百度金融的智能技术能否解决普惠金融的“元问题”？

【咕噜网编辑】 今年两会上，总理在《政府工作报告》中提出，要大力发展普惠金融和绿色金融。而在3月30日，在央行和银监会出台的《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》之中，消费金融和普惠金融成为了政策引导的方向。

国家层面支持普惠金融的发展，与今天消费升级的大势密不可分。但是，由于传统金融机构的滞后性、互联网金融的风险性，普惠金融离真正的目标还是存在一定的距离。近日，恰逢百度副总裁朱光在西安交大120周年校庆上谈到普惠金融和人工智能这一话题。 “人工智能+金融”这一概念再一次引发了业内的深思。

放眼望去，在美国，甚至没有互联网金融这个概念，只有Fintech(金融科技)这个词，指的就是互联网公司或者高科技公司利用云计算、大数据、移动互联等新兴技术开展的低门槛金融服务。这些服务和银行所提供的金融产品和服务，不是颠覆的关系，而是互为补充。而在国内，“人工智能＋金融”能否像百度副总裁朱光说的那样实现普惠理想？或许从下面的分析中能看出一二。

普惠金融背后难掩需求饥渴  国家出台政策鼓励推进

普惠金融这个话题目前谈的非常多。所谓普惠金融，指的就是能有效、全方位为社会所有阶层和群体提供服务的金融体系,实际上就是让所有老百姓享受更多的金融服务。

今天互联网金融备受支持和关注的一大原因便是其能填补传统金融机构服务空白的普惠基因，普惠金融的目的是让所有人获得金融服务的机会，唤醒沉睡的资金和理财意识。用2006年诺贝尔和平奖得主、孟加拉乡村银行总裁尤纳斯教授的话来说说，信贷权是人权。就是说，每个人都应该有获得金融服务机会的权利。建立普惠金融体系的主要任务需要提供小额信贷或微型金融。

但是目前来看，中国的普惠金融存在不平衡的发展问题。由于各地区发展不均衡，普惠金融的推进还是存在障碍。有很多资金躺在银行储蓄之中，没有起到激活经济的效果，很多人被排除在征信体系外也无法获得相关的金融产品。世界银行中国普惠金融中心主任芮萌教授2015年在接受媒体采访时曾经谈到，普惠金融发展缓慢导致了中国小微企业融资饥渴，普通百姓的金融需求没有满足。

不过，国家层面已经意识到了这一问题。3月30日，央行发布了《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》，希望互联网金融正在从出借端和借款端共同唤醒经济体系中“沉睡的资金”，让资金流入实体经济，盘活存量，刺激增量，从而调整经济结构，使要素实现最优配置。这一目的其实正是推动普惠金融的发展，让更多人享受金融服务的权利。

百度金融背后的人工智能解决的是普惠金融元问题

在阿尔法狗战胜李世石之后的一段时间，其实很多人都开始关注起人工智能，而在此之前，国内像百度这样的互联网公司，一直都在人工智能领域有相当多的投入，仅在2015年，百度的技术研发投入就已经占到总营收的15%以上，而众多技术成果中最为核心的就是人工智能。这一次百度副总裁朱光在西安交大上的演讲，则重点谈及了运用人工智能改造金融的话题，字里行间揭露了普惠金融的元问题，也是人工智能首要解决的问题，即“信息不对称”所导致的“金融服务鸿沟”。

一般情况下，寻求金融服务无非两个目的——一是解决资金压力问题（贷款等）；二是寻求资产增值服务（理财投资等）。但对于大多数中国人来说，金融服务目前还停留在精英阶层，拥有极高的资金、信用、能力门槛，这个“门槛”源于普通人与金融机构之间的信息鸿沟。

对于存在资金压力的人群来说，没有抵押物、没有信用记录，普通人无法获得传统金融机构的服务，因为传统金融机构没有足够的信息、数据去评估这些人的信用评级，因此难以授信。而这个人群不在少数，央行数据显示，截止2015年9月，央行征信系统共收录自然人数8.7亿人，其中有信贷记录的自然人数3.7亿人，有信贷记录的自然人仅占全国总人口的27%，远远低于美国征信体系85%的覆盖率。这就意味着，全国有三分之二的人与传统金融机构存在信息不对称的问题，而也是为什么普惠始终还是理想愿景的根本原因之一。

而对于寻求资产增值服务的人群来说，当你有一点钱想理财、想投资，但又不具备专业金融信息处理能力、没有高风险的承担实力，普通人很难从拥有海量信息数据的金融领域，筛选出最有价值的投资方向，因而做理财投资也就只能是采取最保守的策略——随大流或是撞大运。想要借助专业理财顾问、投资顾问的帮助？没有足够资产储备是很难从金融机构获得投顾服务的，而这就让大多数人再次因为“信息不对称”而被挡在了理财投资的门外。

