们可以通过平台上用户的行为去发掘正处在他的人生什么阶段，他现在需要我们给他配置什么样的理财产品，他的风险预期收益是什么样的，能承受多大的风险。因为我们有AI持续采集数据的能力，所以我们不是一次性把资产收入给他就结束了，我们会持续的陪伴他在持有资产过程中可能有的一些情绪，可能有的更多需求的变化，可以通过数据，通过算法来发掘这群人或者这个行业的个体是不是有不同的需求。

这就是AI给我们的。在传统通过人工，通过统计的方式是完全不可想象的。

陈宇：我们富途证券做的香港个人客户在海外市场的投资，目前富途证券服务了超过600个的用户。我们所有给客户提供的服务全部是由线上完成的。科技是我们的核心竞争力，我们现在公司大概700多个员工，接近70%的员工是从事研发跟产品相关的工作。

关于刚才主持人提到新的技术应用我想特别提一些云技术方面的应用。我们其实也是腾讯金融云的第一个外部客户，我们所有的系统是一个非IOE分布式架构系统，整个系统是基于云的架构。有什么样的好处?我们整个业务边际成本拓展会非常小，目前已经运用了几千台虚拟主机。但是这些虚拟主机全都是基于腾讯跟我们合作的金融专属云的架构。真正负责管理的几千台主机的同事大概只有5个人。

云的架构是专属云的架构，从物理上也做了很好的隔离。大家都知道我们做的业务跟金钱非常有关系，用户对于资金的流进、流出，包括个人的数据也非常的关注。所以数据的安全性跟系统的稳定性云技术给我们这两方面的支持非常大。

黄希：针对AI在金融领域的应用也有质疑的声音，有些人认为AI在金融领域的应用仅仅只是实现了算的快，也没有到达智能的程度，两位怎么看这样的观点?

寄寒：首先是这样的感觉，快只是智能的形式，不是智能的全部。我们现在谈到很多机器学习和人工智能算法。直到过去十年左右的时间才大量的在企业和工业被使用。为什么这么多年都没有实际的应用大量的涌现出来?主要的原因一是没有足够的数据积累，另外一个原因就是算得不够快。直到近十年因为硬件、网络以及数据的积累达到了这个程度之后，这些算法才可以发挥它的用武之地。

我觉得AI目前只是算得快，只是一个表象，当它能够以高效的方式被工业界被使用的时候才会有更多的人投入到这个领域，去研究和应用它。所以算得快是一个基础，当然算得快不是最终的目标。比如说在金融领域做所谓的智能投研，可能只是把过去很多做传统量化的一些线性模型逐渐变成非线性模型，原来输出的因子当做模型的特征扔到学习网络中去，让它自己分类。

在这个过程中整个业界才能积累足够多的数据。为什么我们现在感觉到很多复杂模型应用的结果不是那么尽如人意?很大的一个原因是尝试的不够多和数据积累的不够多。所以我觉得我们要认识到现在人工智能还是处在弱人工智能的方向和阶段。但是随着更多人的投入以及应用的使用场景有效的工业化场景越来越多，研究会越来越深入。在这样的环境下才可能真正的往大家期望的智能方向去。

陈宇：我非常同意寄总的方法，从我们所在的行业积累的数量并不多。大数据的分析最大的基础是需要有多维度数据的积累。富途证券除了客户的概念，我们也有一个用户的概念，希望通过用户在平台上停留的行为，能够为我们产生更多的数据，从而为公司长期在数据货币化方面积累相应的经验。

黄希：我想问一下首席数据决策科学家董骝焕先生，您怎么看大数据在过程中到底怎么应用的?

董骝焕：我只能介绍一下大数据在消费金融和线上的消费。我先介绍一些简单的背景，我看刚才都是证券行业的，消费金融或者小额信贷行业略微不太一样，主要是作为线上短周期的放款。消费金融日申请件在30—40万/天，如果这种量级下面人是看不过来的。就需要有人工智能或者大数据结合起来做。最简单的一点做核审，你的本人是不是代表了你的真实意愿。从这点上大数据和人工智能都在里边，比如说我做人脸识别，做活体，确保这是本人的意愿。

同时也比对他在公安，在政府机构里边公开的数据驱做比对，看看有没有负面记录。这就是比较典型的前端的应用，这样的话可以实现小额信贷产品的时候自动化、智能化的识别一些不符合准入要求的客群。还没有到后面授信阶段，互联网是没有区域的，没有线索的，所以可以在国外发起申请。我们会通过定位识别是否境外，如果是境外的就要去掉。

