中概股回潮引发市场的关注。 继2017年成功登陆美国纳斯达克之后，再鼎医药9月28日成功登陆中国香港联交所主板。再鼎医药本次全球发售共约1056.4万股股份（未计及行使任何超额配股权），预计全球发售所得款项净额约59.4亿港元。由此，再鼎医药正式成为首个在港交所二次上市的生物制药公司。 工银国际研究部医药行业总分析师张佳林接受记者采访时表示：“在过去的两三年间，中国香港和内地的资本市场，包括监管机构、中介结构、投资者，在医药，尤其是生物科技领域的认知和接受度越来越高，同时内地的生物科技创业环境也越来越好，形成了一个蓬勃发展的局面。原来只能在国外做的研究、进行的学术交流，国内慢慢也可以提供。综合上述因素，以及文化、地理、时区的差异，我们判断未来将有更多的中概股会考虑回归。整体来看，业绩好、技术领先或者具有稀缺性的公司回归，会比较受到市场青睐。” 中概股加速回流 2018年4月，香港联交所推出新的上市规则第19C章，以吸引新兴及创新行业的成熟高增长公司在其主板上市。新的第19C章为符合条件的公司提供了在主板进行第二上市的渠道，从而扩大了其投资者基础。新设的第19C章是当时上市规则引入的三个新章节之一，其他章节是第8A章（引入不同投票权架构）和第18A章（引入未有收入的生物科技公司）。 启明创投是再鼎医药上市前最早也是最大的投资股东，据招股书披露，启明创投自2014年起投资再鼎医药，上市前持股比例为12.0%。启明创投公司人士向记者介绍，再鼎医药是第一个在中国香港二次上市的生物科技公司。 在此之前，赴美成功上市的创新药企百济神州2018年在中国香港成功上市，不过其采用的是双重主要上市（DualPrimaryListing）而非二次上市（SecondaryListing），二者的主要区别在于，二次上市指已在本国上市的公司将其部分发行在外的流通股股票在非注册过的另一家证券交易所上市，双重上市指同一家公司在两个不同的证券交易所挂牌上市。 再鼎医药创始人、董事长兼首席执行官杜莹表示，此次回到中国香港上市的原因之一是公司想扩大现有的现金流。“作为一个立足于中国的企业，对我们来讲中国是我们最重要的出发点和我们最重要的患者来源，所以我们还是希望能够利用（中国）香港的开放环境，允许我们作为第一家没有盈利的生物医药企业回到香港上市，而且是在香港主板上市，这个就帮我们把商业化、一体化的研究推向一个新的阶段。我们也希望引进更多亚洲的，包括中国大陆的投资人，从而更能有利于打造我们的本土品牌。” 募集资金加码创新药 再鼎医药是中国最早进行规模扩张的生物制药公司之一，自成立以来，通过全球合作引入授权有前途的生物医药产品以及投资内部研发。其产品组合包括16种产品及候选药物，其中包括商业化的2种产品——则乐及爱普盾，以及处于关键临床阶段的7种产品，主要聚焦于肿瘤、感染及自身免疫等疾病。 据了解，再鼎医药此次二次上市募集的资金将主要用于加强产品管线相关的临床开发和内部研发工作，推进正在进行中和计划中的临床试验，提升商业化能力，以及探索新的全球授权及合作机会，此外还将用于在全球招聘及培训高端人才等，支持再鼎医药在中国和全球各地发现、开发、生产并商业化创新药物，进一步扩大公司规模和影响力。 值得一提的是，近年来，包括国内的传统药企及创新药企都加码海外创新产品授权。License-in（授权合作）也将成为再鼎医药未来发展的重要组成部分，这是否有悖于自主创新、研发驱动的创新药企业“本色”？ 对此，杜莹表示，再鼎医药的发展也经历了业务发展的演变，一开始公司的产品线只有一个。由于产品得到认可，所以目前的大部分产品在早期就已经和知名药企进行合作开发。“我们不是一个卖药的公司，而是一个做研发的公司。我们第一步一条腿走路，采取和国际公司合作，然后帮助他们的知识产权在中国、亚洲尽快落地。再鼎医药的基因是做创新，公司对全球创新疗法具有非常好的直觉，这不能掩盖我们内部研发的努力和成果。经过4年持续不断的探索，我们已经有两款内部研发产品进入了临床研究阶段，而且实现了患者入组，从今年开始，我们每年还将争取至少有两个内部研发的产品进入临床阶段。” “的确我们在近期看到，国内药企不但持续加码引入国外产品或管线，也逐渐有了自有产品和管线海外授权的突破。我们认为这一方面反映了中国药企对新技术、新产品的迫切需求，在另一反面也反映了‘中国新’药物逐渐在世界范围获得认可。这其实和国内监管改革，企业创新发展是一脉相承的。”张佳林向记者介绍，“合作开发一直以来，是药企成长极为重要的一个手段。药企通过合作引入新药，不断拓展管线，弥补老药下降的影响。这其实也是市场专业化分工的结果，通常来讲，小公司容易发展新的突破性产品或技术，但对学术推广欠缺经验，同时资金人力资源也相对较弱，而大药企资金多、抗风险能力更强，在推进临床、销售等方面优势明显。两者合作是比较双赢的局面。如果是外跨地区的合作，也是结合双方的比较优势，达到更好的目标。”
双循环 1 为什么要提双循环？ 今天活动的主题是“特区40年”，我是70年代末出生的人，我们这一代人现在大概40岁出头，正好和改革开放同行。 我们这代人挺幸运，因为这40年，正好是中国发展最快、经济最繁荣的40年，我们这代人基本上没遇到什么苦难。所以，无论从专业研究还是翻看历史的角度，我是真诚地感谢改革开放。 大约在2011年、2012年期间，我们研究全球化得出了一个初步推演的结论：全球化可能会发生逆转。此前一轮全球化，很多人是把它从“1991年苏联解体，苏东社会主义阵营崩塌，再到全球市场开始统一”算起的。 中国加入WTO（世界贸易组织）后，中国学者在深入研究全球化时，已经发现：全球化的繁荣景象可能会逆转。其中重要的原因，就是来自于国家内部产业结构，以及社会阶层的分化。 今天，不幸言中——现在看来全球化的逆转，特别是大国之间的关系变化，已经开始了。 我们处在一个很重要的历史转折点上。 先从“双循环”开始说起，“双循环”是今年说得最多的一个词，中国领导人在5月份正式提出了这样的一个新判断，在5月23号对“双循环”进行了相对明确的界定：要将满足国内需求作为发展的出发点和落脚点。 特别提出了要形成“以国内大循环为主体，国际国内双循环相互促进”的新发展格局。 这个格局的形成，对比过去40年的改革开放以来的发展格局的描述是一个国际大循环的逻辑。 而国际区域布局，是一个梯度转移。 中国领导人在2020年这个重要的时间节点提出“双循环”，有特定的含义。无论我们如何去强调“内、外双循环”，并不是所谓的“闭关锁国”。 但是我们也要清楚，国际大门确实越关越小了，它和过去40年面临的开放的环境相比，确实有了重大的变化。同时，国内面临的挑战也多了，既包括疫情的冲击，还有经济减速。 我们曾经做过一个测算，发展中国家在经历了20-30年，有的甚至30多年的高速增长之后，一般都会经历一个减速期，这个减速期大概平均20年。 所以，中国的减速期从2009年开始算起，到现在大概10年时间，算下来还要经历10年的时间。 这就是我们面临外部环境的变化，所谓“百年变局”。同时，面对短期的疫情冲击，中长期的经济减速，企业层面，要产业升级，提升附加值；政府层面，要转变发展方式，都是其中应有之意。 2 “修昔底德”陷阱与政治强人时代 未来十年面临的内、外压力仍然比较大，中国企业界要在中国的内、外压力之下，实现惊险的一跃。 从外部环境来看，我们拉长一点历史的视角。中国确实处在重要的时间节点上，未来中国与美国之间的关系会走向何方，美国对华政策的改变到底对中国的现代化进程有多大影响，我们很难得出确定的判断。 但是翻看过去的历史，很多事情有必然性，也有相当大的偶然性。