据媒体报道，Facebook成立新部门“Facebook Financial”，负责公司所有支付项目，包括Facebook Pay。该部门的内部简称为“F2”，由Facebook数字加密货币项目“Libra”联合创始人大卫•马库斯（David Marcus）领导。 马库斯曾担任PayPal总裁，于2014年加入Facebook。他曾管理Facebook Messenger四年时间，并在之后接管Libra项目。除F2外，马库斯将继续领导公司的数字钱包服务“Novi”，该部门正在建立一个用于保存Libra加密货币的数字钱包。他还将参与WhatsApp在印度和巴西等国家的支付业务。 Facebook也已聘请自由职业工作平台Upwork前CEO Stephane Kasriel（斯蒂芬•卡斯利尔）担任支付部门副总裁。 成立F2或许意味着Facebook正在努力将公司的产品和应用联系在一起。此前，Facebook CEO扎克伯格还宣布将整合公司所有即时通讯服务。 Facebook此前发布的2020年第二季度财报显示，Facebook第二季度营收186.87亿美元，同比增长11%，超出彭博一致预期；调整后净利润51.78亿美元，同比增长98%，略低于彭博一致预期。 Facebook 98%的收入都来自广告。二季度，Facebook 的广告收入为183.21亿美元，同比增长10%；Facebook其他收入为3.66亿美元，同比增长了40%，主要由于Oculus头戴设备和门户网站产品销售增加。 Facebook预计，其第三季度广告收入将同比增长10%，与第二季度持平。 老虎证券在最新的研报中表示，Facebook强大的社交矩阵能力能一直帮助保持通讯霸主地位，并持续建立竞争优势，目前其最重要的是继续利用网络效应推动盈利能力。随着电商业务的开展，Facebook的各个平台也会与广告主产生更好的协同效应。预计Facebook 2020年GAAP净利润为221.5亿美元，EPS为7.77美元。 8月10日美股收盘，Facebook跌2.03%，报263美元。
随着美元指数小幅回涨，大量获利盘开始出逃，此前连创新高的金价终于回调。 8月11日，国际金价跌破2000美元大关后持续大跌。截至北京时间21:12左右，Comex黄金期货主力合约报1968美元/盎司，伦敦金现货跌破1950美元/盎司，报1943.07美元/盎司。当日A股黄金股普遍大幅下挫，山东黄金和紫金矿业跌幅分别达4.1%和4.74%。 “2000美元以上继续加注风险过高，目前要看以小资本为主的市场参与者会否再度介入，否则在跌破2000美元后，大型机构很难马上逢低加仓，预计未来一段时间黄金会缓慢下跌整理。”KVB PRIME特约分析师吴臻（Boris Wu）对记者表示。 就影响金价走势最多的美元（金价通常与美元指数呈负相关）来看，近期美元指数开始小幅回涨，加速了黄金回调。资深外汇交易员黄俊对记者称，尽管中长期仍看空美元，但近期欧元对美元的反弹受阻，关键要看1.15附近的争夺，受此影响也不能排除短期黄金回调至1950～1960美元/盎司附近。 资金暂时出逃黄金 资本开始出逃黄金。美元近期在贸易摩擦下的小幅回暖，抑制了黄金走势。 此前报道，美债实际收益率的下跌是这轮黄金牛市的主要推手。2018年11月，黄金现货价格为1223美元/盎司，当时10年期美债实际收益率为1.07%。而在黄金突破2000美元/盎司时，美债实际收益率已跌至-1%。 截至8月10日，10年期美债实际收益率维持在-1.02%附近，并未再进一步大幅下挫，因此美元成了主要影响因素。美元指数近期一度触及92.475的近两年新低，但上周随着避险情绪回升，美元指数短线反扑，11日一度触及93.6。 “投机者将Comex黄金净多头提升600手至28万手。上周黄金现货价格一度超过2070美元/盎司，再次刷新历史新高。不过由于目前地缘政治冲突不断升级，部分投资者通过买入美元来对冲风险，因此上周五随着美元的触底回升，黄金价格开始回落。”中银国际大宗商品策略主管傅晓对记者称。此外，上周末美国白宫与国会民主党高层关于新救助法案的谈判再次陷入破裂，新法案的延后出台以及7月份非农就业数据好于预期，都为美元带来了提振。 事实上，上周的全球资金流向已经显示了市场的避险情绪。渣打宏观、外汇策略师张蒙对记者表示：“上周全球股市上涨，但发达市场和新兴市场股票基金出现资金外流，我们的RAI（风险规避指数）表明，风险情绪较弱。同时，国际投资者对新兴市场本地资产的购买力度较弱，机构投资者继续青睐新兴市场的美元计价债券，而非新兴市场股票和本地货币计价债券。此外，在地缘政治风险强化的背景下，全球货币市场（MM）基金继续获得资金流入。” 同时，欧元涨势暂时受阻也变相推动了美元。截至北京时间8月11日18:00，欧元/美元报1.1797，一季度后，欧元/美元始终徘徊在1.1以下，但在7月欧盟就7500亿欧元的经济纾困计划达成协议后，欧元开始实质性走强。“从技术上看，目前欧元已短期受阻，预计对美元将陷入回调，1.2的点位从欧元诞生开始就很重要，未来要看多空双方在1.15这个关键点附近的争夺。”黄俊告诉记者。 