人工智能来袭，金融行业迎来下岗潮，4个职业受到冲击

来源 | 一本财经（ID：yibencaijing） 

作者 |  零和

2017年的关键词是什么？

不管是创投圈，还是BATJ，给的答案都是人工智能。

人工智能遇上金融，在3个领域产生了强烈的化学反应：风控、投顾和监管。

目前，这些领域的运用还比较稚嫩和早期，但未来的爆发力惊人，不可小觑。

它们会带来颠覆海啸，还是缓慢渗透，开始一场温柔革命？

01 点亮

人工智能的发展史，是一条曲折的发展曲线，经历过几次高峰低谷。

人工智能相伴计算机而生，其实诞生比互联网还早。迄今为止，人工智能的浪潮，跌宕起伏地热过几次。

在舆论界，更是探讨不止。

在人工智能的高峰期，“人类将被机器取代或统治”的悲观言论，就会甚嚣尘上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞为“创新泡沫”。

“前几次爆发浪潮，都是政府驱动，是至上而下的；而这一次，却是商业驱动，至下而上”，云脑科技的CEO张本宇对一本财经称。

2016年3月，AlphaGo在围棋上战胜人类，这个划时代的“信号弹”炸响之后，一个关于“智能觉醒”的美丽传说，就此席卷全球。

而火热的背后，依然有其必然的逻辑。

首先是技术的飞跃，深度学习和神经网络的日臻成熟，让这台智能机器逐渐成型。

其次是大数据的成熟。

“在某种程度上，人工智能是大数据的硕果，在大数据的沃土上，人工智能才能成长”，张本宇比喻，人工智能是一台机器，需要大量的数据“喂养”，才可运转。

此外，政府也对这个即将觉醒的时代，保持了敏锐的嗅觉。

2016年5月，国务院颁发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，对人工智能提出了产业纲领。

某种意义上，这次智能浪潮的到来，才是真正的“天时地利人和”。

这也是为何，李彦宏在多个场合，激情澎湃地宣布：“智能革命已经到来。”

02 智能风控

人工智能遇上金融，会产生怎样化学反应？

目前，人工智能在金融领域的运用，主要集中在3个方面：智能风控、监管科技和智能投顾。

人工智能+风控，这是一个奇妙的组合，也被业内认为，这是人工智能在金融领域最有想象力的环节。

在美国的信贷崛起时代，量化和大数据风控曾经备受推崇，其代表有美国发现金融、美国运通和Capital One。

在中国，早期银行曾沿用这套风控体系。

进入互联网金融时代后，经过几年风控缺失、放量狂奔的阶段之后，中国互联网金融开始回归金融的核心：风控。

“而这次风控回归，刚好与人工智能崛起的浪潮重叠，因此产生了一定的融合”，氪信CEO朱明杰认为，中国有机会，直接升级到人工智能风控时代。

传统金融体系搭建稳固的美国，就像一张已画上图画的画纸，而中国，就如一张白纸，更有纵情挥洒的空间。

这也就是为何，中国支付行业能超越美国的原因。

尽管前路光明，但目前中国人工智能+风控还尚在萌芽阶段，专注这个领域的第三方企业不多，一些公司内部，也正在试图自行搭建人工智能风控体系。

“目前，最有效的运用，就是小额、分散、纯线上操作的现金贷”，朱明杰称。

传统的量化、大数据风控，流程是先由建模师从众多维度的变量中，找到一些有效的变量，组合成一个模型，再运用到实际中，不停地验证模型，迭代模型—— 朱明杰开玩笑地，将其称为人肉智能（HI）。

“而人工智能运行的方式，是给机器喂养大量数据，让它自行构建模型，最终输出一个结果”，朱明杰称。

与美国相比，中国征信体系缺失，信贷数据不足，让人工智能更有发挥的空间。

“很多数据，与借贷都不是强关联性，而人工智能却能捕捉这种弱信号的数据”，朱明杰称，比如一个用户使用手机的习惯、行为数据，在人工智能眼里，都可以找到某种相关性。

但这种神奇的融合，会受到某些桎梏。

中国著名科幻作家刘慈欣曾说道，人工智能最大的一个特点是，它就像一个黑箱，虽然从理论上，它们的运算命步骤是可以追踪的，但是由于计算量巨大，使得这个追踪，实际上很困难甚至不可能，“于是，我们真的感觉他们有智能了”。

金融一直在追求公开阳光透明，以达成某种信任感，金融对于所谓的“黑箱理论”，实在让人难以接受。

监管层要求试点的征信机构，定期要去汇报，主要的汇报的内容，就是要告诉监管层：这些信用分，到底是怎么得出来的？背后计算逻辑是什么？

不论是征信，还是风控，都要保持“可溯源性”，才能建立起信任。

“在金融圈和用户教育上，对人工智能还未完全信任之前，我们只能采取人肉智能（HI）和人工智能（AI）相结合的方式”，朱明杰称，他们会机器先出一些模型，在专业的风控从业者的合作下，同步运营。

