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機器人
人工智能加劇互金馬太效應，愛錢進憑什麼領先？
金評媒（https://www.jpm.cn） 編者按：未來金融科技+人工智能還將在互聯網金融行業掀起更大的變革浪潮，推動互金、金融乃至整個社會的快速進步。
11月2日，博鼇亞洲青年論壇在香港召開，會議以“直麵全球化與自由貿易–青年的角色”為主題，其中分論壇二聚焦於當下最火熱的人工智能，圍繞“青年：人工智能及自動化對青年教育、技能、就業及學業的挑戰”展開討論。
與會者中，互聯網金融從業者，29歲的凡普金科創始合夥人、愛錢進CEO楊帆就人工智能的應用和社會影響發表了一係列觀點。這位年輕的創業者認為，人工智能是當下最大的風口之一，競爭激烈但收獲同樣會很大，看準了風口的年輕人隻要堅持走下去，一定會取得最好的成長。同時，人工智能在很多領域將取代人類，但並不值得恐慌，就如工業革命後大家仍然生活得很好一樣，做足迎接人工智能趨勢的準備才是最重要的。
互金的人跑來討論人工智能，這絕非是巧合。事實上，在行業洗牌加劇的背景下，通過轉投金融科技建立優勢已經是互金行業的潮流，而人工智能作為應用到金融科技的“明珠”技術，其對於互聯網金融的價值也不言自明。楊帆敢這麼說，凡普金科和愛錢進在人工智能方麵取得的成績是他的底氣。
持續洗牌下，金融科技成互金“護身符”
10月28日，帶官方背景的首屆中國互聯網金融論壇發布《2017中國互聯網金融年報》。該年報顯示，截至2017年初全國互聯網金融正常運營數量為2649家，比2015年年底減少了近三成。
與數量銳減對應的是行業集中度的快速提升，網貸之家在2月發布的報告就顯示成交量靠前的100家平台成交量占比已經接近80%。無疑，洗牌+集聚的持續讓互金行業的馬太效應顯現出來。
如果說打車、團購、外賣、共享單車等行業的洗牌是看誰能更能燒錢和堅持，留下來就算是在洗牌階段成功渡劫，那麼互金行業的洗牌就更帶有精益求精的色彩：在市場容量足夠大的情況下，不是比的誰更能堅持不死，而是真的隻有那些精品企業、精益求精的產品才能最終存活下來。
互聯網金融企業間的“鬥爭”不是狹小空間裏搶占空間的你死我活，而是廣闊市場領地裏的硬實力比拚。互金行業的這種馬太效應不是來自別人死去的份額轉嫁，而是產品品質帶來的市場自然聚集。
而作為金融的創新，互金這種產品品質越來越依托於金融科技帶來的變革，或者說其內在屬性也決定必須走金融科技路線，原因有兩點：
1、互金的本質是服務而非效率
拋開圈錢、變向融資這些問題互金不談，在許多“正常”的互金從業者眼裏，或者說在許多互金企業的做法中，互聯網金融隻是簡單地把互聯網與金融拚接起來，線下業務複製到線上。互聯網成為了某種新形式的“門店”，隻是效率相較於線下變得更高。
這種認識某種程度上把互金當做了傳統金融的一次觸網升級，談不上變革。以創新、變革姿態出現的互聯網金融，針對的應當是傳統金融不夠細化的風險識別和定價，把金融推及更多人群，實現普惠金融的目標。而通過金融科技的手段，例如雲計算、大數據等，一方麵麵向更多人群，另一方麵更好地識別風險和定價，這種更好的服務才是互金要義所在。
2、風險分散化讓金融科技成為必要
草莽時代的互金企業在巨大利益的誘惑下，雖然嘴上說要控製風險，實際落地並不積極。隨著2016年監管元年主管部門的重拳出擊，許多互金企業才把風險控製提到了核心位置。
而控製風險最有效的方式就是風險分散化，規避係統性風險以及統計學上的小樣本偏差。例如，愛錢進的資產端專注於小微借款，除了普惠金融意義，來自不同地域、不同行業、不同學曆、不同年齡的貸款群體以及單筆5萬元以下的借款，能夠保證借款人的風險獨立性，將總體風險降到最低。
但這種必然為之的分散化風險處理麵臨業務頻繁、受眾複雜的狀況，此時，通過金融科技的方式解決效率+服務+風控三位一體的問題就成為最佳選擇。楊帆及其合夥人一年前把“普惠金融”品牌升級到“凡普金科”，堅持金融科技方向的原因就在於此。目前，凡普金科旗下的愛錢進聚集了智能獲客、智能標的匹配、智能運營、智能額度、智能反欺詐、智能貸後等一係列金融科技解決方案。這可能是愛錢進在行業麵臨挫折下仍然保持快速增長和平台風險穩健的主要原因。
同愛錢進一樣，宜人貸、人人貸、拍拍貸等相對知名的互金企業紛紛在金融科技方麵加大投入，金融科技無疑已經成為互金的潮流，成為做馬太效應領先一極的“護身符”。
人工智能助力金融科技，加劇互金馬太效應
如果非要理清人工智能與金融科技的關係，可以說前者是比後者還底層的技術存在，人工智能提供的一些列深度學習和迭代算法本身就是在為金融科技的風控模型等內容服務。
顯然，有人工智能技術加持的金融科技，其技術深度與應用效果將大為提升，具備自主升級能力的人工智能技術能加速金融科技的進化速度，使運用它的企業更快速地獲得領先優勢並越拉越大，最終馬太效應形成得更快。
