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金融大咖们在惠普金融创新会议谈了些啥?

文 / 维胜金融2017-06-05 10:04

近年来,大数据、区块链、云计算和人工智能等技术的迅速发展,为金融服务带来更多样化的数据来源。这一系列自动......

近年来,大数据、区块链、云计算和人工智能等技术的迅速发展,为金融服务带来更多样化的数据来源。这一系列自动化技术的实施,有效地将金融服务标准化、降低了服务成本、提高服务效率,并触及了以往无法或难以覆盖的长尾人群。

在6月3日举办的清华五道口全球金融论坛“技术驱动下的普惠金融创新”分论坛上,金融大咖围绕惠普金融与信息技术的深度融合进行了探讨与展望。

金融科技推动金融普惠化

“我们可以看到,技术正在全方位地改变金融的技术基础设施,带来成本和效率的改变,让既普且惠成为可能。”蚂蚁金服首席战略官陈龙指出,金融一般有四种成本,获客成本、风险甄别成本、经营成本以及资金成本,前三种成本都在被技术深刻地改变。

陈龙解释,移动互联改变了用户触达金融或者说获取金融用户的成本和效率。大数据、人工智能和云计算的结合,则根本地改变了风险甄别成本和效率。甄别风险是基于信息的,大数据改变了收集、处理信息的成本,人工智能其实就是一种学习数据、产生洞见的能力,云计算的成本大概是传统IT成本的十分之一。

“任何有生命力的金融创新都是通过解决金融的痛点来产生的,没有无缘无故的金融,创新一定是解决了商业的痛点。”陈龙以支付宝为例说明,2010年“双十一”刚开始的时候,支付宝每秒钟只能处理300笔的交易,显然不能满足剁手党的需求。在这个商业痛点的压力之下,支付宝的技术在飞快迭代。从2013年支付宝开始使用云计算的技术,效率大幅度提高,到2016年“双十一”,每秒钟已经能够处理12万笔的交易。“金融科技必须从商业场景里面磨炼出来。以为金融科技一开始就很牛,这是一种误解。”陈龙说。

中国互联网金融协会会长李东荣也表示,近年来一个以技术为主要驱动的数字普惠金融新模式,正在全球范围内加快形成。这为解决全球共性难题,提供了可行的路径和技术支撑。数字普惠金融通过电脑、智能手机等终端进行操作,可不受时间、地点、气候等客观因素的影响,使金融血液持续地流向更深、更广的经济末梢神经。它可以减少以往的信息不对称,提高金融交易效率,实现规模经济效应,从而有效降低金融服务的边际成本,使得小微企业、农民等服务对象能够获取价格相对合理、安全便捷的金融服务。

另外,数字普惠金融有助于解决服务质量的难题。李东荣表示,传统的普惠金融服务内容和质量往往受限于物理网点、机具布设以及人员的安排,难以做到基础服务均衡化、特色服务精准化,而依托数字技术和移动终端,数字普惠金融可以实现线上与线下的有机结合、场景与流程的有效整合,为客户提供高效、便捷、服务要素标准化程度较高的一站式综合金融服务。

数字普惠金融的场景化应用

在工业时代,金融中心和消费、商业及社交的应用场景彼此分离。在信息时代,则在技术的促进下走向融合。在未来,金融将“生长”在应用场景里。

陈龙举了一个具体的例子,蚂蚁金服跟保险公司一起合作提供的消费保险——退货险,虽然金额很小,但是让消费体验变得非常顺滑。2016年“双十一”,蚂蚁金服销售了6亿单的场景保险,帮助消费者转化率提高18%,同时也让商家的服务成本降低了20%。如果没有这样的保险,后面会有大量投诉和安抚成本。这是一个很好的金融服务实体的例子。

芝麻信用是科技金融与应用场景结合的又一典型例子。陈龙透露,芝麻信用在过去的两年中有超过1.5亿的金融用户在场景中使用了芝麻分,这帮助金融机构把逾期率降低了20%。比如说原来的逾期率是1%,现在降到了千分之八,还是一个明显的改善,也帮助超过1500万人次识别了互联网欺诈。

“把金融科技的成熟阶段叫金融生活。成熟的金融科技,是技术驱动的,把金融和生活紧密结合起来,以用户为核心,服务好生活的场景,回归金融的初心。我想这个现象会在十年之后全面实现,这是一个特别让人兴奋的概念和未来。”陈龙说。

证监会上市公司监管部巡视员、副主任,中证监测总经理赵立新也提出了金融科技在资本市场上运用的三个场景:基于人工智能的智能投资顾问和智能交易、基于大数据的指数产品、交易策略和信息增值服务以及基于监管科技的风控合规系统。

赵立新指出,金融科技为这些场景带来了更低的成本、更强的纪律性、更广阔的服务面,相关技术充分利用所有信息发现价值,降低市场交易成本,提高市场配置资源的效率,不仅能够克服人类在交易操作上的缺陷,还能为投资者提供更多、更好的产品和服务。

“金融科技也是一把双刃剑,它可能导致的顺周期特征及交易行为趋同或加大市场波动,技术风险和操作风险相互加强,对投资者适当性管理带来了新的挑战。”赵立新说。

赵立新还介绍了金融科技在资本市场监管中的应用前景,包括探索智能监管和完善市场监管的基础设施。他建议:一是用现代信息和网络技术,建立各监管业务条件之间、各市场之间的信息关联;二是进一步整合全市场数据的基础上,利用大数据技术深挖数据金矿,对监管业务和流程进行集中的再造;三是构建资本市场运行及系统性风险,监控监测指标体系,开展政策效果的检验和评估,努力成为市场决策者的智囊。

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