深度解读!智能金融4大利器和6大影响要素
 随着人工智能,区块链,大数据,云计算为代表的新兴技术的发展,金融行业历经电子化,移动化的发展过程,将进入金融与科技结合的新阶段 -  - 智能金融.围绕"以用户为中心"的理念,智能金融将会提供更加丰富,便捷,个性的服务.这不再是对金融行业的局部提升,而将会是对金融服务的重新想象和重新构造.
 围绕智能金融的发展应用,"财资中国"联合埃森哲中国,结合百度智能金融的实践和埃森哲国际金融行业的领先经验,推出"智能金融"系列专栏,通过智能金融的概念,勾勒金融生态呈现的细分领域的态势,进一步解读新技术在支付,信贷,理财,资管和保险等领域的应用场景,展现智能金融的"术"和"器".
 ▲图 智能金融四大关键技术
 智能金融应用推广的影响因素
 随着算法和数据的突破,智能金融应用率先在通用领域中发力,解决效率提升的问题;随着数据在细分领域中的积累和整合,智能金融的应用不断拓展各细分场景,提升业务效能的方向进步,从而展现出多样化的金融应用布局.
 但影响智能金融应用在推广上的速度,规模和潜力的因素很多.从技术角度看,包括技术的成熟度,数据可获取性等;从金融的角度看,包括金融机构变革的意愿,以及对于新技术替代旧技术产生新增加值的认可程度;从用户需求的角度看,切换成本的高低,新人群是否已经形成,新习惯是否已经被培育以及新的金融行为在多大程度上符合刚需,都是影响应用普及的重要因素.那么什么才是决定智能金融应用之争能否胜出的关键因素呢?我们认为,规模,标准,独特资源,行业理解,以及生态合作的深度与广度,这六大要素至关重要.
 ▲智能金融应用推广的影响因素
 规模
 在通用领域,规模化是衡量效率的最重要因素.以第三方移动支付为例,支付宝和微信从线上到线下一直在激烈比拼,争夺的正是用户规模.在细分领域,如在消费金融市场,对风险名单(黑名单,多头名单)的使用是普遍现象.风险名单帮助金融机构减少后续环节中的征信成本,提高信审效率.风险名单的规模,量级和准确性是其能够被金融机构采用的最主要依据.
 标准
 在通用领域,区块链作为一种分布式去中心化的账本,以其不可篡改的特性提高了信用审查,清算结算的效率.在行业内,不同的组织采用不同的标准.在细分领域如支付,已有针对线上,线下,ATM和二维码的各类标准和规则,业务创新需要在既有框架内开展,比如第三方支付账户直接提现是被央行发布的"非银行支付机构网络支付业务管理办法"禁止的.
 独特资源
 在通用领域,因为金融行为在多数情况下是低频的,隐性的,所以获客难度大,成本高,提高响应率可以帮助提升获客及时性,降低获客成本的效能.在细分领域,大数据个人征信在拓展可评估人群边界方面能够提升效能,这是因为它能够更加准确,及时地获取评估个人信用的数据,筹备中的"信联"提供了可借鉴思路.
 行业理解
 在通用领域,美国顶尖的数据分析与技术提供商Palantir是典型例证.其显著特征是销售人员寥寥无几,主要人员构成包括IT工程师,算法科学家和业务专家,业务专家来自政府,金融,零售,保险各领域,对事物属性,媒体,描述,关系等的深刻理解,是Palantir目前在大数据领域具有突出影响力的决定性因素.在细分行业,大数据基金是一个有趣的研究领域.被誉为基金版Alpha Go的首只完全机器人选股ETF基金AIEQ在上市后一个月时间内业绩大幅跑输标普500指数,表明判断的准确性不仅来自于其自身的深度学习,同样需要叠加基金经理的行业理解.
 生态合作的深度与广度:细分领域要求生态合作深度.在细分行业内,会存在大量特殊的场景需求和业务需求,需要合作双方联合解决,信任在其中不可或缺,会极大降低双方合作成本.通用领域要求生态合作广度.依托于大量外部合作伙伴的数据反哺,产品反馈,帮助智能金融创新者优化模型,提升技术和能力.
 从综合角度看,市场上多数互联网公司会利用自身在规模,标准,独特资源,行业理解以及合作的广度和深度中的多个维度发挥优势,推动智能金融发展.比如拥有庞大电商交易数据和场景的阿里,京东,以及拥有社交数据和场景的腾讯.还包括如:网易,依托其在邮箱,网购,游戏,新闻等多元化用户数据与电商,游戏的场景优势,着力打造了支付,贷款和信用卡导流业务;滴滴,作为出行类服务领域的龙头,依托司乘两端的核心数据与日均千万订单流量优势,探索保险特别是定制化场景险业务;美团,依托美团点评数据与B端商户的规模优势,顺应政府普惠金融,小微金融政策,发力收单与支付业务,并聚焦中小商户的信贷服务.