这是一个需要“重新定义”的时代，不单是金融的概念需要被重新定义，世界的边界也正在被改写。
雷锋网AI金融评论报道，2018年1月20日，由中国网络空间安全协会、金融科技创新联盟、中国工商银行、中国金融电脑杂志社主办，腾讯公司、百度公司、IBM（中国）联合主办的“第二届中国金融科技创新大会”在北京举行。
大会的圆桌讨论环节由亚太未来金融研究院执行院长杜艳主持，她与微软首席技术官黎江、埃森哲大中华区金融服务事业部董事总经理陈文辉、毕马威中国银行业主管合伙人黄艾舟、IBM中国首席技术官程静以及普华永道中国金融业管理咨询主管合伙人张立钧展开了一场智能金融时代的技术和监管的讨论。
对于智能金融的爆发，陈文辉表示客户的诉求仍然是金融科技变革的关键；而黎江经历过传统的流程驱动和互联网时代的场景驱动，他指出接下来会更倾向于数据驱动革新，对数据的认知会更加重要；张立钧提出“IABCD=E²”的概念，物联网会发挥更大的作用串联一切，最终达到体验的升华。
杜艳更是提到了Fintech时代金融机构的后台化趋势，银行们券商们会否逐渐沦为一个牌照通道的问题，张立钧表示问题的本质其实是金融界赢家通吃的时代是否会到来，黄艾舟和黎江都指出，技术的迭代更新目前仍囿于传统金融机构的体制，阻碍其拥抱互联网的步伐。
以下为圆桌论坛讨论原文，雷锋网AI金融评论进行了不改变原意的编辑：
Fintech核心驱动力：客户为中心但决不限于客户体验
杜艳：首先，请教埃森哲的陈文辉。过去谈互联网金融，更多的是渠道金融和场景金融，对to C端的变革远远胜于对to B端的变革，更多是在移动支付，在投融资领域有了更多新兴业态，它的创新会更积极。如果我们瞭望一下未来，在Fintech时代，尤其是今天谈到智能金融时代了，未来的变革更多驱动力来自于哪里？哪些地方会爆发更多张力？
陈文辉：万变不离其宗，还是以客户为中心。客户的诉求在市场的影响力，会随着技术的发展提升越来越大，金融机构必须适应。不管是to B，还是to C，客户在生态系统方面的一些需求，包括我们在报告里提的随时随地随然随序，听起来是C的概念，其实在B里面也可以。客户的影响力，以及他们对于金融服务的获取渠道、时间、效率和成本，这是其中的关键。我认为金融机构首先还是要关注自己客户的诉求是怎样的。
第二个就是科技发展本身，我是有去好好的利用科技，当然不是为用而用。比如说区块链，其实我们很多场景中可以用区块链，那区块链是否比其他技术产生效率降低成本？这是一个关键。后面可以谈我们应该怎样好好利用科技。我希望鼓励金融机构可以有更多Fintech上不同方式的合作，比如投资等等，这些都可以去驱动未来的发展。
黎江：智能金融、互联网金融，与之前银行界、金融界的信息化，最主要的区别是，以前在信息化时代，很多还是有流程驱动，业务为主并驱。而互联网更多是场景驱动，到智能金融是数据驱动。
关于数据驱动，我在和客户接触的过程中感觉到，首先要改变对数据的认知。国内金融界拥有交易数据，包括一些商务方面的数据，但是像客户行为这些新数据都很缺。因为现在的数据不仅仅是传统的金融机构所产生的数据，而是客户在产生数据。现在像照片、影像，甚至虚拟现实等等这些新的数据，加上图像、语音识别这些人工智能的技术，能够创造很多新的金融指数、金融算法、金融工具。智能金融对金融领域的撞击不是在传统业务上，而是在一些新数据、新类型上，包括智能空间、数字空间等新领域。区块链的应用也带动了大量的需求。政策是滞后的，需要慢慢地不断完善。
杜艳：从2013年到2015年这个阶段是发展互联网金融时代，你觉得在内涵上它和智能金融阶段有什么核心的不同？未来更大的机遇，或是未来更核心的驱动力在哪里？可能不再只是一个从线下到线上的转变，还包括物理网点的转变；可能在互联网时代，更多强调是互联网+，更多是渠道的变革。在未来，线下到线上的迁移发生很长一段时间之后，未来更重要的Fintech核心爆发力，要关注哪些东西？Fintech，包括智能金融精华点，有什么不同？