过去100多年里面，有很多重大的事件节点，仔细去研究事件本身会发现有很多偶发因素。 无论是甲午战争还是辛亥革命、日本全面侵华、小平同志南方谈话，这些事件的偶发因素非常多，这提示了我们在今天的“百年变局”的背景下，特别是处理中美关系问题上，既取决于外界，也取决于我们自身。 经济数据上拉长时间周期看，从经济总量占比的变化看，中美关系发生质变是在中国经济总量占到美国三分之二的时候。 当年美国和日本之间关系变化，大概也是处在这么一个状态。这可能在一定程度上支持了一部分人的判断，即中国崛起会出现所谓“修昔底德”陷阱（指一个新崛起的大国必然要挑战现存大国，而现存大国也必然会回应这种威胁，这样战争变得不可避免）。 无论从国际政治专家说的安全维度，还是经济专家说的全球经济失衡，或是全球化运转的角度，似乎都说明了中美博弈难以避免。 2016年特朗普当选美国总统，无论是特朗普还是其他“朗普”，中美的关系已到了一个质变的阶段，我们要认清当前的形势。 同时我们也看到，现在全球处在“政治强人时代”。 关于“政治强人时代”，我没有清晰的界定，或者也很难界定。我们观察世界的大型经济体或者大国，都是属于“强势人物执政”阶段。 强势人物执政和以往“讲规则、讲规矩”的领导人不太一样。就像美国，特朗普总统可以随意发一条推特“吐槽”。 大国博弈在未来5-10年里还会有很多交集。 比如俄罗斯，普京希望俄罗斯在2024年成为全球前五大经济体。如果按照汇率计算，俄罗斯是没有任何可能性的。但俄罗斯专家已经解释：2020年将成为全球第五大经济体，但维持该地位不会容易。 按购买力平价计算，2017年底中国GDP已经超过美国，所以俄罗斯也是充满了雄心壮志。普京基本兑现了对俄罗斯选民的承诺，用20年还一个新的俄罗斯。他用了20年的时间，把俄罗斯的经济总量打造成跟广东省差不多的水平。 3 国内经济发展5个趋势 从国内形势来看，疫情加速了这些趋势，但是，没有疫情这些趋势也在发生。 第一个趋势，移动互联网化。 移动互联网加速了人类的分层，分层可能来自于价值观，可能来自于地域，可能来自于收入水平。移动互联网导致社会治理出现了一个难题：全世界有共同观点的人，可以很快地联合起来。 从企业家看，我们要抓住商机；从政治家的层面来看，我们要抓住社会的难题，所谓“广场政治”（缘于西方文明的源头希腊城邦时代，广场是为市民争取权利和议政的最佳空间），可能会成为一种常态。 第二个趋势，人口老龄化。 人口老龄化不仅仅指经济学家探讨的劳动力红利的消退，因为没有了劳动力红利，还有工程师红利。 人口老龄化的主要趋势是在新中国成立以后第二波生育高峰期，大概60年代中后期至70年代前期出生的人口，在未来五到十年整体步入老龄化，大概有2.94亿至3亿人口要整体步入老龄化。 “老龄化”对经济系统的冲击是不可逆的，而且结果不可预测。由于“老龄化”的趋势，要害不在于它是不是会发生，而在于我们有没有做好准备。 第三个趋势，地产行业发展的逻辑发生了变化，而地产行业涉及到几十个行业。 简而言之，地产行业从过去20年，特别是过去10年，从金融业的发展逻辑，转变到了制造业的发展逻辑，这种逻辑的转化影响到的行业非常多。 第四个趋势，贫富或财富差距拉大。 美国爆发占领华尔街运动，特朗普当选总统，以及中国资产价格的上升，会成为一个全球性难题。这个难题很难用传统的一次分配、二次分配的财政手段解决，没有特别好或者说似乎很难找到和平解决的办法。 特别是在全球经历了长达十几年的量化宽松以后，财富差距几乎是不可逆的。我个人不同意美联储现任鲍威尔主席说的：美国的财富差距和财政政策没有关系。我认为当然有关系，因为宽松政策天生有利于富人。 第五个趋势，与美国、日本相比，中国的宏观管理政策的逻辑也发生了很大的变化。 我认为中国货币当局的货币政策操作方式发生了根本性的变化。如果日本、欧洲的中小银行是“有心无力”，希望通过宽松政策刺激经济，却发现空间越来越小，发挥的作用也越来越小。 中国的货币当局是“有力无心”——我们是有这个能力的，但是不想这么干。 为什么？ 因为我们在过去十几年里面经历过三轮大宽松，分别是2009年、2012年、2014年——2009年是4万亿，2012年是GDP保7.5%，2014年是GDP保7%。 这三轮大宽松解决了很多问题，但是也造成了非常严重的问题。结果就是中国各个社会阶层的财富差距以不可遏制的趋势在拉大，而且不可逆，造成了社会内生性的冲突。 中国经济像日本30年代的运行状态略多，官方的说法叫“经济步入中低速增长、新常态”。 4 新常态下的双循环 我认为2017年我们进入到了“收缩型经济新常态”，它有5个特点： 第一，投资方面“泡沫”的钱很难赚了，赚快钱很难了； 第二，收入增长变得极其艰难，一些特定的社会群体实际收入水平是下降的； 第三，大家在生活工作上会变得越来越简洁，因为现在是从“泡沫化”到“挤泡沫”的过程； 第四，从企业角度来讲，除需要创新外，企业需要提供性价比高的产品和服务。这一点我主张向日本企业学习，比如优衣库，特别在日本失去的30年中，优衣库从普通企业到了世界级企业； 第五，大家培训和学习的时间更多了。如果实现“双循环”，重启中国经济增长的动力，非常重要的环节在于降低体制成本，提高运行效率。 我自己从3个维度去理解双循环：第一，物理空间；第二，动力机制；第三，体制机制改革。 从物理空间来讲，无论是“一带一路”还是“粤港澳大湾区”，都将成为我们拓展市场、深化市场的市场载体。特别是以“海南自由贸易港”建设为代表的新一轮的开放，是我们构建“双循环，启动国内大循环”的基础。 从动力来讲，重要的是启动内需、统一市场，特别是统一市场。加入WTO之前，中国掀起过一轮学习WTO的贸易、金融、法律、消除地方保护主义等活动。在外部环境发生重变，启动国内大循环，消除地方保护主义，在诸多方面能够统一标准、提高效率、降低成本是下一步体制机制改革要做的事情。 从体制机制改革领域来讲，竞争中性、监管统一，特别是要素市场化改革也是我们绕不过去的。其中涉及到土地、资本、劳动力、技术和数据。 新基建 1 深圳40年与大湾区的未来 我想聊一下深圳，每次去深圳都觉得特别提气。深圳是标杆性城市，过了40年的发展，确实给中国其他城市树立了一个样板。在此，我们对深圳各个时期的建设者、领导者表示深深的敬意。 今年是深圳特区40周年，从指标来看，深圳处于遥遥领先的地步。深圳从一个小渔村到今天的成绩，密码是什么？ 无论从规模总量还是结构来看，深圳都遥遥领先其他同时作为特区的四个城市。深圳对标的城市已经是国际上最先进的城市了，从世界来讲，与三大湾区的定义，深圳还有非常大的可以发挥潜力的空间。 举个例子，“粤港澳大湾区”从面积、人口来讲比世界成熟的三大湾区（东京、纽约、旧金山）要大。 从港口和机场的吞吐量也可以看到，粤港澳大湾区的优势很明显。 但是从人均水平，特别是创新能力来讲，我们确实和世界另外三大湾区还有很大的差距。这件事情从不同的维度印证了实现发展方式转变、产业结构升级、后发式突围创新的重要性。 从国际经验来看，向大都市、大城市集中是一个趋势。我的观察结论是，现代城市发展的思路改变了80年代以来控制大城市规模，鼓励发展小城市的思路。 现在的思路还是发展大城市，城市化仍然是一个大趋势，特别是向大城市集中。而中国城市从城市分层来看，第一层级和第二层级的城市，承载的人口和产业是不够的。 我们做过一个研究，中国至少需要8个第一层级城市，每个城市大概容纳2000万常住人口，总共承载约1.6亿人。需要16个第二层级的城市，每个城市需要1000万常住人口。 