智库声音 | 柳崎峰博士：智慧金融颠覆未来

日期：2020年8月21日 下午3:23

【编按】紧随国家战略，服务国家发展。港股100强研究中心将陆续刊发对于本中心学者的精彩专访。本期刊发港股100强研究中心顾问、香港人工智能与机器人学会常务副理事长兼秘书长柳崎峰教授最新专访，深度剖析人工智能如何在未来服务金融，欢迎阅读。 

智慧金融如何颠覆未来 

嘉宾：柳崎峰                         

（主持、撰稿：杨海霞；编辑：向颖；设计：PAK）       

话题聚焦：

“通过人工智能技术来抓住长尾客户，这是未来智慧金融的必然发展趋势”，港股100强研究中心顾问、香港人工智能与机器人学会常务副理事长兼秘书长柳崎峰教授在接受财华社采访时表示。

未来券商的佣金将逐步降低，那么券商靠什么赚钱？用人工智能技术尽可能降低成本就是一条路，谁率先大量使用机器人技术取代低级劳动，谁将具有领先的竞争实力，柳崎峰教授表示。

然而，人工智能的最大发展瓶颈是数据无法共享与交流，随着联邦机器学习带来的数据加密整合的技术逐步得到应用，未来金融机构的数据将可以作为真正的资产进行交易，这将极大的改变金融行业的产业业态与发展。

（采访及回答部分）

人工智能颠覆金融服务

·主持人：肖纲曾经提出，智能金融相比互联网金融、金融科技更具革命性优势，会对金融生产效率产生根本颠覆，这种颠覆作用体现在哪里？很多人认为，金融科技只是改变了金融的业态，但并未改变金融的实质，对此您如何看？

·柳崎峰：我们把互联网金融、金融科技区分开来看，首先，互联网金融前些年非常火爆，其优势明显同时也暴露出了很多问题，不合规行为、隐私保护问题等等，对此监管层也采取了有力的措施，打击非法借贷等行为，总体上的思路就是去其糟粕、取其精华，希望互联网金融合规经营，回归金融本质，健康发展。

金融科技相对来讲是一个更宽泛概念，在所有金融里用到科技都可以称之为金融科技，其中最吸引人并会产生重大变革的就是人工智能在金融里的应用，我们把这部分叫做智慧金融。

金融的本质就是信用，信用的本质就是风控，这是个服务行业，所以我们一定要非常清楚，智慧金融业并没有改变金融的本质，在这个认识之上进行技术革新。

那么颠覆作用体现在哪里？举个例子，银行作为一个服务行业，其运营、风控、投资、交易以及监管等部门，主要环节里都含有大量人工，我们发现这里面80%工作是重复性工作，而金融从业人员大都学历背景高、工资高，这些人从事重复工作会形成巨大浪费。不远的将来，这类工作将被人工智能所替代。高级人才可以处理那些机器无法处理的工作，提高金融行业服务的水平。这会带来什么样的改变？谁率先大量使用机器人技术取代低级劳动，谁将体现出企业的竞争实力——这就是人工智能对金融带来的本质的变化。

·主持人：对于证券投资行业来说，您认为目前这种颠覆作用是否已经开始显现？您开发的智能投资平台已经进入了商业化的阶段，为什么您会设计这样一个产品？您认为智能投资平台主要解决了行业的什么问题？

·柳崎峰：对券商而言，佣金越来越低是一个大趋势，如美国已经为零，内地已经万三以下，而香港的费用还很高，未来如果香港发展到与内地看齐，券商靠什么赚钱？用人工智能技术尽可能降低成本就是一条路。

证券投资行业包含了获客、运营、管理等一系列的工作，人工智能的作用可以涉及到方方面面。在开户方面，香港中小企业开户需要2-3周的时间核查身份、验证合规，如果使用人工智能，这个过程可以缩短到几分钟；在风控领域，可以用人工智能进行客户身份证验证、银联识别等，对个人征信、反洗钱反欺诈进行建模；在客服领域，客服要解决的问题很多，目前的机器人技术已经有了重大突破。例如平安公司此前的人工坐席有100万人，通过人工智能客服的应用，3年之中降到了1千人，产生了100亿的成本节约。

此外，证券行业收入除了佣金，还有融资融券，对于margin的评估就非常重要，要参考很多因素制定不同的杠杆，不能一刀切。人工智能可以进行大量个性化的评估，大幅提高收益。在投资领域，人工智能进行资产组合、风险控制、流动性预测会更迅速全面。

·主持人：交易过程是一种博弈，机器人对机器人的交易会对市场产生什么样的影响？

·柳崎峰：其实目前机器人交易已经在广泛的使用了，在美国，70%-80%的交易来自机器人的量化交易高频交易。这种交易的好处是，给市场提供了充分的流动性，纠正市场的短期偏差，散户在美国股市上很难赚钱，市场不那么扭曲了。

但这种交易也有他的缺点，当市场所有的人都大量使用量化交易，对止损毫不留情，会形成马太效应，形成加速下跌，会产生巨大的市场波动。今年上半年美国市场的几次熔断，就体现了机器人交易的作用。另外，智能投顾进行投资组合主要是选择大类资产，进行指数投资、被动投资，这在过去长达10年的美国的牛市中很赚钱，而对冲基金不赚钱，hedge了很多利润。但大家都买指数也会造成一种影响，我们知道指数里涵盖很多成分股，其中有将近一半本身交易量不大，价值也不高，这些本来不应该买的股票也被买了，就产生了购买行为与价值基本面的背离，小股票股价被莫名推高，这样一来市场就要进行纠正，这在上半年的市场中就体现出来了，这些股票受到的冲击会很大。

