2021年1月15日，医疗人工智能公司医渡科技在中国香港联交所主板正式挂牌上市。据港交所公告，医渡科技公开发售价定为每股26.30港元，每手100股。若不行使超额配股权，全球发售募集资金净额约39亿港元。医渡科技上市首日高开，市值一度超570亿港元。截至发稿，医渡科技股价涨136.5%，报62.20港元，目前总市值约561亿港元。 “上市是医渡科技发展的重要里程碑。未来，医渡科技将继续秉持‘绿色医疗’的初心，投入研发，坚持创新，为‘健康中国2030’、医疗卫生科技事业的发展贡献自己的力量。”医渡科技集团高级副总裁兼政府事务主管张实表示。 值得一提的是，医渡科技创始人、董事长宫如璟已经签署了锁定文件，承诺把自己持有的大部分公司股票锁定十年。医渡科技上市敲锣仪式现场 市场与营收双突破 近年来，以云计算、大数据、人工智能等为代表的新兴技术成为“健康中国”战略落地的抓手，为其发展提供了有力支撑。 医渡科技成立于2014年，提供基于人工智能和大数据技术的医疗解决方案，向医疗行业的主要参与者，包括医院、制药、生物技术及医疗设备公司、研究机构、保险公司、医生和患者，以及监管机构和政策制定者提供服务并与之开展合作。医渡科技希望通过技术提高医疗效率、降低成本，打造新型的“绿色医疗”，即让医疗更可及、精准、价值导向，惠及更多普通人。 医渡科技自主研发的“YiduCore”能对获得授权的大规模多源异构医疗数据进行深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新药物研发、帮助患者实现智能化疾病管理。凭借“YiduCore”，医渡科技可以向医疗行业的关键参与者提供数据智能驱动型的解决方案，从而逐渐形成自己多元化的业务结构。 截至目前，医渡科技已经形成了三大业务板块：大数据平台和解决方案、生命科学解决方案以及健康管理平台和解决方案。三大板块的客户数量逐年增加。截至2020年6月30日，大数据平台和解决方案、生命科学解决方案的活跃客户数目分别为87家和86家，而去年同期则分别为62家和47家。 招股书显示，2018财年至2020财年，医渡科技实现总收入分别为2272.7万元、1.02亿元以及5.58亿元，近三年的增速分别达到348.9%和447.1%。其中，大数据平台和解决方案业务实现三年176.11%的复合增长，从2018财年的1767.2万元增长至2020财年的3.72亿元。生命科学解决方案收入由2018财年的505.5万元增长至2020财年的1.03亿元，复合增长率达到173.13%。健康管理平台和解决方案业务由2019财年的1075.8万元增长至2020财年的5564.8万元，同比增长417.27%。 AI技术助力抗击疫情 2020年新冠肺炎疫情令公共卫生建设备受关注。面对疫情，医渡科技及时推出城市免疫平台，助力动态管控疫情。在疫情爆发的第一线武汉，医渡科技派出“抗疫小分队”逆向而行，利用医疗人工智能技术优势携手武汉同济医院建设了新冠肺炎专病大数据智能平台，为武汉同济医院新冠肺炎的诊疗和科研工作提供有力的支持和帮助，助力提升武汉“城市免疫力”。 在宁波，医渡科技及时成立“宁波疫情应对行动小组“，利用人工智能技术对宁波疫情发展进行预测，同时还协助中国疾病预防控制中心持续刊出“境外新冠肺炎输入风险评估报告”。在北京，医渡科技利用人工智能技术助力疾控中心对顺义区疫情进行高效流调溯源。目前，不少医渡科技员工正奋战在河北等抗疫战场的第一线。 在提升医疗服务效率、加速公卫体系建设、协助抗疫方面，医渡科技的技术价值不断得以释放。与此同时，在保护低免疫力人群方面，医渡科技也在不断发挥作用。伴随人口老龄化，因病致贫、因病返贫的风险被放大，以“平等保障”为导向的健康保险及健康管理的重要性越发凸显。医渡科技旗下因数健康积极参与“惠民保险”项目，助力多家保险公司为普通大众提供补充型医疗保险保障，以擅长的健康管理解决方案为百姓降低疾病的发生率。