张立钧：这个覆盖面很多。过去几十年是阶段性的变化：最早的IT+金融，前几年是互联网+金融，现在讲智能+金融。正如你所说前几年更多是渠道创新，甚至连场景应用都不算，更多是把金融产品从线下搬到线上。过程中线上应用的需求慢慢倒逼，我们去开发新的产品，才到现在的新一轮智能+金融。
这里面有几个元素的变化，关键还是科技的核心。之前我提了一个公式，IABCD等于E的二次方。ABCD大家都知道，I是什么？IOT——再过两年，物联网会把所有的这些东西给串起来。数据是原材料，C是算力，AI是算法，这里面是一个工程的工艺。现在是互联网，未来加上物联网，把信息价值的传送和储存整个链接起来，最后的效果是什么？E，体验。这个体验的提升是指数级的升华。为什么说它是二次方？因为它带来的不光是客户的体验，我们从业者的体验、监管的体验都必须要提升。科技本身的进步，和应用层面主要受用者的体验如何提升，我觉得这是从互联网金融到智能金融的变化过程中，最主要的两个核心元素。
金融AI仍缺乏爆点 今年或将迎来广泛应用
杜艳：过去我们是存在物理世界，现在借助各种技术设备做云端，我们有了另外一个世界：那个世界保留所有的痕迹，存在即被记录。原来数据只有一维，现在世界已经改变了，用户的行为已经改变了，用户对感知的体验、对产品要求的体验也改变了。我想问，未来AI和大数据结合以后，有可能在金融哪些领域或者是哪些服务的环节，最可能会得到比较快速的和比较显著的这种改变？各位觉得在哪方面场景或者环节取得比较快的突破？
黄艾舟：去年开始，所有的银行界意识到技术的变革。银行一直也是在拥抱技术，并不是技术颠覆金融。我想2018年，银行会开始爆炸性地使用技术，并且更好地去和ABCD融合。现在确实很多银行已经宣布自己进行了AI的布局，或者说Fintech布局，但实际上能非常透彻地应用这个场景的并不多。区块链技术也是，很多是几个银行在自己系统内的往来，比较单一。其实AI范围很广，可能细化到有自然语言识别，机器学习，但目前还没看到有爆点或者广泛在银行中的应用。放眼2018年，比较有希望的可能是自然语音识别这块，我们也在做。银行信贷业务、投研都会接触到大量信息，如何识别有用的信息并形成有质量的信贷报告，快速地从这些广泛的新闻材料里抓取信息形成预警点，解放这些客户经理、信贷人员的时间，这也可能会在今年被广泛应用。
杜艳：您说的是基于全球还是中国市场？
黄艾舟：全球市场沃森已经在做这个事情，在美国大量应用，那个识别主要是英文。现在我们也判断未来（需要）对中文的识别。今年可能有一个应用出现，相对来说是比较朴实的。
杜艳：比如说银行来举例，服务于银行哪一端业务？
黄艾舟：信贷的审批，贷后管理。智能投研，比如分析年报，摘取关键信息形成很有价值的摘要。
程静：我同意黄艾舟这个，从AI到银行业落地业务方面，信贷这一整块的管理都面临着风险挑战，坏账率都在提升。怎样把整个信贷生命周期全部用智能化预测，能提前发现客户潜在问题的话，起码弥补损失的机会还是有，所以AI在这块肯定是非常重要的。
还有反洗钱，尤其是跨境反洗钱，这块我觉得AI是能够发挥非常大的力量的。
还有一个领域是KYC相关。说白了，AI怎么带来更好的客户体验，刚才都在说客户的驱动，银行其实有非常宝贵的数据给客户，互联网公司也有很多数据。相比来说这两个数据的差异性，各大企业拥有的现在依然占信息量80%，20%可以在互联网上。互联网信息很多，怎么认准数据来自哪个实体人物和实体阶层？两方面数据结合让你对客户有一个比较完整的认知是非常重要的，我们在金融领域还是有很多要做的。
黎江：实际上智能金融有两种意义，一是主动驾驭人工智能这些技术；另外社会上有大量的Fintech创业公司，他们在不断地把传统业务变成新的业态，新的模式。变化最快的不是金融机构内部用一个智能化的手段就如何成为一个爆发点，而是创业公司里面涌现很多新的创业模式。而我们金融业又有点象互联网行业一样，又成了跟随者。因为我们在AI方面，思路还是在原来一个组织架构和流程内，把AI像区块链一样当做一个数据库，一个工具，一个提高效率的手段。我不认为这有任何可能的爆发点。
