清华大学薛正华：全球金融科技发展趋势及创新应用

由中国金融认证中心（CFCA）、中国电子银行联合宣传年主办，和讯网联合主办的“论道银行数字化创新转型”2019金融科技高峰论坛于2019年9月5日至6日在成都举行。峰会为期两天，包含闭门研讨、高峰论坛、优秀创新案例展演、知名金融机构走访等丰富内容。近百家银行及金融科技企业一线从业者、学术专家齐聚一堂，共谋银行数字化创新发展之策。

清华大学金融科技研究院薛正华副院长参加了当天下午的活动并就全球金融科技的发展状态以及AI技术在金融领域的应用等内容做了发言。

清华大学金融科技研究院薛正华副院长

全球金融科技投入不断增长，中国移动支付和普惠金融全球领先

薛正华在发言时表示，看一个行业到底热不热，可以参考的就是投资。KPMG的报告指出，在过去的几年里，金融科技行业的投资整体来看在不断增长，特别是2018年，增长迅猛。

FinTech全球投融资事件及金额

薛正华指出，以往，中国在很多行业都是学习者，但最近几年，中国在某些行业里开始领先，特别突出的一点就是在金融科技领域，中国的移动支付以及普惠金融开始在全球领先。

2018年，支付宝全年交易笔数大约在1975亿笔，微信全年交易笔数4600亿笔左右，规模很大，而且两者已经走出国门，开始了国际化发展，在东南亚、欧美发达国家都有应用场景。

不仅如此，中国的普惠金融也取得了领先地位。数据显示，2018年底，微粒贷所在的微众银行发布贷款余额已经超过了三千亿，借呗和花呗都是千亿级，陆金所管理的贷款余额在2018年底也过了3700亿。

场景金融趋势明显

金融科技未来有什么趋势呢？薛正华给出三点判断：一是场景取胜，二是科技比重增强，三是开放平台合作共赢趋势明显。

场景金融趋势越来越明显。很多人的第一笔贷款是在买房时产生的，也有人是在买车的时候使用了金融服务，现在电商平台上买手机也都有了分期付款。这些金融产品的贷款额度正在从大到小发展，而有场景的金融业态往往转化率更高、成本更低、风险更低。之所以这样，是因为用户在场景中消费意愿往往更高，转化率较高，成本就降低。此外，在场景中，用户的资金用途往往是明确的，会降低风险，同时用户也会在场景中留下大量的数据，而这些数据将作为非常重要的风控判断依据。

全球十大互联网公司，中国占了四席，分别是阿里、腾讯、百度和京东，而这四席都做了金融业务。阿里和腾讯分别占有规模巨大的电商场景、社交场景、移动支付场景。从公开的估值数据看，他们的估值在一万亿人民币左右，京东有电商场景也在千亿人民币，百度旗下的金融公司度小满金融缺乏与金融有相关性较强的场景，估值相对偏低，但其利用百度较强的技术和全网用户的大数据体系可以帮助很多银行引流量、筛客户，也走出了一条创新之路。

关于开放平台方面，薛正华重点介绍了开放银行。近几年开放银行发展迅速，引起了广泛关注，银行通过将金融产品、数据、服务能力等以接口的方式方便地输出给第三方企业或者相关机构，继而把金融服务赋能给第三方企业或者相关机构的用户，构建出一个金融生态。

AI驱动的金融产业创新变革

金融科技到底是哪些科技？薛正华现场做了分享。

AI快速发展的三个要素分别是：海量数据、新的机器学习算法以及以GPU、FPGA、TPU等为代表的新一代处理器的处理能力，即算力。这三要素的聚集，促进了AI的快速发展。AI对数字、图像、语音、文字四种数据类型的处理都取得了很大的突破。

具体在金融机构都有哪些应用呢？最典型的应用就是大数据人物画像以及AI精准推荐。通过画像和推荐不仅能够助力营销，还能增强风险控制能力。在图像领域的突破，使得人脸识别、微表情识别以及票据验真等技术手段被应用于金融业务中，但他也指出实时图像合成技术使得人脸识别、微表情识别并不一定很安全。深度学习在语音识别、声纹识别和自然语言理解的技术突破，使得声纹反欺诈、智能客服、机器人营销等模式也在金融领域快速使用。薛正华也特别指出，深度学习是AI在联结学派的代表算法，除此之外，还有类推学派、贝叶斯学派、符号学派等，并举例了符号学派的代表技术之一大规模知识图谱在信贷反欺诈、反洗钱、金融穿透式监管等方面的应用。

过去几年里，到底有哪些金融科技被广泛使用呢？薛正华在现场展示了一个坐标体系。

体系中，X轴表现的是行业，Y轴表现的是技术，包括语音识别合成、图像识别合成、知识图谱、自然语言处理、深度学习等技术，Z轴表现的是不同业务流程，比如各金融行业几乎都有产品设计、销售、风控、客服环节。三维坐标系下产生了大量的新技术应用。

薛正华认为，金融行业本身数字化基础好，这一轮AI技术主要是以大数据为基础的，所以在金融行业里，AI推进比较快。此外，AI在智能营销特别是风险控制方面的效果，能为金融业带来直接的经济效益，效果立竿见影，这也是AI能快速在金融行业取得应用的重要原因。