吴臻则表示：“欧洲目前仍在经济泥潭中，欧元/美元这个‘货币对’依然是在博弈‘比惨’。从技术面而言，如果破位1.172之后，短期看空将是主要思路。” 下一步关注小资金和经济变化 未来金价究竟何去何从？下跌后到底能不能接？ 业内人士普遍表示短期仍需观望，小资金的动态以及经济复苏的前景至关重要。 “指望大机构在金价跌破2000美元后快速加仓很难，2000美元以上继续加注风险过高，目前市场参与者以小资本为主，它们究竟会否介入更为重要，缓慢整理下跌可能将会是之后一段时间的主要走势。”吴臻称。 多位交易员也表示，短期更宜观望。而中长期来看，全球经济走势则十分重要，“大资本需要等下一个‘经济萧条加剧’或‘风险事件’出现，才可能加大增持力度。”吴臻表示。 景顺首席全球市场策略师胡珀（Kristina Hooper）对记者称，需要看到更多显示新冠病毒在美国以至于南非、印度和巴西等国得到控制的迹象。显然，各国有必要通过合作以应对疫情，但对于包括美国等国而言，这似乎是一个遥不可及的目标。“如果疫情无法至少在美国得到控制，预计黄金将继续走强，而美元将继续走弱。” 就美元这个重要变量而言，尽管近期美元指数暂时反扑，但渣打预计，即使是经历了今年一波近10%的下行，中长期来看，美元指数的下行趋势仍未到头。渣打的公允价值模型(FVX)最新显示，美元指数目前在贸易加权基础上仍被高估了12%左右，2019年底高估幅度则达16%。 而且，美元几乎对所有货币都被高估了，其中，对瑞典克朗、英镑和澳元的高估幅度超过15%，对新西兰元高估了10%，对日元高估了5%；在新兴市场，美元对墨西哥比索高估了25%，对印尼盾高估了5%，而对印度卢比的汇率是合理的。 整体而言，傅晓认为，展望未来，预计宏观环境以及美联储宽松政策或会继续支撑黄金，但美元指数的反弹以及投机者的获利离场将为金价带来更大的波动。
8月10日，北京阳光消费金融股份有限公司（下称阳光消费金融）获批开业，成为今年开业的第三家消费金融公司。今年上半年，平安消费金融公司、小米消费金融公司已先后开业运营。至此，由银保监会批筹开业的消费金融公司已有27家。 阳光消费金融主要由光大银行与中青旅控股股份有限公司、王道银行（台资）发起设立，注册资本总额为10亿元，注册地在北京，光大银行为控股股东，持股比例60%。戴欣为阳光消费金融董事长，王一栋为董事、总经理。公开信息可见，戴欣来自光大银行，早年曾任总行公司业务部副总经理。 至此，包括已开业运营的平安消费金融公司、小米消费金融公司，这3名行业“新丁”成为2019年下半年消费金融牌照再度“开闸”以来首批开业的消费金融公司。 消费金融公司根据小额、分散原则发放各类消费贷款，资金来源为股东资本金，或者通过发行资产证券化、金融债等融资而来。尽管参与主体多元化，但在27家消费金融公司中，绝大多数主要股东仍是银行，特别是中小地方银行。据记者统计，有16家消费金融公司由地方银行参与发起。 银行本身也有个人消费贷和信用卡业务，为何还会对消费金融公司“兴趣浓厚”？中关村互联网金融研究院首席研究员董希淼认为，首先在于客户群体定位不一样，消费金融公司可以更下沉；其二，消费金融公司在一定程度上可以突破地域限制，在全国展业，业务范围受限的城商行、农商行自然动力十足；其三，作为独立法人，市场化的公司治理制度、激励机制和薪酬，更容易吸引人才；其四，作为独立子公司，可以引入外部伙伴，切入更多场景，促进业务发展。 与小贷公司相比，消费金融公司杠杆率最高可至10倍。从近几年消费金融公司业绩来看，正是得益于牌照和市场红利，较早成立的消费金融公司都赚得盆满钵满。这块牌照的含金量毋庸置疑。据记者了解，目前还有建设银行、南京银行、江阴银行、江苏银行、大华银行等正在筹谋牌照。 从试点开始算起，诞生已有11个年头、业务连年增长的消费金融公司，在今年意外受到冲击。 捷信作为唯一一家外资消费金融公司，以资产和营收计是行业龙头，特色在于线下业务。捷信今年发行资产证券化产品的相关文件显示，因为疫情影响，一季度末，其贷款发放量为100.39亿元，同比下降57.44%，实现净利润0.3亿元，同比去年的2.93亿元下降89.76%。不良率较上年末也有所增长，为3.79%。 记者从业内了解到，部分头部平台最近两个多月来业务量已经恢复，接近去年同期。马上消费金融副总经理孙磊在6月份表示：“欣喜地看到随着整个社会活动又一次重启，我们的业务总体处于快速恢复阶段。”
昨晚，全球企业一年一度的“高考”迎来了“放榜”时刻，《财富》杂志评选的2020年全球企业500强新鲜出炉。而从全球企业500强的名单来看，2020年注定是不平凡的一年。 今年500强的意义，当期《财富》杂志用封面“一画道破天机”。 封面上看似杂乱无章的线条，代表了各国入围财富500强的企业数量，而唯一有颜色的两条，便是美国和中国。 金色线条代表的中国，在2020年与美国交锋，然后反超。封面底部的头条是《世界的十字路口：中国的崛起如何在后疫情时代重塑世界格局》。 今年，进入全球500强的中国大陆公司数量达到了124家，超过了121家企业上榜的美国。 2008年起，中国企业占据500强的数量开始了飞速增长。如《财富》杂志所言，从1995年全球500强开始同时涵盖工业和服务性企业以来，还没有任何一个国家的大企业增速如此迅猛。 