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| 本文作者： 溫曉樺 | 2017-03-11 10:56 |
雷鋒網(wǎng)3月6日報(bào)道，近日，畢馬威發(fā)布了《2016全球Fintech投資分析報(bào)告》，總結(jié)分析了2016年投資變化和2017年投資預(yù)測。
總的來說，2016全球Fintech市場頗為動(dòng)蕩。英國脫歐、美國選舉黑天鵝事件頻出，后續(xù)影響還在發(fā)酵，中國增速放緩，外匯的波動(dòng)使得投資人變得更加謹(jǐn)慎，不時(shí)有人驚呼“資本寒冬”降臨。資本收緊和寒冬主要體現(xiàn)在Fintech行業(yè)的企業(yè)并購和PE資金收緊。2016全球Fintech投資總額達(dá)到了247億美元，而在2015年是470億美元，同比下降近50%。不過，去年的全球VC投資仍呈現(xiàn)一派積極姿態(tài)，創(chuàng)下136億美元新高。
其中：
保險(xiǎn)行業(yè)扭轉(zhuǎn)頹勢，保險(xiǎn)科技呈現(xiàn)指數(shù)爆發(fā)
過去的一年里保險(xiǎn)科技增速驚人，受陳舊的IT系統(tǒng)和監(jiān)管所限，許多傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司只擁有有限的資金去進(jìn)行創(chuàng)新，這就導(dǎo)致保險(xiǎn)科技被其余金融科技子領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后，顛覆不易。不過在去年，有一批保險(xiǎn)科技先行者不斷發(fā)展成熟，開始吸引巨額融資，這也促使該領(lǐng)域進(jìn)入了投資者的雷達(dá)范圍。
2017年保險(xiǎn)科技將會(huì)在全球各個(gè)領(lǐng)域受到資本熱捧。大多數(shù)資本更青睞于專注于改善保險(xiǎn)價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)（分銷、承保、理賠、客戶服務(wù)等）的公司。傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司也將會(huì)增加投資力度，投身此次浪潮。此外與保險(xiǎn)科技相關(guān)的跨界科技也是如火如荼，例如健康科技、車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)商用、工業(yè)4.0等。
降溫的區(qū)塊鏈讓投資者焦慮
2016年過去，區(qū)塊鏈開始降溫。即使很多人都相信區(qū)塊鏈將會(huì)顛覆行業(yè)（貿(mào)易、資本市場、智能合約、借貸、跨境支付等），但是遲遲不見落地的區(qū)塊鏈讓投資者開始焦慮，當(dāng)早期的泡沫開始破滅，投資者開始要求所投企業(yè)盡快將技術(shù)從實(shí)驗(yàn)階段走向商業(yè)化、規(guī)?；蜕a(chǎn)利潤。
2017年，投資者將會(huì)繼續(xù)投資區(qū)塊鏈技術(shù)，但是會(huì)降低投資量，尋求更有價(jià)值的區(qū)塊鏈項(xiàng)目。如下圖所示，區(qū)塊鏈項(xiàng)目的投資數(shù)量減少了59樁，但是投資金額增加了1.026億美元。
即時(shí)支付仍是亞洲投資領(lǐng)域的主角
不同于支付領(lǐng)域在美遇冷情況，它仍是亞洲Fintech投資焦點(diǎn)，過去幾年里，亞洲的消費(fèi)者對于即時(shí)支付的需求愈發(fā)旺盛。最近，新加坡在推進(jìn)G3支付系統(tǒng)建設(shè)，香港金融管理局正在探索建立更快捷的支付機(jī)制
有興趣閱讀報(bào)告原文全文的朋友，可以掃描下方二維碼，或者搜索ID：aijinrongpinglun，關(guān)注公眾號@AI金融評論，回復(fù)“畢馬威”獲取原報(bào)告。
全球最大的Fintech行業(yè)峰會(huì)——朗迪金融科技峰會(huì)（LendIt USA 2017）于美國時(shí)間3月6日至7日紐約舉行。會(huì)議期間房地產(chǎn)投資分析公司 Propcy 的 CEO Omri Barzilay 采訪了Watson金融服務(wù)機(jī)構(gòu)中客戶洞察和認(rèn)知體驗(yàn)全球項(xiàng)目主管 Brian Walter 。
Brian Walter表示，AI和認(rèn)知計(jì)算在金融服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用是最有吸引力的行業(yè)趨勢。
