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花旗报告揭秘2016全球FinTech变革全景、“AI如何落地”公开课分享 | AI金融评论周刊

花旗报告:2016 全球 FinTech 变革全景揭秘,及 2017 年前景展望

雷锋网此前报道,今年1 月,花旗研究团队再次聚焦FinTech金融科技,并发布更新版调研报告《重新审视数字化颠覆:FinTech 风险投资背后隐藏的行业变革(DIGITALDISRUPTION- REVISITED : What Fintech VC Investments Tell us About a Changing Industry)》。其中,该报告除了对 Fintech 行业投资全景进行了总结,还对人工智能、大数据在银行业的应用进行详细调研解读。

花旗报告的数据显示:

    2016 年是中国 FinTech 巨龙咆哮的一年,并接替略显萎缩的西方 FinTech 市场成为全球 FinTech 投资人瞩目的地区。

    在中国巨龙的驱动下,亚洲已经取代北美作为 FinTech 第一投资重镇的地位,成为 VC 最青睐的 FinTech 创新地区。花旗估计,同比 2015 年,2016 年中国 FinTech 风投增长至少一倍,相比之下,美国与欧洲则分别约下滑 38% 与 27%。

    除了非风险投资,与 2015 年相比,2016 年风险投资总体增长放缓,这反映出风险投资者更加谨慎的态度。

    在全球 FinTech 增长放缓的大环境之下,2016 年风险投资以外的融资结构也在发生变化。根据花旗的报告:

      包括私募股权、共同基金、对冲基金和企业等投资方变得越来越重要。比如,蚂蚁金融最新的一轮 45 亿美元融资就是迄今为止全球互联网领域最大的一笔私募融资。

      正如 VC 投资的地理风向发生了改变,产品的蓝图也出现了方向移动。据花旗的报告显示:

        2016 年获得 VC 最多的产品领域,呈现出在中国以信贷为主,在美国以保险为主的分化趋势,但如果将 2016 年第二季度私募股权融资的份额加上再统计会发现,支付行业占据了 2016 年前 9 个月全球 FinTech 投资的 50% 左右。

        而在亚洲以外的地区,2016 年是保险科技发展最快的一年,VC 投资份额达到了 41%,相比之下,信贷行业则只有 28% 的份额。

        花旗对话IDG投资经理:剖析中国FinTech发展现状与数字化颠覆

        在前文提到的《重新审视数字化颠覆》的报告中,花旗银行与fintech业界知名投资人展开对话,其中专注于中国市场的IDG资本投资经理Douglas Jiang表示,

          现今中国,支付结算已经被电子钱包如微信支付、支付宝颠覆。但是在借贷,尤其是消费贷款方面仍大有可为。用户从银行借贷不是一件容易事儿,而且中国家庭的负债率偏低,这其中蕴含着很大的商机。

          对于FinTech产业的新进者来说,最大的挑战是合规和控制。Lending Club从辉煌到垂死的原因,主要就是合规问题。在FinTech公司发展早期,它们面临的监管压力会比银行小,而随着时间的发展、公司的壮大,FinTech 公司需要提高自己应对监管和合规挑战的能力。

          应对数字化颠覆,根据最近麦肯锡与中国40个大银行的调查表明,随着经济增速的放缓,中国的银行会更加专注于零售和交易性的银行业务以期获得更高的风险调整资本收益。因此这两个领域擅长技术的公司将会受到更热烈的欢迎。

          CTO CORNER:为什么开放金融应用程序接口十分重要

          随着移动覆盖率越来越高,以及“物联网”的快速发展,金融科技应用正在改变金融服务和产品构建、交付的方式。利用应用程序接口(API),越来越多的新应用程序在开源协作社区内被开发出来,利用技术参数规格来描述软件组件如何交互。本次 CTO Corner 将讨论开放金融应用程序接口趋势,该技术为何重要,以及对传统金融机构会构成哪些威胁、带来哪些机遇。

          机遇

          随着开放金融应用程序接口的标准化,能够带来更多创新、促进行业改变、并且帮助金融服务企业占据更有竞争力的行业地位。这些应用程序接口能够和常规及非传统金融服务技术对接,访问大批存量用户。开放金融应用程序接口不仅能让金融科技公司更轻松地驾驭金融服务,而且还提升了银行账户和数据的访问权。如果能够得以正确实施,应用程序接口可以确保提供更好的安全和隐私服务,带来更好的客户体验。

