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区块链+金融科技=?委员与企业聊嗨了!

发布时间:2019/10/29 23:13:55 丨 阅读次数:181 丨 文章来源:人民政协报

  10月24日下午,中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调,区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展。

    区块链被视为人工智能的底层技术 。在我国,金融科技企业围绕区块链在金融领域的探索,已持续多时;围绕金融科技行业发展的机遇与挑战,也有很多思考。为此,人民政协报邀请了金融科技“头部”企业与全国政协委员围绕金融科技话题进行对话,相信他们的探讨和建议,能够为行业发展带来启发。




度小满金融CEO朱光:发信用卡容易及时关闭风险敞口难


这几年,在探索金融科技这条路该怎么走的过程中,我有几个体会。


第一,无论是大数据,还是其他互联网技术,要真正做好风险管理,关键一点是要回归金融本质。这几年,P2P网贷出了一些问题,究其原因是风控出了问题。回归金融本质,就是要遵循金融的基本规律,先解决风险管理,再讨论以大数据、人工智能技术提高信息分析和处理的效率,进而降低交易成本的事。


第二,深刻体会到互联网对金融风控的助力。一般意义上说,发出一张信用卡很容易,但要及时关闭一张信用卡的额度很难,或许只有等用户逾期时才会关,但那时风险已经出来了。


实时调节用户风险敞口,这对银行来说颇具价值。互联网技术和大数据的应用,就可以在实时调节风险敞口方面发挥重大作用。比如用户从就业变成了失业,或者他的生意从正常经营变成关停,或者他的网络习惯发生变化等,当一些变量发生异动的时候,我们的风控模型可以及时发现、及时关闭风险敞口。因此,消费金融通过互联网实现实时的风险调控,大大降低了金融风险。金融科技,让我们更精准的识别用户需求、判断用户风险偏好和偿还能力。


我有两个建议。


第一,通过利率强管控,化解金融风险。目前,行业普遍存在“高利率覆盖高风险”的做法,利率强管控可以让金融机构聚焦在风险管理上,真正夯实自身的风险“防火墙”。


第二,建议对于小额贷款公司能够实施分级管理。根据风险评级和过去的资产表现情况,能够区别对待。让资产质量好、风险管控能力强的持牌金融机构与银行开展更广泛的合作,共同推动普惠金融。


全国政协委员周延礼:金融科技公司做保险业务要体现优势


相当一部分金融科技公司涉及保险业务,处在初级阶段。对此我有三个思考,或者说是对这些企业提三个问题。


首先,金融科技公司做保险业务,要深入地做一些底层技术研发,同时要考虑做全险种。立足于当前中国市场的发展趋势,我认为这个平台将来会吸引一些大的保险公司或者再保险公司,利用你的低成本,做一些交易。再比如汽车金融这块业务,无人驾驶的保险问题诚然是一个新课题,但金融科技企业的保险业务,也要兼顾新能源汽车的保险业务。将来,可以有针对性地开发一些保险项目。比如,


可以考虑和一些汽车公司合作联动。现在车险占财产保险的比例是70%-75%,金融科技公司可以在获取更多数据的前提下,做好风险定价,提高理赔服务效率。


第二,保险的资管产品很多,金融科技平台可以考虑定制一些产品,和保险资管公司合作,增加交易量。


第三,提高金融科技公司专利权保护的意识。大家有一个传统的概念,就是注重技术研发,强调应用,但没有强调价值。比如保险模块,知识产权非常有价值,运用于哪家公司,哪家公司是要长期付费的。特别是客户行为画像的技术,可以考虑签订数据保护协议,以提高数据使用效率,但不要搞成所谓的“私有云”,也就是我们常说的信息孤岛。我认为,金融系统的“公有云”建设是篇大文章,很有得做。


度小满金融副总裁许冬亮:底层金融大脑对风控至关重要


金融科技在美国已有百年历史,形成了几个明显规律:第一,金融科技有赖于市场需求去做路径规划;第二,使用得当,金融科技可以大幅提升金融业效益;第三,沿着这个坐标轴去看,随着时间推移,金融科技发展呈现加速状态,尤其是最近这些年,智能金融在金融科技当中的作用越来越大。


纵观人工智能发展,我们和银行伙伴达成了一个共识,那就是金融科技已经历了三个时代:1.0时代,金融科技是电子时代,典型代表是计算机在银行当中被普遍使用;2.0时代,金融科技是互联网金融时代,典型代表是物理网点收缩,业务线迁至线上;当前,迈入3.0时代,金融服务边界扩大、效率提升,典型代表是人工智能技术在金融科技领域的深入应用。


度小满脱胎于百度,有两个坚实基础:一是百度丰富的场景生态;二是大量人工智能技术。可以说,度小满是第一个从百度AI商业化学院“毕业”走向市场的。除此以外,类似无人车、DuerOS操作系统还在孵化当中。


结合金融科技智能化的辐射面,以及金融企业的核心诉求,我们布局了三大能力以及底层金融大脑。底层金融大脑包含两部分,有点像人的左脑和右脑,一部分是感知引擎,解决感知问题,也就是听说读写;另一部分是决策引擎,代表了思考功能,包含了数据分析能力、积极学习建模的能力。这两部分构成了非常重要的金融大脑基础。大脑的底层需要有很强的知识库,包括大数据、知识图谱作为积淀,这是整个金融科技布局非常核心的内容。


基于这些核心内容,我们有三大能力场景的拓展:一是服务于金融机构,帮助机构拓展服务边界;二是降低整个金融企业的风险,也就是风控管理,进一步提升风险管理水平;三是降低金融企业的服务成本,就是降本提效。尤其是很多人力密集型工作,就像大家看到的那样,机器人大幅度替代劳动密集型的一些工作。


底层金融大脑的研发,不仅仅是为了提高运营的效率,更是为金融机构把控风险提供多一层屏障。这方面有三个点值得关注。


第一是大数据画像。我们基于百度生态上对用户的感知和认知,可以刻画出用户的整个画像,比如用户学历、职业等对应金融消费能力的特点。


第二是大数据多维度防伪。这项功能具备很强的反欺诈能力,也提升了造假的代价。


第三是与传统金融数据之间形成互补,尤其与中国人民银行征信系统之间形成较好的互补效应。在这个基础上,我们可以进一步控制大数据风控当中的一些不可控因素。


在处理大数据风控的过程中,我们也面临几个问题。第一,数据比较高维,同时是非结构化的;第二,数据很稀疏;第三,与推荐和搜索引擎相比,金融的样本量相对较小。


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