记者获悉，一站式资产管理服务(TAMP)平台美信联邦宣布完成千万级美元的C2轮融资，由宇新大数据基金领投。同时，美信联邦宣布品牌升级为美信数科，为金融行业数字化升级提供基础设施服务。 本轮融资领投方——宇新大数据基金由华侨银行集团和宇信科技集团共同发起设立，基石投资人包括金融科技产业龙头北京宇信科技集团股份有限公司，以及厦门市区两级引导基金出资代表厦门金圆投资集团有限公司和厦门市集美区产业投资有限公司。在此次融资当中，在厦门市政府引导基金的参与下，美信数科也已经于厦门成立其南方运营中心，以此更好地服务机构客户。后续，美信数科也将与宇信科技合作，不断深化对金融机构数字化升级的技术解决方案。 36氪曾对美信联邦进行报道。美信联邦成立于2015年，是一家B2B一站式资产管理解决方案平台，围绕其核心产品iTrade为财富管理领域的上下游双方提供系统与服务。 美信数科（原美信联邦）联合创始人刁盛鑫表示，当下，财富管理行业的客户人群正在不断年轻化，其认知也在不断提升，再加之疫情带来的影响，财富管理行业的数字化升级势在必行。 因此在本次融资后，美信数科将增加其在配置组合算法、产品和数据分析、数字化内容等领域的技术研发和投入，升级大数据、算法、服务等输出能力，建立“端+云+服务”的解决方案输出模式，解决企业经营过程中由于复杂系统而产生的不确定性，优化资源配置，助力产业升级。 当前，美信联邦已经形成了“数据+产品+服务”的业务闭环，实现对金融行业各机构从营销获客、用户服务、产品、供应链、交易及数据等全环节的覆盖。在金融机构行业进入数字化的阶段中，美信数科也建立了数字化场景和生态，围绕算法、场景、数据来建设自身的核心竞争力，实现营销、金融产品、会员、交易等数据的互通，帮助金融机构和理财师更好地满足用户需求。 而在疫情期间，美信数科通过和嘉实财富的合作，也完成了公募基金配置数字化技术基础设施的搭建。 过往融资方面，2019年3月，美信数科完成数千万美元C1轮融资，由BitRock Capital领投，千山资本、贝塔斯曼亚洲基金（BAI）、韩国创投伙伴（KIP）、复朴资本等老股东跟投。在此之前，美信数科还曾于2016年获得由 BAI 和梅花创投领投的数千万元Pre-A轮融资，以及KIP韩投伙伴（Korea Investment Partners）领投的A轮融资。 团队方面，美信数科联合创始人刁盛鑫，纽约大学斯特恩商学院金融和经济双学士，2017年度福布斯亚洲杰出青年及同年的胡润百富30位30岁以下的创业领袖，曾先后供职于美银美林、法国兴业银行，专注于美国和跨境兼并收购和资本募集；联合创始人叶一舟为中山大学学士，中国富强财富管理公司（290HK）前董事，拥有12年全球财富管理经验；创始人吴晓雯为哥伦比亚大学工商管理硕士，曾担任德意志银行香港分行投行部以及瑞士银行香港分行投行部董事。 投资方观点 本轮投资方宇新大数据基金由新加坡华侨银行（OCBC）参与发起管理，后者作为东南亚第二大的金融服务集团，旗下拥有私人银行新加坡银行、保险公司大东方控股和资产管理公司利安资金，均与美信数科有潜在的业务协同效应。 宇新大数据基金新加坡华侨银行大中华区投资代表、宇新大数据基金管理合伙人郭燕妮女士表示，“在数字化浪潮下的财富管理行业变革和服务升级已经是大势所趋，美信数科通过不断迭代的技术和服务能力，助力大资管行业资产端和流量端进行数字化转型升级，满足中国大众富裕群体不断提升的高效全球配置资产的需求。”