AI和区块链这些，不仅仅是提高效率，更重要的是金融机构和客户、金融机构跟上下游之间的生产关系。国外有很多金融机构，重新给客户做画像，重新在做对产品的画像，因为现在的产品跟原来的产品在智能金融时代不一样，甚至交易员、智能投顾，包括在投资领域买方跟卖方投研收入结构发生变化。为什么？因为人工智能到了。
可以看到，在国际上特别在投资领域，AI的爆发点来了。如果我们还认为说还没来，那是因为我们自己不知道。很多国际机构也经过好几次的转型，重新在一个新的人工智能时代，重新认识自己的客户，重新认识自己的产品，重新认识自己这些投研信息的来源，怎样快速引入外部的数据来源，怎样和外部新的这些Fintech公司，开始对接起来。这些方面已经是很明显的落地趋势。
陈文辉：我觉得AI上有很多跨行业的公司在里面，其实金融业里保险、银行以及和跟风险有关的，反欺诈的，都是可以应用的场景。在金融科技创新大赛里有个影像分析的公司，那它可不可以在一带一路上去看项目的发展情况，利用AI去分析图像，到底土地使用率和使用情况是怎样的，甚至一些农业的贷款，可以利用智能看农业生产情况如何，AI的应用大家可以放眼跨行业上。
张立钧：二十几年前，我在美国学习金融工程的时候，曾经有一堂课讲到神经网络系统，我们曾经尝试想用这些模型预测一些股市变化，当时很难做到：因为AI三个核心词，数据、算法、算力都达不到。以前做银行对公模型的，交易对手有大量的财务数据去建这个模型叫什么？LGD模型，违约损失率，然后在这里面找潜在的损失。现在我们做客户画像用的数据，除了传统财务数据，还会用大量社交网络数据，给数据打标签，做聚类分析。客户虽然不同，但有某些类似的特征，再让数据自动学习，你会发现很多一个同质性的问题。二十几年前后，我当时学的东西到现在应用，可以看到AI应用的一个成熟度的变化。
杜艳：到风险管理到定价，整个交易环节上可能都会发生比较深刻的变革。尤其现在对金融机构来说，比如KYC迄今为止各种规定，面签必须是纸质。现在可能在规则制定上有一些突破，允许你非现场。以前金融跟场景是分离的，单独的物理场所去完成。客户找银行服务一定会找银行，现在找APP去完成这个服务。所以金融跟场景进入深度融合的时代，大家不会到网点需求服务。
金融机构的话语权：追上技术产品迭代节奏
杜艳：另外一个问题就是数据，数据越来越成为金融最核心的生产资料。在AI时代，你会发现新的格局已经在发生改变了。我想问，这是未来包括去年2017年发现一个新的趋势，几大行和BATJ等等新的融合——未来拥有大场景、大数据的公司，数据、算法、算力，谁会成为更有优势的一方？在这个过程中，金融机构和Fintech类的机构，和外包类的机构，他们之间的关系会有怎样新的变化？你们怎么看未来？哪一方会有更多的话语权？金融新的爆发点不是在内部，而是在外部，那是不是金融机构会变成一个只是拥有牌照核心竞争力，会更多地变成后台，而其他核心竞争力可能被其他Fintech的公司去分拆掉，最后便成了一个合规通道、牌照通道，你怎么看？
张立钧：这个问题非常好，这里面包含了很多问题，我再提出一个问题抛给大家：金融科技带来很多好处的时候，同时也有很多的挑战，其中一个挑战就是赢家通吃的模式在金融行业可行吗？因为大家知道传统的金融，在座的四大行所占的市场份额多少？50%都不到。但是你去看任何的一个互联网的细分领域，往往是两家机构就垄断了90%的市场。而且这个趋势已经在发生。现在零售端的支付，两家巨头已经占领了90%+的份额，未来金融行业会是这样一个趋势吗？可能是数家通吃，那赢家通吃模式可不可行？