而美国的500强公司数量自2002年起就在不断的下降。 全球500强公司中的中国企业数量超过美国，对重新定义国家力量来说也有着重大的意义。 因为国家之间的竞争是建立在经济实力之上的。虽然2019年美国GDP为21.4万亿美元，领先于中国的14.3万亿美元。但是从购买力平价的角度上，根据世界银行给出的数据，中国自2018年起已经略领先于美国，并且现在正在持续的扩大着差距。 强大的购买力也使中国成为了全球产品和服务的最大市场，中国消费者在产业方向上也有更大的发言权。 500强中的中国企业概览 在全球500强的前5名中，依旧有中国的“老3家”。分别是去年超越国家电网占据第2位的中石化、去年险些跌出前5今年又回升至第3位的国家电网、以及稳坐第4位的中石油。 中国企业中前10位的500强公司，除了平安保险，都是“国”字辈。而在国内排到第11位，在全球排到49位的，就是“小骄傲” - 华为。包括华为在内的中国企业在前50名中共有13家。 今年共有8家中国企业首次入选500强，分别是：上海建工、深圳投资控股、盛虹、山东钢铁、上海医药、广西投资、中国核工业和中煤能源。而榜单上其他116家中国企业中有63家排位提升，3家与去年持平，50家排名较去年有所下降。 纵观整个榜单，今年排名跃升最快的前10家公司中，有6家来自保险行业，其中英国保诚集团大幅跃升292位，是全榜蹿升最快的公司。而中国企业中上升最快的公司也来自保险行业，是上升了138位，位列250名的友邦保险。 除了保险公司排名的三级跳，中国互联网公司的成长速度也不容小觑。 2019年，小米首次登上全球500强，作为新面孔，排在第422位。由于小米在榜单中被归类为互联网及零售企业，它的加入，使得中国在500强中的互联网企业数量首超美国。 2019年及2020年，500强中的7家联网公司，分别有美国的3家：亚马逊、Alphabet（Google母公司）、Facebook，和中国的4家：京东、阿里巴巴、腾讯和小米。 今年，阿里巴巴排名跃升50位至132位，超过了排在144名的Facebook；小米紧随其后，上升了46位至422位。 今年中国上榜全球500强的公司，从地域分布上看与去年基本无异。北京的500强公司较去年增加了2家，仍然在全国遥遥领先，也显示出在中国的上榜公司中，国企、央企占据了主导地位。 广东省的500强公司也较去年增加了2家，共14家，分别是中国平安保险、华为投资、正威国际、南方电网、碧桂园、恒大、招商银行、腾讯、广汽、万科、雪松控股、美的、格力和深圳投资控股。 加上香港的联想、华润、招商局、友邦保险、怡和集团、长江和记、太平洋保险集团7家，整个粤港澳大湾区共有21家公司入围了全球500强。 遥想10年前，广东GDP刚刚突破5万亿元。当时整个粤港澳大湾区只有7家500强企业，4家都在香港。而在去年，广东GDP已突破10万亿元，广东省的企业发展也全面进入了快车道。 （来源：金融行业网） 已经够大，正在变强 纵观整个榜单，今年全球500强企业的总营收达到了33万亿美元的历史新高，接近中美两国GDP的总和。其中金融和能源板块遥遥领先，贡献了总营收的近41%。行业层面上，商业银行、石油精炼和汽车制造处于领先地位，占500强总营收的近28%。 不过，中国公司在盈利方面成绩稍逊。 中国500强企业的平均销售收入和净资产基本与世界500强的平均值持平或略高。但是，世界500强的平均利润为41亿美元，而中国上榜企业的平均利润是35.6亿美元，并没有达到平均水平。 更残酷的是，500强中中国企业的平均利润只约为美国企业的一半。 另外，盈利榜前5名中，只有排在第4的工商银行一家。盈利榜的前15位中只有4家中国公司，除了平安保险，都是银行，加上平安保险，都是金融业。 今年进入500强榜单的中国企业中，银行有10家，这10家银行的总利润超过1900亿美元，占全部上榜中国企业利润总额的44%。 今年之前，500强中银行的总利润一直占所有企业总利润的50%以上。虽然今年占比下降，但这个比例还是很高。美国上榜8家银行，利润占比大概仅在15%左右。 说明全球500强企业中，中国非金融企业的利润实际非常的小，真正高利润的行业（除了中国的银行）还是由美国主导。 除此之外，美国成熟的跨境贸易，也是它可以在过去20年霸榜全球500强企业的首要原因。 跨境贸易是全球企业的发展趋势。 跨境贸易在全球GDP中的占比与中国企业的成长速度同样迅猛。在全球500强榜单面世的90年代初，跨境贸易在全球GDP中的占比不到39％。到2018年，已经占到了59％以上。 美国公司在2019年，总共出口了价值2.5万亿美元的商品和服务。虽然在大家的印象里，美国的进口增速远大于出口，但是实际上，美国在过去30年中，出口总值的增长率为152％（对通胀因素进行调整后），而进口增长了160％，基本持平了。 而跨境贸易带来的利益，从今年首次入围全球500强的星巴克（478位）身上，可见一斑。截至2019年，星巴克来自美国以外市场的收入占总收入的30%。而星巴克国际销售额的增速，也比国内销售额的增速快30%。 而近60%的收入都来自美国以外地区的耐克，排名则更靠前，排在500强中的第322位。 可以看出，中国500强企业在数量上的飞速增长，已经是“大”的体现，而如何做“强”，除了大力发展民营企业以外，还需要更加重视“出海”。 不过，毋庸置疑的是，“出海”也给中国企业带来了前所未有的外部压力，走向世界的中国企业在并不熟悉的合规风险上面，屡屡摔跤。 但这背后恰恰也是全球心照不宣的事实，出了海的中国，将是真正的“大强”。