记者获悉，金融科技服务商「栈略数据」宣布获得数千万元B+轮融资。本轮融资由华智资本领投，广发乾和投资跟投，山景资本担任独家财务顾问。 栈略数据自2016年创立，瞄准医疗保险后市场，主要服务医疗支付方和监管机构，为国家和各地方社保、医保、审计及民政等部门，以及商业银行、保险公司、保险中介机构、人力资源公司和医药企业等合作伙伴提供大数据解决方案。 发展至今，栈略数据当前的定位是RPA+AI风控技术提供商。RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是2019年创投圈的小风口，这一技术能够通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。 受宏观背景影响，全球金融行业如今正面临诸多挑战。近年来我国金融体系在向高质量发展转变的过程中，也面临着增长放缓与分化严重的难题，效率提升、降低风险、成本节省以及用户体验改善越来越成为刚需。RPA 、AI等技术落地到金融领域核心业务的速度明显加快，正是顺应了这一趋势。 基于RPA+AI技术，栈略数据从医疗支付场景切入，结合风控模型与专家经验，为客户提供金融保险业风控解决方案。该方案能够协同不同业务场景，根据监管部门、商业保险、商业银行、审计机构各自的特点，提供定制的自动化运营、反欺诈、反洗钱等系统解决方案，实现联合动态风控，为合作伙伴提供数字化能力。 从产品角度看，目前栈略数据旗下拥有医疗险智能理赔平台、医保智能风控平台、长护智能管理平台、大数据反洗钱平台、IFRS17系统平台、金融诚信体系平台等产品。 除了为商业保险公司、人力资源公司和保险经纪公司提供报案、理算、风控自动化全流程服务外，栈略数据还可为社保经办管理机构、审计机构、银行等提供智能风控、基金管理、智能稽核、反洗钱、诚信体系建设等服务，为相关政策制定调整提供决策帮助。 在业务方面，栈略数据当前已与中国人寿、中国人保、中国太平、中华联合保险、太平洋保险、友邦保险、中信保诚人寿、中国大地保险、中再寿险、前海人寿、汉诺威再保险、江泰保险经纪、华泰保险经纪、华富保险经纪、中智企服、工商银行、招商银行、百济神州制药、默沙东制药等100多家相关行业伙伴建立了密切合作关系。 栈略数据创始团队成员来自硅谷一线科技公司，核心团队由资深技术专家、保险业务专家及医疗专家组成。目前公司拥有北京和上海双总部，同时在南京、杭州、成都、长沙、广州、深圳等地设有分支机构。2019年，栈略数据国际总部已于香港成立，着手重点布局亚洲市场。 融资方面，栈略数据于2016年成立之初获得由高榕资本、富慕资产和威诚基金参与的天使轮融资；2017年中旬获A轮融资，投资方包括DCM投资、丹华资本、普华资本、360金融、高榕资本和富慕资产；2019年初完成由领沨资本和信也科技参与的B轮融资。 投资人观点 领投方华智资本是一家聚焦金融科技、人工智能、大数据领域的投资机构，团队由中国银联创始人、原国泰君安证券董事长万建华先生牵头，联合业界知名人士组成。华智资本投资总监郑文婕表示：“近年来健康险逐渐成为行业增长最快的险种之一，健康险赛道蓬勃发展。栈略数据运用人工智能技术深度赋能健康险的理赔控费、再保支持及保险产品设计等环节，依托医保业务积累的模型优势，找到商保变现场景，深耕行业打磨产品，在医保和商保领域落地了众多标杆客户，构筑起自身的竞争壁垒。我们看好栈略的技术能力和团队实力，期待栈略数据在后疫情时代能创造更大的产业价值。” 广发乾和投资为广发证券以自有资金投资非上市公司的平台，聚焦先进制造、半导体、医疗健康、新消费、TMT等几大领域。广发乾和TMT投资总监张学思表示：“中国健康险市场具有巨大的发展潜力，我们很高兴看到栈略数据这样的公司正在通过底层的技术能力赋能行业的信息智能化与合理规范化，通过理赔控费与产品设计打造商业闭环，服务众多标杆客户，我们期待栈略数据未来为中国保险科技贡献更多价值。” 