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文/百度副总裁张旭阳

第一次工业革命是蒸汽机发明为标志的机器化时代，第二次工业革命是由电能推动的电气化时代，第三次工业革命是计算机发明进步的信息化时代。在算法、计算能力、大数据的推动下，人工智能技术近年来取得了突破性的发展，人类社会也已进入到以人工智能为引领的第四次工业革命时代。现在，以人工智能、物联网、生命科学、机器人为代表的技术正在催生一个崭新的智能化新时代。如果说，前三次工业革命是人类适应和改造自然的革命，第四次则是人的生物性和科技相结合的革命，是改变人类自身的革命。人工智能技术已经应用到各行各业，并渗透到我们的日常生活中。未来技术变革的影响是永久性的，所有的设备将更加智能，它们能听、能看、会说；可以快速分析患者病情、做手术；可以实时、准确地翻译等等。

为抓住新工业革命背后空前的机会，互联网巨头们纷纷借助以往积累的技术优势与数据优势，转身成为人工智能公司。谷歌公司2016年宣布其战略从Mobile First转向AI First；百度2017年初宣布All in AI，腾讯在2017年11月的合作者大会上宣布AI in All。中国政府也宣布了“新一代人工智能发展规划”，提出中国人工智能发展分三步走的战略目标，明确“通过壮大智能产业、培育智能经济，为中国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展”，并希望到2030年中国人工智能务必要占据全球人工智能制高点，成为世界主要人工智能创新中心。目前，世界范围内在人工智能领域有超过1200家初创企业，其中42%在美国，中国约占23%。

人工智能融合线上与线下，使世界更加立体鲜活

人工智能的本质是连接与交互、认知与分析，是人类利用系统获取知识、应用知识。它不仅促进生产效率的极大提高，也改变着生产要素之间的关系、生产的组织方式、商业活动的规律与模式以及社会结构与阶层，从而使人工智能时代与移动互联网时代将有着截然不同的社会特征。

一是软件与硬件、线上与线下的充分融合，使得人工智能时代的世界更加立体。如果说互联网，特别是移动互联网使世界变平了，那人工智能就使世界重新立体鲜活。移动互联网如大水漫灌一样将物理世界的距离和差异极大地抹平，形成了一个前所未有的一体化的线上世界，同时人也由Human Being变成Digital Being。而人工智能的本质是人类通过机器对知识的获取与应用。因此，首先，人工智能的应用必然也必须与物理世界相结合。移动设备的大规模使用、流畅的金融支付、无处不在的传感器，以及人工智能的应用，使得不论是智能音箱、共享单车、智能电视还是自动驾驶，每一个设备和器件都具有了感知、反馈、分析真实世界的能力，并使线下的场景与行为实时数据化，从而将我们从线上的虚拟时空重新拉回到线下的真实世界；其次，人工智能时代强调对行业自身逻辑的尊重。人工智能应用在每个行业时，不再有通用平台，前端是由传感器+智能硬件+智能软件共同组成的能听、能看、能说、能懂、能理解、能交互、能提供服务的软硬件结合的模组，后端是集成大量行业数据与知识的智能云，提升了行业垂直整合的能力；最后，基于人工智能算法之上的用户画像、信息分析，使我们可以更好地理解、刻画一个线上的人，使群体化的人又成为鲜活的个体。通过算法的内涵，我们重新定义了互联网世界的“以人为本”。

二是数据是人工智能时代的能源，其与算法的结合，决定了数据取代资本成为商业模式的第一驱动力。人工智能时代，数据取得、提炼、应用、储存、交换、定价引发商业模式的变化。客户与企业共同创造价值，商业模式从单一的产品或服务，变成了“数据+软件+产品+服务+内容”的模式。产品或服务卖出后的售后服务或数据的跟踪是经营活动更为重要的一环与起点，而非终止。产品或服务越被使用，场景就越清晰，数据就越丰富，商业价值也越大，客户个体数据的本身成为商业模式创造价值的重要组成部分。