欢迎关注36氪出海微信公众号（ ID：wow36krchuhai ），及时获取前沿资讯、了解全球新趋势。文末扫码关注并加入出海社群，遇见全球商业伙伴。 中国企业全球化 微软寻求黑石集团帮助收购 TikTok。据福克斯商业报道称，微软正在寻求管理着超过6000亿美元资产的大型私募基金黑石集团的帮助，来收购字节跳动旗下 TikTok 的美国业务。报道还称，黑石集团最初相当热情，但随着特朗普政府对字节跳动和微软的压力升级，兴趣已经减弱。微软本身显然愿意从这笔交易中抽身，如果它招致过多的政府审查，或者在收购价格之外还需要大量投资。 沃比医疗完成数亿元 B+ 轮融资。记者获悉，上海沃比医疗科技有限公司已完成数亿元人民币的 B+ 轮融资，由中信医疗基金领投，现有投资机构股东麦星投资、前海母基金和长安私人资本参投。据悉，本轮筹得得资金将主要用于促进其全球出血和缺血性卒中治疗产品组合的开发，加快在欧美、日本、南美等海外市场布局，支持该公司正在进行的两项临床试验等。 印度 沙特阿美集团计划向信实集团投资150亿美元。据 DealStreetAsia 报道，世界最大原油生产商沙特阿美集团计划向信实集团投资150亿美元。沙特阿美第二季度净利润同比下降 73%，迫切需要寻找新的投资途径。 印度外卖巨头 Swiggy 和配送平台 Bandwagon 合并，并推出新应用 Instamart。据 DealStreetAsia 报道，Swiggy 和配送平台 Bandwagon 日前完成合并。两家企业合并后，计划联合推出食品电商平台 Instamart, Swiggy 将负责商品采购、管理、运营等板块， Bandawagon 团队将负责配送事项，两家公司计划通过 Instamart 同巨头 Flipkart 及 Jiomart 开展竞争。 印度投资机构 Endiya Partners 获得1000万美元投资。据 ET Tech 报道，专注投资种子轮阶段的投资机构 Endiya Partners 近日获得 IFC 1000万美元投资。IFC 同时向 Endiya Partners 创设的基金 Endiya Fund 注资1000万美元。IFC 表示，此次投资是为了扶持印度的创投机构。相较于中国和美国，印度的创投机构数量明显偏少，这一定程度上影响了印度初创企业的融资。 东南亚 新加坡金融科技公司 Incomlend 获得2000万美元投资。据 DealStreetAsia 报道，新加坡金融科技平台 Incomlend 日前获得了2000万美元投资。本次投资由红杉印度领投，跟投方包括世界知名航运企业法国达飞海运集团。 越南物流公司 ITL 获得7000万美元投资。据 DealStreetAsia 报道，越南物流企业 ITL 日前获得知名投资机构 IFC 7000万美元投资。IFC 表示，本次投资重在帮助越南建立起更高效的，具备更强大抗风险能力的物流体系。 印尼母婴电商平台 Orami 正在就 1500万美元融资与多家投资者洽谈。据 DealStreetAsia 报道，印尼母婴电商平台 Orami 日前正在就新一轮融资与多位投资者进行沟通，本次募资的规模为1500万美元。Orami 是印尼第一家面向母婴领域的电商品牌。 中东 亚马逊在中东多国上线 Project Zero 计划。记者获悉，亚马逊宣布 Project Zero 项目新增覆盖全球7大站点，其中包括沙特阿拉伯、新加坡、土耳其、阿联酋、澳大利亚、巴西和荷兰。至此，该项目已覆盖亚马逊全球17大站点。据官方介绍，Project Zero 项目将亚马逊的技术、机器学习和创新，与品牌方自有的知识产权专业知识相结合，旨在消除假冒商品，保护品牌和消费者免受假货侵害。 其他 美国一体化办公协作软件 Notion 正式推出韩语版。据 Venture Square 报道，来自美国的办公写作软件 Notion 正式推出韩语版。这是 Notion 首次发布英语以外的版本。Notion 是一套类似钉钉及飞书的 All-in-one 软件。个人用户和企业可通过 Notion 进行多样的工作流管理和个人计划、笔记管理。Notion 此次为应用的所有功能都开发了韩语版本，以期帮助韩国用户提高办公效率。 软银第二季度利润回正。据 DealStreetAsia 报道，日本软银集团近日公布第二季度财报，报告显示，尽管仍然受到疫情影响，但本季度软银集团利润已实现回正。今年二季度，软银报告利润为10.62亿美元，低于去年同期但高于上一季度。去年二季度，软银集团利润接近10亿美元。Wework 成为软银本年遭遇最严重损失的投资项。 图｜图虫 寻求报道、与作者交流、商务合作、投稿转载，请扫码联系36氪出海运营。