山景资本是一家新兴的FA财务顾问公司，团队均来自精品投行、投资机构。山景资本专注服务和投资TMT行业的项目，包括消费、产业互联网、AI等领域。山景资本合伙人杨玥表示：“随着健康险市场的高速发展，保险产品后端服务能力的重要性与日俱增，栈略数据以其风控能力及数据积累，持续为商保公司在产品设计、理赔、再保等环节提供降本增效价值，通过底层的技术能力赋能行业的信息智能化与合理规范化，已在千亿级保险服务后市场站稳脚跟，未来可期。”
图片来自网络 12月17日晚间，北京证监局发布公告称，中信建投发布的研报存在研究依据不充分、研究方法不谨慎等问题。 因此，对该研报证券分析师武超则、金戈采取监管谈话的行政措施。 （图片来源：北京证监局官网） 北京证监局称，中信建投发布的某研究报告存在，研究依据不充分，研究报告参考资料未经规范信息源确认，关键数据交叉验证不足，数据基础不扎实；研究方法不够专业谨慎，分析逻辑客观性不足，以预测数据和假设条件主观推定结论的问题。 据公开信息显示，武超则为中信建投董事总经理、研究发展部（即研究所）行政负责人、TMT行业首席分析师。 值得关注的是，11月30日，北京证监局就曾对中信建投出具罚单，被罚理由同样是由于研报研究数据不充分等问题。 （图片来源：北京证监局官网） 北京证监局表示，中信建投发布的某研究报告存在，研究依据不充分，研究报告参考资料为电子平台个人账户上传文章，未进行规范信息源确认，关键数据交叉验证不足，数据基础不扎实。 此外，北京证监局称，中信建投该研究报告的研究方法不够专业谨慎，分析逻辑客观性不足，以预测数据和假设条件主观推定结论。 因此，北京证监局对你中信建投采取责令改正的行政监管措施，要求中信建投应进一步加强对研究报告的质量控制和合规审查，切实提升制作、发布研究报告的质量。 事实上，近期，研究报告数据不严谨遭处罚的事件频发。而此前，国信证券研报有误，遭到爱康国宾实名举报其两名分析师的事件也备受业内关注。 今年11月19日，爱康国宾通过其官方微信公众号，发布关于国信证券分析师涉嫌违规的相关资料。 爱康国宾称，上述研究报告存在诸多虚假内容及刻意编造误导性信息，2020年11月8日，爱康国宾向国信证券发送了《律师函》，要求国信证券对相关问题进行书面答复。 爱康国宾于11月12日向中国证监会、深圳证监局以及中国证券业协会进行实名举报，请求对国信证券分析师谢长雁、朱寒青涉嫌传播虚假信息、误导投资者事宜开展调查，并依法予以处理。 目前，监管部门暂未公开披露国信证券研报事件的处罚结果。
“要利用科学的方法对数据进行加工和处理，保证信用评估的客观性和有效性，做到使用而不滥用。” 近日，为贯彻落实国务院常务会议关于促进征信业发展提质、建立健全征信体系的会议精神，坚持征信为民，规范征信业务及其相关活动，加强征信监督管理，促进征信业健康发展，人民银行发布《征信业务管理办法（征求意见稿）》（下称《办法》），这标志着我国征信体系建设又将进入了一个全新阶段。 我国征信体系的建设起步较晚，但得益于改革开放之后金融体制改革的深化、信用交易规模的扩大、征信需求增加，我国社会信用体系在短时间内快速建立。从上世纪80年代起，国内就开始进行征信体系建设的探索，直到2004年和2005年，分别建成了全国集中统一的个人和企业信用信息基础数据库。2013年，《征信业管理条例》明确了中国人民银行是征信行业的主要监管部门，从此征信行业有法可依，进入规范发展的阶段。 从根本上来讲，征信的发展一要走量，二要走质，量可以理解为准入，质理解为其指导思想和发展方向。征信的量变在于降低市场准入门槛，扩大征信开放力度。