前期信贷申请最早阶段，这个人是不是本人，过了这个以后才能往后做这个人的风险、资质、信用评分、还款的意愿。再往下这些客户进来了可能有客服投诉，有些问题要问，这个时候就要来判断可能会问什么问题。比如说快到还款期了，百分之七八十都会问该怎么还钱。通过呼入者类似于千人千面的识别，同时配比合适的话术，听懂他的话然后再回馈过来相应的话术，再月自动机器人跟他交流，90%的客服就能通过大数据做掉了。

整个流程，甚至后期资产的ABS，要选资产。现在大家都推行资产渗透，消费金融里边ABS都是非常穿透的。几个亿借款里边怎么挑一百多万，这就是问题，也可以用优化解决，也可以用人工智能解决。人工智能怎么解决?就是不断地模拟财务人员怎么挑的，挑了几次之后模型我就学会了。只要是有数据的地方，想逼近某种最优化的结果或者模拟人的功能都可以用，场景非常多。

刚才说大数据应用在哪里?这些都可以讲。

黄希：大数据在赋能金融科技创新方面能做什么呢?

董骝焕：刚才讲的我在整个申请端各个应用点，都可以用大数据驱做，用模型做。所谓的赋能是指除了自己用以外，我们也想推广到整个行业，我们的上下游。我们也可以跟某些银行合作，帮助他们从线下的展业往线上展业牵引。我们也可以跟互联网平台合作，可能没有金融的背景或者经验，我们可以帮助他搭建基于他的生态里边怎么样做一些信贷、金融方面的案例。

这种情况下我们可以实现从我们角度来说上下游生态圈能力的输出和赋能。

黄希：我们一开始讲大数据的时候讲得比较多的是数据架构、数据挖掘关于数据本身的问题。但是现在大数据越来越多的被人们从数据安全性和隐私方面结合在一起。我想问一下能不能跟我们简单聊一聊如何平衡保护用户隐私性和使用效能方面找一个平衡点?

曾军：我们是做金融科技的。在整个过程里边我们发现大数据征信这个词很火，我们发现大数据征信是一个伪概念。我们的理念是能少采集用户数据就尽量少采集。数据采集很少的时候怎么样平衡业务呢?我跟大家说一个小的段子，这个公司对大数据或者人工智能技术有一点点怀疑，我们公司也有自己的人脸识别技术，员工上下班也会刷脸。前年的时候我们发现有一个同事上班时间非常长，我们就问他的直接领导，他说他和他老婆正在离婚。我们通过人工智能可能不是最清楚的。

一个企业向自己的员工发起一个借贷不需要太多数据，平台不用采集很多的数据，就不用担心数据外流的情况。我五姨40多岁，没有车，没有房，没有公积金，她要开一家旅馆，需要开几十万的资金，大数据没有办法征信。所有人都知道她在亲戚朋友的圈子里边口碑很好，同时有我的背书，她很快就借到了钱了。

这种情况下不需要大数据，人工智能就是用来识别这个人是本人。因为一件事情特别复杂，判断一个人的信用，或者容错率特别低，我给你推荐十件商品你喜欢五件，但是你发出去就坏账不得了。我们判断那些特别复杂，而且特别容易错的事情不要交给人工智能和大数据，最好交给人来做这样更靠谱一些。

陈宇：我们做的业务是处于高度监管的业务，对于数据的应用监管方面已经有很多的限制。因为团队来自于腾讯，本身对于客户数据的安全性和敏感性有很高的准则。无论是我刚才讲的从本身的基础架构的设置，包括内部职责的分离，我们都做了非常多的分割。

曲冰：易宝支付是一个ToB的第三方支付公司，ToB公司最强的是技术、数据量和解决方案。大数据在这样的体系，这样的产业当中安全性是特别重要的，对于ToB的支付公司是非常重要的一环。所以易宝支付对数据的安全是非常在意的，而且有着严格的措施。

现在每个人都在关注隐私，每个人都在谈大数据，个体不谈大数据，企业不谈大数据，似乎就已经落伍了。但是某些公司确实严重存在着过分采集数据的行为，让消费者有一种不安全感，认为隐私得不到保护。

网络安全法立法以来，大家个体的安全意识和企业的意识都已经增强了，但是增强不一定做得到位，不一定做得好。特别是涉及到互联网公司，涉及到互联网金融公司，我们认为数据安全是第一位的。因为我们不管用什么样的技术，用AI也好，用任何一种技术提高产能的时候都记得企业发展之根本是什么。所以在这方面易宝支付同整个行业共同为数据安全和数据采集安全做着更多的努力。

黄希：刚刚嘉宾们都谈到了关于数据采集的问题。我想问一下曾军总，就您的观察跟我们聊聊现在针对数据使用这方面还有没有一些行业规范和制度安排上值得改进的地方?