2020年8月7日-9日，第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，于深圳隆重举办。此次峰会由中国计算机学会主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。在大会第三日的「AI金融专场」中，《AI金融评论》邀请了6位最具代表性的顶尖AI金融专家，分享能够代表未来10年风向的智能技术方法论、产品逻辑和风险管理理念；也在2020这个特别的时间节点上，展望他们眼中的「AI金融新十年」。微众银行首席AI官杨强：联邦学习，重塑金融范式大会开场，微众银行首席AI官杨强教授首先登台演讲。杨强是国际联邦学习与迁移学习的领军人物，也是国际人工智能联合会（IJCAI）成立50多年来，首位华人理事会主席。微众银行目前已经有五年的经营历史，有大约两亿的个人用户和将近百万的小微企业客户。作为微众首席AI官，杨强教授认为微众银行之所以获得如此大规模的用户群，很大程度上是取决于技术上的创新，包括云计算、大数据和人工智能。他表示，获客、客户信用评估、客服等金融业务都有AI的影子，这当中的主线就是“如何将尽可能多的数据顺利使用起来”。而联邦学习这种“数据不动模型动”的做法，能实现“数据可用不可见”的目标，更好地助力金融。迁移学习和联邦学习也是如今比较突出的两项技术，可以把整个金融业务再往前推进一步。杨强认为，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。最后，杨强谈到了联邦学习在金融领域的应用。除了推荐系统，联邦学习也可以在征信系统和信贷业务上发挥作用，银行提供用户贷款的关键数据，合作方提供企业的交易数据，两方数据后联邦可让坏账率大幅降低。在保险业，则可以让不同的保险公司可以横向联邦，更好地建立个性化定价模型。平安集团首席科学家肖京：1%的效率提升，100亿的价值创造紧接着，平安集团首席科学家肖京博士上台发表演讲。肖京博士长期从事人工智能与大数据分析挖掘相关领域研究，目前主持平安集团的AI赋能与技术创新工作，包括智能化大数据分析等技术在金融、医疗、智慧城市等领域的研发和应用。他曾经指出，运营上1%的效率提升，就可以给平安集团带来100亿的价值——全集团180多万员工，每一点效率的提高带来的收益都十分明显。现场，肖京以「人工智能赋能金融业务」为主题，同与会者进行了分享讨论。他指出，金融市场目前面临越来越多的挑战和诉求，随着监管趋严，互联网和高科技企业、传统银行等金融机构的竞争愈加激烈；未来银行不管在体制还是技术上，都会更加开放，同时，金融机构的投融结合将成为明显的发展趋势，平安的经营管理也将逐渐向混业经营、精细化、轻资产化转变。肖京博士分享称，线上化和多线联动使平安集团实现渠道的实时触达，起到降本增效的目的；而智能化、尤其是AI技术的研发及应用，让集团真正实现数字化经营，形成业务生产和服务流程的重构。肖京认为，技术要和业务紧密结合，不光要形成具体解决业务问题的智能化方案和平台，更要形成规模化拓展AI应用的能力，覆盖各类场景，快速有效地实现业务环节的智能化，持续夯实关键技术和业务壁垒。他还透露，现阶段平安主要在进行智能化业务方案中台的建设，将技术与业务深度融合，抽象浓缩成中台组件，帮助业务快速组建前端服务机器人，将AI算法应用于不同的业务场景。“平安脑”智能引擎作为其核心框架，高效赋能集团各业务单位完善智能化建设。在此之前，平安前后花费了近一年时间，打通了集团内部的数据孤岛，整合到一个平台上，并建立了自动更新及质量控制机制，对原始数据自动化进行脱敏、整合、清洗、标准化等处理，并对这部分数据采取严格保密管理，建立有关数据安全、隐私保护的管理规范。此外，肖京博士也谈到了联邦学习技术。平安已经推出蜂巢联邦智能平台，以解决“数据孤岛”情况下数据不可共用的问题，平台具有安全性、隐私性、合法性的特点，目前已应用于动态保险定价、专属语音客服等多个场景。同时肖京也提到，联邦学习需要加密、分布部署、改变模型等具体细节，在沟通、开发、部署等各方面成本都较高，只有在必需的场合，平安才会使用联邦学习技术。在此次大会上，肖博士详细分享了不少平安的人工智能技术应用，比如多模态身份认证，准确率高、稳定性优、适用范围广，已应用于普惠小额贷款、银行保险账户开户、门禁等多个场景，通过微表情、人脸识别等技术提升平安普惠的放贷效率，将放款时间缩短至3分钟，违约率也大幅下降；平安的企业大数据知识图谱欧拉图谱，构建了专业的债券违约、财务造假、企业评级等多个模型，实现贷前贷中贷后、投前投中投后等业务领域的风险管理，预警防控企业金融风险；平安的图像识别技术也已经在车险理赔中发挥重要作用，其应用不仅可以在理赔早期就识别出欺诈的风险，每年减少几十亿元的风险渗透，还提升了业务效率，优化用户体验。京东数字科技集团副总裁程建波：AI时代下的风控理念随后，京东数字科技集团副总裁、风险管理中心总经理程建波，深入讲述了AI在风险管理中的应用实践。程建波先生先后就职于深发展银行、华夏银行、FICO等机构，具备传统金融与互联网跨行业经验，对行业有广泛和深入的了解，业务实践经验丰富。2014年8月，程建波加入京东，组建京东金融风险管理团队，推进了京东白条、金条等系列有行业影响力的产品的发展。