我国征信业体系建立的过程中，政府帮助征信行业迅速度过发展初期的无序状态，形成全国统一的征信系统，起到了重要的主导作用。不过，征信行业同其他行业一样，同样需要丰富的市场主体，在不同经济领域发挥作用。相较于依靠国家力量建立的公共征信系统，市场化的征信机构一直发展缓慢。但征信本就具有一定的特殊性，信用不管是对于个人还是企业法人来说，都是一种隐形的财富，但信用的度量又是具有一定困难和争议的，单靠政府力量很难支撑起社会整体的征信体系，征信所需的庞大数据信息也是单靠一家机构难以收集的。 所幸近几年来互联网技术的兴起，经济社会中的数据数量呈指数式增加，给各类市场化的征信机构提供了发展机遇和发展思路。实际上，信用不管是对于个人还是企业法人来说，都是一种隐形的财富。进入数字时代，众多企业也开始为便捷自身业务从不同的角度对个人、企业的数据进行收集，分析，从而得出信用评分，为之后的经营交易活动提供参考。但企业的征信行为说到底还是单打独斗，没有纳入体系之中，一方面使得大量数据不能做到取之于民，用之于民，同时还加大了对这些零散征信机构的监管难度。笔者认为，加大征信业开放力度相当于聚合这部分社会资源，促使征信服务机构提供多维度个人信用评分制度，提高行业整体服务水平和服务质量，建立多元化个人征信体系，在经济系统内形成良性循环。 征信业务的质变一定要体现在应用之上，目前国内现有的征信数据服务大都停留在整理原始数据的起步阶段，信用数据分析服务不能满足更加多样化、个性化的信用服务需求，这是我国征信市场较为欠缺的地方。《办法》在这一方面也给予了关注，对征信的内涵进行了进一步的延伸，引导征信业务向更广范围，更深领域发展，同时也将更多的业务纳入监管当中，保证市场的有序发展。 对于征信机构而言，应用是目的，独立性则是保障，征信机构必须具有第三方的独立性，而关于信用信息规范化使用，保障用于合法目的也正是《办法》的关键内容所在。要保证征信机构在运用其掌握的海量公民信息同时，不至于因利益关联或利益冲突而进行违规使用。除此之外，要利用科学的方法对数据进行加工和处理，保证信用评估的客观性和有效性，做到使用而不滥用。 实际上，不论是之前开放征信机构还是近日的《办法》出台，对于征信而言，数据隐私问题都是重中之重，征信信息的获取源自于公民、企业等信用主体的交易行为，涉及到个人隐私、商业机密。不过可以看到，《办法》对于相关业务的监管也做了相应的安排，我们相信监管不会走先放任后治理的道路，能够有效从源头上杜绝滥用公民信息的行为，保护公民的隐私权。 本文原发于国际金融报
12月11日，江苏省互联网金融协会与苏宁金融研究院联合举办的“2020江苏金融科技与普惠金融发展研讨会暨苏宁金融研究院五周年论坛”在南京举行。香港浸会大学副校长、英国皇家工程院院士、江苏苏宁银行首席科学家郭毅可教授在会上作了《铸就人工智能重器 赋能金融产业升级》的视频演讲。以下为演讲节选：尊敬的各位嘉宾，大家下午好！首先感谢主办方江苏省互联网金融协会与苏宁金融研究院的邀请，在今天和大家共同探讨江苏金融科技和普惠金融的发展大计。数字经济与数据资产我们这个时代是一个大数据的时代。大数据是我们时代的自然资源，在人类的历史上，从来没有过像现在这样用非常简便的方法、用非常短的时间获得大量的数据，通过不同的传感器，通过各种的数据采集，通过互联网上自己的生活痕迹采集大量的数据，成为新的自然资源。在这个大数据时代，我们有了一个基本的技术生态，我们有云计算，同时又有无线网、有5G，可以使每个人随时随地访问到数据服务。这个时代把数据变成资源，有了这个以后数据就变成了资产。今天又开始过渡到一个对它资本化的过程，把数据作为一种产品，作为一种可以交换的资产，就是资本，它作为新的社会发展的动力。