近日，第三届世界人工智能大会（WAIC）云端峰会在上海世博中心盛大开幕。大会第二天，五位顶尖金融科技专家高屋建瓴，为与会者带来了一场场别开生面的演讲。

在大会上，诺奖得主、AI顶会主席、知名企业家们观点鲜明、金句频出：

• AI金融是最令人兴奋的机会之一。

• 对金融业产生巨大影响的AI技术，不止机器学习。

• 人工智能与区块链的关系，不是竞争而是互补。

「诺奖得主」托马斯·萨金特以亚当·斯密的理论为切口，详细讲解了区块链和人工智能这两种技术如何大大减少当代贸易的壁垒；「IJCAI理事会前主席」迈克尔·伍尔德里奇介绍了人工智能在金融领域最让人兴奋的应用，并列举了机器学习之外，两个可能会对金融业产生重大影响的人工智能技术。

为此，雷锋网整理了这五位顶尖专家的演讲，以飨读者：

托马斯·萨金特：人工智能与区块链，不是竞争而是互补

诺贝尔经济学奖获得者、斯坦福大学胡佛研究所研究员托马斯·萨金特以“2020年及未来技术展望为主题”发表演讲。

托马斯·萨金特主要针对区块链和人工智能两个问题展开了探讨。他在大会上将人工智能和区块链进行对比，认为区块链和人工智能的关系不是竞争而是互补。

托马斯提到了现代经济学的创始人之一，亚当·斯密，其认为贸易壁垒的增加阻碍了经济的发展。比如中国的丝绸之路，商人在进行贸易活动时会遇到小偷和强盗，这是一种贸易壁垒；买卖双方很难彼此信任，很难保证按时交付，而这种缺失的信任和大量的沟通成本也是一种贸易壁垒。贸易壁垒越大，成本就越高。

托马斯认为减少贸易壁垒就是增加经济价值，就会有更多价值被创造出来。而区块链和人工智能这两种技术大大减少了当代贸易的壁垒和成本。以区块链为例，它是一个分布式的共享账本和数据库，具有不可篡改、可以追溯等特点。而这些特征可以有效降低贸易的沟通成本。

而相比区块链，托马斯认为人工智能不是固定不变的，人工智能由一组算法组成，对不知道的事实进行猜测，随着更多数据的输入，人工智能的准确性也相应提高。人工智能通过建立模型来模拟世界，而区块链使用的是与之不同的角度和工具。

托马斯表示，区块链的目的，是成为一种交易技术。现在占主导地位的交易技术是银行，在网络的中心只有一个受信任的中介便是银行。银行作为一个中介，不管是转账还是交易，都要付出很高昂的手续费。垄断意味着收费且金额很大，而且跨国转账常常需要两三天甚至一周。区块链的目标是消除受信任的第三方中介，缩短交易时间，降低成本。记住亚当·斯密的格言，如果你能降低成本，你就可以增加贸易。

最后，托马斯总结道：“人工智能和区块链的关系，不是竞争而是互补。这两项技术，都能够帮助我们降低金融交易的成本。”

迈克尔·伍尔德里奇：AI金融是最令人兴奋的机会之一

迈克尔·伍尔德里奇是国际人工智能联合会（IJCAI）前主席，现担任牛津大学计算机科学系主任，还曾参与开发阿尔法围棋机器人（AlphaGo）项目，是著名智能体理论研究学者，在其二十年的研究生涯里，他几乎当选了人工智能相关学会的所有Fellow。

迈克尔·伍尔德里奇这一次的演讲主题是「让人工智能在金融领域发挥作用的风险和机遇」。

伍尔德里奇相信AI金融是人工智能目前最令人兴奋的机会之一。

他认为，人工智能不只是一种技术，人工智能是由一系列技术构成的。

我们对当代的人工智能如此兴奋的原因是机器学习和深度学习。在过去的15年里，深度学习在机器学习领域取得了巨大的成功。因为深度学习，我们现在可以用人工智能做那些在几十年前看来不可能的事情。但是机器学习和深度学习并不是唯一的人工智能技术，还有很多其他的人工智能技术，比如搜索和战略推理。

伍尔德里奇所说的搜索指的是，能够找到复杂问题的解决方案 。搜索是人工智能中规划和解决问题的基础技术。如何将这个世界的初始配置转换成期望的最终配置？如何把现状变成你想成为的样子？这就是规划和解决问题的意义所在。