现在深圳是中国的一线城市，中国可能会有20多个城市有希望在未来10-20年内进入到一线城市圈——我们把它们称之为新一线城市。广州相对紧张一些，因为很多人提到一线城市不说“北上广深”了，广州比较着急。 有人说，广州要加快发展速度，不然20年后会变成了环深圳城市。深圳还是中国一线城市和新一线城市的领跑者。 无论从全球定位和外部环境的变化、经济任务和形势的倒逼，还是深圳发展的潜力和动力，我认为“粤港澳大湾区”毫无疑问是未来中国发展的重要的发动机。 在新的技术条件下，数字化基建或者新基建可能是中国版的新一代信息高速公路建设的重要引擎，这是中国继高铁以后再度实现基础设施升维的难得机会。就像从乡间公路到高速公路，从高速公路到高铁，每一轮基础设施的升维都会带来产业和区域功能的大洗牌，而在这个过程中，深圳有它的优势。 我们梳理了涉及到七大行业共500家新基建公司，特别是华为、腾讯这样的公司，为深圳领跑下一轮的新基建创造了条件。 2 四个“10年”，四代企业家 说一下企业家的机会，因为体制改革营造的好的营商环境是基础。回顾过去40年，我们看到四个“10年”，形成了四代企业家。 我本人将1978年到1998这20年称之为“市场化时代”，中国的企业家有两个群体，“84派”和“92派”； 1999年到2008年我称之为“工业化时代”，我们利用全球化的红利、劳动力红利，当然也利用了城镇化、互联网红利。 中国第一代互联网企业家也随之崛起，特别是深圳的企业家。 随着互联网和地产的崛起，如果说在2007年以前富豪榜排在前面的企业家是来自地产行业，到了后期互联网企业开始崛起，互联网企业家占据了富豪榜的前列。 2009年到2016年我称之为“金融化时代”，这个时代的关键词就是量化宽松的货币政策背景下，政府、企业、家庭都在加杠杆，可以说是一个全民加杠杆的时代。 这个过程中我们可以看到，在胡润排行榜上的企业发生了重要的变化，地产和互联网，或者地产、金融、互联网都出现了很多富豪。 结语 那么，外部环境，未来是什么状态？ 我总结如下： 第一，中国基本实现了市场化改革1.0版本； 第二，房地产市场的逻辑发生了变化； 第三，无论从短期还是中长期来看，中国宏观管理，特别是货币政策方面不大会再采取过去十几年这三轮大宽松的方式，而可能采取一个相对比较克制，类似于疫情爆发后的操作方式。 这对地产、金融业的意义非常重大。意味着从2008年到2017年金融泡沫化时代的背景很难再出现了，金融化宣告结束了，很难再出现金融泡沫化了。 当然，从货币当局的主观意图来看，他们也想极力避免“泡沫化”。从广深地区来看，广深地区的企业家在每个时代都算是勇立潮头。 我们希望深圳在可预见的未来继续引领全国，并且能建成全球性的金融中心和科技中心。也可以说深圳在建立特区40年以后的新目标，而这两个目标的实现仍然是要艰苦卓绝的努力。 希望再过若干年，如果深圳能够在这两个目标的建设上有所突破，我们还能够有机会来一起探讨，谢谢大家。
27日，由中国REITs论坛、上海证券交易所、上海市发展和改革委员会、上海市金融工作局联合主办的“中国REITs论坛2020年会”在上海召开。北京大学光华管理学院金融学教授、院长刘俏发表主题演讲《高质量发展下的中国基础设施REITs建设》。他表示，中国经济要实现新发展格局的关键点在于：如何提升在全球产业链的位置，形成供应链闭环；产业结构的变迁与人口流动——如何实现农民工的“市民化”；以及实现投资更合理的配置等。 结合REITs生态系统建设，刘俏提出：有没有可能启动“住房公积金制度改革、租赁住房改革和 REITs建设三位一体”的新一轮改革，即“存量时代的公积金制度改革”。 具体的建议为：住房公积金制度改革扩大收纳面，将灵活就业人员（含农民工）纳入公积金服务范围；社会资本（公募REITs或是其他长期资本）、公积金部分资金、市场机构联合收购、运营、新建地方保障性住房、人才公寓、租赁住房，从供给端发力，为公积金缴纳者提供多层次服务。 “通过这种方式有几个优点：第一，有利于农民工真正融入城市，消除因‘身份识别’形成的各种不平等。第二，将有利于盘活地方政府存量资产，帮助化解地方政府债务风险。第三，我们估测投资收益率将大大高于公积金现有收益率，一方面增加职工和灵活就业人员缴纳公积金积极性，另一方面公积金投资收益也能补充养老金的不足。”刘俏表示。 以下为发言全文： 刘俏：我特别荣幸有机会参加这样一个非常具有仪式感的活动，这次论坛的主题是关于中国REITs的生态建设，我从结合现在热议的“形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的角度，来判断一下REITs的意义在什么地方，以及我们在未来的生态系统建设里面，从资产、资金、资本这样几个角度可以有一些什么样的突破发展的想法，基本上是这样一个安排。下面沿着三个角度来讨论我要分享的主题《高质量发展下的中国基础设施REITs建设》。 中国经济当前最大的挑战和4个有利因素 第一，简单的讨论一下：用大国经济的视野来判断一下现在中国经济最大的挑战是什么。 我们讲到中国经济在过去40年创造了很多辉煌的奇迹，刚刚各位领导分享了从基础设施方面、公路交通、铁路交通方面等取得了很大的成绩。现在一个大的挑战是完成工业化的进程之后，怎么去进一步的提升我们的全要素生产率（TFP）。 Robert Solow在1956年提出现代增长理论之后，整个学界在各个国家用具体的数据去做验证，基本上发现它对解释现代经济增长起到很好的作用，无外乎三个要素推动增长：一个国家的经济增长可以由要素（资本、劳动力）增长和全要素生产率（Total Factor Productivity，简称TFP）的增长来解释。 过去的四十年时间里面，改革开放之后，其实大家可以看到，我们在全要素生产率方面增长速度是非常快。大概改革开放前30年，比如1980-2010年这段时间，基本上全要素生产率的增速在4%以上，这是一个典型的在推进工业化进程的经济体，在高速增长过程中，它所体现出的比较典型的特点。（1980-1989：年增速 3.9% ；1990-1999：年增速 4.7%；2000-2009：年增速 4.4% ；2010-2018：年增速 2.1%） 现在问题在于，我们已几乎完成工业化进程，我们按2019年中国制造业的产值，基本上占到全世界的27%，已经远远超过美国的16%，还有日本的10%、德国的6%。基本上完成工业化进程之后，未来如果要保持很高的增长，我们自然需要比较高的全要素生产率的增长，但是大家都知道，全要素生产率在服务业主导的经济体里面，进一步提升很困难，而我国经济现在基本上步入后工业时代。 问题本身比较迫切，因为我们现在讲2035年中国要基本实现社会主义现代化，全要素生产率应该和发达国家具有可比性。2014年，整个全要素生产率水平相当于美国的43.3%。去年测算了一下，基本上变化不是太大，40%多一点，而发达国家的全要素生产率的水平已经达到美国的80%-90%的情况。 过去，德国、法国、英国、日本等这些国家，基本上实现了现代化程度的时候，它的全要素生产率水平相当于美国的80%以上。光华管理学院光华思想力课题组做了一些测算，如果说我们在2035年全要素生产率水平达到美国的65%，这是切实可行的目标，要求每一年全要素生产率要比美国的增速高出1.95个百分点。美国过去30年的时间，虽然说大量的创新、大量的新技术崛起，事实上因为它完成了工业化进程，服务业占到GDP的80%以上，全要素生产率的水平大概年均增速约为0.7-1%的样子，要求我们未来的15年时间，2020年-2035年，我们的全要素生产率水平需要达到年均2.5%-3%的增长。 