今天数据资产的特点，它具有个性化，每个人都是数据的生产者，正是因为这个原因，所以我们才有了数据市场的概念，才有了像GDPR这样对于个人资产的保护这样的一种协议，这是一个非常重要的未来前景，在数据构成的环节中，每个人都是数据生产者，也是数据资产的拥有者，怎么界定它，怎么保护它，是我们经济生活中一个重要的特点。从数据资产到数据资本有两个重大的瓶颈，第一点是要解决数据资产的交易性和数据使用的特征，要保证我们所形成的数据资产的产品，是可以用来交换的，这个时候就有一个非常重要的数据特点，那就是所谓的使用的非排他性，数据可以随意拷贝。解决这个问题有区块链的技术，区块链构成数据中间，每一块的数据资产都是不可复制的，这就是形成交易性的一个重要条件。第二点，对于个人数据接近无限的量级，我们无法用脑力来处理我们的数据，这个时候就需要用人工智能，人工智能的一个重要任务就是把数据形成数据产品。从这个意义上来讲，数据经济和社会具有整体性，这个整体性从数据资源到数据资产，我们运用了区块链这样一种新的数据互联的结构，还有一个从数据资产到数据生产力，我们采用的是人工智能这样的一个生产工具。这两个组合起来就是一个数据社会。那么基于这个社会的一个基础，对其经济学的研究就是数字经济学。我们可以回顾一下数据经济生态系统的演变，可以看到，从过去数据是零散的，每个人不规则地管理它，到了2010年之后出现了云计算，就出现了数据管理者的概念。我们可以托管数据，就像银行管理着我们的金钱，我们有一个数据中心或者云计算中心管理着我们的数据。那么有了管理数据以后，数据的拥有者跟管理者之间就有一个非常重要的关系，这个关系是什么？这个关系就是资产管理。数据管理者必须保证其管理的数据在使用时，能够保证数据拥有者的私密性、数据的拥有权、数据的控制权，这就引出了数据资产管理的概念，这在2010年以后到今天，都是一个最热门的题目。那么，形成了这样的资产管理以后，交换交易怎么样形成数据产品，这就是区块链的一个重要特征。同时，另一个重要的认识是我们今天所谓的大数据，即数据科学，就是通过数据来认识世界的科学。数据科学与人工智能总结一下，我们认为数据是世界新的市场资源，我们不断利用和创造这样的资源，这种资产或者资本化是数据科学一个重要的研究。数据科学还有一个重要的任务，通过数据来认识世界，怎么认识？它的认识是从观察来总结观察到的事实，总结的过程是基于统计的推演，推演的结果就是我们所说的模型，推演的过程不是人来做而是自动化，那就是机器学习、人工智能。我们将会有越来越多的数据，越来越强的推理，越来越自动的学习，越来越深的理解，这就是我们的未来。以上就引出了人工智能的发展。所谓的人工智能是数据科学的一个基本技术，我们可以这样来简单的看一下人工智能的特征。我们有世界，有一个认知体，这个认知体可以是人也可以是机器，总的来说是一个认知。我们人在做认知或者机器做认知的时候要做总结，总结出来就是模型，模型存在我们的思维体中，在脑中的存储的模型不断地对这个世界做出判断，或者叫预测，这样的预测和观察就一定会形成对比，一个是主观的认识，一个是客观的观察。这个时候如果说我们把观察和自己主观的意识做一个比较，这中间会有一些差异，如果没有差异就很好，因为我们的认识得到了实际的检验，这使我们的认识更加有信心；如果观察和认识有不同的话，那么这时候就会出现两个结果，一个是我们相信自己的观察，相信世界的客观性，这个时候怎么办？就改变我脑中的模型，这就是一个学习的过程；还有一种人比较自信，相信自己的认知，认为自己是对的，这个世界是错的，那就会出现改变世界，出现一个行为。人类整个的认识过程基本上就这两类。在过去，当数据量比较少，计算率比较差的时候，机器人的知识获得，是通过人把自己的知识总结出一条一条的规律，来告诉机器人，这是硬的输入。