从互联网金融、到金融科技、到科技金融，再到以AI为着眼核心的智能金融，行业、企业对自身的定位和认知，正在折射出科技应用于金融领域的程度与阶段演进。

近半年来，智能金融逐渐成为行业热词和布局热点，言必称者众。例如百度去年从公司CEO层面提出“ALL IN AI”的战略转身；而蚂蚁金服也在六月首度向合作伙伴开放AI技术；腾讯的三大AI实验室全力加速；刚刚过去的一月，京东金融聚焦AI领域的数据众包平台已经发布；一周多前，三大国有银行战略投资一家AI机构……

几乎没有人否认，AI对各个行业特别是金融领域的革命性意义。不过即使对同一个名词和定位，不同的企业、团队也存在完全不同的解读。这也让业界不禁提出疑问：智能金融，究竟是金融与科技结合的全新境界，还是又一次“新瓶装旧酒”的概念“马甲”？

解答上述疑问的关键是回答好几个问题：智能金融有什么样的特征？智能金融已经有了哪些应用？效果如何？在智能金融时代，中国金融业面临什么样的挑战？生态中的各方如何应对才能达到共赢？

《中国经营报》记者近期拿到了一份埃哲森与百度金融共同编制的智能金融 报告。公允地说，这份名为《与AI共进 智胜未来》的报告是迄今为止对“智能金融”相对最全面的一份研究成果。可贵之处在于，其并未落入企业与机构联合发布报告的窠臼——一味站在公司角度为业务搭台自说自话。而是在相当程度上站在行业高度，尽可能对上述问题做出了全面、深入以及客观的回答。

该《报告》分为4个篇章对智能金融进行阐述：

AI篇：提炼智能金融的概念和特征；提出衡量智能金融的随时、随地、随人、随需四大标准；畅想智能金融在客户连接、风险管理、服务边界、基础设施四个方面的重构。

共进篇：勾勒金融生态所呈现的更加细分和更加专业的态势；诠释市场参与者的定位转化和角色蜕变；描绘各类参与者之间更为广泛和深入的合作关系。

智胜篇：智在技术，胜在应用。“智在技术”阐明智能金融所依赖的ABCD“四大技术”，包括A（Artficial Intelligence）人工智能、B(Blockchain)区块链、C(Cloud Computing)云计算和D(Big Data)大数据；“胜在应用”逐一解读新技术在支付、信贷、理财（注册领红包）、资管和保险等领域的应用场景。

未来篇：提出智能金融将为未来商业发展所提供的新动能，所带来的新突破，和所诞生的新形态；展望当前市场的参与者包括科技公司、金融机构、监管部门将面临的挑战”。

在百度级副总裁朱光看来：“人工智能最好、最具商业价值的落地场景是金融，人工智能技术现在就能使其发生真正变革的产业就是金融。”而据记者了解，目前百度金融已提出智能金融七大应用布局：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云、区块链。在机构合作上，据官方透露，百度金融已经与农业银行、南京银行、中信银行等超过400家传统金融机构展开了 合作。

我们希望通过这份报告的勾勒，更清晰地了解智能金融的本质与发展前景，也期待看到百度金融ALL IN AI后可以产出更多具有市场竞争力的服务。

1个中心 3个阶段 4大特征

根据《报告》的定义，智能金融是以人工智能为代表的新技术与金融服务 融合的产物，它依托于无处不在的数据信息和不断增强的计算模型，提前洞察并实时满足客户各类金融需求，真正做到以客户为中心，重塑金融价值链和金融生态，拓展金融的服务广度和 。

《报告》认为，科技与金融的融合经历了三个阶段：

第一阶段是电子金融。金融业务如票据等以电子形式实现，提升了中后台处理效率，金融服务的提供从孤立的“点”转向经由计算机存储的有结构、有组织的“线”；

第二阶段是线上金融。通过互联网技术与场景的结合改变了用户行为，创新了服务渠道，使金融在覆盖面上得以扩展，是由“线”及“面”的过程；

第三阶段是智能金融。这阶段注重回归金融本质，人工智能等技术的引入深入行业逻辑，服务 下钻，金融服务由“面”纵向延展，转为“立体”。

而下面四个特征则是智能金融区别于线上金融的本质要素：

自我学习的智能技术。人工智能可以实现 “感知-认知-自主决策-自我学习”的实时正循环，可以更灵活地自主学习和管理知识，更准确地提前感知外界环境动态变化，理解用户需求，做出判断并决策。

数据闭环的生态合作。智能金融企业的战略重点转向实现数据闭环，不再局限于满足当前用户需求的联手，更加注重企业间数据结果回传对于合作各方未来能够可持续满足用户需求的能力的提升。