他分享了很多颇具建设性的风控思路和理念。风险不仅是控制，更是主动选择的经营管理。管理风险意味着机遇。风险管理做的好不仅可以止损，还可以带来很多的商业机会。好的风险管理不是滞后的，而会更具有前瞻性。学习的过程是终生的，更需要预见式，而不是反应式。在大会现场，程建波首先和与会嘉宾分享了京东数科的三个阶段：数字金融、金融科技、数字科技。三个阶段里，不变的核心是一直将数字当作基因，不做和数字无关的业务。程建波强调新的技术一定要放在商业实践当中反复打磨，尤其是在线上业务中，风险管理的模式和传统相比有很大差别，虽然依然在解决一些老问题，比如信息不对称、如何了解用户、如何让大家理解产品并且使用。但是新的风控模式已经打破了以前的路径，企业仍需要做很多促进消费者理解的工作。此外，程建波认为有体系的产品建设十分重要。当技术积累到一定程度，比如微众银行建造的模型高达60个，最大的挑战是庞大的技术团队如何管理，比如平安的业务很大，1%的变动，就是几万亿的规模。这不再是单纯技术的问题，还需要构建一个复杂的框架体系，并且需要多团队联合作战。关于风控，程建波也向与会嘉宾分享了许多自己多年来的实践经验和思考。他认为风险一定是滞后的。如何在风险不断裂变的情况下更快速地预测用户的风险等级，对于风险管理人员来说是非常重要的，需要更多的技术储备。程建波还十分重视人才的培养和建设。他认为所有新兴的商业，对人才的要求都是全方位的，第一是和策略相关的专家，第二是AI科学家，第三是大数据的专家。原摩根大通执行董事黄又钢： 小微贷款风控模型中的算法探索第四位演讲嘉宾，是华尔街知名建模和风控专家黄又钢。他曾任摩根大通执行董事和花旗银行高级副总裁，拥有数十年的海外零售银行数据分析经验和前沿算法思维，今年回国与金融界顶尖技术大牛王强博士联合创立了弘犀智能科技有限公司，出任首席风控官。以《小微贷款风控模型中的算法探索》为主题，黄又钢和嘉宾及与会朋友们分享了自己在风控实践中的一些心得体会。黄又钢认为，中小微企业解决了国家80%的就业，这些企业的生存和贷款需求问题是需要关心和全力解决。但和上市的公司相比，这类企业信息透露不够充分，数据来源纷杂，数据格式不标准，数据更新周期不稳定，导致面向中小微企业的信贷产品难度更高。中小微企业信用贷款是一个世界性的难题，除了有国家层面的政策扶助，更需要顶尖人才的智慧和付出。在现场，黄又钢主要介绍了集成算法，降维算法、聚类算法和决策树算法。他指出，现在弘犀智能建任何模型一定是“双轨模型”， 即两个算法同时进行。主模型是传统模型回归算法，挑战者模型是机器学习算法。无论在美国还是中国，经典风控领域全都是以回归模型为主导，原因在于稳定性好，可解释性非常强。机器学习由于很难被解释，在美国的信贷场景基本不能合规落地。黄又钢解释了实操“双轨”建模中的几大过程：一是预测能力的比较； 二是变量维度的判断；三是对比同一个观测值，如何交叉使用；四是策略应用，即如何使用这个模型。通过模型、变量、维度和个体等层面的比较，他给出了机器学习相较于传统模型的优劣性分析，表示机器学习在准确性等方面比传统模型要好，没有概念和业务场景的限制；当回归模型与机器学习的结果冲突，适当配置后端策略是可以解决这样的问题。黄又钢指出人群分类在建模中的重要性，任何人群中都有可能包含不同的子群体。如果仅在全局人群上建一个模型、一条回归线很难解决所有问题，而将人群分类后做独立测试可能会更好地预测风险。决策树算法和聚类算法是人群分类中经常用到的算法，前者用树的方法把人群分为多个叶子，每个叶子表示一个子人群；从机器学习角度来看，决策树算法和聚类算法分别代表有监督学习和无监督学习。他认为，人群分类的概念听起来非常简单，实际操作相当复杂的。最终结果的评判标准一般是两个方面，一是算法层面的比较，二是预测准确性层面，特指各子人群模型汇总到全局人群上的预测准确性。黄又钢还分享了算法探索与创新方面有两个思路：一是单一的算法，从数学角度和（或）计算机角度，产生新的突破；二是两种（或多种）算法的相互嵌入和混搭形成新的算法。从实际应用的层面，“匹配”可能会更快地实现突破， 即现成的算法匹配特定的人群和特定的特征，就可能产生非常成功的应用，比如CNN算法在图像识别上的应用效果就是一个事例。他最后总结称，未来的方向是“算法+人群+特征”，也即，算法的突破，人群的细分，数据的深挖，及相互之间适当的匹配都可能产生革命性的突破。移卡集团副总裁奚少杰：支付企业的商业全链数字化赋能逻辑随后演讲的嘉宾，是移卡集团副总裁奚少杰。移卡是中国第二大二维码支付的服务提供商，有14%的二维码支付市场份额。截止2019年12月31号，移卡有530万的活跃支付商户，触达3.68亿消费者。作为移卡集团副总裁，奚少杰专注于中小微企业的数字化转型和商业服务，他本人也曾在腾讯任职多年，有着丰富的互联网和金融科技从业经验。现场，奚少杰为与会者带来了题为《数字化转型下的金融科技应用》的主题演讲。奚少杰首先叙述了第三方支付的发展历程，并认为简单的支付入口，比如二维码，已经不能满足整体的数字化升级的需求，他提出未来几年“产业支付”将驱动行业迎来新的一波发展。从技术角度（需求端和供给端）和宏观角度，奚少杰详细介绍了产业数字化升级的趋势，目前移卡不仅仅是单一的支付服务商，还逐步会成为综合的数字化服务商。