这个是我们在理解高质量发展阶段，或者是形成新发展格局的时候，我觉得必须明确的一点，但是难度非常大。因为人类历史上，最近200多年的经济史，我们观察工业革命之后，完成了工业化进程的经济体，还能保持2%以上的全要素生产率增速这种例子基本上是没有见过的，日本没有做到、韩国也没有做到。 美国TFP的发展应该是比较典型的。美国1870-1970是完成工业化进程一百年的时间，平均的全要素生产率增速是每一年2.1%，实际上完成之后，迅速降到1%以内。现在我们要求中国经济未来15年时间达到2.5%-3%的年均增速，中国怎么做才可能达到这个目标？我想对这个问题的判断本身，很大程度上决定了我们对未来的中国经济是乐观还是悲观。 基本上如果你看好中国未来的TFP，你就会比较乐观，如果不看好的话就比较悲观。我先讲几个看好的角度，现在很多人讲新技术，特别是进入5G、人工智能、新基建等等的时代。技术进步本身对全要素生产率的影响，在学界已经做了很多年的跟踪和研究。可能我们容易高估技术对全要素生产率增速的影响，在90年代的时候，Robert Solow曾经对互联网和计算机的普及，对美国全要素生产率的增长做了一些分析，他的结论是并没有体现在全要素生产率里面，他们认为全世界最大的创新基本上已经完成了，现在的创新在边际层面上还有作用，但并不是重大创新。一般认为重大创新，电是一个，内燃机是一个，但现在的创新很难起到这样的作用。“计算机时代的踪影无处不在，唯独没有体现在生产率的统计数字中”（You can see the compute age everywhere but in the productivity statistics – 1987 Nobel Price Winner Robert Solow）． 用这种观点解释的话，大家认为我们现在过分强调高技术对未来的经营生产起到决定性的作用，可能过于简单。另外一个观点，现在城市化率、高储蓄率使中国人保持比较高的投资率，这样的话，未来一段时间能保持比较高的增长、保持比较高的全要素生产率的增长。但是这一点，我们也看到了最近一段时间，中国的全要素生产率增速降到2.1%，个别年份降到2%以内，我们投资的效率其实是很大的问号。投资效率不高，容易导致企业的杠杆比较高，形成泡沫金融，最终会让高投资率的局面很难延续。 同时人口老龄化在加剧，有很多证据在证明人口老龄化是伴随着国民储蓄率的下降，未来能否坚持比较高的投资率？这是比较大的问号。也有学者讲未来中国靠消费形成新的增长动能，我们有全世界最大的中等收入群体，未来收入在国家、企业个人之间的分配结构要做出很大的调整。 按照2019年的数字，人均GDP突破了1万美元，相当于人民币7万元，但是人均可支配收入只有43%左右是分配给个人，人均的可支配收入大概是3万人民币。这种情况下，消费本身未来能不能保持比较强劲的增长势头，其实跟收入、消费意愿、消费能力连在一起的，这个问题未来是结构性的问题。 讲完这个问题之后，刚才主持人讲到中国的发展模式本身，从来不是一个固定的模式，它是一个思维探索和实践探索，我们在过去的40年，在未来的十几年时间里面，我们肯定会看到很多这方面的探索，探索本身都是在直面重要的结构性问题。现在来看，中国经济的结构性问题在于怎么在工业化进程结束之后，进一步提升我们的全要素生产率的增速。 我想寻找答案过程本身，留下这些痕迹、留下这些轨迹，自然而然就会讲到中国道路、中国模式以及中国故事。我个人是比较乐观，这个和我们现在所处的局面和采取的政策，以及一系列的改革举措联系在一起。未来提升全要素生产率方面，有四个有利的方面，是其他工业化国家或者完成工业化进程的经济体所不具备的。 第一，更彻底的改革、开放带来的资源配置效率的提升。这其中具有很大的改革开放的制度红利在里面，大家从对外开放进一步的推进能感受到，我们还有很大的空间可以挖掘。 第二，“再工业化”（产业的数字化转型）—— 产业互联网。工业化本身是跟全要素生产率的高速增长连在一起的，我们现在有一个产业数字化或者叫做再工业化的可能性。我把产业的数字化转型、产业互联网本身赋予再工业化的定位，毕竟我们有消费互联网的上半场，国内急需大量的数据，在应用场景方面有大量的算法，在不断地精细化过程当中，完全有可能倒逼产业的价值链重组，为产业进一步地提升效率，甚至新的产业崛起，包括生产性服务业的崛起提供一些黄金机会。这一切，我想是有助于我们提升全要素生产率增速的。 第三，“新基建”—— “再工业化所需的基础设施”。新基建，工业化需要基础设施，这个基础设施跟原来的基础设施是不太一样的。包括数据中心、基站、未来云的计算设备等等，这一切大量投资、投入到运营当中，会为未来提升全要素生产率提供来源。 第四，我们还有大国工业，我们的制造业占到GDP的27、28%的样子，美国只有11%，如果在未来，我们争取把制造业的比例保持在20%以上，本身可以成为未来全要素生产率很重要的增速来源。 从3个关键点破题 这些合在一起之后，我想简单提一下REITs，或者说是公募REITs，包括未来更大角度看不动产相关的资产、资本、资金，怎么扮演一些作用。这里面有三个点，这三个关键点，也是现在面临比较大的问题需要破题。 第一个关键点是：如何提升在全球产业链的位置，形成供应链闭环 这里对我们讲的新基建是有作用的，大家都讲中国在全球贸易里面，我们在全球价值链的参与度非常高，进出口全部加在一起参与非常高了。 一般在国际贸易领域，我们评估一个国家在整个价值链的战略地位的时候，比较的是上游层，原材料也好、核心技术、核心部件占的比重越高，说明你这个国家在全球价值链的战略地位、战略优势越明显。 根据世界银行的数据，我们做了一个大概的测算，2018年上游程度是0.01（数值大者更靠上游）。数据不好解读，我们做一个横向的比较，比如说美国同期的话是0.29，而事实主要开放平均经济体是0.04，这意味着我们跟大量的开放经济体相比，在上游层次上处于劣势，参加全球价值链大量地依赖上游的进口。芯片、飞机发动机制约经济发展的关键核心零部件和技术，通过这一次的贸易上的争端反映出来。这一点是未来形成新发展格局里面很重要的环节，怎么去形成供应链的闭环。 这里面有很多数字，比如引用麦肯锡去年做的中国和世界的研究，它列了一些比较关注的领域，像高科技领域、重点领域，其中一部分是讲国家和中国零部件依赖外国供应商的比重。太阳光伏的话占全球市场的50%以上，但是我们现在还有15%的零部件需要靠进口，高铁10%左右需要靠进口。如果讲到飞机发动机，或者是半导体的话，基本上超过80%以上的零部件还是需要进口，这种情况下，我们讲以国内循环为主体、国际循环相互促进的格局里面，未来对研发，特别对一些投资周期很长的底层技术研发的话，它的比例应该提高。 大家知道这几年国家很重视研发，去年研发总金额达到GDP的2.2%左右，相当于全世界发达国家的平均水平。但研发包含研究和开发两个方面，我们在研究方面投入不足，主要是在开发。基础研究占的比重只有5.5%-6%之间，远远低于美国的18%、法国的25%。这种情况下，底层技术、核心技术方面，把这个短板和实际交易能够补上，可能需要长年累月的投入。这里面是未来需要思考的事情。 关键点二：产业结构的变迁与人口流动 ——如何实现农民工的“市民化”？ 我接下来讲的点，大家讲中国的城市化率，我们做了一个分析，现在大概城市化率是60%左右，如果只考虑户籍人口的话，比例低很多，大概只有45%。整个城市常住人口60%，到了2035年会到75%，甚至80%左右，如果说按照历史数据做一个模拟的话，大概是这样的情况。 