三是生产的组织方式进一步变革。互联网提高了人与人沟通的效率，人工智能解决人与机器之间的沟通，并改变机器与机器之间的互动方式。生产的组织方式因协同成本的大幅降低而继续发生巨大的变化。市场经济下，资源配置更多是靠看不见的手——价格信号进行调控，并主要围绕大生产线进行，供给与需求的不匹配带来经济周期的波动。而在智能时代的经济模式下，不论是金字塔还是扁平化的职能制、事业部制方式都会变成分布式的平台模式，其本质是资源的共享，前端使得每个拥有资源的个体或者企业都可以挂靠在一个大的平台，成为平台的一个前台。产品或服务的生产除价格信号外，还有产品与服务提供商通过互联网直接与购买者的需求偏好接触，在价格信号之外，有了更直接的细分群体偏好的信号，在物联网的帮助下，生产也从大流水线集中式向多节点分散式转变，这在提高经济稳态的同时，也使得未来的组织会变得极其虚拟。

四是人工智能时代的金融也会经历更加深刻的改变。这种改变首先来自经济、社会本已发生的巨大变化。每一次工业革命之后都是行业分工的再造与细化，人工智能时代机器对人类就业的替代与更生，将把十亿计的人口从制造业转移到软产业和软性制造行业。任何可重复性的脑力和体力劳动将被机器取代；任何可描述的、有固定规则的、有标准答案的问题，机器都会超过人类。但另一方面，新的商业模式、企业组织方式、经营形态以及更有创意，更高品质，更有想象力的，更有趣味的行业与工作也将产生。大众生活方式的改变影响着金融服务的对象、方式与内容；其次，人工智能背景下产、研、融结合天然地更加密切，人工智能时代的商业模式往往是使用、所有、经营的分离，人工智能的软硬结合的特征，也要求从人工智能到智能制造再到制造“智能”（智能设备物物相连不断产生海量数据进而进一步推动算法的应用），必须形成闭环生态。不仅软产业会变得越来越硬，AI技术公司也需要AI+MA（并购merger and acquisition ）双轮驱动，通过投资等方式，参与硬件、内容、服务的制造产业链，这都使得金融的介入成为必然，产业、科技与金融黏性更加强化。同时也会出现强者恒强的局面。大企业更有能力结合新的技术与金融资源，承担新技术的成本与技术失败的损失；最后，人工智能推动金融行业迈进智能金融的时代。

智能金融及其特征

历经电子化、移动化的发展过程，金融科技已经进入由ABCD（即AI、Block Chain、Cloud Computing、Big Data）为基础的2.0时代。作为金融科技新的核心技术，人工智能推动金融向智能金融转变。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。智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务深度融合的产物，它依托于无处不在的数据信息和不断增强的计算模型，提前洞察并实时满足客户各类金融需求，真正做到以客户为中心，重塑金融价值链和金融生态，拓展了金融服务的广度和深度。如果说移动互联网改变了金融触达用户的成本和效率，提高了金融产品的可获得性，人工智能推动下的智能金融则有以下特征：

第一，深刻理解用户，金融服务更个性化、定制化。“个性化”不再仅限于客群层面。基于海量的客户信息数据、精细的产品模型和实时反馈的决策引擎，每一个客户的个性数据将被全面捕获并一一反映到产品配参和定价中。所有的产品不再是为了“某些”客户提前设计，而是针对“某个”客户实时设计得出，实现产品服务的超级个性化。例如，移动互联网时代的明星金融产品是标准化的支付以及货币市场基金，随着智能金融的发展，相对个性化的互联网信贷产品目前增长迅速。未来，更为个性化的智能投顾、智能投研必将空间巨大。

第二，更加接近金融的核心，风险定价与管理的效率极大提高。金融的本质是跨期的资源配置与价值交换。金融机构（体系）存在的意义在于针对资源跨期配置而产生的不确定性（风险）如何定价与处置（管理或分散）。智能金融以大数据和算法为基础的反欺诈和风险管理技术实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理，更好地理解间接融资体系下借款人的还款能力与还款意愿或直接融资体系下投资人的风险承受能力与风险承受意图。