現(xiàn)在的情況是，金融機(jī)構(gòu)需要特別撥出大量的資金和員工以確保它們符合法律法規(guī)的要求。每一天，專業(yè)的合規(guī)人員必須從數(shù)百條規(guī)定中挑出、確定專門適用于其組織的規(guī)定。
而通過AI和認(rèn)知計(jì)算技術(shù)，可以模擬人類是如何理解和處理信息的，公司完全可以改變這個(gè)單調(diào)且低效的過程。認(rèn)知系統(tǒng)使用自然語言處理來分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如規(guī)則）以理解語法和上下文。同時(shí)，它們還能在已提供的證據(jù)和信息基礎(chǔ)上，理解復(fù)雜的問題并提出建議。這種技術(shù)意味著公司即使在不同的國家地區(qū)、不同的業(yè)務(wù)運(yùn)作模式和不同的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)范情況下，都能查看其是否全面地符合監(jiān)管要求。
雷鋒網(wǎng)消息，3月3日，全國人大代表、騰訊公司董事會(huì)主席兼首席執(zhí)行官馬化騰在北京舉行了記者溝通會(huì)。根據(jù)騰訊科技發(fā)布的問答實(shí)錄，在長達(dá)兩小時(shí)的溝通會(huì)過程中，馬化騰介紹了今年兩會(huì)他帶來的七條建議，并回應(yīng)了外界最為關(guān)注的共享單車、小程序、公眾號付費(fèi)閱讀等問題，以及對外闡釋了騰訊的發(fā)展戰(zhàn)略，在人工智能上的布局等。
除此之外，馬化騰在溝通會(huì)上也闡述了他對金融的看法。
據(jù)了解，溝通會(huì)上記者提及京東集團(tuán)對京東金融進(jìn)行分拆一事，提問騰訊金融未來有沒有可能將來會(huì)獨(dú)立分拆，進(jìn)一步對接資本市場時(shí)，馬化騰回應(yīng)稱，“騰訊通常用‘穩(wěn)健’的一個(gè)思路去看，因?yàn)榻鹑谄鋵?shí)最核心的問題是穩(wěn)定和穩(wěn)健，就是拼誰的命長，而不是誰在短期內(nèi)跑得多快?！?/span>
對于騰訊的金融業(yè)務(wù)來說，我們其實(shí)一部分是在體外（比如說像微眾銀行）的我們投資的，但是我們核心的（包括支付、理財(cái)平臺）都是在我們體內(nèi)的。
所以我們這方面不是把它全部包在一個(gè)所謂的金融集團(tuán)這樣來做，我們并不是這樣的思路，因?yàn)檫@些業(yè)務(wù)跟我們平臺耦合非常緊，沒有必要為了分拆而分拆，這個(gè)不是我們的風(fēng)格，我們也一貫不是這個(gè)思路，也不會(huì)去玩兒什么“財(cái)技”（資本運(yùn)作），顯得好像這塊兒資產(chǎn)有多少錢。
我覺得還是踏踏實(shí)實(shí)，就是你過兩三年，這個(gè)事情之前玩兒的花樣也就那回事兒了，所以我們都是比較穩(wěn)健地去看這個(gè)問題。有很多人說你們好像落后了或者怎么，說別人家動(dòng)作很多。我說我們從來都不想搞這類的動(dòng)作，這是我們的一貫思路。
2017年春節(jié)假期過后，螞蟻金服召開了集團(tuán)層面的戰(zhàn)略會(huì)，召集了全球所有業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人，以及核心管理層，確定“不做社交”。但是，“不做社交”不是拋棄已有的社交應(yīng)用，而是不再刻意發(fā)力社交，把競爭當(dāng)結(jié)果。
事實(shí)上，支付寶放棄社交，與當(dāng)前移動(dòng)支付的格局一致。當(dāng)前爭奪客戶和市場的方式，不過是從線上轉(zhuǎn)向線下。
緊接著這個(gè)重要的決定，支付寶最近也搞了兩件大事情：
雷鋒網(wǎng)3月9日消息，支付寶、喜樂航、海南航空三方共同宣布，在海航首批15架飛機(jī)上正式開通空中移動(dòng)支付服務(wù)，用戶可以在萬米高空消費(fèi)購物和付費(fèi)升艙，預(yù)計(jì)今年年底將覆蓋129架飛機(jī)。這是移動(dòng)支付首次覆蓋國內(nèi)航空的萬米高空。
3月8日雷鋒網(wǎng)也從螞蟻金服獲悉，支付寶想“用5年推動(dòng)中國基本進(jìn)入無現(xiàn)金社會(huì)”，于昨日（3月8日）起推出了史上最大規(guī)模的“無現(xiàn)金推廣計(jì)劃”。