我想最大的问题在什么地方？未来会出现产业结构的变迁，还有人口的流动，这种情况下，未来农民工或者农村人口城市化的过程用什么方式完成的？2017年做的简单描述，2017年农业贡献的GDP 7.92%，但是用了27%的劳动力人口，所以我们城乡二元差距比较明显，27%的就业人口才创造出不到8%的GDP，人均效率是比较低的，全要素生产率（TFP）是比较低的。 总书记提出2035年基本上实现社会主义现代化，一般来讲，我们对应的国家，他们在当时的节点上农业就业人口占比，比如日本可能是2004年全面实现了现代化，农业只占1.24%，就业人口只有4.6%。 光华思想力课题组预测了一下2035年长期的远景目标的规划，很可能农业占比3%左右，就业人口降到6%左右，意味着未来的十几年时间里面，将会有超过20%的就业人口完成一个重新配置，他们需要配置到高端的制造业或者高端的服务业，这个过程比较艰难，因为现在就业人口基本上在人力资本上没有太多优势，未来的话用什么样的方式解决这个问题？我想这个可能是需要思考的挑战。 同时，这些人群进入城市之后，按道理讲变成市民，他们参与经济建设、经济发展过程中，如果待不下来会带来什么样的影响？这是我们需要讨论的点。 我们分析了一下，现在居民消费40%不到，2035年可以达到60%，增加20个点，同时服务消费占到整个消费的60%，美国是65%。但是这15年的时间，如果说人去什么地方，这个问题怎么解决，他所工作的地方和居住的地方不一致不解决的话，我们消费的潜力释放不出来，这种情况下服务消费也发展不起来。 未来讲到中国经济结构的变化或者说双循环的格局形成，它不仅仅是概念上的问题，在供给端、消费增长方面，我们需要做出更为具体的实事，否则很难形成新的发展格局。 这一切合在一起之后，最大的挑战在什么地方？我们怎么提升农业人口、农民工的市民化程度？我想讲两个点，如果说农民工迟早要回家养老，或者子女完成教育、看病要在户籍所在地的话，他们在所工作的地方的消费意愿、消费能力是释放不出来的。 另外他在城里很难买房，农村土地是他唯一的资产，这种情况下不利于农村、农业的工业化，不利于农业提升全要素生产率，这一切挺明显的，如果说他们在城里待不下来的，农村的宅基地是不愿意流转起来的，如果流转起来，就没有财产性的东西可以依赖，对未来的不确定性有很大的影响。 以中心城市为核心，以小时通勤时间为半径的都市圈的格局很难形成，就是人口的汇聚、流动，最终的话可能会受到市场的摩擦影响。 关键点三：实现投资更合理的配置 我们在思考一个问题，未来中国经济进一步发展，形成TFP的话，我们有很大的投资空间，这个投资该怎么做一个配置？刚才大家提到的城市化率，很可能空间很开阔，从60%到未来的80%，这里面有一个很大的问题，这些人去哪里？第二个，能不能待下来？真正人的城市化，这个问题本身并没有被很好地思考，而且我们现在整个金融体系没有提供很多很精确的价格信号，来做出资源配置的引导。 我举个简单的例子，比如说引用哈佛大学的研究，如下图，基本上是横轴是城市层面上的人均发展水平，纵轴是不动产投资的衡量指标，两者之间是非常显著的负相关，我们大量的不动产是集中在人均GDP相对比较低的地方，现在很多面临人口流出的问题，这种情况下，存量资产大量地出现了，而且未来如果说对人口流向不做更多的分析，不知道人到底聚集在什么地方，按照过往投资布局的思路，可能还会形成新的产能过剩、新的存量资产，效率比较低下的情形。 我们也做了一个研究，光华管理学院的研究团队分析了一下，现在中国的人口问题不乐观，主要在于结构问题上。比如像88%的地级市人口是严重不足，它的实际人口规模跟最优人口规模是有很大差距的。最优人口规模是经济学的概念，它最容易产生新的产业，基础设施投资最合理，有最好的性价比。但是按这个分析的话，88%的地级市人口是严重不足的，未来在投资的引导方面，如果说是一刀切、平均投资的话，显然很多城市的投资过剩或者无效投资，我们形成高质量的新发展格局，这个目标就很难实现。 建议启动存量时代的公积金制度改革 这里面有很多政策建议，我想结合REITs生态系统的建设，包括未来的发展，以及刚才讲到的几个关键点，我想提一个比较具体的政策建议，思路可能也不是特别成熟，但是我这几天一直跟业界的人士、政府的人士讨论可能性。我们有没有可能启动“住房公积金制度改革、租赁住房改革和REITs建设三位一体”的新一轮改革，可以叫做“存量时代的公积金制度改革”。 有没有可能把住房公积金的缴纳范围扩大？把灵活的人员，包括农民工纳入进来。农民工因为数量非常庞大，讲总数的话接近3个亿，徐宪平主任告诉我，在本地之外的农民工数量也有将近1.9-2亿，这个群体其实是没有市民化的，他们在身份上有很明确地认知不一样，既抑制了他们的消费意愿，也抑制了他们未来更加积极融入城市生活、融入产业升级。 我们现在有没有可能把社会资本，还有公积金部分的资金，包括市场机构结合在一起之后，可以从地方政府控制的一些地价便宜的人才公寓、保障房开始，把它运营起来。运营起来之后，为这些公积金的缴纳者提供多层次的服务，除了以前的购房服务之外，如果不想购房或者没有能力购房，可以提供长期的住房保障和补贴，纳入到公共服务的体系里。 两者之间可以做一个测算，这两者服务是等价的，根据个人的贡献决定是购房还是享受租赁住房的服务。 总体来讲，具体的建议为：住房公积金制度改革扩大缴纳面，将灵活就业人员（含农民工）纳入公积金服务范围，社会资本（公募REITs或是其他长期资本）、公积金部分资金、市场机构联合收购、运营、新建地方保障性住房、人才公寓、租赁住房，从供给端发力，为公积金缴纳者提供多层次服务。 通过这种方式有几个优点： 第一，有利于农民工真正融入城市，消除因“身份识别”形成的各种不平等。这样能真正释放出来消费的意愿或者消费的能力。 第二，将有利于盘活地方政府存量资产，帮助化解地方政府债务风险。大量资产本身运营效率并不高，而且背后对应很多债务，通过这种方式盘活之后，有没有可能形成市场化的机构把债务风险降下来。 第三，我们估测投资收益率将大大高于公积金现有收益率，一方面增加职工和灵活就业人员缴纳公积金积极性，另一方面公积金投资收益也能补充养老金的不足。 具体来分析：假如说以集体用地建设，租赁住房作为潜在标的物做测算，我们估测了一下，大概投资收益率，在不用杠杆的情况下，用市场资本启动的情况下，大概达到8%、9%的样子。这种情况下，本身是有很大的好处，没有坏处。比如说对缴纳公积金人员来说，提高了公积金的收益，更愿意参加缴纳。同时的话，这部分投资收益也可以变成未来解决住房之后，缴纳了公积金解决住房之后，变成养老的第二资助，跟企业年金联系在一起，通过这种方式是可以尝试的。 尤其是今年4月30日，中国证监会、国家发改委推出公募REITs的试点，未来慢慢把底层资产沿着这个方向，比如租赁住房等等做一些延展之后，它带来的空间是非常的开阔。 我想从生态建设角度讲，市场潜力是非常之大的，因为讲到资本、资金、资产量都非常大，找到比较好的交易结构，把关键问题破解的思路结合在一起之后，未来中国REITs的发展空间非常开阔，所以我对建议本身也愿意提出来，希望大家一起讨论、一起争鸣，未来形成行之有效的实操，最终为整个中国经济的发展、为发展新格局的破题打开局面，谢谢大家！