          所以,金融机构应该考虑合作实施安全激励的开放应用程序接口控制。或者,金融机构至少应该仔细评估一下他们的应用程序接口战略和发展规划,并且探索孵化有前途的开发者社区,以强化自己的数字开发团队。

          愿景

          金融应用程序接口给软件应用程序提供了一个金融数据交互标准(比如用户投资组合、消费模式和风险偏好等),而且还可以执行请求交易(比如进行支付、资金或股票转账、贷款、购买保险、记录财务文档等)。在过去的几年时间里,金融机构以及成功实现了核心流程电子化,现在他们必须要实现核心流程数字化。搞清楚两者之间的差异,是非常重要的。

          举个例子,在一家金融机构里,电子化贷款流程和订单流程很大程度是依赖于分享和处理纸质文档的 PDF 文件,而数字化一个房贷申请流程则涉及到以自动化的方式,创建和操作数据字段,比如借款人收入和负债等数据。应用程序接口可以让业务流程数字化变得更容易实现,而且还极大地提升了响应速度,并且降低了每笔房贷申请业务的处理成本。不仅如此,应用程序接口还为创新打开了一扇大门,满足客户日益增长的便捷性需求。

          数据驱动人工智能的实践 | 硬创公开课

          随着时间的推移,人工智能(AI)技术已经形成学术与产业联动发展、向前推进的态势。不管是说风口还是机遇,AI对科技产业创新的力量不言而喻,而在该领域积累了相关技术实力的研究者、企业创新者也希望赶上时代的列车。本次雷锋网AI金融专场硬创公开课第一期,我们邀请到百度金融首席数据科学家丁磊博士,来分享他关于人工智能技术在商业领域的深度思考。

          嘉宾简介

          丁磊博士是百度金融首席数据科学家,曾任职汇百川征信CTO,及PayPal全球消费者数据科学部负责人。丁博士曾在斯坦福大学学习管理,先后在哥伦比亚大学和IBM Watson研究院工作,具有在大数据、金融等领域十多年的从业经验,在人工智能和大规模机器学习等领域有丰富的成果。

          作为数据驱动的AI框架,可以给我们带来哪些作用?总的来说:

            首先可以带来个性化的体验。例如当我们进入到一些网站,可能会发现许多个性化的针对每个人的体验,这些体验让网站不再是千人一面,通过数据驱动的AI框架可以为每一位访客做出优化。

            其次,作为一个数据驱动的AI框架,其结果可以带来细粒度的行业策略。相对于个性化的体验来说,细粒度的行业策略更侧重于企业端。例如,过去做营销,一个产品的适用人群可能是一定范围内的男性或者女性,这是一个比较粗的描述。用数据驱动的AI框架以后,我们可以得到一个比较细的描述,比如我们可以理解基于年龄、兴趣爱好、行为等因素的目标客户群,从而得到细粒度的营销策略。

            第三点,它可以带来知识或者洞察,我们去学校或者在经验中都可以学习到知识。但是,数据驱动的AI框架带给我们的核心价值是持续地运营化地从大数据中挖掘知识。这个知识未必是写在教科书上的,而从数据中可以实时地、最大体量地、同时也是有效地获得知识,用于生产和业务实践中。类似地,从数据中获得的洞察也可以带来同样的价值。

            说完这三点,接下来谈谈搭建PayPal AI平台的经验。通过AI平台,作为商家可以运营化地预测用户的行为从而精准的和他们对话。

            具体而言,我们构建了基于AI的动机引擎、推荐引擎、以及优化客户生命周期的Next Best Action引擎。这几个引擎部署在基于Hadoop和Spark的大数据平台之上,能够跟海量的底层数据衔接。其中,

              动机引擎通过AI技术,预测用户在某一个时间点的行为,包括点击广告、兑现优惠卷、购买商品等。

              推荐引擎连接用户和他可能感兴趣的商家或商品,做出恰当的推荐。

              Next Best Action引擎则通过人工智能技术优化在每一个时间点,商家采用什么样的策略,能够最有效的提升用户的价值。

              那么这个AI平台如何发展起来的呢?

