“近期百度和農(nóng)行的戰(zhàn)略合作，是百度金融搭建金服平臺的里程碑式事件。”6月28日，在大連舉辦的2017夏季達(dá)沃斯論壇上，百度副總裁黃爽表示。金融科技2.0時代，互聯(lián)網(wǎng)公司和銀行合作的廣度和深度都有長足的進(jìn)步，已從渠道合作拓展到重構(gòu)產(chǎn)品服務(wù)流程和新型的底層技術(shù)。
金融科技2.0 人工智能覆蓋前中后臺所有環(huán)節(jié)
今年6月份，百度金融開始將業(yè)務(wù)重心從自己做金融業(yè)務(wù)，轉(zhuǎn)向為行業(yè)搭建金融服務(wù)平臺。以消費金融平臺為例， 平臺的一端是不同場景、不同主體類型和不同風(fēng)險等級的金融資產(chǎn)，覆蓋線上、線下、個人和小微;既有為年輕人服務(wù)的教育和租房分期，也為有一定財富積累人群提供家裝或其他大額融資;平臺的另一端是各類不同風(fēng)險偏好，不同資產(chǎn)類型偏好，規(guī)模各異，客戶基礎(chǔ)服務(wù)模式各異的金融機(jī)構(gòu)。
黃爽認(rèn)為，當(dāng)金融科技發(fā)展到2.0階段，人工智能和金融的結(jié)合，已經(jīng)不僅是最前端的入口和場景的結(jié)合，也不僅是最后端IOE后臺系統(tǒng)的結(jié)合，而是貫穿在金融機(jī)構(gòu)前中后臺所有環(huán)節(jié)當(dāng)中。不管是在獲客、風(fēng)控還是運營的流程中，每一個環(huán)節(jié)都有可能和新的技術(shù)融合，重構(gòu)產(chǎn)品服務(wù)流程，都可能誕生新的策略，或者在原有的策略中萌發(fā)出新的變量。
當(dāng)百度從人工智能的角度看待AI Fintech，智能金融使得其和金融機(jī)構(gòu)的合作，在深度和廣度上都有了新的延展。
百度金融可授信人群已達(dá)9000萬
6月20號，百度和農(nóng)行正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將在客戶畫像、精準(zhǔn)營銷、客戶信用評級、風(fēng)險監(jiān)控、智能投顧、智能客服等六個領(lǐng)域開展全面合作。百度所擁有的全球領(lǐng)先人工智能技術(shù)及算法開發(fā)能力，將助力農(nóng)行實現(xiàn)從Bank3.0(互聯(lián)網(wǎng)化)向Bank4.0(智能化)的轉(zhuǎn)型。
黃爽在演講中稱，百度向農(nóng)行開放的金融科技能力，已經(jīng)在百度過去一年多的金融實踐中得到了驗證。百度剛開始做金融業(yè)務(wù)時，曾有質(zhì)疑聲音稱百度賬戶屬于“弱金融賬戶”，能不能做金融尚存疑問。但事實上，自從百度開始做金融之后，在賬戶的安全性、真實性以及和金融相關(guān)的用戶畫像精確度上，都取得了長足的發(fā)展。目前百度金融的可授信人群已達(dá)到9000萬，這里面既有普通的個人，也有小企業(yè)主。“只有賬戶還不夠，用人工智能把數(shù)據(jù)連成畫像，把人和賬號、人和設(shè)備、人和信息匹配起來，才能把合適的產(chǎn)品在合適的時間推給合適的人。”
金融科技工作者的“新使命”
黃爽的從業(yè)履歷相當(dāng)引人注目：從投行和咨詢起步，到美國Capital One 、渣打中國，到國內(nèi)頗具代表性的互金平臺陸金所，再到如今的百度金融，橫跨中西，親身經(jīng)歷了從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)到金融科技的轉(zhuǎn)型。
20年多年豐富的從業(yè)經(jīng)歷，讓黃爽對未來中國金融新業(yè)態(tài)的塑造，有了很多思考。她認(rèn)為金融科技工作者在智能金融時代承載著非常重要的新使命。
首先，金融科技工作者需要“大膽夢想，小心求證”。“金融永遠(yuǎn)是有風(fēng)險的，我們能做什么?是簡單地去改造一個已有的東西，還是大膽去重構(gòu)一些東西?是每個事情都用原來的方法來證明嗎?還是利用新的技術(shù)，找到新的方法?”她舉例稱，如果需要證明一個人是五百強的員工，在以前可能需要去詢問銷售隊伍，或者請客戶出示名片，或者跟對方的HR聯(lián)系，來做身份的驗證。但是今天，完全可以通過技術(shù)手段，用數(shù)據(jù)來解決這個問題。但是在創(chuàng)新的過程中，一定要用實際數(shù)據(jù)和分析來驗證真?zhèn)�，�?yōu)劣。
第二，金融工作者需要保持開放的心態(tài)去學(xué)習(xí)新的東西、新的方法，需要想辦法了解工程師的思維，了解他們的語言體系，除了對風(fēng)險有敬畏感，對技術(shù)本身也要有敬畏感。這種學(xué)習(xí)，沒有辦法delegate， 只能是自上而下的。 最終形成金融整體管理思維與工程師思維的融合，從而產(chǎn)生出新的成果。
第三，是通過教授來學(xué)習(xí)，也就是Learning by Teaching。金融是人工智能的天然應(yīng)用場景。金融本身的標(biāo)準(zhǔn)化程度、數(shù)據(jù)化程度都比較高，雖然規(guī)則龐雜，但明確清晰。“你怎么能把一個龐雜的金融規(guī)則，抽象化成一個可以讓機(jī)器去學(xué)習(xí)的東西，可以讓人工智能去發(fā)揮的東西，我覺得可能也是金融科技工作者使命的一部分。”