9月28日，在位于北京国家会议中心的InfoComm China展会上，深市上市公司利亚德展示的立体“巨浪”视频正在吸引参会人员的“打卡”围观。 据利亚德方面相关工作人员对记者介绍，上述视频效果来自利亚德旗下的产品3DMagicBox三维数字魔盒，该产品能够使LED屏配合相关视频内容形成的透视效果，让人不戴眼镜即可感受逼真的裸眼3D效果。 “这次展会我们带来了8KMicro LED的显示产品，还有我们的创意展示、云服务等，大家可以看到效果还是很令人震撼的。”在此次展会现场，利亚德董事长李军告诉记者，“利亚德在2010年推出了小间距LED产品，并和我们的友商一起在全球市场上占据了该领域非常大的市场份额。这次我们的Micro LED也是走在世界前列。” 据李军介绍，在布局Micro LED方面利亚德起步较早。“当时我们认为Mini LED属于过渡期的产品，决定直接跳过MiniLED直接进入Micro LED研发，因此比别人下手早，动手快。”据李军透露，“我们计划在10月底开始就投入Micro LED量产。” 此前的9月24日，利亚德亦曾在互动平台上称，目前公司和台湾晶电成立的合资公司利晶微电子是全球首家Micro LED量产基地，并将于十月正式投产。 公开资料显示，日前，利亚德中标国家能源集团生产运营协同调度信息化系统项目。该项目将采用利亚德全球首发的67英寸2k（P0.7）与81英寸2k（P0.9）Micro LED标准化商显产品，项目总面积达227m²，是目前全球应用面积最大的单体MicroLED显示项目。 “这个项目的落地，意味着市场对于利亚德MicroLED的认可，意味着批量订单已经出现，这也将成为商业显示市场的标志性事件，相信能够推动整个显示产业的发展。”李军谈道。 在此次展会现场，在此次展会上，利亚德还带来了“量产MicroLED商用显示”“LED/LCD智能会议终端”“OLED交互式透明屏”“创意视效显示屏”“OptiTrack动捕技术+虚拟制作”等最前沿产品，引发参会人员关注。 据介绍，接下来，利亚德Micro LED显示大屏，将在高端会议室市场，机场、车站、展览展示、政府部门、营业厅等高端显示市场，文化、体育、娱乐市场等实现广泛应用。特别是随着新基建和5G+8K应用的到来，利亚德MicroLED将更广泛地应用于电影院线、家庭影院等民用/家用市场。 在此次展会上，李军还同时分享了利亚德接下来的战略规划。“利亚德这几年发展比较快，业务包括VR、城市景观亮化、文旅等。为了专注智能显示，我们接下来将陆续把其他业务尽可能多地分拆出去。” 值得一提的是，就在不久前披露的半年报中，利亚德宣布拟将VR体验业务板块单独拆分上市，将NATURAL POINT，INC.重组至利亚德全资子公司——北京虚拟动点科技有限公司，成为虚拟动点全资子公司，虚拟动点分拆后作为未来境内上市主体。
保险科技的技术含量和应用规模，或许已经与你的想象大不同。从获客和咨询开始，到核保，理赔，复购，甚至到用户退保这最后一步，每一环各有其解决之道。近日，在上海举行的外滩大会上，蚂蚁集团就披露了自己在保险科技领域部署的多项「秘密武器」。其中，蚂蚁集团保险智能产品部总经理方勇以《AI将成为保险降本增效的第一生产力》为主题带来演讲，展示了蚂蚁「理赔大脑」的技术应用细节，详细分享如何在底层数据、算法、知识图谱三大基础上针对咨询、理赔、调查等环节进行优化和效率提升。在方勇看来，知识图谱将在保险问答等多个场景发挥更大的承载能力，机器人更多地采用选择性半开放式的交互。他透露，通过运用视频面访小程序，案件时效比较以往提升了35%；在OCR+NLP的加持下，理赔的智能审核使人效比提升了70%以上。随后，蚂蚁集团保险事业群CTO陈当阳也上台演讲，带来《智能化用户增长在蚂蚁保险的实践》的分享，讲述在拉活促新、退保挽留等多个细分获客场景下的技术方法论。陈当阳表示，拉新促活包括了潜客挖掘、新客获取、二次复购，涵盖用户整个成长进阶的路径，以及整体用户活跃度的提升。退保挽留则要识别用户心智，去发现退保原因，给予相应权益，以及尝试召回已流失用户。为此，蚂蚁保险在前端构建了非常完整的一套智能化的投放系统，这个投放系统可以从渠道联动、权益优选、择时投放等一系列环节解放一线运营的生产力。以下为方勇和陈当阳的全场演讲，AI金融评论做了不改变原意的编辑如下：方勇：AI将成为保险降本增效的第一生产力我分享的基本分两个阶段：降本增效有哪几个方面，降低成本可以从哪几方面做，再分享一下我们蚂蚁的做法。获客成本：从成本角度来说，第一方面，各大保险公司来跟蚂蚁交流的时候，都表达获客很难。大家知道从抖音或其他渠道获得一个成交用户，都已经要一两百块的成本。怎么降低获客成本，这部分将由蚂蚁集团保险事业群的首席技术总监当阳同学稍后来跟大家分享。用户咨询：有些内容是代理人可以直接解释的，但有些比较专业。比如核保，相关内容很细节。像是甲状腺结节、肝功能指标在什么情况下可以保？肺部阴影的情况又怎么处理，这样的内容普通代理人并不一定能够直接解释，需要打电话给各个保险公司的核保人确认。因此，内部需要不少高等级的用户咨询人员。理赔材料：传统方式，如果比较复杂的重大疾病保险，是需要用户到保险公司的柜台，把相关的材料交给柜员。因为材料比较复杂，有些疾病像恶性肿瘤，可能需要提交术中的病理报告才能确诊是不是恶性肿瘤。但是有些症状类的疾病，比如说双耳失聪，是损害等级类的，需要事后几个月的损害鉴定报告才能确定理赔程度。这样不同的内容，普通用户不一定搞得清楚。我们系统中识别的凭证数量是107类，这么多凭证数量对于单一没有受过培训的用户来讲，非常难分清楚，这就有可能出现用户需要反复几次往返医院和自己家，再到保险公司，然后才能搞明白，我为了这次理赔，到底需要提交多少材料。这是材料收集的环节，不同保险公司对于不同的种类，比如车险、寿险、重疾险也要设立不同的前台部门承接用户的咨询和反馈。现场调查：占成本很大一部分的，还有重大疾病保险的现场调查。如果各位有做过现场调查就会知道，线下调一个案子成本有多少，基本上两三千是平均价格。如果是边远一点的省份，很可能是四五千、五六千起，因为在那边没有驻点。厘算核赔：这个工作很贵的原因是因为它既需要懂医学常识的人，又需要懂保险领域专业的人，这样的人其实在我们整个社会当中，是没有这么多的，刚毕业的小朋友还没有这么多经验去承担这样的角色。何为「理赔大脑」？接下来分享一下我们蚂蚁在后面这四个阶段有些什么样的做法。这是我们第一次在公开的场合去传播理赔大脑这样一个概念，这个概念为什么我们现在才讲呢？因为大家知道，如果从理赔的用户体验来讲，原有的退换货运费险体验已经很好，因为所有链路数据都在线上，链路后端通过智能理赔审核系统，就能够决定赔和不赔，只有极少量需要提交一下线下拍照的凭证，这是我们最早做理赔的情况。再后来我们做了赠险的对于C端用户的多付多保，然后做了B端商家的多收多保，门诊险这方面的应用也已经做了一些积累。但对于传统保险来说，如果最最复杂的重疾险的整个流程没有走通，我们其实不敢说我们整个理赔的流程都懂。在今天这个时候，我们第一次给大家展示一个全链路的理赔大脑，主要包含了三大系统：第一方面是智能材料收集系统；第二是智能调查系统，主要管的就是对外部的公估公司对应的管理，以及对于作业回来材料要求的管理；第三是智能审核系统，支撑这三大系统的是底层数据、算法、知识图谱。讲到知识图谱，中间再插一个用户咨询。我本人10年前就开始做自动机器人的相关产品，我是我们阿里系内第一个智能产品的产品经理，这个产品现在叫阿里小蜜，现在已经越来越发展成在淘宝上对C端进行服务的机器人。对于保险，它更偏专业性。有三大技术趋势可以分享：趋势一：保险知识问答，会从传统的Q&A转向通过知识图谱来承载最开始第一代就是用的Q&A，不同的知识点可以用同义词、语义矢量算法，去计算两个问题之间的相似度，寻找答案。