曾军：您提的问题给我的感觉不太一样。现在很多老百姓过渡采集，感觉被吓到了。我们可以回到一个场景，对于所有的公司来讲知情同意没问题，你起草这个协议概括起来就两句话，我要采集你的一切数据，我要随便使用。只有这样的协议才能保证后来的业务发生变化的时候协议不会导致违约。很多协议看起来很可怕，有一次我妹妹在开阑尾炎手术的时候签知情同意书一样，实际上没那么可怕。一般正常的情况都会按照自己的要求。

我们要相信通过自由竞争，通过行业协会以及一些适当的监管，企业会约束自己的行为，因为采集数据是有成本的，而且数据的边际效应是下降的。

黄希：我们刚刚讲过了大数据，现在聊聊区块链，我们知道蚂蚁金服和马上消费都在探索如何用区块链使得金融变得便捷性。寄寒跟我们谈谈这方面吧。

寄寒：大家都知道国内奶粉安全的问题在2017年的时候天猫进口奶粉都从货源地一直到你的手上，运输、仓储、罐装，包括消费者打开罐子之前可以验证这罐奶粉上的信息。一旦验证了，验证的行为就变成区块上的块了。就不会存在现在市场上有回收奶粉罐重新罐装假奶粉的情况。

整个区块链最重要的作用是像一部信用的机器。比如说蚂蚁很多区块链的应用都是为了解决原先产业链中信任的问题。最近我们也开了第一张区块链发票，还有一些公诉证据数字化的东西。这是它不可篡改性、安全性来提供的。

它的很好应用场景，比如说蚂蚁金服现在有一些国际化的战略，会去一些不发达的地区，金融系统还停留在纸面上，没有电子系统这样的区域。你要从头搭建电子化系统是非常困难的，要保证一个金融交易系统安全的程度，要投入非常多的成本。但是如果用区块链的方式解决这个事情，技术本身保证了数据不可篡改的话。虽然当地的金融系统没有数据化，手机的普及率是非常高的。每个手机都可以区块链作为认证的结点，每一家机构都可以变成这样的结点，安全性就保证了。不需要像以前建设非常复杂的数据权限，因为一旦上链之后完全不需要权限控制，就可以保证我的数据不会被任何人篡改。

同时这个区块链还提供了非常现成链路的连接方式，你要这些没有电子化系统的区域去开展，过去要网线，要拉高速的网络。在过去做跨境转帐，中间发出的机构，银行，中间行、收款行，再到目标转帐帐户过程中有非常多的环节。过去是串行处理的，前一家银行没处理好，后面一家银行就没办法做任何事情。跨境的汇款会很慢，行业里边各种各样的业务效率都会被整个支付的环节给拖住。如果通过区块链的方式，我用区块链的连接能力，在中间所有环节，比如说中间行、收款行同时去做见证区块链，很短的时间整个链路上的结点都认可了。这会大大地提高整个金融和支付系统的效率。

所以蚂蚁金服最近的一些尝试都是在这方面的尝试。

黄希：谢谢。因为支付一直被认为是区块链应用很好的场景，曲冰总能不能跟我们分享一下您的观点?

曲冰：一说区块链是挺令人期待，同时也挺敏感的话题。区块链在我看来一定要有一个底线思维，既要有底线思维，同时也要有一些风险意识。区块链确实有着其他技术没办法替代的超强之处。但是我们也知道任何技术的发展既给大家带来便利同时，也带来风险。我相信这种不确定性带来的风险大家都是非常在意的。

所以我认为越是特别敏感的领域，或者是高风险的领域，在应用这个技术的时候越需要场景加底线结合起来。或者我们用一个通俗的语言说越需要去慎重使用。

区块链加公益应该是一个很好的尝试或者创新。我们每个人在做公益的时候对捐赠人和受捐人的不对称等信息不透明化的担忧都可以用区块链技术解决。所以这个尝试我们认为是非常有前景的。易宝公益是易宝支付旗下的互联网公益平台，我们也期待能在一些适合的领域做一些尝试和探索。我们认为这些尝试很值得。

黄希：您刚才一开始说区块链会有点敏感，我们今天只谈技术本身。下面一个话题跟5G相关，现在大家都在说5G时代已经触手可及，5G越来越成为科技圈的热评词汇。未来5G时代和金融会摩擦出怎样的火花?