具體而言，用戶刷支付寶付款，當(dāng)天可獲得1筆參與無現(xiàn)金行動(dòng)的“獎(jiǎng)勵(lì)金”，每周日至周四，支付寶每天將發(fā)放1000萬份獎(jiǎng)勵(lì)金，用戶先到先得，使用花唄余額寶付款，獎(jiǎng)勵(lì)金還將翻倍，最高999元。支付寶表示，獎(jiǎng)勵(lì)金將連發(fā)3個(gè)月，一直持續(xù)到6月中旬，接下來3個(gè)月時(shí)間里，希望通過“獎(jiǎng)勵(lì)金”，鼓勵(lì)更多人體驗(yàn)無現(xiàn)金生活，培養(yǎng)無現(xiàn)金使用習(xí)慣，推動(dòng)中國進(jìn)入無現(xiàn)金社會(huì)。獎(jiǎng)勵(lì)金計(jì)劃主要針對4.5億用戶，覆蓋全國100多個(gè)城市和100多萬商家。
而據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，去年微信就已有類似鼓勵(lì)線下微信支付的活動(dòng)——“8.8無現(xiàn)金日”和“微信支付日·鼓勵(lì)金”，形式、規(guī)則相差無幾。這莫非就是傳說中的“走別人的套路，讓別人無路可走”嗎？
螞蟻金服CTO程立：從Fintech到Techfin，未來十年有九大重要挑戰(zhàn)
2016年10月，馬云先生在云棲大會(huì)上提出“五新”，其中新金融的重?fù)?dān)無疑落在螞蟻金服以及各位行業(yè)同仁身上，新金融的目標(biāo)為普惠，即讓金融平等。過去只有20%的企業(yè)能夠得到金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)，螞蟻金服的使命就是讓80%的金融需求得到滿足。在內(nèi)部馬云先生針對新金融提出要將“Fintech“發(fā)展為”Techfin“，表面看來這似乎是個(gè)文字游戲，仔細(xì)思考其實(shí)是一種思想轉(zhuǎn)變。Fintech代表的是基于現(xiàn)有的金融業(yè)務(wù)模式通過技術(shù)來降低成本，提升用戶體驗(yàn)，而Techfin指的是利用金融技術(shù)去創(chuàng)新金融服務(wù)。
正如阿里巴巴集團(tuán)前CTO王堅(jiān)博士提到過，如果將傳統(tǒng)貸款比作乘飛機(jī)的話，那小微貸款就是乘直升飛機(jī)，雖然都是飛但是原理截然不同。同樣的道理Fintech與Techfin目的都是為用戶提供更好的服務(wù)，但是服務(wù)的模式有著本質(zhì)的區(qū)別。
那么，推動(dòng)Techfin大跨步前進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些呢？螞蟻金服CTO程立對此有他的闡釋，包括：交易，服務(wù)，連接，決策，分析，智能，核身，信任，體驗(yàn)，同時(shí)這也是金融普惠2.0時(shí)代未來十年的重要挑戰(zhàn)。
近日，平安科技人臉識別團(tuán)隊(duì)在國際權(quán)威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)中，獲得在無限制條件下人臉驗(yàn)證測試（Unrestricted，Labeled Outside Data Results）0.9960±0.0031的成績。
目前，很多成果在 LFW 人臉數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率都停留在 99.5% 左右，平安科技團(tuán)隊(duì)的成績意味著人工智能技術(shù)之人臉識別又獲得了突破，人臉識別、人工智能作用于金融業(yè)有了更穩(wěn)固的保障。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這項(xiàng)技術(shù)，來自于平安科技人工智能實(shí)驗(yàn)室，以及大數(shù)據(jù)平臺等團(tuán)隊(duì)。這次測試結(jié)果的發(fā)布，是平安科技的領(lǐng)先技術(shù)在國際學(xué)術(shù)層面的一次亮相。
日前，雷鋒網(wǎng)與平安科技智能引擎部總經(jīng)理兼大數(shù)據(jù)首席總監(jiān)、“”國家特聘專家肖京博士，以及平安科技人工智能實(shí)驗(yàn)室主任、首席AI科學(xué)家劉飛進(jìn)行了對話，談及平安科技在人工智能研發(fā)和應(yīng)用的進(jìn)展與未來思考。