这个服务不仅仅包括支付环节，还包括获客、留存、供应链等商户经营全链条的打通。奚少杰向与会者介绍，目前移卡也给商户提供了很多不同业务板块，包括基于SaaS的智能餐饮经营管理平台——智掌柜，涵盖点餐、收银、后厨管理、外卖、会员营销、营业报表等一体化功能，提高商家经营效率；基于区块链技术的商户优惠券聚合平台“约惠圈”，可以为商户提供优惠券创建、分发、领取、分享获客服务，助力商家打造私有流量池；支付和商户服务“好生意”，通过连接多种支付方式，帮助商户实现集中收银和一体化账单功能，同时为商家提供店铺管理功能，布局商户服务。在金融服务和风险管理方面，移卡在提供支付服务的过程中，结合了人脸识别等生物识别技术，这些技术在支付过程中为客户的风控、反欺诈、精准定位方面发挥了很大作用。在智能经营管理中，企业如何切入其中并为商家提供服务？奚少杰举例称，与商户合作时，可借助基于AI视觉识别的门店热力分析技术关注店铺的热点区域、到店客人的行为、商品陈列等与营业情况的关系，以帮助商户更好地管理会员、经营店铺。基于积累的数据，移卡还可以给商户提供精准的营销服务，提供客户留存、会员留存等服务；基于对商家的精准评估，可以提供贷款等金融产品的服务。普林斯顿大学教授范剑青：站在最高维，透视AI金融的运行本质本次专场的最后一位重量级嘉宾，是普林斯顿大学金融讲座教授范剑青。他是国际数理统计学会创办70年以来第一位华人主席，论文引用数多年位列世界数学家前十名，是素有统计学诺贝尔奖之称的CPOSS总统奖得主，也是《计量经济》、《商务统计》、《统计年鉴》等五个国际顶尖杂志的主编。在大洋彼岸的范教授，通过实时连线的方式，以“机器是怎么学习金融的”为主题，带来了长达1个小时的精彩报告。他从大数据与人工智能、稳健因子学习及其应用、债券风险溢价预测、高频交易预测，文本分析与金融投资，这五个板块向大家报告近年来他的研究团队的部分工作成果。在范剑青看来，人工智能是机器学习的平方，让机器自动学习机器算法、是机器学习的理想境界。而大数据赋能AI，从大数据相关的科学挑战衍生的新兴科学即为数据科学，他认为数据科学以应用为背景，其目的是想把大数据解决成智慧数据。他指出，大数据=系统+分析+应用，机器学习=统计+优化+实现环境。如今深度学习之所以能如此成功，范剑青认为它是权衡偏差和方差的有效方法，深度网络使高维函数更加灵活，而现在计算技术使大数据深度学习得到有效的实现。范剑青认为，在经济金融、生物医学、管理决策和人文社会中，机器学习有很多挑战和机遇。由于个体差异大，数据集未知，现在发生的事情与几年后的变量完全不一样，难以提取特征，需要各学科交叉。尤其是在金融行业，数据不平稳，随着时间而变，多人参与竞争的市场也是对金融的挑战。而机器学习本身就是为降低维数和预测而设计的，他认为机器能学习金融，尽管金融非常复杂，但它的形式是可预测的。以股票收益预测为例，可以通过高维线性模型、机器学习模型或是深度学习模型来处理。他强调，成功预测的属性一是大数据，二是鲁棒，三是模型具备市场的重要特征。他还详尽地用几个例子来说明溢价预测相关的问题，例如通过市场因子来预测债券风险；并介绍了现阶段可以使用的两种因子学习方法，一是传统主成分方法，二是利用投影主成分来操作。此外，范剑青也与现场观众介绍了文本数据如何协助股票投资决策，他表示现在可以通过对新闻内容的分析，解析文章对股票的褒贬程度。最后，范剑青总结称，资产定价本质上是预测问题，机器可以学习金融。他认为机器学习可以帮助处理大数据并从中选择重要因素和特征，能很好地应对过度拟合的问题，允许非线性学习极大地改善预测效果，将稳健性和对抗性网络提炼为定价，智能预测也会带来很大的经济收益。历届「AI金融专场」，均会吸引中国及欧美地区众多AI金融专家到场。在上一届论坛中，加拿大工程院院士、Citadel首席人工智能官邓力博士，加拿大工程院院士凌晓峰教授等多位重量级人物来到现场学习交流。杨强和黄铠在会场热切交流而在今年，包括黄铠、刘江川、王强等十多位IEEE Fellow以及各大金融机构的首席信息官/科学家来到现场，共同促进AI金融的产学融合与商业应用。（雷锋网雷锋网）黄铠教授在AI金融论坛的现场
在上半年新增贷款、社融规模创出历史新高后，7月多项金融数据出现季节性回落，增速放缓。 8月11日，央行最新数据显示，7月末，广义货币(M2)同比增长10.7%，增速比上月末低0.4个百分点；7月人民币贷款增加9927亿元，同比少增631亿元，稍逊于市场预期；7月社会融资规模增量为1.69万亿元，比上年同期多4068亿元，但环比大幅减少。 光大银行金融市场部分析师周茂华对表示，尽管7月金融数据整体有所回落，但M2同比增速仍高于去年同期2.6个百分点，新增社融同比也出现明显增长，且单个月数据波动属正常现象。基于此，7月金融数据回落导致货币政策大规模加码的可能性偏低。 业内的共识是，当前货币信贷环境整体适宜，货币政策已从总量宽松转向结构优化。下半年稳健的货币政策将保持灵活适度，着重落实已出台的相关支持政策，运用多种工具保持流动性合理充裕，引导金融机构精准支持实体经济薄弱环节，降低实体经济综合融资成本，释放微观主体活力。 