              首先,需要理解业务的需求和KPI,整合相关数据集,然后建立基于回测的概念验证,运营化生产和迭代整个体系。经历了几年的历程,团队逐渐构建了比较完善的AI平台,为各方带来了显著而持续的收益,也提升的用户的体验。从效果上来说,AI平台使大部分营销活动的有效增益提升了2倍以上,有些达到了数倍之多。

              ……

              硬创公开课AI金融专场预告:如何打造产品化的金融AI?

              当金融遇上AI,潜力也许不止成为一个投资顾问。金融,在AI落地产业应用的讨论中,本就是首当其冲的行业,金融业对人工智能的关注也超乎想象。人工智能和金融的结合目前有多个领域:用人工智能进行量化交易;辅助生成报告、投资意向书;做语义搜索,用于行业研究、市场用户分析等等。而如今机器学习、神经网络等概念盛行之下,如何打造有效的金融AI产品,寻找切实的AI落地路径和方案的困境,仍是拦在技术研究者与金融业人士面前的鸿沟。

              为此,本期雷锋网(公众号:雷锋网)硬创公开课AI金融专场邀请了三位大牛,来分享他们在AI金融领域的从业经验思考,他们分别是:

                百度金融首席数据科学家丁磊:十年人工智能从业的经验思考

                财鲸智能投顾联合创始人王蓁:AI介入下,金融投资领域各应用环节可能发生怎样的变革?

                第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟:如何以产品化最快实现AI商业价值

                其中,《十年人工智能从业的经验思考》已完成。而接下来的两期同样值得期待:

                演讲嘉宾与主题

                ●●●

                财鲸智能投顾联合创始人王蓁

                王蓁博士是北京财鲸信息技术有限公司联合创始人,美国康奈尔大学博士、清华大学学士;特许金融分析师(CFA),金融风险管理师(FRM),持有美国资产管理咨询个人牌照;他曾就职于美国纽约华尔街的彭博总部,从事多资产投资组合的量化建模和投资。王蓁博士曾应邀在中国科学院经济学院MBA班教授量化金融投资专题课,曾在清华大学、五道口金融学院、对外经贸大学等发表量化金融讲座,熟悉美国金融市场和监管法律,擅长大数据统计研究和各类人工智能方法。

                内容简介:

                本期公开课内容将包括但不限于:

                1、对比国内外不同的金融投资发展阶段,AI都起到了怎样的作用?

                2、看当下,AI在金融投资领域应用都有哪些优势与不足?

                3、在AI的作用下,未来金融投资领域的各个分支方向可能会发展为什么模样?从业者的机遇在哪里?

                《AI介入下,金融投资领域各应用环节可能发生怎样的变革?》:2月23日周四晚上8点

                ●●●

                第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟

                胡时伟,第四范式联合创始人、首席架构师。在百度任职期间作为系统架构负责人,主持了百度商业客户运营、凤巢新兴变现、“商业知心”搜索、阿拉丁生态等多个核心系统的架构设计工作;作为链家网创始团队成员,完成了链家网新主站、经纪人新作业系统、绩效变革系统的整体架构设计以及研发团队的建设管理。现任第四范式研发总工程师,带领团队打造出国内首款人工智能全流程平台“第四范式·先知”,“先知”平台2016年荣获中国智能科技最高奖——“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖。

                内容简介:

                本期公开课内容将包括但不限于:

                1、关于机器学习产品设计与工程优化方面的思考;

                2、结合银行反欺诈案例,分析高维大规模机器学习如何应用于具体业务提升中;

                3、如何降低企业应用机器学习技术的成本;

                4、有效的AI产品化所带来的行业智能化变革。

                《如何以产品化最快实现AI商业价值》:2月28日周二晚上8点

                活动详情:

                活动形式:

                斗鱼直播(房间号:788495)+微信群与嘉宾问答互动

                本次硬创公开课专场将会有【斗鱼直播+微信群问答】两个环节。读者可申请加入 AI金融评论微信群,嘉宾直播授课分享结束后,将会在微信群与群友问答互动。

                报名方式:

                扫描下方海报上的二维码,关注“AI金融评论”公众账号后,在菜单里点击“公开课”添加管理员,通报姓名、公司、职位、联系方式,并分享海报到朋友圈、截图发给管理员,审核通过后即可进群。(人工智能研究者或实践者优先。)

                花旗报告揭秘2016全球FinTech变革全景、“AI如何落地”公开课分享 | AI金融评论周刊

                雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见

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