后来随着数据量的增长，计算能力的提高，我们才有了基于统计的学习，最后到今天的深度学习。总而言之，我们的信息量越来越大，计算能力越来越强，导致了我们知识获取能力、自动获取能力发生了变化。人工智能有很多的研究，下面讲一讲它的应用。今天很多所谓的智能，智能银行也好，智慧城市也好，智慧车也好，讲的都是给今天所生活的每一个社会体赋予一种人工智能推理的能力。这里有很多的例子，中间一个比较重要的例子就是智慧金融，这里面有很多很多的应用，根据我自己的一些实践，再稍微举一些例子。人工智能与金融产业升级一个是金融服务的精细化，很大的一个改变，通过数据可以感知整个金融界，跟你的金融产品的性能和市场表现，还有客户的洞察，这些都可以使得金融机构构造一个以客户为导向的，有精确营销的高性能服务，这是人工智能的一个很重要的应用。现在讲的普惠金融，很大程度上就是细分，什么叫普惠？就是把金融落实到个人身上，未来的状态就是这样的，精细化的金融服务，强调用户体验，强调用户的个性需求。在金融服务链方面，整体上来说它有一个很重要的数据驱动的数据链，我们从产品竞争力到员工激励，到营销系统、管理，一直到客户的管理系统，这些都是通过数据来服务的，来看顾客的忠诚度，来看产品的易化程度，这里面都离不开大数据。讲到这个问题，产品怎么设计？产品设计的未来总是一个特点，就是长尾效应，更多的个性化，更多的照顾每一个人，这个时候我们要研究产品的分布，要研究区域的竞争力，还有就是它的时效和整个生命周期中间不同的社会情况，不同的经济情况对它的影响，它的抗灾性等等，都是一种非常重要的数据驱动的做法。把握资金流动的特征，特别是在信用打分的时候是非常重要的。前面讲的很多的消费信贷产品，面向个人的系统，这里面很重要的一点就是对个人偿还能力的评分，这个评分里面有各种对你资金流动的理财爱好、风险偏好等等的特殊描述，这也就决定了个人的信用。还有很重要的一点，就是要揭示金融世界中的内在关系，一个股票的增长和它的变化以及其他的金融产品的变化，跟一些因素相关，把它们之间的因果关系揭示出来，是非常重要的，那么这一句话怎么解释我们所能看到的一些数据，就是一些持续数据，比方说股票的波动，那么我们怎么样通过这些波动来推导这些系统中间各元素之间的关系，这是一个非常重要的因果分析的关系，也是机器学习和人工智能中间的一个难点。金融监管与人工智能产品化最近谈到最多的话题之一是大数据风控和监管。大数据风控，它的特点是将风险控制落实到微观个体，而监管的特点是通过政策来宏观控制风险，这两者之间的平衡实际上在相当长的一段时间里都是我们将要讨论的重点，它们两个是没有矛盾的，相辅相成，但是现在看来更多好像是一种矛盾。长远看来，监管需要更多的精细化，大数据风控必须要有一定的宏观政策保证，这两个是相辅相成的体系，这是一个很重要的研究领域，银行在最近的风波中间应该得到一个启示，要真正认真地研究数据风控与监管之间的关系。最后，对于人工智能的研究，现在要做的是把它赋能工业化，产品化。这个所谓的工业化是什么？它是标准化、组件化、流程化、社会化，我们要把人工智能很重要的各种功能作为达成人工智能的组件，这方面我们有很多的经验，我自己也做过这方面很多的工作。工业化应用开发平台的构造，这里面不仅有模型的构造，有模拟分析器，还有一个很重要的特点就是模型管理，我们会生产出越来越多的知识分析模型，这些模型我们必须把它管理好，管理是我们对于一个企业知识的管理，这将会是人工智能发展工业化最重要的一个瓶颈，将来我们有很多的工作要去做。最后总结一下，今天人工智能给金融的智能化提供了非常好的技术，现在要做的是踏踏实实把这个技术用好。我们对于人工智能很多的研究，没有必要去做太多的哲学问题上的考虑，比如AI会不会超过人的智能等等，更重要的是要考虑怎么样在今天各种社会生活中间把该技术用好，使得它为我们服务。那么，金融产业当中人工智能大有用处，希望江苏在这方面能够走得早，走得好，走得踏实。也希望我在和苏宁银行的合作期间，能够为江苏省金融产业的发展做出自己的贡献。谢谢大家！