技术驱动的商业创新。人工智能不仅仅是在效率上发挥较之，而是通过与产业链的 结合在“效能”上有所作为。人工智能时代使得技术在金融的核心，即风险定价上发挥更大的想象力，带来应用层终极变革。

单客专享的产品服务。个性化不再局限于客群层面，每个客户的个性数据将被全面捕获并一一反应倒产品配参和定价中，所有的产品不再是为了“某些”客户提前设计，而是针对“某个”客户实时设计得出，实现产品服务的终极个性化。

具体来看，智能金融最终让金融服务真正实现以客户为中心，随人、随时、随需、随地，通过对客户连接、风险管理、服务边界、基础设施等四个方面的重构，拓展服务的广度和 。

如何智胜——技术+应用

《报告》认为，技术层面和策略层面的“双重优势”才是智能金融企业“智胜”的关键。

1、智能金融所依赖的ABCD“四大技术”。包括A（Artficial Intelligence）人工智能、B(Blockchain)区块链、C(Cloud Computing)云计算和D(Big Data)大数据是推动智能金融发展的技术关键。

2、随着算法和数据的突破，智能金融应用率先在通用领域中发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域中的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，从而展现出多样化的金融应用布局。

但影响智能金融应用在推广上的速度、规模和潜力的因素很多：

1、规模。效率之争必然意味着规模之争。在强调效率的智能金融应用推广市场中，规模经济理论同样适用。

2、标准。在强调效率的市场中，标准的制定者掌握竞争的主导权，引领行业创新并制定竞争规则，从而建立起牢固的领先优势。得标准者得天下，这对于快速兴起的智能金融领域，比如对仍在探索期的区块链行业和已经相对成熟的移动支付行业，具有重要的借鉴价值。

3、独特资源。不论是独特的数据资源、客户资源、场景资源或者是跟某些优势业务的协同效应资源，作为一种禀赋能够最直接地作用于效能提升上。

4、行业理解。在海量数据中构建知识图谱，寻找数据之间的关系，构建关系网络，并最终提供有价值的服务必然要求企业能够深入理解行业、行业数据特征及应用。

5、生态合作 。细分领域要求生态合作 。在细分行业内，会存在大量特殊的场景需求和业务需求，需要合作双方联合解决，信任在其中不可或缺，会极大降低双方合作成本。

6、生态合作广度。通用领域要求生态合作广度。依托于大量外部合作伙伴的数据反哺、产品反馈，帮助智能金融创新者优化模型、提升技术和能力。

《报告》指出，从综合角度来看，市场上多数互联网公司会利用自身在规模、标准、独特资源、行业理解以及合作的广度和 上中的多个维度发挥优势，推动智能金融发展。

6大场景

《报告》认为，在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。

1、支付——智能创新最前沿：作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对于广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。而随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段，智能手环、手表、 、空气净化器、冰箱、空调、电视等都可以成为支付的“账户载体”和“受理终端”。

2、个人信贷――全链条智能化：消费金融需求已不再局限于房贷、车贷等大额消费，而逐步深入家电、食品、旅游、教育等商品消费及服务场景中，信贷模式多样化；也有越来越多的客户愿意为好的产品付费。针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品，提升客户体验将是金融业未来努力的方向。

3、企业信贷――新技术应用初显成效：通过近年来的探索，智能金融将为包括贸易融资、供应链金融、企业信用贷款（快速审批秒下款）等对公信贷业务起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用。

4、财富管理――智能匹配初具雏形：智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能够极大地降本提效，使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，呈现高效、低费、覆盖更广泛的特点。

5、资产管理――穿透资产底层试水期：资管市场产品多样，结构复杂，资产方、资金方具有较多痛点。智能金融时代，智能技术逐步突破应用到资管领域，解决跨期资源配置中的信息不对称问题，全面提升资金和资产流通效率。

6、保险――行业变革的开启：互联网为存量保险产品带来了新的渠道入口，成为保险科技的开端。如今，智能技术在保险业的应用不断深化，逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域，真正开启保险业的全面变革。

此外，报告中还指出，在智能化为金融行业带来变革并催生技术创新的同时，也必将使智能金融生态面临全方位的挑战，这些挑战既包括传统金融业与科技本身固有的风险，也涵盖金融与科技融合过程中新生的障碍，包括技术与安全、监管与市场、合作与人才、道德与责任四个方面。并通过与传统金融机构的融合，重塑金融价值链和金融生态。

事实上，通过技术创新与合作赋能，智能金融为金融创新开创了一个新时代，随着智能技术突破发展和场景应用加快落地，业界机构的深化合作将为智能金融发展带来新动能，取得新突破，塑造新格局。

【来源：琥珀金融帮】