不论是金融领域，还是其他领域，人工智能的落地融合，都需要如此一个磨合期。

在金融从业者看来，这个磨合期是绝对必要的，在早期，人类的经验和思考方式，都需要教给机器——用人来训练机器，用数据来喂养机器。

除了“黑箱理论”和“可溯源性”这两个相悖立场的碰撞，人工智能还需要在“效率和公平”之间，找到一个平衡点。

举个例子，在美国，如果所有的风控决策，都让机器来决策，如果来一个黑人，机器从理性来判断，会得出一个结论：黑人相对于白人，还款能力和还款意愿会弱一些。

而美国的法律中规定，不能让对方的“肤色”来决定是否放款，不得搞种族歧视。

“所以，不可所有的规则，都由机器全权判断和制定，需要人类给机器输入一些规则，甚至要树立起机器的价值观”，张本宇称。

此外，效率和公平的角度上来说，机器必将取代所有枯燥、重复、机械，缺乏创造力的职业，而从人类社会稳定的角度考虑，会有一些“弱者保护”机制。

与其说，是效率和公平，不如说是理性和感性——但是让冰冷的机器，具有像人类一样的价值观和道德感，这还需要多遥远的距离？

03 监管和投顾

人工智能在风控上的初次试水，让从业者充满期待，而另外两个领域的的运用，却要艰难许多。

监管科技，在美国等金融强监管的国家，运用得较为广泛，而在中国，只能说刚刚睁开了惺忪双眼。

监管科技主要是两个模式：2B和2G。

“在美国，金融监管太过严苛，监管机构丝毫不敢懈怠”，点石资本创始人蔡凯龙称，在美国实在不缺这样的故事：客户不满将公司告上法庭，直接将公司赔到破产。

但美国的法规太复杂，且每个州的法规还不一样，“金融机构就像进入地雷区，不知道什么时候就踩到地雷”，蔡凯龙称，因此美国出现一些监管科技公司，保证金融公司合规，“迈出的每一步都是安全的”。

而在中国，2B的监管科技领域几乎是空白，是因为互联网金融的监管，才刚刚起步，远不到需要人工智能机器介入的地步。

“但中国慢慢进入金融强监管的时代，这片市场，前景可期，也值得布局”，张本宇称。

而2G领域的运用，就是给政府部门提供监管技术，帮助他们管理和监控。

在中国，2G布局的公司也不多，尚在起步阶段。

“我们主要是帮监管层，提供一些追踪溯源的服务”，某监管科技公司的CEO称，比如，某次舆论爆发，或股票大涨，用人工智能去探寻，背后到底有哪些因素起作用。

监管科技刚刚起步，而智能投顾，已搭上了人工智能的快车一年多了。

所谓智能投顾，就是用机器人当“投资顾问”。

国外美国智能投顾代表Wealthfront，目前已获得了12.9亿美元融资；国内，弥财、财鲸、理财魔方、蓝海智投等早期智能投顾项目，都获得了千万级融资。

据知名管理咨询公司科尔尼预测，到 2020 年，智能理财市场规模将突破 2.2 万亿。

看起来前景无限，但智能投顾在中国发展却举步维艰。

最主要的原因，就是中国的投资环境，过于浮躁。

“智能投顾的优势，在于长期稳健的分散投资，是一个控制风险波动的产品”，璇玑CEO郑毓栋称，短期投资，智能投顾的优势并不能展现，“以璇玑为例，去年来看它的收益不能算高，短期还有些小幅的亏损”。

中国的理财者，主要分类两类：一类是股票散户，他们投机心理较重，对于这种长期的稳健的投资，根本不屑一顾。

而另一类是被余额宝和P2P教育出来的理财用户，对于智能投顾年化率3-6%的表现，他们也看不上。

最终，智能投顾成了一个“夹层产品”，不上不下，导致获客难上加难。

如果智能投顾有一个“形象”，它应该是一个稳健、温和的机器人，它没有“摧枯拉朽”的力量，它倡导健康理性，也无法做到永胜不败。

而这个温和的革命者，恐怕暂时还无法掀起惊涛骇浪。

在金融领域，人工智能将要取代哪些人？

大家的答案，几乎是一致的：信审、建模、底层数据员、分析员等等，这些机械、重复、创造性较低的工种。

有些人已开始彷徨、开始恐慌——但我们总是高估了眼前的事情，低估了5年以后的事情。

时代确实不远，我们需要做的，就是适时而动——唯一的不变，就是变 。