原标题：互联网存款产品下线，对金融科技伪创新的警惕要上线 特约评论员 毕舸 12月20日，京东数科表示根据监管部门对于互联网存款业务的关注，京东金融APP已停止新增上线互联网存款产品、停止新用户购买相关产品，并已对存量客户和业务进行稳妥有序地调整。此前，蚂蚁支付宝、百度度小满、腾讯理财通、中国平安旗下陆金所等平台相继下架互联网存款产品。 近期，监管多次对互联网存款产品问题发声。12月15日，央行金融稳定局局长孙天琦在第四届中国互联网金融论坛上表示，第三方互联网平台存款有别于传统储蓄存款，给监管部门和金融机构带来新课题。互联网金融平台开展此类金融业务属“无照驾驶”的非法金融活动，应纳入金融监管范围。12月19日，中央财经委员会办公室副主任韩文秀表示，平台经济的许多业务具有金融性质，有的实际上是钻监管的空子，造成过度金融化。 以上信息表明，监管层正根据社会经济形势发展，围绕金融科技创新与风控的平衡作出同步完善，防止金融科技借助“伪创新”将用户隐私数据灰产化；诱导用户透支消费，引发巨额坏账呆账等严重后果。 互联网金融企业强调自身具有双重属性，即“科技+金融”，尤其是利用人工智能、大数据获取及分析用户行为数据，并以此为基础实现用户线上贷款快速审核。为与传统金融机构形成差异化竞争，金融科技企业往往向相对中低收入群体提供各类消费类贷款。 然而，不少互联网金融企业所获取的数据维度更多是行为导向。一旦涉及大额消费行为，这些数据维度无法对用户的经济承受力进行有效评估，尤其是涉及收入相对较低且不稳定、经济来源单一的用户，容易出现逾期不还等现象。 这就产生内在的逻辑悖论。一方面，互联网金融企业强调自身的金融创新产品和服务，通过大数据实现用户信用透明、可见、全面，让信用度低的用户降低资金获取难度。另一方面，互联网金融企业发现，目前所采取的数据征信方式无法达到保障自身资金安全的要求，过度降低用户信贷准入门槛的代价，就是要以更高的复合利率来减少潜在损失。互联网金融企业提供的的网络小贷利率高于一般信贷，本质是反信用产品，反而在无形中加重用户的还款负担。 由于数据是互联网金融企业评判用户申贷资质的主要信源，这也成了香饽饽。部分互联网金融企业将数据视为有利可图的生意，未经用户授权和统一，私自扩大对用户数据的采信范围，私下售卖用户数据。由于金融信息数据关系重大，一旦互联网金融企业成为盗取、倒卖用户隐私的重灾区，其后果将难以估量。 从P2P平台“全军覆没”可看到，部分互联网金融企业为追求用户和业务裂变，过度追求扩张速度，忽视风控体系建设，导致财务出现问题；也有部分互联网金融企业打着金融创新的名义大搞庞氏骗局，最终引发爆雷，无数用户为之买单。 面对以上种种问题，监管层应加紧立法，强化对互联网金融企业全流程监管。对于互联网金融企业而言，该来的监管迟早会来，如果自身想要获得长久发展，就必须破除此类投机、浮躁、无视金融规律、破坏科技与商业创新本质的伪创新式发展陷阱。转型越快，越能秉持长期主义而非炒作概念的企业，越能成为真正的领跑者。 本网站上的内容（包括但不限于文字、图片及音视频），除转载外，均为时代在线版权所有，未经书面协议授权，禁止转载、链接、转贴或以其他 方式使用。违反上述声明者，本网将追究其相关法律责任。如其他媒体、网站或个人转载使用，请联系本网站丁先生：chiding@time-weekly.com
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