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当高校与金融科技巨头联姻

本文作者: 薛洪言 2018-10-15 23:49
导语:在国内数以千计的金融科技公司中,真正在科技层面具备竞争力的机构并不多见。就很多平台而言,金融科技不过是个“幌子”。

近日,度小满金融与北京大学光华管理学院宣布成立金融科技联合实验室。作为国内金融科技巨头与一流高校的首次深度牵手,度小满-北大光华联合实验室的成立对行业而言,释放了怎样的信号呢?这是本文想要探讨的问题。

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据报道,联合实验室未来三年将围绕数字化资产配置、超大规模关联网络、在线机器人、监管科技、区块链技术等五大领域深入研究。第一个问题来了,为何是这五大方向呢?

就这五大研究方向与金融场景的对应关系看,数字化资产配置属于智能投顾领域的应用,超大规模关联网络被广泛应用于消费金融领域,后面三项技术,则属于普适性技术,几乎可应用于一切金融业务场景。

先看看理财投顾领域。近年来,基于人工智能技术的智能投顾风生水起,互金巨头和主流的持牌金融机构相继推出了相关产品,主打基于算法的资产配置。

不过就国内主流的智能投顾产品而言,底层资产以公募基金为主,本质上属于一种智能基金组合销售服务,在股票和债券市场中的智能投研、智能交易等方面仍有很大的挖掘空间。意味着,在数字化资产配置方面,行业需要进行更深入的研究和实践探索。

再说消费金融场景。经过金融科技的渗透与重塑,消费金融从获客、风控到客服、不良催收的整个链条都已经科技化,说到受金融科技影响最大的金融业务,消费金融当之无愧。尤其是大数据风控的实践,为传统意义上的“中低资质群体”的信用评估创造了条件,某种意义上,10亿网民,人人皆可评估,人人皆可借款,为消费金融行业打开了广阔的空间。

不过,消费金融的发展受居民消费观念、收入增长预期、信用环境成熟度甚至城镇化水平、人口结构等多方面因素影响,理想状态下,消费金融的发展应该是个渐进和持续的过程。而2016年以来消费金融行业的过快增长带动居民杠杆率短期快速提升,并造成了特定群体的杠杆率高企、多头借贷等问题,也衍生了一系列的行业乱象,行业需要时间消化前期高速增长带来的系列问题。

在这个特定时期,我们更需要借助金融科技的力量,化解行业风险、提升经营效率甚至是提高监管效率,助力行业的平稳转型和可持续发展。超大规模关联网络的研究,既可用于欺诈风险的防控,也能用于优质客户的发掘,在行业调整期,有着更广阔的应用场景。

最后说说普适性技术。

在线机器人技术在智能客服和智能催收领域有着广泛的应用,也是人工智能赋能金融领域最直观的应用成果。数据表明,智能机器人成本不到人工成本的1%,但效率是人工的3倍,蚂蚁金服、腾讯金融、度小满金融、苏宁金融等互金巨头,在这个领域也都有着成熟的布局。

在线机器人技术的应用,既能提高金融机构的服务能力,又可以降低运营成本。意味着该技术的点滴进步都可以直接转化为经营成果的提升,需求无止境,技术进化亦无止境。

监管科技和区块链技术,都属于当前金融科技领域的热门话题,也是前沿领域。

金融是强监管行业,金融业务与金融监管需要同步进化,当科技赋能金融带来金融创新的快速迭代和发展时,客观上也要求科技赋能监管,丰富监管手段、提升监管效率,这样才能真正防住风险。从防风险的角度,若监管手段不能有效应对金融创新的风险,只能反过来要求放松金融创新的步伐。所以,只有监管科技发展了,金融科技才有进一步深化发展的空间。

区块链技术类似于2010年前后的大数据技术,人人都知道它意义重大,具有颠覆性的影响,只是找到大规模的商用场景需要时间和机缘。所以,谁都不愿放松探索,持续关注与布局,也就成了应有之义。

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接下来,我们从行业层面谈谈这个问题。

过去几年来,中国的金融科技创新引领全球潮流,不过更多地表现在模式创新和应用创新层面。问题是,当前的金融科技已经步入到从模式创新到科技引领的新阶段,单靠模式创新已经不足以保持领先地位。随着全球各国摩拳擦掌、加大投入,如何持续保持我国在金融科技领域的领先地位,成为一个迫切的问题。

加强底层科技能力的创新,是个复杂的系统工程。但万变不离其宗,人才的培养是根本的破局点。

近年来,不少大学生向我咨询,在校期间如何把自己塑造成一个合格的金融科技人才。我通常给的建议是跨学科学习,因为金融科技人才首先是复合人才,学金融的要懂点技术,学技术的也应了解点金融。

其实,我更想给高校一些建议,除了推出互联网金融、金融科技相关专业之外,还应强化与企业的合作,依托金融科技企业的业务场景和数据,才能为复合型人才的培养提供更好的土壤。

研究离不开数据的支撑,也离不开业务场景的检验,科技的进步,需要产学研的结合。在美国,不少高校都与大型互联网巨头有着紧密的科研合作关系,如斯坦福大学与Google,纽约大学与Facebook等。问题是,这一点,我们做得并不好,并非高校不配合,而是很多企业不愿意。

前几日,和某高校研究金融监管和金融科技的老师交流,当谈到高校与企业在研究方向上的不同时,他开始向我吐槽基于实际业务场景的数据难以获取,很大程度上影响着高校研究的深入,更不用说成果的落地和转化。

他向我举了个例子,在近期的一个课题研究中,为了获取1万条左右的样本数据,他先后联系了多家知名的平台,明确了只需脱敏数据且承诺仅用于研究,但最终仍无功而返。

问题出在哪里呢?

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看上去,企业似乎有种种的顾虑。表面上,企业在顾虑数据的泄露或者核心技术的外流,本质上,是缺乏动力。

要承认,在国内数以千计的金融科技公司中,真正在科技层面具备竞争力的机构并不多见。就很多平台而言,金融科技不过是个“幌子”,内在空空如也,怎么敢揭开给人看呢?此外的大多数机构,都只愿意做个跟随者而非探索者,享受技术带来的现成利益,对前沿性研究的不确定性支出望而却步。

好在,我们还有行业巨头们,某种程度上,巨头的金融科技探索与应用处于行业前沿,走进了无人区,没有现成的技术和路径可以“拿来主义”,唯有自己探索。于公司自己,是业务创新与发展的必然要求;于行业而言,也是大企业的责任与承担。

站在这个角度,度小满联合北大光华成立金融科技实验室,希望,这是一个新的起点。

作者:薛洪言,苏宁金融研究院互联网金融中心主任,来源:洪言微语,更多请关注雷锋网(公众号:雷锋网)AI金融评论

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