董骝焕：我们对5G的理解比较浅，因为我还没用过。目前看起来目前感觉上在自己的业内应用的点。之前跟隐私保护有一点点关系，我们在内部也在研发一些边缘计算。原理是非常简单的，就是把我本来要集中数据采集到自己的各种模型里边。这个过程中有两点：第一点手机计算能力要跟得上;第二点通讯要快，有可能我算完有些交互。目前3G、4G通讯间的交互慢了一点，如果是5G，未来边缘计算的步数会加快很多，甚至我们可以做边缘训练，把每一部手机当成训练的结点，训练一些神经网络。

前期我们可以把一些模型布到这个设备上去，这个情况下5G非常快速的响应肯定是对这个技术推广的很好点。随着它出来我们会有更多的东西。

曲冰：5G对于支付来讲是更期待的技术。如果5G技术真的落地了，无感支付将会加速到来，能够更快速地完成整个支付流程，我相信所有人都会非常期待。但是我觉得越是无感支付，越是这样快速的支付，在大家心里就更有一点点害怕，万一有技术和安全上的风险出现怎么解决。

所以我们又回归本源，技术的发展一定要安全的配套。在5G到来的时候，整个的安全体系配套、技术的配套以及法律的配套一定是不能缺位的。特别是未来5G对传统产业、制造业其实是一个重大的改变，也给ToB第三方支付公司更广的前景和畅想空间。

我相信不管是在支付行业还是在传统行业，5G的到来都会有一个完全颠覆式的创新。因为我们已经体会到从3G到4G的变化，相信5G的变化会给大家带来更大的不同感和颠覆感。

黄希：事实上这两年除了金融科技公司之外，很多传统金融机构也喊出了科技化、数字化、智能化的口号。我想问一下寄寒和曾军总如何看待这个问题?

寄寒：我们非常的希望看到跟我们合作的机构、券商、基金公司、投资资产管理公司能够享受到或者利用到这些新的技术和这些另类数据所带来的收益。因为只有他们把他们的基金收益做好，他们的风险控制做好，我们在给这个用户推荐这些理财产品的时候，我们会有双赢的局面出现。

其实蚂蚁金服最早还是支付宝的时代，我们发现在支付方面性能的瓶颈，我们带动整个银行业支付系统行业的升级。蚂蚁金服一直想把自己的能力输出出去。我们最近有一些新闻，比如说蚂蚁金融数据库很多银行也在投入使用。包括AH各数据，我想从蚂蚁金服的角度来讲更会以平台和能力输出角色，帮助整个行业进入利用这些技术的时代。

曾军：我们在合作过程中他们思想很新的，有很强的动力和经营变革，很多时候内部的经营机制和流程干扰他们的创新。主要不是技术的问题，需要内部管理和流程的创新。因为每个人，每个机构都是被潮流推着走的，我们也能看到步伐其实是越来越快的，对此我是非常乐观的。

黄希：陈宇总您觉得对于互联网公司而言哪些应用技术方面是比较有优势的?

陈宇：所谓金融创新最终希望达到的目的是推进整个社会金融服务的扩大化、民主跟和人性化。基于这样的一个目的，目前主要以ToC的业务为主。从金融科技的角度来看整个行业货币化都是比较容易的，这个跟其他互联网的模式不太一样，因为金融科技商业模式离钱很近，所以货币化变现能力很强。关键是客户群的规模，还有是不是一个非常高频的运用场景。

当时我们是从个人股票经济的业务去切入的。因为我们觉得这个角度是一个门槛比较低的，同时是一个高频的活动。在这样一个基础上是可以建立一个比较大的用户群的，从而令很多科技提升，无论是公司内部的管理效率，或者是外部客户服务效率、用户体验都有最大化的帮助。

黄希：谢谢。最后我用一句很正能量，也很简单的话总结一下5位嘉宾的发言，道路是曲折的，前是光明的，我们要对未来充满希望。