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| 本文作者： 温晓桦 | 2017-02-27 00:02 |
雷锋网2月25日报道，人工智能在科技的角度来说可为科技金融提供强大的计算能力和后台的支撑。但是在科技金融方面，到底是如何应用的呢？在今日（2月25日）于厦门举行的“2017首届科技金融国际峰会”上，美国Abundy科技公司创始人、CEO，清华大学讲席教授，机器学习与量化金融专家邹昊，介绍了中美科技金融行业的发展趋势，以及人工智能在金融领域的深入应用。
据雷锋网了解，邹昊毕业于斯坦福大学，在三年内完成了电子工程博士和硕士、工商管理硕士MBA、以及经济学硕士等四个学位。曾任PIMCO全球投资经理和美洲投资委员会常务委员，管理政府债券、货币、期货和衍生品的全球战略投资，2016年入选福布斯全球30位30岁以下青年领袖榜。
图片自网络
以下是邹昊发言全文，雷锋网做了不改变原意的编辑：
关于中美最大科技公司的统计，现在最大的科技金融行业基本上还是集中在中美两国之间，最大的两家——一个是蚂蚁金服，一个是陆金所；接下来是美国支付和借贷的公司，最大的领域还是在支付和借贷，传统金融企业的核心支柱行业里面。所以尽管中国的GDP还没有达到美国的成熟，但我们已经发觉，科技金融前两家已经在中国了。
这是为什么？我有我自己简单的见解，我跟欧美的银行高层他们交流会比较多，他们去年也有一个欧洲最大银行的董事会邀请我去帮他们做了一下分析，就是看看他们作为一个传统银行怎么在金融创新领域发挥。我们观察下来，为什么中国金融科技走得最好？
第一点，传统金融业在体量和业务上的薄弱，是在科技能力，自己核心技术上相对美国来说有一点薄弱。中国科技金融行业过去几年非常蓬勃的发展也是非常得益于非常宽松的监管环境，到目前为止，互联网科技或者是科技金融的企业他们监管的成本相对于传统金融企业来说是非常低的，但是在美国和欧洲它的监管层对科技企业限制会更加强烈，无论你是做小额贷款公司还是做什么公司，可能你的资金，你押的保证金都是一样的。但是在目前为止还是比较偏向于科技型企业。前几年出现的P2P借贷事件，可能今后监管会逐渐的加强。我相信，至少在过去几年之内，大的趋势还是环境非常适合科技公司的发展。
第二点，美国因为其结构基本上偏中老年化，有钱人年龄非常大，但是在中国，中国作为一个发展中国家，其移动互联网的渗透率是在高端的人群当中，结构相对比较平衡一点，所以很多新兴的20，30岁，甚至40岁的人，包括我们现在年龄更大的一点的使用互联网的渗透率比美国要高很多。所以很方便的发展很多在网上借贷，网上支付的业务。
传统金融业在过去二三十年受到的挑战，第一波最先进行的挑战是在支付方面，因为最先也是发源于美国。在美国，每个人手持一张信用卡，但是通过一些手段在成本和效率上也成功地挑战了一些美国的传统的公司。像中国的支付宝和微信支付，条件会比美国更好一点，因为美国每个人都有信用卡，但是在中国银行卡和信用卡不是他们主要的支付方式，所以这个是第一波的挑战。
虽然中国是后起者，但是在中国的应用已经超过了美国。
相对于资金管理和资本管理行业一个比较大的挑战就是互联网基金销售和互联网的基金管理模式，包括自动化和人工智能的模式有一些挑战。
我们现在要面对的一个非常大的挑战就是人工智能和大数据怎样挑战传统的银行业。我也在传统的银行业工作了多年，但没有在科技公司工作过，也有很多应对的方法。像今天听到了兴业银行的陶行长非常好的见解，也对我启发非常大。
巨大的挑战，我做了一个简单的统计，整个格局的变化有多么迅速？中国最大的银行工商银行创立于1984年，有着几十年的历史。而中国最大的科技公司，蚂蚁金服才十多年的历史，但是比较一下，一个是有非常多的门店，一个是没有门店，一个是员工46万人，还有一个是员工6000多人，接下来的市值金融公司也是非常快的发展。所以像我这样在传统行业的从业者现在又在科技金融的从业者，怎么在趋势中保持自己的优势，这也是我时刻在思考的问题。
最大的金融公司的业务基本包括了所有银行的业务，比如付款，消费贷款，中小企业贷款，还有财富管理。我举的例子是蚂蚁金服，可以看到，基本上已经是一个银行了，而且它有着比银行更多的优势——它有技术上的优势，还有用户的数据和渠道的优势。这也是为什么包括中国的银行，欧洲和美国的银行都相对比较紧张的原因。