第三，实现技术驱动的商业创新。智能金融时代，技术将真正成为核心驱动力，技术驱动商业创新的影响力及范围会进一步扩大。“技术+”成为终极演进规律，会在一定程度上颠覆原有商业创新逻辑，从移动互联网时代的模式创新到技术时代的应用创新，使技术在应用层面进一步得以价值深挖。技术和产业链全面深入结合，带来应用层终极变革。

第四，扩展服务边界，推动金融包容性发展。人工智能降低了金融服务的获客、运营、风险管理成本，提升效率，扩展服务边界，最终将金融服务推向新的高度，真正实现以客户为中心，成为未来金融服务的新标准：随人，随需，随时，随地。

在实际应用上，人工智能、大数据作为智能金融的核心，与场景紧密结合，形成商业化的技术应用，推动金融机构将线上、线下的流量高效地转化为资金和资产，提升资产与资金的流通和匹配效率，更好地服务于普惠金融。

金融场景的应用体现在三个层面：第一个层面是用户交互环节，例如线上完成的申请、客服等；第二个层面是业务逻辑层面，即反映金融本质的环节，例如风控判别、流动性配置、风险定价等；第三个层面是后台运营层面，例如核保、审批等环节。随着人脸、语音、大数据风控、智能投顾等应用在金融业的深化，智能金融的应用将不断向各细分场景渗透，并朝着提升业务效能的方向进步。

智能金融下的生态共建

金融的本质是跨期的资源配置与价值交换。金融机构（体系）存在的意义在于针对资源跨期配置而产生的不确定性（风险）进行定价与处置（管理或分散）。无论是金融科技、互联网金融还是智能金融都没有改变金融的本质与内在逻辑。但技术的发展已经也将继续驱动金融服务模式的升级与服务的深化。

人工智能的发展强调对行业逻辑的洞察，智能金融的发展也必然带来金融与科技合作愈加紧密，共同构建未来智能金融生态体系。以银行为代表的金融机构具备成熟的金融业务运营体系、丰富的金融产品设计知识和完备的金融数据要素，在当今中国经济改革浪潮下，又迫切需要向智能化做战略转型以占领高地；而科技公司在人工智能、大数据等方面具备更专业的技术能力、更强劲的产品创新能力和更灵活的团队运作方式，但在金融基础数据和运营经验等方面相对缺乏，这些仍阻碍着科技企业在金融领域充分发挥优势。因此，金融机构和科技企业唯有通过合作实现优势互补。科技企业不仅服务于金融机构，还能服务于金融机构价值链上的核心价值创造环节，在为金融机构降低成本、提高效率的同时，改善用户体验，甚至形成新的商业逻辑。最终，两者将构建利益共同体，实现价值共享的同时共同探索并形成智能金融新的生态模式和市场格局。

未来几年，我们会看到技术的加速进步，人与机器一起，重新学习和创新这个世界，包括新的生产方式，新的商业模式，新的增长空间等。在技术的帮助下，金融与产业、虚拟与实体更加密切结合。但同时，金融的智能化可能会触及一些伦理和社会责任问题，可能会反作用于智能金融使其发展受限。比如，众多机构掌握了客户的数据，在使用数据的同时如何不泄露客户隐私，以及如何在合法合规的条件下更好地实现数据的分享和使用等都是值得思考的问题。某些社会责任感薄弱的公司，贩卖大数据牟利使得部分民众视数据共享为洪水猛兽。再以人工智能对人力资源的取代为例，为企业减员增效的同时，也会导致失业和其他社会问题，这也是整个科技行业在发展过程中不得不面对和解决的。因此，强调社会公平取向以及企业责任履行是智能金融发展的前提。保证用户信息安全，维护市场秩序稳定是每个企业应负的责任。金融业在发展新技术、挖掘大数据的同时，在每个细节上也须注意配合监管、符合规范、保护用户隐私，这既是社会责任感的要求，也同时是为企业树立良好的声誉，提升品牌形象的要求。

智能金融应该是有温度的金融，她以科技进步来驱动金融变革，从而使金融更平等，去照顾普罗大众每一个细微的金融需求。

本文刊发于《清华金融评论》2018年1月刊

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