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《愛評論：新時代百人對話錄》特輯

《新時代 新金融》

人工智能是下一代工業革命的核心驅動力。人工智能正在金融行業内發揮着催化劑的作用，特别是在智能投顧、風險把關等方面有着獨特的優勢。面對互聯網金融的亂象，人工智能可以提供更科學、更客觀、更精準的解決方案。

新時代，新金融，Betvictor中文版金融科技研究院副院長薛正華為您解讀，擁抱人工智能的金融行業将會是怎樣的新面貌。

薛正華，Betvictor中文版金融科技研究院副院長，中國計算機學會高級會員、大數據專業委員會委員，微軟優秀學者。國家科技進步獎獲得者。

以下為對話實錄：

記者：現在互聯網金融方面很多亂象讓很多人很頭疼，如果說人工智能真正地大規模地應用到互聯網金融領域的話，能不能把這些互聯網金融方面的亂象逐漸地消除掉？

薛正華：我認為人工智能不僅僅是在金融領域，實際上在很多領域，人工智能都會帶來革命性的變化。比如在物流行業裡面，很多物流園區現在已經開始采用無人駕駛取貨、分揀、抓貨。您提到的互聯網金融裡面的這些亂象，有沒有可能利用AI去解決呢？我認為AI恰恰是解決這些亂象非常有力的武器。

現在從事互聯網金融的一些企業，它們存在的一個核心問題，在早期創立互聯網金融公司的時候，風險的意識不夠高，忽視了可能面對的風險挑戰。大家一開始就把規模做得都很大，跑得很快，但是這裡面的壞賬率很高。壞賬率高一個主要原因是什麼原因呢？就是欺詐率很高。

金融風險裡面分兩個：一個是你的信用風險，一個是你的欺詐風險。欺詐風險就是說，我借錢的時候我就沒打算還。

記者：信用風險是我想還，但還不上。

薛正華：是的。在美國欺詐風險不到10%，因為在美國欺詐的成本太高了。你隻要敢欺詐一次，你以後在各方面都會受到很多的限制，因為你的記錄都保存着；但在中國不是這樣的，中國目前的違約成本還是比較低的，特别是在互聯網金融領域，因為他的欺詐行為不進人民銀行的征信記錄。那在這種情況下怎麼去解決問題？

當然我們也看到，已經有一些優秀的企業，大規模地利用人工智能的手段、利用大數據，在放款之前就已經識别出來你是不是欺詐型用戶，包括利用深度學習技術來做量化評分，根據你的社保、公積金等各大維度的數據，來對你進行打分，來判斷你的違約概率和償還能力。

記者：這實際上也是新時代面臨的新問題吧，互聯網金融沒發展到這個程度的時候，其實也沒有這麼迫切地要把人工智能運用到金融領域來，但現在互聯網技術飛速發展，各種新的業态，新的模式出來了，如果還采用老一套辦法，要遏制互聯網金融的亂象，基本上就是不可能完成的任務。

薛正華：是的。

記者：現在業界還有個判斷說，“人工智能+金融”正在取代“互聯網+金融，”您看這種取代過程目前已經走到哪一步了？

薛正華：我覺得不存在取代這一說，因為這兩個說法本身是不同的表現方式。互聯網是一種業态的範疇，人工智能更多的是一種技術範疇，兩者不存在誰取代誰的問題。人工智能發展，它的整個模式還是運轉在互聯網上的，那麼有了互聯網這個基礎，我利用人工智能技術，就能夠讓整個金融流程變得更加簡捷方便，或者讓風控做得更好，這是另外一回事。

記者：那麼未來“互聯網+金融”和“人工智能+金融”，應該是會長期并存下去的嗎？

薛正華：我覺得是長期并存的。現在互聯網已經無處不在了，我認為AI的這個技術的滲透也會無處不在。

記者：如果離了互聯網，AI其實也是無從談起的。

薛正華：也是不存在的，因為你沒有連接起來，它怎麼做AI呢？

記者：反過來說，如果說沒有人工智能的發展，互聯網的發展也是有局限的。

薛正華：是的，你比如說剛才咱們舉的那個例子，如果沒有人工智能的技術發展的話，那麼人們又不得不回到線下去貸款，因為線上沒有辦法控制你的風險啊，所以也是不行的。

記者：關于人工智能在金融領域的應用，我最近看到一篇文章。這個文章中有句話說：阿爾法狗都擊敗李世石了，德州撲克AI都血洗專業牌手了，那麼金融AI跑赢巴菲特的日子還會遠嗎？您看這個日子還會遠嗎？

薛正華：我覺得這是非常有趣的一個話題。首先這個事情沒有辦法去證明，為什麼呢？因為巴菲特取得這麼好的戰績，其實跟他所處的時代、環境都是相關的。如果非要做一個判斷，我認為從邏輯上來講的話，AI是可以戰勝巴菲特的，為什麼呢？因為AI可以更加全方位地去考察一個東西，另外它的計算能力和它的邏輯推理能力，都是要比人更加強大的。

但是呢，現在AI面臨的一個非常大的挑戰，就是它的數據獲取并不是沒有限制的，實際上有很多數據它拿不到手裡，這是一個主要挑戰；再一個，這個數據的質量也非常重要，如果這些數據都是真實的、高質量的，那AI訓練起來是非常快的；但是如果說這個數據本身是經過層層包裝、層層加工的，不是原始的、真實的數據，那麼你把這些數據給了AI之後，AI就會作出更加愚蠢的判斷。這就是大數據裡面經常講的一句話——給他輸入的是垃圾，他吐出來的也還是垃圾。

記者：我想到的是另外一個方面，到時候如果每個人都用AI來投資理财的話，那麼每個人都能跑赢巴菲特，實際上每個人又都站在同一起跑線上了。

薛正華：是的。其實我們可以看到在美國，很多基金實際上都是通過機器量化進行交易的。比如在高盛，以前是上百人的分析師，現在就隻剩下幾個人了，他們的員工大部分是編碼的程序員，他們去寫大數據分析的程序、AI的程序來做量化。其實我們看到在中國也是一樣的，中國的一些銀行現在也是在大批量招聘研發工程師，慢慢在縮減傳統的做分析的員工規模。随着數據量的增大、計算能力的增強以及人工智能技術的發展，這種趨勢是越來越明顯的。