但是因为同一个知识点可能确实对应于多种不同的用途，问法都不一样，所以会扩充好多种问法。做完以后发现它的维护量和维护成本非常大，因为你要不断地搜集客户想问的不同问题。还有很大的问题在于，上下文场景关联比较强的时候，考验机器人的语义理解能力强不强，多轮对话是个很重要的指标。而恰恰在保险业，你在一个健康告知或病程咨询的过程中，多轮对话是必不可少的。多轮对话这种能力的语义扩展性在原有的Q&A上是很难实现的。所以蚂蚁保险在两年前开始，整个知识体系已经全部迁移到知识图谱上了，它的好处是所有在知识图谱里存储的内容，都是结构化的数据。第二个好处是，这个图谱是人可以检查的，然后机器又容易处理的，（即AI的可解释性）。为什么要强调这一点？因为在这个领域，很多创业公司，会跟大家讲AI的神经算法。但如果仔细研究一下，其实你根本都不知道它最后得出这个结论是怎么得出来的，就和人脑做判断的时候一样，其实叫意识快于你的逻辑，是凭第一感觉出来的印象。AI神经做法在这种情况下，是黑盒的算法，这对于保险理赔中动辄十几万几十万的赔付，人不可验证规则的方式，是极其危险的。但是知识图谱有一个很大的好处是机器能理解，但是人又能非常容易看懂个中逻辑。第三个好处是，整个语义的扩展非常容易。就像刚才问的甲状腺能不能保，一年内有没有做过B超？有没有对应的检测报告？是良性还是不良？如果没有，它怎么描述这个病症？这个病症有什么其他描述？……是根据这样多轮的扩展，就可以得到很明确的答复。中间的逻辑，普通的业务人员就能检查。趋势二：选择性半开放式的机器人交互这在四五年以前，所有机器人的交互形式都是很开放式的。几年来做得好一点的公司，其实做的对话机器人都是半开放式的，为什么？对于一个非专业领域的人，阐述问题的时候，如果没有给予一定的引导，其实是说不清楚的。而在这种情况下，你会观察到国外今年年初推出的产品，跟两年前推出的完全不一样，仔细看它的理念也有很多应用半交互模式，一开始是全开放的，先定位到一个险种，然后是用选择性半开放式的方式，这种方式非常高效。趋势三：人工客服的兜底一定要有对应的人工来做客服，恰如其分地介入，整个客户流程才相对完整。讲到这里，我先给大家演示一下我们线上智能相机到底能做些什么。我刚才讲了，我们没有前端的受理人员，全部是APP。我们是第一个把很多模型算法前置到了APP端，让APP在用户手中就能够实时做一些提示和拦截，提高用户应用性的解决方案。我在市面上好像没有看过，国际上也没有对应的解决方案，我们是第一个大规模使用的。系统已经识别到这张是住院单的首页；第二张是一个模糊材料的鉴别，我们发现互联网的报案应用性，会大大激发用户来使用这个服务。会使得我们整个报案材料里面，原有报案材料的模糊、翻拍、缺失关键性凭证，这里面的占比非常大。也给后端的整个理赔审核服务带来极大的压力。第三段检测的是翻拍电脑屏幕的画面，就看到系统提示了是翻拍画面，请使用真实文档来做拍摄。第四个因为我们的前端相机能够实时识别107类凭证，所以我刚才讲到的，你去报案报的是什么样的疾病，就需要对应提供什么样的材料。如果没有提供，前端报案的时候就会提示你缺少什么东西，包括有些像出院小结，缺少医生的签字，缺少医院的盖章，都要提示他补充上来。这样一来，留到后端审核链路上的文档质量就会比较好。智能调查我们主要讲两个东西，一个是作业小程序，所有的外部调查员都必须要使用调查小程序来作业。最主要的工作是，把原来脱离保司管控的线下调查的黑盒，变成一个白盒。首先需要身份认证，意思是他要作业，要取这个案子调查，要刷脸核实他是本人，取到这个案子。然后我们还会对他的培训级别做一定的认证，假如我们更新了一些产品的案例，他没有去通过对应的培训和考试，就没有办法从业接这个案子。还有位置信息，我们可以知道他本人有没有去医院真正的取对应凭证。为了安全取证，所有端内拍下来的图片都是被加密过的。在调查员的手机端，用他的图库是看不到所有拍照的照片的，可以保证这些图片在上传到我们服务器端以后，在他的图库也不存在，离线的情况下也没有办法调出来再次查看。还有结构化回复，关键是把理赔作业的线下作业每一个环节都数据化，这样理赔人员就知道在不同的任务里，要取回来什么材料，填写什么内容。后端的任何人员也会看到结构化的回复，比较容易做回复筛选和判断。第二块是视频面访。原来跟调查员在线下跟用户的面访过程当中，怎么确保他们之间没有讲其他的话，或者他的整个过程，有没有说了不该说的话，有没有尽到他的调查职责？另外有个很大的问题，被访人到底是不是被保人。视频面访，首先是身份的核实，通过刷脸核实被保险人，然后再来进行远程面访，整个过程会被保留在服务器后台，在这中间双方说的话都会被系统自动提取成文字，形成一些智能的风险识别。如果有讲到一些疾病，或者是有讲到一些以往的病史，就会被系统提示出来。提示出来以后，会提示面访员，进行进一步的风险挖掘问题。通过这样的视频面访小程序，我们已经把线下的每一个工作环节都在掌控之中，整个案件的时效比以前提升了35%，是个很大的比例。智能审核在我们的展示区，有理赔大脑整个链路的展示，但是我到了以后突然发现这个好像有点像买家秀和卖家秀，什么意思呢？理赔区展示的视频形式，其实可能只有我们线上真正能力的一半，所以大家如果去那里看，在走廊上看过，就当作是一个示意就行了，我们实际上的能力比那边展示的要强得多。我们通过用户上传的案件材料，包括调查回来的材料，再加上用户买的保险，或者是参与签的健康告知的版本，从原始材料中提取关键的信息。大家想想看，传统的理赔人员，怎么做这个核赔？无非是先鉴定用户提交的材料，是不是得了这个病，确定真实性以后，然后再去看他得的这个病，以前有没有既往史，然后再加上他得病确诊的时间，是不是在保障的范围内。我们通过内置的知识图谱里面的疾病库、健告库、诊疗库，还有医院库，再加上原始材料，包括用户提交的，公估公司这边采回来的。大家可能对公估公司采回来的案件材料没有概念，我这边可以讲一个数字：如果是重大疾病的病患，一般住院周期7天左右的病患，公估公司取回来的材料，再加上走访以前的一些有历史医疗记录的材料，总的页数平均在165页，我这里讲的是调查员线下调回来的。但实际上用户提回来的只有10来页不到一点，存在这样一个级别的差异。165页的材料，让审核人员怎么看？后面查找对应到图片，再上下翻对应的证据，再找到对应的时间，筛选和审核的时间非常长。我们会把材料全部按照时间顺序——因为每份材料都有时间，按照用户的整个就诊事件的维度，就一次一次住院的时间维度整理起来，去提示审核人员看看哪些地方会有风险，这样几步工作后，整个人效比传统提升70%以上。我们做了很多实验，会发现医生们写这些住院病历的时候，有很多的习惯会写病人家族史有什么，有些说疑似什么东西，后面会打个问号，这种不算确诊。还有一些情况，实际过程中，机器看这段大文本的时候，需要向一定专业的理赔人员一样，有一定的语义理解能力，能够看出来。有些体检报告，我们看到上面都是打勾的，会出现很多疾病的名称。如果你把这些东西都圈出来，明显不是审核人员要看的东西。像这样的凭据和内容，都是需要机器有识别能力才能够处理。陈当阳：智能化用户增长在蚂蚁保险的实践今天非常荣幸给大家分享蚂蚁保险在用户增长方面的实践。对保险行业而言，我们是四轮驱动，用户增长、风控、服务和投资。那前面我的同事已经在服务和风控方面给大家做了一些分享，今天我主要想分享的是用户增长。在互联网上，在买保险的时候由于缺少线下代理人这种非常重要的触达用户的渠道，因此在互联网上如何进行可持续的保险用户增长这很重要。在互联网上，目前在用户增长领域碰到几个问题。