量化派副总裁牛峰：人工智能助推科技金融，从改变你的消费观念开始

2017年05月25日-28日，中国国际大数据产业博览会（简称数博会）在贵阳市举行。

量化派副总裁牛峰出席了大会并进行了“人工智能赋能科技金融”的主题演讲，牛峰认为：

1）大数据结合人工智能，使得信用风险评估能够覆盖70%的人口，带来的是消费金融的发展。

2）对于金融行业整体效率的提升，人工智能+大数据将起到强有力的助推作用。

3）机器学习和人工智能在各行各业行业都有广泛的应用，AI可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息，提供专业可观，甚至更准确的分析。

以下内容根据演讲速记进行整理（有部分删减）：

一、人工智能+大数据如何让普惠金融成为可能

提到消费金融，一般来说我们不得不对比一下美国和中国消费金融的区别。

左边这一幅图显示的是中美两国消费市场在GDP的占比，我们看到在美国这个占比是21%左右，在中国只有7%，这个最主要的原因是中国和美国处于不同的社会发展阶段。美国是一个相对来说比较成熟的消费型经济体，而中国是处于正在向消费型经济体转化过程当中，这是可以理解的。

但是其实有一个非常深层的制约因素是右图显示的中美征信覆盖里的对比，美国的覆盖率是92%，中国是28%，也就是说，超过70%的中国的老百姓是没有完整的征信记录的。在这种情况下，传统的金融机构也很难对用户信用进行评估，进行相应的金融服务。

统计方法的革新使这种情况得以改善，我们可以看到从1950年开始，统计方法有了长足进展，从基本的逻辑回归到神经网络到决策，现在的人工智能技术在几十年的时间内，使得统计方法有了飞速发展，再结合当今的互联网时代大量的数据，这个统计方法使得我们能够对超过70%的普通用户进行风险评估，并且对他们提供金融服务。

具体的实际应用，我用量化派的风控框架说一下，首先是数据源，我们从三个部分获取：

一个是用户的授权，支付宝，淘宝以及运营商的数据；第二是征信数据，潜在征信的；还有少数从互联网拿到的用户的公开数据，有了这些数据以后构建模型算法，根据不同的数据源，用之前提到的逻辑回归，以及文本挖掘和图象挖掘的方法，来最终得到一个我们内部成为“量信分”的信用评分，结合芝麻信用分对用户最终的风险做一个评估。

正是因为我们能够通过大数据+人工智能的方法，使得我们信用风险评估能够覆盖70%的人口，带来的是消费金融的发展。

二、人工智能如何极大的提高了效率

我们看到消费金融这几年在迅速地渗透到各个领域，最主要的几个领域是旅游、3C，购物以及医疗等行业。同期我们可以看到互联网消费金融的发展也是相当迅猛的，从2011年不足十亿元的市场份额达到了2017年接近两万亿的市场份额，我们预计2019年达到接近七万亿的体量。

从金融服务方角度来看，人工智能可以帮助服务方在很短时间内获取用户方向，这个是我们量化派典型用户案例，25到35岁的公司职员，生活在二三线城市，工资在5000到8000元，他们的需求很高，这是一部分很有潜力的用户群。

整体的效果就是说相对于传统的金融机构来说，人工智能+大数据的公司，它的整个效率有相当大地提升，举一个简单的例子，如果达到十亿级月放款需要两万人，而用人工智能+大数据就是只需要200人。

总结一下就是说人工智能+大数据不仅能够对整个行业产生颠覆性影响，而且会提升整体效率。

三、人工智能未来会在更多的领域发挥更大的作用

据艾瑞咨询最新数据，预计2020年全球AI市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期，中国人工智能增速将达91亿元，年复合增速超50%，远超全球增速，人工智能的千亿市场盛宴正在开启。

机器学习和人工智能在各行各业行业都有广泛的应用，随着数据集的丰富，AI可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息，提供专业可观，甚至更准确的分析。

对于量化派来说，这里谈一下我们的愿景。量化派希望在未来利用大数据方面的经验和AI技术，能够在三个方面有所作为：

第一个方面，我们希望能够利用这些技术精准定义用户的需求，解决市场上的一些痛点，帮助获取新的商业机会；

第二点是我们希望能够根据一些行业的经验解决行业的痛点，就像大数据和AI来解决金融服务方面的痛点的道理一样，在其他行业产生深远的影响；

第三点，我们想通过这种AI加大数据提高其他行业整体运行效率，来提高整体行业的竞争力。这也是我们量化派想要作为AI加商业数据智能变革领导者一个愿想，谢谢大家。