在金融危机之后，全球的金融稳定委员会建立了这个所谓的大而不能倒，比如四大行，还有国际上面的大行。但未来在新的金融科技的体系上面大而不能倒系统性的金融机构可能不是工行，可能不是花旗银行，会是谁？就是你所说的这些拥有大数据，或者说拥有算法的这些机构。我举个例子，我们科大讯飞是全球公认的语音，自然处理这块做的很好。假设未来智能终端未来在语音，不是视觉，不是打字，语音是最自然的人沟通的方式。如果未来只有一家金融机构控制了一家技术公司，给所有的金融机构提供技术解决方案。它才是大而不能倒，或者是系统性重要风险的一个机构。所以FSB在两个月前白皮书呼吁全球的监管机构，要跳出传统的思维，去看现在你的生态圈里面，哪些大数据的公司，哪些AI的公司不管是在语音，人脸识别的技术上面，他是不是未来会成为赢家通吃的一家机构？
黎江：我们今天的会议实际上也是金融机构和创业公司一种竞合方面新的尝试。以前我们国内金融机构，具有后发优势，瞄准的对象都是财富五百强，都是全球顶级的银行证券、保险基金的机构。因此我们的金融机构可以说跟国际上的大机构的合作有经验。但是跟小微的创业公司合作没有经验。不知道怎么跟他们打交道，不知道怎么把他们的一些技术、方案和特长融合到金融机构的内部去。而金融机构又有很烦琐的采购招标流程。就像我们这样的企业，其实打起交道来也是很不容易的。
杜艳：不知道怎么打交道，在不知道打交道的前提，愿不愿意打交道。
黎江：怎么搭一个舞台，让金融机构走近金融创新企业，去更快培育金融科技，人工智能的生态，而不是所有的东西都是把它当一个技术，就像以前似的，科技部去调研，然后自己开发再实施。这个东西已经过时了。在我们内部这种体制机制下，等你搞成了，我觉得意义也不是太大。所以怎么能够让金融机构和国内的双创体系更有机的结合，这是一个很巨大的挑战。如果这个问题能解决得好，我觉得您讲的竞合的状况，能够很好的解决。一家金融机构跟互联网公司结合，落地也是很难的。
杜艳：前面所有话题中谈的是技术，除了这方面的挑战之外，还有很重要一点：文化、理念、组织管理这些方面的挑战。不仅仅说这几个词，更重要是基因，不是浅层次的改变。这个来自一个机构内部深刻的变革能力、驱动能力。过去中国更多在互联网方面的弯道超车，一是你市场非常大，用户红利非常大，但服务各方面又是落后的，所以让你有了一定的超越。未来真正进入技术比拼，以及理念、文化生态系统比拼的时代。不仅仅是说拿一个技术当一个技术，拿一个金融机构，拿一个金融产品等等，已经不是这样碎片化做设计了，在做的是未来Fintech的生态系统设计。所以这一块，因为各位都不仅仅是服务于中国，我想各位在这块上，你们会有深刻的一个感知。
我想问一下，大家都知道这是一个痛点，金融机构要怎么能够更好的转变？大家知道病灶在哪里？我知道这是有问题的？怎么做？有没有一些药方给到大家？
黄艾舟：我观察到尤其从2017年开始，很多银行金融机构已经把自己科技的职能开始子公司化，这是挺好的一个尝试。就像刚才谈到的，原来信息化时代可能都是有一个具体要求。立一个项目，做一个系统解决一下这个问题。现在无论是互联网时代，还是AI时代。这些大的互联网公司能够很好占据这个市场，就是因为它的一个敏捷开发的体系，用产品经理的思维一次一次很快地去进行这个迭代。而这种迭代在大型金融机构几乎是很难完成的。因为从立项到完成，里头在变。
很多银行在做这个尝试，成立自己的科技子公司专门来做这个事情，就可以用互联网公司的这种敏捷开发，快速迭代去做一些新的东西。现在的微众、蚂蚁金服，持牌照的民营企业，有互联网金融的银行，可以明显看到技术和业务是基本五五分的比例，而不是技术作为业务辅助，甚至很多需求都是技术来提出。大型金融机构的转型，可能也需要有这种比如科技的子公司，或者独立部门来改变。
黎江：我们也看到很多金融机构，现在和外部的科技公司成立联合实验室，或者是共同的创新实验室。这也是一个好的探索，但不要只局限在技术跟产品上。其实金融机构不仅仅需要技术，技术是花时间花资金，但是怎么能够更好了解创业生态的人才、资本，还有很多背后各方面资源的整合，比单纯的技术更重要。
