杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童強對于當(dāng)下金融科技步入3.0時代的發(fā)展趨勢進(jìn)行了分析，指出大數(shù)據(jù)和人工智能將成為助力金融科技發(fā)展的新引擎。
2016年8月，國家提出促進(jìn)科技金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、建設(shè)國家科技金融創(chuàng)新中心等。在監(jiān)管加緊、政策頻出之外，金融科技成為2016年整個金融行業(yè)的主旋律。
而在今年3月15日，中國銀監(jiān)會主席郭樹清表示，銀行3.0時代已經(jīng)來臨，銀行業(yè)要利用金融科技，依托大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)，創(chuàng)新服務(wù)方式和流程，整合傳統(tǒng)服務(wù)資源，聯(lián)動線上線下優(yōu)勢，提升整個銀行業(yè)資源配置效率，以更先進(jìn)、更靈活、更高效地響應(yīng)客戶需求和社會需求。
郭主席口中銀行3.0時代僅僅是金融科技的一個縮影，一切跡象已經(jīng)表明，金融科技3.0時代也已經(jīng)悄悄來臨。2017年金融科技將成為炙手可熱的發(fā)展方向，大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技服務(wù)將從概念階段真正落實到金融平臺的日常運營層面。金融科技是采用技術(shù)手段而非單純商業(yè)模式變化來進(jìn)行金融創(chuàng)新，不是簡單的技術(shù)復(fù)制，金融科技3.0更多的是金融與技術(shù)場景跨界的融合，尤其是信息類技術(shù)發(fā)展全面突破，以及與金融的跨界融合互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)正在發(fā)生變化，這種變化由“金融+科技”結(jié)合推進(jìn)。
金融科技3.0時代 大數(shù)據(jù)和人工智能成新引擎
金融科技3.0時代進(jìn)階之路
從整個IT技術(shù)對金融行業(yè)的推動和變革角度來看，業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為至今為止金融科技經(jīng)歷三大發(fā)展階段：
金融IT階段：主要是指金融行業(yè)通過傳統(tǒng)的IT軟硬件來實現(xiàn)辦公和業(yè)務(wù)的電子化，提高金融行業(yè)的業(yè)務(wù)效率。IT公司并不參與金融公司的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，IT系統(tǒng)在金融公司體系內(nèi)屬于成本部門。代表性產(chǎn)品包括ATM、POS機、銀行的核心交易系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、清算系統(tǒng)等。
互聯(lián)網(wǎng)金融階段：金融業(yè)搭建在線業(yè)務(wù)平臺，通過互聯(lián)網(wǎng)或者移動終端渠道匯集海量用戶，實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)中資產(chǎn)端、交易端、支付端、資金端等任意組合的互聯(lián)互通，達(dá)到信息共享和業(yè)務(wù)撮合，本質(zhì)上是對傳統(tǒng)金融渠道的變革。代表性業(yè)務(wù)包括互聯(lián)網(wǎng)基金銷售、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、互聯(lián)網(wǎng)保險、移動支付等。
金融科技階段：金融業(yè)通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等最新IT技術(shù)，改變傳統(tǒng)金融的信息采集來源、風(fēng)險定價模型、投資決策過程、信用中介角色等，大幅提升傳統(tǒng)金融的效率，解決傳統(tǒng)金融的痛點。代表技術(shù)如大數(shù)據(jù)征信、智能投顧、供應(yīng)鏈金融等。
大數(shù)據(jù)+人工智能 未來智慧金融新標(biāo)配
針對平臺的資產(chǎn)獲取、風(fēng)險控制、信息披露、貸后管理、逾期催收等運營需求，大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能，已經(jīng)能夠提供個性化的智能解決方案，全面降低互金信貸集中風(fēng)險，進(jìn)一步提高科技金融產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)效率。實際上，人工智能是基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，人工智能與大數(shù)據(jù)是相生相伴的兩項技術(shù)，金融機構(gòu)用好這兩項技術(shù)，必然能為金融業(yè)務(wù)帶來一輪新的增長，對于未來智慧金融而言，二者將成標(biāo)配。
人工智能與大數(shù)據(jù)的融合，為金融風(fēng)控帶來了革命性的變革，大數(shù)據(jù)風(fēng)控公司從網(wǎng)上收集用戶的海量數(shù)據(jù)，并快速分析預(yù)測，從而對其進(jìn)行信用評級。例如：用戶年齡、收入、職業(yè)、學(xué)歷、資產(chǎn)、負(fù)債等強相關(guān)數(shù)據(jù);另外還有一些弱相關(guān)數(shù)據(jù)，如用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的發(fā)言、興趣愛好、朋友圈、星座等。大數(shù)據(jù)風(fēng)控通過對全面的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)的廣度），強相關(guān)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)的深度），實效性數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)的鮮活度）進(jìn)行整合分析，提升信用風(fēng)險管理水平，客觀地反映用戶風(fēng)險水平，讓風(fēng)險評估效果更精確。以互聯(lián)網(wǎng)金融為例，小額、分散等特點明顯，這造成平臺不可能每一個借貸人都進(jìn)行上門核實，這樣的成本將會大幅增加，除非借貸金額較大，這樣的實地考察才會更有意義。相比較線下考察這種方式，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更為便捷，它通過海量數(shù)據(jù)的分析，可以輕松完成一個借貸人的用戶畫像，并給出該借貸人的風(fēng)控建議。
而在人工智能領(lǐng)域，近些年，金融行業(yè)對其的探索一直持續(xù)著。在金融行業(yè)的支付、投資、貸款、個人理財、反欺詐、區(qū)塊鏈、銀行和保險等領(lǐng)域都出現(xiàn)了人工智能的身影。在未來，金融企業(yè)要緊緊把握人工智能技術(shù)應(yīng)用，這樣才能夠成為金融金字塔上的塔尖企業(yè)。