在美国银行业迎接这一波浪潮当中还是准备得相对比较充分，因为在美国最大的银行像投资银行高盛，摩根斯坦利等银行，科技实力是非常强的，一方面收购并购公司，一方面从文化上来改变结构，包括设立科技金融和科技金融子公司，也是一个方向。从几年开始设立分公司，调整模激励的模式。
之前李稻葵老师也讲过，中国发展科技的优势就是程序员相对便宜，是美国的1/10，在硅谷地区的确是这样，像硅谷金融科技公司，收入都超过50万美金了。在科技公司里，程序员的地位和收入会远远高于传统银行的收入，但是传统银行这么大一个机构如果不设立子公司，改变它的架构，一个高管才拿50万人民币，但招一个程序员发100万人民币，这个在传统银行不大可能，所以只能做一个子公司或者体制外的机构才可以跟科技公司抗衡。
传统行业里面出来，公司的架构上程序员的收入或者是科技人员的收入薪酬会比较低，而且不是特别受重视，这也是为什么在科技金融浪潮里面，如果是传统行业，跟科技公司竞争（不包括硅谷，硅谷已经是非常高的，就是跟国内竞争）的话，可能也需要相应文化上进行相应的变通。
另外一点，行长和董事长是不是重视。
如果特别重视，会设立一些数据首席官或者是大数据首席官放在核心的执行委员会里面，这些都是对金融机构能够战胜这一波科技技术浪潮非常重要的方面。
现在不光是银行业，在整个资产行业中，投资管理行业大的趋势是——未来五到十年也会有非常大的改变。
首先，在全球范围内，过去几十年主动投资基金非常多，一个基金可能有几百号人，包括很多对冲基金，虽然有非常大的人员消耗和非常大的投入，但还没有逃过大势，这就引起了被动型或者是指数型的投资基金的市场份额的影响。
过去全球范围内很多投资方向都是比较偏重于单一化，股票就是股票基金，未来包括特朗普上台，英国脱欧，可能很多大的资产回报不会特别稳定，所以也是引起了很多客户投资需求从单一的资产要转变成多元资产。
人工智能和大数据的深入应用，像机器人理财师或者是智能投顾已经慢慢地进入，虽然这个方向在美欧的市场非常小——因为美欧基金的的研发能力还是非常强。但是在中国，因为之前市场相应来说，大市场的占有者这方面投入还相对比较薄弱，所以很容易有新的科技公司出来占领很大的市场。
最后一点，现在整个全球范围包括监管，包括反洗钱，合规，都有危机振荡，或者说整个大的市场有了更多的要求，所以这也是导致很多事情不能只靠雇很多人来做，而且要考虑怎样提升效率——就是让机器能够干几百人，上千人的事情，这也是一个趋势。
综合来看，现在大的机构一个是优化成本，一个是拓展新的业务，还有一个是改善自己的公司文化，或者说公司文化太大改变不了，就设立子公司，在新的市场中争权夺利。在人工智能大数据时代，人多不是优势，怎样以一个比较有效和有形式的方式进行这一场革命，这是非常重要的。
人工智能，大数据，其整个概念是以最新的技术改善金融的效率，包括大数据研究环境。
以前开很多门店来验证用户的身份，以后可能就会逐渐变少，成为历史。因为现在反欺诈，包括人脸识别等技术已经越来越成熟了。包括反洗钱，还有区块链去中心化、大数据风控，怎样对中小企业包括个人以最优的模型和最少的成本来勾画出信用程度，使得企业能够把大体量的资金带给需要用钱的个人和企业……之前没有大数据支撑或者是人工智能支撑的话，导致了非常多大型国有银行往往不进行特别多中小企业的贷款，因为贷给国有企业利差赚得很大。
首先在文化体系，各种各样的方式把握这次科技浪潮。
第二是迎接它的到来。
我非常赞同的一个观点是，在科技与传统行业的竞争中，首先传统行业要把自己变得更强，更有科技含量。竞争的时候，传统企业可能要看得更长远一点，不能光看眼前的利益。
一个好的例子就是，像诺基亚和苹果手机，诺基亚以前是手机里的巨无霸，苹果手机刚出来的时候，黑霉、苹果手机的营收对他来说微不足道，而放任了苹果手机的发展，之后后者就干掉了它。
当技术含量不断迭代做大的同时，现在雅虎不存在了，谷歌变成世界上最厉害的公司之一。接下来五到十年是我们需要思考的时候，到底哪些新的银行会出来，成为五到十年后的霸主；哪些银行会慢慢的衰弱，我觉得五到十年一定会有变化。
今天听了陶行长的演讲我深受启发，我发现很多非常重要的方式兴业银行已经在做，在陶行长领导下，五到十年兴业银行可能会发展得越来壮大，一些老牌的银行如果不重视科技技术的话，可能会慢慢的衰弱。
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