退保率和转化率问题：退保率之所以高、转化率之所以低，其实核心是两个问题引起的：首先对于保险行业而言，C端用户对产品的理解成本远远高于其他金融行业的产品。其次，在中国的保险市场当中，C端用户的风险保障意识相对于西方市场而言有一定差距。举个问题，在线上保险当中，很大一部分客户没有办法区分报销型的医疗保险和给付型的重型保险。甚至更大比例的人会认为，我只要买了社保其实我就不需要商业保险。低效运营问题：随着整体产品结构越来越复杂，随着用户分群越来越细化，随着运营活动的设计越来越精巧，如何解放运营人员的生产力也是非常重要的问题。在此之上和用户增长紧密相关的两个主题，一个是拉新和促活，还有一个退保挽留。所谓拉新和促活，包括潜客的挖掘、新客的获取，对用户的二次复购，用户的整个成长进阶的路径，以及整体用户活跃度的提升。退保挽留，包括我们要去识别用户的心智，去发现退保的原因，基于退保的原因给予它相应的权益，最终还要对已经流失的用户进行召回。为了达成整个拉新促活和退保挽留这个事情，我们在前端构建了非常完整的一套智能化的投放系统，这个投放系统可以从渠道联动、权益优选、择时投放等一系列环节解放一线运营的生产力。同时，为了更好的和行业融合，蚂蚁作为一个开放平台，我们还有线上线下相融合的体系，会把一部分线上的流量往线下导。在整个用户增长过程中，保守用户隐私是我们蚂蚁一条红线，在这个过程中我们严格遵守用户的授权，以及在监管合规的框架下去推动相关的工作。用户增长，首先的事情是用户洞察，我们要知道谁是我们的用户，我们的用户有什么样的特征，以及基于特征他是如何进阶的，还要知道他为什么购买我们的产品。因此，我们除了去分析用户的基本属性，还会分析用户相关的行为序列，基于用户属性和行为序列构建完整的机器学习模型，基于机器学习模型更好洞察用户想要什么，我们应该给用户推荐什么。当然在用户洞察过程中，有两个最关键的问题，一个所谓新客的获取，另一个潜客的挖掘。中国的保险市场很广阔，很多用户还没有成为真正的商业保险用户，如何让这些潜客也购买相应的保险产品，核心两个问题：1.我们需要降低我们的保险产品对C端用户理解的成本。2.我们需要去提升潜在保险客户的风险保障意识。然后在这个过程中技术如何去赋能业务，去达成我刚才说的这两个目标，这是任重而道远的问题，这个问题由于时间有限不展开讲。新客获取实践：色阶网格这是蚂蚁在用的非常有用的工具，我们叫为色阶网格。在互联网上卖保险的时候有三个动作，首先是曝光，其次点击，第三是转化。那如何去看到这三者是否匹配，这可能是一个非常重要的命题。特别是在中国互联网流量已经逐步见顶的情况下，对流量的精细化运营很重要。我们在每个网格中有三个数字，第一个数字表示曝光的量，第二个数字表示点击的量，第三个数字表示转化的量，在整个网格中分为三种情况。冷色系表示的网格会存在一种现象，所谓的曝光不足，但点击和转化是OK的，对这一类用户的人群，我们需要做提升他的流量供给。暖色系的网格曝光是OK，点击和转化从某种程度上说是不够的，对这样的人群，我们需要辅以相应的拉新促活手段提高他的转化。黑白系网格从某种程度上曝光、点击、转化是比较匹配的，有了这个东西，我们可以按人群精准调整流量投放的情况。拉新从某种程度上来说，是整个用户增长领域最核心的命题。它本质上就是通过对用户行为和用户心理的分析，把最合适的产品和服务推广给我们的用户，或者推荐给我们的用户。从技术层面来说，拉新本质上是一个推荐问题，真正在落地的时候，我们最关注用户行为序的建模和行为心理的分析，后续动作包括内容投放、智能客单和复购，内容投放核心围绕让用户更容易理解保险产品，提升用户的风险保障意识来推进。智能客单更多在用户购买保险产品过程当中，我如何让用户去选择更适合他的产品？购买过程中的一些要素，包括像我们的保额、保期、缴费年期，包括是否需要附加额外的险种？在这个过程中，如何进行千人千面的推荐？还有复购，所谓复购是二次来购买的用户，对二次购买的用户而言，如何预测他想购买的险种，包括他可能在哪个时间点购买，包括哪个渠道购买。行为序列建模重点讲下这个事情，这是很有技术含量的。大致可以分为这几步：首先是行为向量化，其次是基于行为向量进行文本挖掘和意图识别，并形成行为模式，最后从行为模式最终向泛化为行为推理能力。真正在落地的时候，技术方案上是前向反馈深度神经网络，得出初步结论后，后续还有多层重构的神经网络进行维度降阶。行为序列建模在应用上最常见的场景，就是基于行为序列的建模如何进行产品推荐。从产品推荐的角度看，核心包括行为特征描述，描述内容除了行为序列，还包括客户基本画像，以及当时所处的一些环境信息，对这些信息会进行统一的embedding降维，然后匹配产品的特征，最终得出用户的产品跃迁路径，整体上是一个复杂的多层卷积神经网络。用户的产品跃迁路径这就是用户的兴趣点迁移，本质上是前面提的从行为模式到行为推理的一个非常好的应用点。所谓的兴趣点迁移，对我们用户而言，他购买保险产品的时候，不同用户在不同时间点购买不同的产品，他的需求肯定不一样。在实际场景中，这种改变往往是从事件出发，用户不会告诉你，你只知道用户的行为，基于用户行为进行推理，反推出有可能发生什么事件，再基于事件推荐相应的产品和服务给用户，这就是所谓兴趣点迁移。退保挽留这在整个互联网保险的用户增长中是非常重要的一部分内容。首先要识别谁想退保，第二要识别退保的原因是什么，第三识别出退保的概率多大，第四基于退保的分析采取相应的行动。最关键的步骤，是退保的归因分析和概率预测。归因分析是比较老的学科，从1958年已经有第一本归因分析相关的专著。从整个退保归因分析来看，站在蚂蚁实践角度，我们综合利用首次点击归因，末次点击归因、基于位置的归因、基于时间的归因、线性归因等一系列归因分析的方法，最终寻找用户真正退保的原因。现在很多同业的保险实践当中，退保归因往往在最后的退保页面会出来一些选项，让用户选择退保原因是什么。这会有两个问题：其一，没有办法真正罗列所有的退保原因，由于页面展示限制，只能把最主要的退保原因放上去；其二，用户很可能没有告诉你真实的退保原因——基于用户的行为真正找到他退保的原因到底是什么，这很重要，这是退保挽留最核心的一步。概率预测，是说我知道了用户的退保原因之后，需要基于用户的行为数据以及退保归因分析的结果，做一个概率预测。这是一个全连接的深度神经网络，分为三部分：把用户行为序列和退保原因进行降维。在降维的基础之上进一步抽取关键特征。把抽取之后关键特征映射到有退保属性的语义空间中，基于这个语义空间，在后面通过几层重构的神经网络进行降维处理，最终可以得到这个用户退保的意愿和时机预测。得到用户的退保概率后，如何去做退保挽留这件事，本质上是一个运筹优化的问题。它的目标函数很简单，就退报挽留的成本最小化，他有两个非常重要的条件：第一，单人的退保挽留成本必须低于某个阈值，第二，我的整体退保挽留的人数必须高于某一个阈值。自动化投保系统然后前面这些拉新促活，包括退保挽留，最终需要有一套自动化投保系统来承载。首先是场景挖掘和网格化的洞察，基于这个基础之上我们自动化生成相应的投放策略，包括做投放，包括自动化做效果分析。最终能够来实现运营同学解放生产力的目的。其实从智能化用户增长这个角度看，对蚂蚁而言也只是万里长征走出第一步，将来随着大数据分析和人工智能技术的进一步应用，可以更准确给我们用户推荐他想要的产品和服务，同时会把相关技术能力逐步开放出来，给行业去提供相关的赋能。（雷锋网）
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