百度们智能金融的终极目的是让每个人拥有金融能力

人工智能时代的到来，首先解决的就是金融机构与普通人之间的信息不对称问题。传统金融无法获取用户的征信信息，人工智能通过技术、数据的手段可以构建出一个信用模型。互联网公司、数据公司可以从网上收集用户的海量数据，并快速分析预测，从而对其进行信用评级。例如：用户年龄、收入、职业、学历、资产、负债等强相关数据；另外还有一些弱相关数据，如用户在百度的搜索数据，百度糯米、外卖等O2O服务平台上的行为数据，或是在社交网络上的发言、兴趣爱好等数据。大数据风控通过对全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)进行整合分析，从而形成用户信用评级，客观地反映用户风险水平，进而判定是否能够授信。

人工智能让百度这样的科技公司可以通过弥补与用户之间的信息鸿沟，扩大服务覆盖面，让更多的人不必跨过传统金融的征信“门槛”就能获得金融服务。这里其实想说一点题外话，传统金融机构其实并非不能给普通人做征信，但碍于征信手段过于复杂，比如需要实地调查用户的身份信息等，将耗费大量的人力，对于服务惯了大客户的银行等传统金融机构来说——“得不偿失”。但互联网的技术让审核、调查的方式都数据化、电子化，大大节省了这个过程的耗费成本，因此更多的人能够被纳入进来、获得服务。比如百度金融在石家庄、深圳等地推出的职业教育相关教育信贷产品，就是通过APP的方式对学员进行审批，借助百度的人工智能、大数据等能力，对很多原本在银行无法获得贷款的学员提供教育信贷，帮助无数最普通的年轻人实现职业教育的梦想。

其次，人工智能改变的还有理财投资环境和个人金融能力。前文已经提到了，理财投资顾问其实也是有门槛的，而普通人无法智慧投资，追根究底还是信息不对称，无法获取最专业的金融信息，也没有能力去处理这些数据。但当人工智能技术应用到金融领域后，可以借助技术的力量，提前设计好参数及关系图谱，搭建风险量化数据模型，进行风险评估。在这个模型中，既包括理财投资者最基础的个人风险偏好、承担能力，同时能纳入专家的投资逻辑、风控经验、对行业的理解；也包括企业上下游、合作伙伴、竞争对手、子母公司、投资者等关系；还可以包括高管与企业间的任职关系，以及行业间的逻辑关系等等。总之，把这些关系图谱全部列出来，进行更为深入的知识推理，可以让投资、理财的风险控制更严谨、更智能。对于机构和个人来说，这样的模型可以帮助更多人完成理财投资的建议和配置，帮助更多的人实现资产增值。

而与人类投资顾问相比，人工智能的运用将大大降低投资顾问的成本，并且其强大的执行和运算能力，可以不间断地实时操作，不需要休息。除此之外，人工智能为基础的资产配置顾问是不带情绪的执行者，当人作为投资顾问时，难免出现销售中以自己的利益为导向的可能，或者受到周围环境、个人情绪的影响，从而做出不理智的决策顾问。而人工智能投顾永远按照编好的程序去运行，这一程序符合用户风险受益偏好。

举个国外的例子，美国巴克莱银行去年计划开发人工智能系统，使客户能够与该系统间自动完成业务交易。不过，总体而言，国外人工智能在金融领域的运用主要还是集中在提升效率这个层面上，更多还是为精英阶层服务。而国内，百度金融正在基于百度的用户大数据、智能资产配置，智能构建用户需求图谱，为用户推荐适合自己的理财产品。其智能资产配置服务能根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，让更多的人可以享受到智能投顾的服务，这就到达了普惠的层面。

海外咨询机构科尔尼 (A.T.Kearney)曾预计，机器人顾问未来3到5年将成为主流，年复合增长率将达68%，到2020年其管理资产规模有望达到2.2万亿美元。此前花旗银行也预计智能理财未来有望成为万亿级别的产业。而当惠及人群和市场规模不断扩大后，对于互联网金融来说，安全则成了关键考验。不过可以预知的是，基于人工智能、大数据建立的风控体系，在保障资金安全上会比传统机构更进一步。比如百度已经应用了的人脸识别、声纹识别等生物识别技术，在实现远程贷款、防护身份冒用等方面都有突破。

市场的快速增长其实印证了需求的庞大，正如朱光在西安交大现场介绍的那样，人工智能和大数据的结合，会让越来越多的人有机会被纳入到征信体系中，让普惠成为可能。事实上，人工智能渗透金融领域的意义也正是如此，让最普通的个人通过人工智能的助力，能够拥有金融的意识、习惯和能力，最终让金融成为人们的一种生活方式。

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