信贷投放节奏放缓 在宽信用节奏放缓，叠加资金空转套利相关治理之下，7月新增信贷规模不及预期。 数据显示，7月末，金融机构各项贷款余额166.2万亿元，同比增长13%，涨幅较上月回落0.2个百分点；当月新增人民币贷款9927亿元，比上月和去年同期分别少增8173亿和673亿元，低于市场预期。 东方金诚首席宏观分析师王青对记者表示，信贷投放的放缓代表着“总量适度”政策影响初现，不过，剔除非银贷款后，7月人民币贷款同比仍为多增，显示信贷对实体经济的支持力度并没有明显减弱。 具体而言，从结构上看，信贷少增部分主要是受短期贷款和票据融资影响，中长期贷款整体表现不差。数据显示，7月住户部门贷款增加7578亿元，其中，短期贷款增加1510亿元，中长期贷款增加6067亿元；企（事）业单位贷款增加2645亿元，其中，短期贷款减少2421亿元，中长期贷款增加5968亿元，票据融资减少1021亿元；非银行业金融机构贷款减少270亿元。 周茂华对记者称，票据融资的下滑较大程度上与监管加大结构性存款压降力度、防范资金空转有关，监管严厉打击下，近期部分套利性质的短期融资需求消失，进而导致票据融资出现明显下滑。 与之相对，企（事）业单位中长期贷款则保持增加，侧面反映前期加大对制造业、中小微企业中长期信贷支持力度的政策导向发挥了积极效果，企业信贷期限结构继续改善。中信证券固收团队分析称，企业中长期信贷的需求可能源自三方面，一是低成本的信贷供给，二是财政融资高增长带来的基建需求，三是实体经济投资需求的增强。 居民中长期贷款的新增规模则基本与上月持平，比去年同期多增1650亿元。民生银行首席研究员温彬分析：“这说明前期被抑制的购房需求逐渐释放，在消费贷款严控进入楼市的形势下，按揭贷款的需求仍然比较旺盛。” 还值得一提的是，7月新增人民币存款仅有803亿元，比上月和去年同期分别少增28197亿和5617亿元。其中，企业存款比上月减少15500亿元，居民存款减少7195亿元，非银行业金融机构存款增加18000亿元。有分析称，这主要是因为在季初月，居民和企业存款通常转为表外理财，再叠加股市回暖、基金发行规模加大，分流了居民和企业存款。 M2增速回落至11%以下 经历了连续三个月超11%的增长，7月末M2增速高位回落至10.7%，这也是自2月以来M2增速首次出现回落。 央行数据显示，7月末，M2余额为212.55万亿元，同比增长10.7%，增速比上月末低0.4个百分点，比上年同期高2.6个百分点；狭义货币(M1)余额59.12万亿元，同比增长6.9%，增速分别比上月末和上年同期高0.4个和3.8个百分点；流通中货币(M0)余额7.99万亿元，同比增长9.9%。当月净投放现金408亿元。 对于M2增速的下降，温彬分析称，随着国内疫情防控形势向好，经济出现积极改善，政策层面开始强调货币政策要精准导向，保持金融总量适度、合理增长，本月M2增速回落预示着货币政策已从总量宽松转向结构优化；同时，从M1增速上看，本月6.9%的增速创下了2018年5月以来的新高，或说明企业资金运用的活跃度提升，经济恢复将持续向好。 实际上，此前市场对于M2增速的下降已有预期。华创证券首席固定收益分析师周冠南近日分析称，从资产端来看，一方面，信贷投放规模缩减，政府债券和信用债发行规模均有所减少，或显著拖累M2增速；另一方面，去年同期基数相对较低，仍对M2增速形成一定支撑作用。 这在7月的社融数据表现上已有印证，数据显示，7月社会融资规模增量为1.69万亿元，比上年同期多4068亿元，但相比6月3.43万亿元的新增社融规模明显减少。 其中，委托贷款减少152亿元，同比少减835亿元；信托贷款减少1367亿元，同比多减691亿元，有分析称这主要是受融资类信托监管加强的影响；另外，受市场资金利率上行影响，企业债发行减少，7月企业债净融资2383亿元，同比少561亿元；政府债券净融资5459亿元，同比少968亿元。 北京大学国民经济研究中心还提及，由于7月是缴税大月，与财政收入相关的政府存款科目或会增加，财政存款增加将拉低M2同比增速（财政存款属于央行负债，不计入M2）。数据显示，7月财政性存款增加了4872亿元。 总体而言，王青称，7月金融数据或标志着前期金融总量较快扩张过程告一段落。若下半年外部环境未对国内经济复苏产生较大扰动，“总量适度、精准导向”将持续推进。而这意味着未来信贷、社融及M2增速将稳中有降，以直达工具为代表的结构性货币政策将成为主要发力点，这也意味着货币政策正在重返今年2月之前的常规状态。 展望8月，王青进一步提及，在央行频频释放下半年货币政策“总量适度、精准导向”信号背景下，信贷有望延续小幅下行，企业中长期贷款多增势头则不会减弱；8月政府和企业债券融资将对新增社融形成一定支撑，但社融存量增速进一步走高的概率较小，不排除小幅回落的可能；M2增速则有望低位小幅反弹。 温彬还称，按照30万亿元社融和20万亿元信贷的全年增量计划，剩余5个月7.5万亿元新增社融和7万亿元新增信贷仍会对稳企业和保就业形成有力支撑，预计全年能够实现M2和社融增速明显高于去年的目标。
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