服务长尾客户是未来方向

·主持人：目前活跃的金融科技大多以帮助传统金融机构降本增效、普惠更多人群为商业模式的出发点，并形成了与大型金融机构共生的产业生态；那么智慧金融的产业生态是怎样的？未来的趋势是怎样的？

·柳崎峰：举一个互联网的例子作为参考。最早Yahoo是第一代互联网的佼佼者，其商业模式就是为大公司做广告；后来谷歌则通过搜索引擎为它的客户提供广告服务，大多是中小广告主，这被称为长尾经济。现在的趋势已经很清楚了，说明服务长尾客户比服务头部客户生命力更加强大。中国的金融发展也印证了这一趋势。过去银行业一直强调服务头部，招商银行则另辟蹊径发展零售业务，现在招商银行成为零售业务的领军企业，真正的零售之王。微信、支付宝、蚂蚁金服等等也都是抓住了长尾客户，这是未来发展的方向。

我们知道，金融领域的对公业务坏账率高，零售业务则非常稳健，但这里有个矛盾，传统金融没有精力服务众多的小客户，招商银行是如何实现的呢，通过互联网金融。移动互联网把银行柜台放到了手机了，这是个飞跃性的进步，下一步就是进一步智能化，服务水平更具个性化，做到“比你自己还懂你”。大部分人对金融不专业，需要专业人士通过对其风险偏好、行为模式的分析推荐投资组合，智慧金融可以做到这一点，通过识别筛选客户擅长的、感兴趣的具有一定形态的股票作为组合；智慧金融还可以帮助客户进行止损线的设置，止损设在什么位置牵涉很多因素，不同的人肯定是不一样的，用户自己并不知道，金融机构可以根据模型计算出一个最优的位置。所以我们要服务零售、服务中小用户、提供个性化服务。没有这么多人力来做，就用人工智能，人工智能比专业人士做得还好。让有专业经验的人训练机器人，给用户提供服务，这是必然趋势。

行业瓶颈：数据资产如何实现交易

·主持人：人工智能最重要的是数据资源，这是否是当前智慧金融发展的瓶颈？怎么克服呢？

·柳崎峰：这是最大的瓶颈。人工智能建立在大量的数据基础上，我们把数据放在一起联合建模肯定最好，但金融行业对数据隐私保护非常严格，金融机构的数据应用和管理必须符合银保监会的监管。这就产生了一个两难的问题。最突出的例子就是反洗钱反欺诈的建模，数据越多模型肯定越好，但是这个领域样本非常小，迫切需求把大家的数据放在一起，另一方面，隐私保护要求不能互相交流数据，监管标准下目前很多的技术手段都可能是不合规的，我认为这是行业最尖锐的矛盾。

在过去的几十年里对这个问题进行了广泛的讨论，并没有解决问题。最近技术的进步得到了一个突破。2016年，谷歌提出的联邦机器学习，可以让两个企业之间的原始数据并不出家门，以模型参数系数的形式通过加密在云端进行整合，形成完整的模型分别给两个企业使用，就解决了这个两难问题。这是未来的发展方向。

这项技术的突破已经有了一些成功的应用案例。如，建立知识产权交易平台。解决买专利卖专利中的两难问题：在交易之前把这些专利信息加密，在不泄露信息的情况下充分利用信息。这对金融机构有很好的示范，未来金融机构的数据就可以作为真正的资产进行交易。

·主持人：未来智慧金融发展的突破点是在技术还是商业模式？

·柳崎峰：目前谈商业模式太早了，主要是技术和应用方面的突破。近来一些技术取得了进展，这必然会带来应用的解锁，这是未来我们可以看到的最大的突破。

人工智能经历了两次波峰低谷，在最近几年突出的进展就是人脸识别的技术，到现在带来了非常多的应用。现在，机器对文档的理解水平超越了人类，不远的将来，可以解锁一大批的应用，比如在保险领域，我们知道保险的条款非常晦涩难懂，可以用这个技术帮助客户更好理解这些条款，客户可以向机器人提问，机器人自动找到答案，用浅显话来解释。再如，金融业的文档多、流程严谨，必须有据可查，按章办事，不允许有人为失误，这些都是机器人的优势，可以做很多事情，IPO的审查、办公自动化，等等；还可以对上市公司的财报准确识别，自动抽取汇聚写出行业的发展水平，根据识别出的信息进行写作。——这是我看到不远的将来人工智能可以带来的应用。

嘉宾简介：

柳崎峰，博士，研究员，现任香港人工智能与机器人学会常务副理事长兼秘书长，粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会秘书长，中国人工智能学会理事，2019年入选香港优才计划。2004年博士毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室，目前致力于人工智能与金融科技应用，担任粤港澳大湾区人工智能与机器人应用技术研究院研究员，鹏城实验室智慧金融赋能应用负责人。曾任平安集团加马人工智能研究院院长、香港金融数据技术集团首席数据科学家、Yahoo! Lab研究科学家、Samsung Lab先任研究员、Powerlayer芯片算法研究员等职，与牛津大学、哥伦比亚大学、清华大学等建立联合实验室，发表40篇论文/专利（7项美国专利）。

学会简介：

香港人工智能与机器人学会（Hong Kong Society of Artificial Intelligence and Robotics, 以下简称HKSAIR或学会），学会的成立，得到了特区特首、中联办主任、创科局局长、科技园主席、6位院士、4位香港高校校长、几十位顶级学者大力支持。