李丰：金融科技的演变方向

11月14日，由中国人民大学财政金融学院、中国财政金融政策研究中心、中信证券股份有限公司联合主办，中国人民大学国际货币研究所（IMI）、中国人民大学金融科技研究所、中信证券研究部承办的“金融科技创新论坛暨货币金融圆桌会议·专题研讨会”在中国人民大学顺利举行。度小满首席架构师、区块链负责人李丰出席并发表题为《金融科技的演变方向》的主题演讲。

金融科技是时下最热门的词汇之一，但其本身的界定方式还尚未统一，而在金融各领域已然有了广泛应用，于是不同企业在金融科技上的布局也不尽相同，这种标准和战略的不一致不仅意味着分歧和挑战，更意味着机遇，因此，如何抓住金融科技的核心并把握其发展的方向，就成为一个非常有意义的话题。度小满首席架构师、区块链负责人李丰从技术赋能行业的角度，对这一话题进行了讨论，并强调数据资产在数字化时代的重要性，以及在金融数字化、数智化进程之中，数字金融或将成为金融科技的下一个风口。

（度小满首席架构师、区块链负责人  李丰）

以下为文章全文：

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从技术的角度看金融科技的发展逻辑

首先，技术赋能业务的逻辑是什么？不论是计算机科学，生物学科学，还是机器人科学，它们都会基于自己的理论体系，形成一套方法和工具，并赋能一个行业，推动其快速发展。从这个逻辑来看金融科技，在狭义上，金融科技是指包括人工智能、大数据、云计算等计算机科学在金融行业的创新应用；但在广义上，金融科技是技术驱动的金融创新，不仅仅包含计算机科学，还包括机器人、生物识别等技术的一个完整生态。

说到大数据，一方面，不断积累的数据可以应用在更多由于过去数据不足而无法在实际发挥作用的理论和方法中，另一方面，算力完成了以前不能做到的事情，当网络的连接速度足够快的时候，又会有新的化学反应产生。所谓的狭义的金融科技对金融的化学反应就是三块，一块是它带来现有模式下的阶段性提升，另一块是在此基础上，进一步填补了现有方式和手段的空白，第三块就是开疆拓土，这部分的工作就是更加注重探索在纯粹的数字场景，就是虚拟的网络中数字场景会存在哪些机会。

关于金融科技的演进方向，它在不同的方向演进的程度是不一样的。一是产业互联网化，这是金融和非金融都在做的事情。数字化的手段相比传统的信息化、人工的手段，效率更高，并且成本更低。这种无接触，线上化演进的手段运用在金融方面，使得银行的基础设施、成本大大降低。二是数智化，这是数据和智能的连接，目前大数据已经很成熟了，人工智能技术在互联网公司会应用得比较多。通过大数据和机器学习能够实现用户需求差异化的洞察，进而产生个性化、定制化的金融产品，这是传统的手段不能具备的，也是无法达到的。三是开疆拓土，数字金融强调的不是一个技术，而是技术基于场景或者网络的特征，是基于虚拟环境的开拓。这个进展正在慢慢的演进，一个简单的例子，我们看到有些个人创作者最重要的资产是他拍的视频，这些是他的无形资产，比他的房产都重要，这些资产如果用传统的信息方法看，是非常容易被复制的，所拥有的护城河很浅。但是，如果信息或数据演进为一种资产，就会不可避免的产生一些金融行为，需要一些新的方法和基础设施来支撑，这就是区块链技术等探索的一个初因。

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关于度小满在金融科技布局的介绍

下面介绍一下度小满在金融科技的布局，我们在这三块都有一些工作。我们有区块链上的探索，我们内部的系统和外部的业务都跑到我们的自有金融云上。我们把金融科技首先在自己的场景上进行广泛的实践，然后进行输出。在度小满2018年从百度拆分出来后，我们还传承两个东西，一个是百度的数据或者产品方面的合作能力，二是是百度的技术优势和经验，特别是人工智能、大数据等。在技术上我们还是比较领先的，比如百度数据的特点是高维稀疏非结构化的，使用难度极高，但是你从这里面能够挖掘出有效的东西，这更能体现出技术的价值。

在数字化方向上我们推进了服务的数字化，就是线上化和无接触，大家能够感受到，不管是互联网金融纯线上的，还是传统的金融机构，他们有线下和线上的，在慢慢融合。我们看到一个趋势，未来线上线下的比例会发生变化，线下大部分的工作会逐渐引进到线上，因此怎么更好的支持线上体验，在降低成本提高效率的同时，保证服务的便捷和高质量就非常关键，同时考验对用户的洞察和服务能力。怎么通过技术来弥补这些工作，是我们这个阶段数字化需要关注的东西。