以凡普金科為例，其研發的自動建模機器人Robot Modeler水滴，模仿人類建模分析師的思維，把一個建模團隊1-2個月完成建模工作縮減至1天內完成，從取數生成指標建立模型到開發上線，能夠實現端到端的自動交付。Robot Modeler水滴給凡普金科和愛錢進帶來的價值在於快速、不斷上線的新模型，應對高速發展的信貸環境更加從容，更容易獲得領先優勢。
既然人工智能的“好處這麼多，價值這麼大”，為什麼互金企業沒有紛紛上馬？原因可能還在於這種人工智能技術助力金融科技應用到互金行業，需要幾大條件，不是誰都能玩的轉。楊帆能夠以一個互金人的身份對人工智能侃侃而談，正是在於愛錢進具備了這些條件且真的把它做了下來。
1、不求多但求精的高技術人才
和許多互聯網企業一樣，互金的技術開發團隊往往“人多勢眾”，技術的複雜度和模型的快速更新需要大量的編程及數據“民工”。
反觀凡普金科的模型算法團隊，隻有區區不到50人。表麵上，這可能是因為有了自動建模機器人，所以工作量壓縮，少數人即可勝任原來多數人的任務。而把邏輯反過來，這樣一個有著能夠替代大多數人工作的建模機器人，恰恰也是出自這不到50人的手裏邊。
所以，人工智能技術應用到金融科技，必須具備擁有真正核心技術而非看似浩浩蕩蕩的人才隊伍，這既是必備條件，也是必然結果。
2、足夠的已有業務積累
凡普金科的Robot Modeler水滴核心由30多個數據處理模塊組成，其中10餘個是自主研發的算法，目前正在申請專利。這些能夠模擬人類對數據變量的理解，在深層神經網絡和深度學習輔助下自動化提取相關特征的技術，即便有精幹的人才隊伍也不能憑空冒出來。
顯然，這些模組的創世需要大量沉澱的技術及數據基礎，這也是為什麼一些互金企業挖走了別人的核心人才卻無法建立屬於自己的核心技術的原因。
自2014年5月上線起，截至2017年10月底，愛錢進累計服務用戶數已達1218萬，累計撮合交易金額803.13億，這些累積數據是驅動人工智能模型構建的基石。對於那些業務沒有太做起來的互金企業來說，光憑一腔熱情來做人工智能不太現實，也因此互金行業已經形成某種技術門檻，這種門檻也是加速馬太效應的動因之一。
3、持續的豐富產品流量
所謂人工智能的深度學習，在金融科技領域的應用，簡單來說就是能夠根據模型投放後的風險反饋實時預測和優化，並自主迭代升級，動態適應風險的變動特征。
也就是說，如果人工智能驅動上線後，沒有足夠多的持續的市場反饋來支撐迭代優化的進行，那麼模型的效果往往也是事倍功半。刀隻有越磨才能越亮，對於互金企業來說，既需要技術和數據基礎來“做刀”，也需要持續的業務流量來“磨刀”。
這實際是一個良性循環，人工智能成效越好，就能帶來更多的業務流，回過頭又反哺技術的進步。根據網貸天眼的監測數據，自2017年2月以來，愛錢進每月新增的對外借款持續增長，一度接近50億，人工智能領先優勢可能就是這樣“滾雪球”滾起來的。
金融科技+人工智能，意義還有更多
金融科技+人工智能的“搭配”在互金行業的趨勢已經顯現，然而就像所有的新生事物最後都成為常態一樣，當下火熱的金融科技一定會成為未來金融的標配，同樣的道理，人工智能也將成為金融科技的“基礎設施”。
除了風控，綁上人工智能的金融科技其價值還體現於兩個方麵。
1、人工智能真正意義上向智力勞動蔓延
一直以來，人工智能被認為是要取代傳統的機械化重複性勞動，然而在互金領域的實踐應用證明智力勞動一樣可以被人工智能取代。
與數據、算法密集打交道的金融是人工智能天然能夠發揮最大優勢的領域，風控建模、投顧等過去被視為高智能的工作麵臨被人工智能取代的可能。從凡普金科的自動建模機器人Robot Modeler水滴來看，這種取代是實實在在發生的，而非停留於理論設想中。
這也說明，在人工智能大潮下，可能並不存在真正“安全”的行業，誰都有可能麵臨失業。不過，正如楊帆所說，人工智能取代人類工作是一個漸進的過程，人類有足夠的時間去適應和改變，青年人還有機會去不斷學習，構建自己個性化的從而無法被人工智能取代的智慧和創造力。
2、普惠金融走出黑箱
以往的風控模型都或多或少存在黑箱的問題，借款人甚至互金企業自己很多時候都不知道為什麼額度是這樣的大小，或者為什麼被拒貸。在互金之間的競爭越來越激烈時，實現信息對稱，滿足用戶“究竟為什麼”的訴求或許會是新的競爭賽點。
這牽扯一個更深層次的問題：打著普惠金融旗號的互聯網金融，是否真的做到了讓每一個人都享有公正公平的金融服務？煳弄一個號稱高精度的風控模型真的實現了普惠與平等麼？在黑箱算法下，或許實現了，或許沒有，誰也不知道。
可解釋性高的人工智能建模，很好地解決這個問題。凡普金科的自動建模機器人Robot Modeler水滴目前實現了讓風控評分背後，每一個變量的作用都清楚明白地展現，對拒貸有因可循。畢竟，從社會發展的角度而言，除了表麵的金融服務普及，普惠金融更需要內在的平等。
可以預見到的是，隨著技術研發的深入，未來金融科技+人工智能還將在互聯網金融行業掀起更大的變革浪潮，推動互金、金融乃至整個社會的快速進步。
(編輯：田躍清)
最後更新：2017-11-06 05:40:14