科技猎金融是人工智能落地最快的领域？有待商榷丨亿欧智库
据近日彭博社报道称，,摩根大通在宣布即将使用执行全球股票算法业务交易的机器人LOXM之后，又开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成，且错误率大大降低。最近，关于人工智能与金融的结合，讨论非常激烈。 李开复老师在其《人工智能》一书中也提到，智慧金融是AI目前最被看好的落地领域。 人工智能在金融领域的应用，似乎“广阔天地，大有可为”。然而，冷静下来，我们需要仔细想想金融真的是人工智能落地最快的领域吗，或许有待商榷。
金融机构数据多，但数据非结构化、不规范
李开复老师在《人工智能》中说过：“ 判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求外，主要还要看这个行业内的数据积累、数据流转、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。 ”对于李开复老师的这段话我还是非常认同的。
第一个判断标准，在《智能金融大热，金融真的需要人工智能吗？》一文曾进行了详细阐释， 金融由于效率和成本的驱动对自动化和智能化的内在需求非常旺盛 。而第二个判断标准，是否达到深度学习算法对大数据的需求，李开复老师在书中曾详细写道，“ 金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业，银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设、并极度重视数据本市的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的平台化。 ”这样看来，金融或许是最能满足深度学习的大数据要求的行业。但是，尽管金融数据很充足，依然不是全量数据。首先， 金 融机构的数据还有一大部分是非结构化数据 ，数据结构化是金融机构面临的主要挑战。其次， 金融机构还存在一些未电子化的数据 ，即使现在新产生的电子化数据还有一大部分属于不规范的格式。最后，现在几个数据巨头阿里、百度、腾讯的 数据更多的是电商和社交数据 ，基于这些数据的人工智能只能用于一些风险较小额贷业务，而真正的金融强相关数据很少。以征信数据为例，在央行收录的8亿自然人里，有征信记录的只有3亿人，另外5亿人在系统中只有基本信息，传统征信覆盖率只有35%。由此可见，距离真正能够反应一个人各种金融特征的全量数据还差距极大。
除此之外，在 《2017中国智能金融研究报告》 中也提到数据联通和数据有效应用也面临挑战。目前，用户数据高度集中在BATJ几家企业中， 容易形成数据寡头现象，带来数据垄断 ，造成所谓的数据鸿沟问题，形成信息孤岛，金融机构之间的数据融通存在阻碍。另一方面， 金融数据的处理和接收也存在挑战 ，如果数据使用不当，精确的数据挖掘也会导致荒谬的结果，这需要智能金融公司深入理解数据与金融的逻辑，深入挖掘数据的真正价值。
金融强监管一定程度限制了智能金融的发展
金融业，一向被称为“国民经济的命脉”，是一个强监管的行业。目前，我国对于金融监管的法律法规建设还停留在互联网金融那个层面。 人民银行和其他金融管理部门虽然在多个场合提及关于智能金融的监管思路，但是系统性、规范性的法律法规仍处于探索阶段，尚未出台。 同时， 政府的监管也为智能金融的发展带来了一些障碍 。据普华永道金融科技调查报告显示，50%的调查者认为金融监管在新商业模式上阻碍了创新，还有30%多的调查者认为在数据存储和隐私保护以及反洗钱、了解您的客户之类的监管要求层面也阻碍了金融科技创新。
智能金融通用应用场景相对成熟，专用应用场景还处于初步阶段
目前，智能金融应用相对成熟的场景是智能营销、智能客服、智能数据等通用应用场景，适用于各行业。 而对专门解决金融问题的应用场景智能风控、智能投顾、智能投研还处于初步阶段。 以智能投顾为例，在 《2017中国智能金融产业研究报告》 中曾统计，截止2017年8月底，我国智能投顾初创公司有32家，但是经亿欧智库调查，目前在我国炒的火热的智能投顾公司，真正应用的人工智能却屈指可数，大部分还处于概念阶段。 目前的智能投顾能做到的主要是流程的自动化，而策略的个性化与配置的合理化其实还处于初步阶段。 并且，由于媒体等对智能金融过于夸大事实，使得大众的期望值很高，然而在应用过程中，实际情况并不能满足客户的期望，也造成了一定程度的信任危机，为智能金融的长远发展造成了障碍。
以上阐述了人工智能落地金融领域的三大障碍，除此之外，在 《2017中国智能金融产业研究报告》 中还提到了安全、信任危机等挑战。 本文阐述人工智能落地金融领域的障碍，目的不是为了批判，而是希望大家能清醒的认清智能金融的现状，为智能金融创造一个健康的发展环境。
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了解更多智能金融相关内容，请阅读：
《2017中国智能金融产业研究报告》 以及 《智能金融大热，金融真的需要人工智能吗？》 。
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问卷链接： 亿欧智库2017中国人工智能投资人调查问卷
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