战略推理，是设身处地地考虑如果我是你，你会怎么做？战略推理，是目前AI金融的另一个核心组成部分。在过去的几年里，它取得了很大的进步，最明显的是玩扑克的游戏。

伍尔德里奇认为，人工智能不仅仅是机器学习，各种各样的人工智能技术都在金融领域发挥着作用。

接着，伍尔德里奇讲述了两类不同的人工智能在金融界的应用，即面向客户的应用程序和办公室后台的应用程序。面向客户的应用程序，指的是人工智能应用程序可以直接与客户交互；而后台的人工智能应用指的是，在你的业务后台中应用人工智能，但不是直接与消费者互动，而是间接互动。

随后，伍尔德里奇介绍了人工智能在金融中的一个令人兴奋的应用：个人财务软件助理。

伍尔德里奇认为人工智能在面向客户方面最明显的应用、最激动人心的应用之一是面向客户的软件助理。比如我们随身携带的Siri、Alexa、Cortana等都是软件助理。而软件助理和金融之间的联系，核心在于个人财务管理助理。

他解释道：“就像医疗保健中的人工智能，可以全天候监控我们的健康状况一样。人工智能驱动的个人财务助理也可以为人们做到这一点。我认为下一代的应用是使用这些个人财务助理来理解我们的消费习惯。”

伍尔德里奇认为人工智能在观察数据、发现趋势分类，并根据现有的数据预测事物的发展方向方面非常强大。而一个人工智能驱动的个人金融系统，能够相对轻松地完成这些事情。

同时，他也承认数据隐私和数据安全是一个大问题。“如果人们开发了一个软件可以控制客户的银行账户，软件被黑了怎么办？如果软件被其他软件所误导或利用怎么办？只要我们要使用人工智能，这些问题就无法避免而且必须解决，因为它控制我们的财政。”伍尔德里奇说。

廖理：细数金融科技十年发展历程

廖理是清华大学五道口金融学院常务副院长、清华大学金融科技研究院院长，现任《清华金融评论》主编。

廖理此次在大会上分享的主题是「金融科技发展的新机遇」。

廖理认为在本世纪的前20年，以支付科技为基础的金融科技得到了快速的发展，尤其是在过去的十年，金融科技在中国几乎是有了一个全面发展的势头。

对此，廖理总结了金融科技对于经济生活的发展做出的三个贡献。 第一是推动传统金融的转型，提高传统金融的效率； 第二是大量创业公司和新的金融科技公司出现，提高了整个社会范围内资产和资源配置的效率；三是填补了传统金融所没有覆盖的洼地或者盲区，即中小企业融资难、融资贵的问题。

同时，廖理还把为中小微企业提供服务的新创企业分成4个大类：企业贷款、企业支付、企业财务管理、企业员工管理。

面向企业，特别是中小微企业进行贷款的平台，廖理将之分为两类，一类就是电商平台，像国内的京东、苏宁、唯品会都开始为自己平台上的商家提供贷款服务，包括美国的亚马逊等等。还有一类是支付平台提供的贷款服务，包括美国的square等，这些支付平台通过对支付数据的信用分析和判断，为商家提供信贷服务。

他还介绍了过去十年比较引人瞩目的两类贷款平台：第三方的贷款平台和网贷平台。

廖理认为过去十年，面向中小微企业信贷的产业生态逐渐发展起来。不管是电商平台、支付平台，第三方平台还是包括市场借贷的平台，他们的风控逻辑和传统的风控有一个很大的不同，传统的风控逻辑是以资产为主，而新的风控逻辑是以信用为主。 廖理对每一个平台的特征进行了细致的描述，对贷前的审核、贷后的持续的风险监测上的一些方法也进行了慷慨的分享。

最后，廖理还分享了自己所在的五道口金融学院互联网金融实验室，孵化成功的一个高科技企业——道口金科玉律，详细描述了道口金科玉律在技术和商业上覆盖的面积和获得的突出成果。

陈青山：数字化是金融业务AI化的必经之路

合合信息联合创始人、启信宝CEO陈青山，在本次大会上以「AI大数据，共创金融新生态」为主题，分享了自己近年来的一些体会。

从事AI大数据的合合信息，研发产品化的历程始于2009年，从最开始的AI感知技术，包括图像处理、模式识别、文本识别、场景识别，一直到高阶层的认知智能，包括自然语言处理、知识图谱，在这个领域合合信息已深耕十余年。

陈青山认为数字化技术，特别是以AI为基础的数字化技术，会将物理世界的物质转化为虚拟世界中的数字，比如财报、图像、声音、视频还有场景等。而文本识别、语音识别、视频识别、产品识别等技术，还有物联网等数字化技术，将使得我们的物理世界转化为另外一个孪生的虚拟世界，而虚拟世界都是有数据构成的。