另外我觉得现在金融机构可能也要在体制上更突破。国外很多竞争机构，通过资本或多或少的参股、控股，都和现在新的科技机构有很多关系。他们很了解现在科技发展到什么状态，将来什么时间达到大规模推广的时机，这些时间点掌握的都比较好。
还有就是我们金融机构还是要更好拥抱互联网。不上互联网就缺少跟真正互联网公司的博弈，缺少这种持续性快速迭代的话，差距会越来越大。所以不管是区块链+互联网，人工智能+互联网，还是IOT，将来都是在互联网上形成的生态，而不是长在数据中心内部的生态。
张立钧：举个例子，有一家国内领先的零售银行老总，我就问他你为什么搞直销银行。现在中国大多数的银行，用手机银行早就已经做到了，为什么还要直销银行？他说，即使他这家银行已经是中国最好的银行，但因为体制的问题，他很难去推动科技的改革，所以想通过直销银行作为一个试点，不管是管理机制、理念还是薪酬体系、人才，这样才能在体系里面运作。就像许多银行讲的双核、双数库，双流程这些概念。
陈文辉：我们很多小股东希望把转型的问题汇集成体系，体系是一个因素，从观念上面大家首先要理解你刚才讲的生态系统，大型传统机构都希望成为生态系统里面的参与方。除了监管机构之外，其实每一个机构应该发挥自己的长处，变得更专业化。未来的生态系统应该既有竞争又有合作，而不是两家独大的一个情况，关键还是传统机构的观念改革。
杜艳：回到开始那个话题。实际上从去年开始已经暴风骤雨式的监管，监管本身也在很强地影响和改变这个市场的格局。各位除了对技术之外，能不能给整个生态系统的建设留一句话？因为生态系统的建设，除了基层的这些基础的公司的参与之外，监管决策指导甚至顶层的设计必不可少，如何构建健康良好的Fintech的发展生态，你们想对中国的监管说一句什么样子的话？
程静：我觉得监管和决策者在这种时代，应该给我们更多企业更多的空间去发挥，而不是设障碍。
陈文辉：知己知彼，拥抱科技。可以用大数据、用AI做一些日常的判断。
张立钧：在数字化的世界，不管是产品、主体，客户更模糊化，没有边际。同样的，我们的监管要转型，要数字化的理念，然后再用到数字化的手段。相信在座也知道，来鼓励创新，控制风险。
黎江：希望更多的科技公司、更多部门能够参加以后的金融科技创新大赛。
黄艾舟：我觉得新的时代对监管的要求肯定是越来越高了，我们希望看到的监管应该是一个有前瞻性的监管。而不是事后出了事亡羊补牢的监管，这样可能是对于行业有更大的促进。
杜艳：最后有几句话。这个世界已经改变，它从来不是我们眼见为实这样的一个物理世界。人类的想象力在不断地打开，世界是很丰富和多元的，甚至我们可能要重新定义这个世界——什么叫现实的世界？什么叫虚拟世界？我们以前把现实定义为眼见为实，后来发现实际上在另外一个空间世界里，虚拟世界里可能具有更强的生命力，它可能跟我们现在展现的世界不同。我们现在很多痛点和转型难度，正是因为处在这两个世界的跨越过程中。是不是虚拟世界，这个我认为是需要重新定义的。
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【今日福利】比特币等虚拟货币的波动性总是出乎人意料，资本和人心难以捉摸，但价格的另一影响因素却朴素得多——技术和应用价值。这也是2017年区块链行业的关键词。过去的一年，在众多大小公司涌入区块链，POC项目和代币遍地开花的同时，也有一些先行者呼吁，“不要为了区块链而区块链”。
技术的发展永无止境，在这条探索的道路上，我们看到的不只是尸骨，还有正在建造的座座丰碑。2017年，雷锋网曾与数十家区块链行业传统企业、新创公司进行对话，并报道。现在我们选取了其中8家代表性机构的实践案例，包括工商银行、招商银行、平安集团、银联、蚂蚁金服等，汇编成特辑报告。除此外，还有20+智能金融公司案例，涵盖普惠金融、风控信贷、财富管理等议题。
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