关于金融云，这是非常基础也是非常重要的，因为全面转型数字化之后面临一个重大的问题，数字化的成本以及数字化的服务能力，怎么做好基础设施，把云当成数字化转型的基础，然后专注到业务，聚焦业务的探索、实验创新，这是提高效率一个非常重要的基础。这部分的数字化是我们未来往更加数据与智能化，或者虚拟的数字化金融进行转型的必要支撑。

大数据与智能化实际上大家都在做，但它的成本非常高。我们基于和百度的合作，百度的场景和产品，做了大量探索和实践。其中一个就是洞察需求，如果一个人频繁的搜索一些家装、买一些家居，你能预测到他大概率有家装需求，就能触达到他，提供一些金融服务。通过机器学习技术，辅助大数据的输入，就能达到平常和线下的方式达不到的效果并作为补充。

而在后台，风控是至关重要的，我们的风控一部分是依赖于传统的风控技术，但是另一方面，我们的数据不仅量大而且非常杂，要从高维稀疏非结构化的数据里面找出风险特征，这就涉及到多种机器学习技术的运用，要找出风险因子，并结合我们的实际情况来建模，总的来说，就是通过机器学习加大数据，再结合通用模型、场景模型上运用，然后快速识别同时触发相应的风险处置。这里的大数据风控与传统风控有机结合、互为补充，实现风险区分度很大的一个提升。

说到场景，RPA和智能机器人是应用比较广泛的一块，其中的关键的就是谁做的场景更深，与现实场景结合得更好。以我们的语音机器人示例，我们有丰富的知识图谱、语音处理能力，结合服务场景可以提供相应的客服能力。你把它做好，让用户无感知你是机器人还是人工，让机器人甚至能够明白你这个人下一步往哪个方面回答，这是比较难的。但是总体来说，当你达到一定效果，对成本来说，都是有非常显著的提升。目前我们在这个领域已经应用上了云机器人替代了至少超过80%的人工，一台机器人可以同时服务众多客户。

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基于数字金融看未来金融科技的发展趋势

说到数字金融，我做了一个对比，大家会对数字金融和传统的金融数字化产生一些误解，我说的数字金融是基于原生的数字网络、计算机网络产生的一些金融服务和功能需求。数字场景有一个天然特性，他有所有历史的沉淀功能，它的信息、数据不会消亡，数字网络沉淀的东西能看到10年、20年，那些信息会一直存在，这是一个逐渐沉淀的过程。什么时候资产化呢？我们现在看到，数据已经被提升为生产要素了，那未来会不会提升成为一种资产呢？其实对金融行业来言，他们都是把数据当成核心的资产。当它变成资产的时候，再结合大量数字化场景的到来，在这些场景下面就会产生大量的金融需求。为了保证数据资产属于我，数据资产产生的价格又能够分享，分享它的价值，转移他的所有权，这些新型的金融需求将越来越迫切。数字金融是技术主导的，它是基于虚拟网络的，它是跟传统是不一样的。数字金融可以媲美互联网、移动互联网这种阶段性跨越。但是我们看到现在是巨大分歧和机遇并存的阶段，如果一个东西一出来大家达成了一致，那么表示这个东西它没有很大的想像空间。分歧代表机遇，也代表了风险，现在我们看到的是风险。而什么时候传统信息变成了一个资产，就意味着数字金融的基础成熟了，就会出现新的赛道。

我们看到，现在有一个趋势，叫数字经济的增长规模，普通人触网的时间，都是在显著的增加。另外这些数字资产，比如说摄影师，我拍的图片就是我的资产，这些资产怎么让它归属，产生价值，又不能被人偷走，这是很现实的问题，因此就需要借助区块链等不同的手段来寻求解决方案。在移动支付出现之前，我们每个人一个月就发生几次金融行为，这里是指跟金融机构的行为。当移动支付出现之后，每个人每天都会产生好多次支付，比如红包、购物，现在都是扫码支付。移动支付对人们的金融行为影响巨大，而数字金融起来之后，将会有更大的变化，我们预测随着数据、数字资产的成熟，我们这些金融行为的发展趋势将更加分散、海量、高频、常态化，现有的金融基础设施，它支撑不了这种模式，这个时候是不是需要一种新的基础设施来支撑底层的金融，把金融当成一种新型的，每个人都不可或缺的金融服务来做，目前看来区块链技术在尝试探索这方面的工作，我们认为这块是很有想像空间的，同时它也是所有金融科技里面最艰难的、难度最大、需要等待时间最长的，至少在未来3到5年才会有所突破。

观点整理  杨世祺  

编辑  李昂

责编  李锦璇、蒋旭

监制  安然、魏唯

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