陈青山将「AI平台」的发展分为4个阶段。第一个阶段是图像处理； 第二个阶段是文本识别，包括结构化、数据化的过程；第三个阶段是文本或者文档理解的阶段，这个阶段要对识别出来的数据，进行提取、自动分类，甚至感情标注；最后，要对场景进行应用，比如应用在保险、银行或者物流、地产等一系列的产品中间。目前所看到的金融产品或者业务上，比如合同、保单、票据、财报，都是AI平台所要处理的数字化对象。

他认为AI技术所创造的社会价值巨大，做到了人类做不到的事情，解决了人类解决不了的难题。以文本识别准确度为例，如果是人工录入一份文件上的文字，准确率约90%，但如果是以合合平台的文本机器人来做，准确率可以超过99%，它可以做到人做不到的事情。

合合信息还致力于将AI能力模块化、标准化。通过把AI平台私有化到客户的内网环境中，使之具备底层的AI技术能力。

他认为实现AI的三个要素，一是算力，二是算法，三是数据。合合信息要做的工作是要把这些数据清洗、挖掘、融合、汇聚，使之变成一个知识库，从而方便数据的计算、关系的挖掘和属性的归类。

“企业内部的知识库之所以要大费周章地建设，最终目的是为了应用，如果不能用，就是一堆废品。”陈青山说。

合合信息会用300多个标签去对2.3亿家企业进行全景式画像，包括企业的基本情况、资质情况、经营情况、风险的情况以及商业社会相关联的一些情况。画像之后，以一套科学有效的指标来计算一家企业的信用、实力和风险，比如通过6个维度的数据打分来衡量一家企业，包括资本背景、经营质量、知识产权、风险情况、成长性、企业规模。

在演讲的末尾，陈青山分享了自己在产业链金融上的一些心得和感悟。目前合合信息已经研究了人工智能产业链的上中下游，上游有云计算基础设施；中游包括人脸识别技术、文字识别技术、机器人技术、传感器技术等；下游则是智能机器人、智能零售、智能家居等。他认为这些产业链，一定也会沿着长三角经济带一直往中部延伸，出现从东向西、逐步发展的态势。

肖京：金融+科技，实现双轮驱动

肖京是平安集团首席科学家，他的分享涉及人工智能技术在实体金融领域的发展、贡献和成果。

肖京首先介绍了自己所任职的公司平安集团。平安集团成立于1988年，如今已经成为一家科技型的综合金融集团。平安集团现在有180万员工，在世界保险行业品牌中位列第一，市值超过1万亿，年收入超过1万亿，税收和利润都超过1000亿，主要的战略方向包括金融和医疗两个重要的核心领域。

肖京详细介绍了平安为什么对金融科技十分重视。平安集团每年把收入的1%投入到科研，1万多亿收入会投入100多亿的资本到科研上。从08年到18年，平安集团的战略方向就是金融+科技，以科技和金融并重，用科技驱动金融的发展，并且是双轮驱动，一起推动整个集团向前发展。

肖京以Facebook为例，指出科技对利润增长的重要性。平安每年有一万三千亿左右的收入，10%左右的利润，Facebook每年虽然是700亿美元的收入，19年却有200亿美元的利润，利润接近30%。肖京认为金融最核心的4个场景是获客、风控、服务和运营。

肖京认为金融最核心的领域是风控。他认为如今欺诈的种类越来越多，很容易出现一些漏洞没有被发现的情况，对于此类情形，可以用科技力量。一个单据是不是存在欺诈的情况，很难辨别，但是当我们积累大量数据进行分析之后，我们可以用科技自动分析单据是否有问题，这样可以大大降低我们的风险、提高我们的风控的能力。

如何用科技把金融做得更好，肖京认为，一个行之有效的方法就是互联网。通过互联网，平安可以把很多线下的业务线上化，这样就可以很好地提高效率、降低成本、提高用户的体验。但是，互联网虽然解决了渠道触达的问题，但是并没有真正解决生产质量的问题。 肖京列举了“地沟油快餐外卖”的例子，虽然外卖可以很快的送到家，但是快餐的味道和健康等级还是那样，我们还是吃的还是地沟油快餐，不是高质量的食品。

而为了解决这个问题，肖京认为，需要用人工智能技术将公司的产品和流程实现智能化。而只有具备4个要素才能够真正的完成智能化的建设，肖京认为这四个要素分别是数据、算法、专家、场景。

有意思的是，肖京还提到了一些有趣的人工智能应用。比如牲畜的识别。肖京解释道，农险业务也是一个很大的市场，比如一个养殖场养了1万头猪，农场主就要买猪的保险，所以平安在农险业务上也做到了科技赋能。

最后，肖京介绍了平安如何通过科技助力解决疫情期间的一些社会难题。一是通过语音机器人帮助客服人员回答基础性、简单的问题；二是，平安通过人工智能技术以15秒的速度、98%以上正确率识别出新官肺炎的症状，并且监控它的变化。