复旦管院教授胥正川人工智能加持下的金融科技竞争非进即退
复旦管院教授胥正川：人工智能加持下的金融科技竞争非进即退
复旦管院教授胥正川：人工智能加持下的金融科技竞争非进即退 复旦大学管理学院
【MBAChina网讯】个性化和社交化使得企业的社交模式、传播路径都发生了重大变化，所以营销推广必须转变模式，必须更贴近社交化传播的思路。
随着人工智能、大数据、区块链等数字化、智能化的技术融入金融行业，传统金融服务实体经济的能力不断提高，并衍生出了全新的金融业态。如何在充满变革的大时代中，抓住机遇，与时俱进，开拓创新成为企业家们关注的焦点之一。
复旦管理前沿论坛5月26日走进深圳，特邀复旦大学管理学院信息管理与信息系统系副教授、复旦大学智慧城市研究中心副主任胥正川为大家带来《颠覆与融合――人工智能与金融科技的新格局与新趋势》的主题演讲，深入探讨如何以“人工智能+金融力量”开启科创新时代，为智能制造、金融等行业的发展提供了前沿新思路。
人工智能源于移动互联网，移动化引发社交化和个性化的兴起
当下，人类环境发生了重大变化，互联网作为平台技术催生了诸多新科技，包括移动互联网、社交网络、大数据、物联网、云计算等等，他们共同构成了我们生活工作和生活的环境，这些技术的发展表征了人工智能时代的到来。
目前世界人工智能爆发的源点在于移动互联网的诞生，它是新一代人工智能和金融科技发展的起点。移动互联网时代的智能手机已经成为了每个人器官的延升，这种移动互联网的深度使用使得人类在行为和心理上均产生了重大变化。
首先移动化带来了社交化和个性化。得益于手机的普及，通过新技术可以大量采集用户的行为数据，这就使得服务提供商对于用户可以非常了解，从而进行精准服务，即个性化。此外，随着智能手机的普及，社交工具以及社交媒体迅猛发展，使得人与人之间的交往模式发生了重大变化。人既需要个性化，也需要社交性，智能手机恰好将二者完美结合。
而随着社交性与个体性的发展，又带来了傻瓜化、趣味性。未来符合这四大特征的应用才是一个成熟的应用或服务，其背后的支撑点就是智能性。没有人工智能的加持，这些特点都无法达到。
大数据与人工智能密不可分
大数据有两大重要的外部特征：一是大，大数据除了体量大以外，数据维度也较多，它可以深刻地刻画每个人。二是快，快就是秒级营销，它可以在秒级内作出反馈，催生了很多全新的营销模式。
大交易数据和大交互数据共同构成了大数据时代的基础，从而带来了数据驱动的智慧型经济模式。当社会的诸多决策、应用以及模式的推动都以数据驱动并精准导向时，它所带来的就是智慧城市，智慧经济。所以数据驱动会引发一系列的变化，从而提升整个社会的效率，这便是智慧经济的内涵。
如今的社会，已从IT信息化进展到了数据技术DT，并逐步过渡到了AI时代，而大数据和人工智能是密不可分的。
首先来看大数据。所谓大数据指的是传统的数据管理工具难以驾驭的海量、瞬时、多样化的数据。因为互联网以及网络经济的发展，使得数据源变得更多样，而今天的数据分析技术跟以往相比有了长足的进步，大数据技术对数据的反应速度加快了，这是大数据时代重要的技术前提。
再看人工智能，它是指与人类智能相似的方式作出反应的智能技术。大数据是人工智能的基础，大数据通常指的就是人工智能。数据本身对组织而言可能没有价值，因为只有对数据进行分析利用才有价值，所以人工智能和大数据在某种情况下，是可以作为术语互换的，没有大数据就没有人工智能，这是由人工智能深度学习的工作原理所决定的。
人工智能目前仍“弱小”，但未来潜力无限
简单来讲，人工智能有两大派别：
一是符号主义，又称逻辑主义或计算机学派，即把世界的规则用程序数据的方式告诉电脑，让电脑理解社会的运行是怎么样的，但整个人类社会的规则很多时候是不明确的，所以这个流派限于停顿。
二是联结主义，又称仿生学派或生理学派，即构建空白大脑――神经网络，然后用数据驱动它，训练它，使其通过训练学习掌握一定的智能，如：阿尔法狗。
未来，人工智能的发展取决于三个方面：数据、算法和算力。人工智能的原理首先要构建神经网络，用大量数据训练它，然后再构建自我模型，所以叫数据驱动的人工智能。
但人工智能的弱项也在于其完全依赖于数据。如果没有数据就无法训练人工智能，它的智能来自于数据，也受限于数据。数据不包含的东西，人工智能是无法做出预测和判断的，所以没有数据就没有人工智能。另外人工智能只能针对某一个特定领域，针对不同的领域，必须再构建另一个神经网络加以重新训练，效率极低，所以今天的人工智能还是弱人工智能。
弱人工智能有两个缺点：一是受限于数据，二是其训练不可跨领域。如今，人工智能的实用价值被放大，日趋*化和日常化，在组织类的日常惯例工作中会嵌入很多人工智能。这就让*员工有了更大的决策权，公司的组织架构更扁平化。它首先取代的就是中层经理，因为信息的上传下达不需要了，带来的后果便是某些白领阶层消亡。
金融数据服务商Kensho创始人预计，到2026年，有33%-50%的银行从业人员会失去工作。程序分析只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能完成，而且质量还不一定比机器高。
在短周期内，人工智能会重新洗牌。但长期来看，即使有波折，人工智能也会坚定地往前发展，虽然目前它仍处于初级阶段，但未来前景无限。
金融科技未来三大趋势：更便捷、更安全、更智能
未来，金融科技（FinTech）的发展符合三大特征：
一是更便捷，获取金融服务的方式将越来越灵活和方便，获得服务的成本以及便捷程度都将提高。
二是更安全，大数据的加持使得金融避开了诸多风险，获得了长足的进步；金融运作更安全，数据更完整，对信用的判更精准。
三是更智能，越来越清楚地知道用户的金融需求，从而提供更精准的服务。
那么对于企业，特别是金融行业来说，应该如何应对FinTech所带来的变化呢？
首先，移动化带来了社交化和个性化。个性化和社交化使得企业的社交模式、传播路径都发生了重大变化，所以营销推广必须转变模式，必须更贴近社交化传播的思路。
其次，智能化的发展已经无可阻挡，并带来了精准化和普惠化。人工智能的发展需要数据，但并非所有企业都拥有数据。发展人工智能的企业可以提供通用型的人工智能，一般企业再把通用型的人工智能和自身的应用场景相结合，去发展特定型的，基于某个场景的人工智能，这便是赋能。
金融普惠首先是通过提供更加便利的科技手段，使得金融服务可以方便地进入千家万户，让很多高端服务走向低端，普及更多人群，这就是“普”；另外，通过科技手段降低了金融成本，使得用户可以用更优惠的价格获得金融服务,这就是“惠”。更将转变整个企业的运营模式，利润能力也会得到长足的提高。
随着互联网技术和金融科技的发展，未来金融产业的发展格局将会呈现两大方向：
一是大的互联网金融平台将采用纯线上的模式，提供标准化和规模化的服务；
二是专业服务公司将采用线上+线下的o2o模式，提供个性化、定制化服务。
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