早在2013年，平安就針對人臉識別方面開始做了一個(gè)前期的調(diào)研。從2014年開始，平安科技組建了自己的人工智能實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)，開始研究算法和核心技術(shù)應(yīng)用。
這個(gè)目前不到50人的實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)，以深度學(xué)習(xí)為主，負(fù)責(zé)研究解決集團(tuán)業(yè)務(wù)中包括機(jī)器視覺、自然語言領(lǐng)域的問題，以及研發(fā)計(jì)算機(jī)認(rèn)知領(lǐng)域的新事物。
在2015年，肖京博士也加盟平安科技，負(fù)責(zé)平安科技大數(shù)據(jù)分析挖掘，及人工智能在風(fēng)險(xiǎn)管控、欺詐識別、互聯(lián)網(wǎng)健康醫(yī)療、智能運(yùn)營以及個(gè)性化精準(zhǔn)營銷等金融業(yè)務(wù)場景的研發(fā)及應(yīng)用。
目前，人眼識別準(zhǔn)確率的極限是97.53%，2016年開始，平安科技的人臉識別技術(shù)的精準(zhǔn)度在很多測試條件下已達(dá)99%以上。從核心技術(shù)研究到產(chǎn)品、工程、技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，再應(yīng)用到業(yè)務(wù)層面，平安科技只用了一年的時(shí)間。當(dāng)前，該項(xiàng)技術(shù)已應(yīng)用于108個(gè)場景，超過1.03億+使用人次。
技術(shù)方面，對于人臉識別最后的極限，劉飛說，在擁有足夠多的數(shù)據(jù)量以后，我們完全有可能往更極限的目標(biāo)靠近。
但是，在很多場景下采集數(shù)據(jù)是很難的。劉飛說，“理論上說如果有更多的數(shù)據(jù)就能怎么樣，但在理論上就做不到。比如自動(dòng)駕駛的領(lǐng)域，它為了做到足夠安全，需要捕捉事故現(xiàn)場的特征，但是你不可能去制造事故。”
所以，平安科技在研究的是，如何通過較少的樣本來達(dá)到更高的精度。劉飛表示，如果要用比較少的數(shù)據(jù)也能訓(xùn)練出很高水平的話，法寶在于算法?！拔覀冏罱陀幸粋€(gè)讓人興奮的研究課題，也是最近這幾年在學(xué)術(shù)界也有提及的，叫‘one-shot learning’技術(shù)?！薄皁ne-shot learning”技術(shù)，可以在一個(gè)單點(diǎn)領(lǐng)域有足夠高效、深入的應(yīng)用。
劉飛表示，其實(shí)我們現(xiàn)在的人工智能技術(shù)在解決當(dāng)前的問題是相對分立和孤立的，人臉識別通過圖象就解決了身份識別的問題，而至于其它的方向，比如識別一個(gè)目標(biāo)物體，一個(gè)電話、一輛汽車，它又是一個(gè)問題。目前人工智能，包括深度學(xué)習(xí)的介入，還是正在解決這些單獨(dú)的問題，甚至還用不同的方法解決單個(gè)問題。
比如前文提及的“one-shot learning”技術(shù)，事實(shí)上，該技術(shù)可以在一個(gè)單點(diǎn)領(lǐng)域有足夠高效、深入的應(yīng)用，但對于廣泛的應(yīng)用來說，用處并不大。
“以往的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無非就是前波網(wǎng)絡(luò)、反向傳播網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，但也是分別在不同的領(lǐng)域解決問題。”劉飛介紹，在實(shí)際業(yè)務(wù)中，如果能夠把無論是語音方面的東西，還是在人臉和其它的特征方面，結(jié)合起來，然后又重新用在非常復(fù)雜的安全領(lǐng)域下，也是非常有前景的。
“人工智能界還需要一些比較通用的方法，使得人工智能的技術(shù)基于某一個(gè)單一方案解決更多的問題。比如現(xiàn)在在研究的多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能不能解決多個(gè)不同的問題？包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)，”
然而，不同的任務(wù)的數(shù)據(jù)參數(shù)都會(huì)不同，因此，多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)將如何實(shí)現(xiàn)？其實(shí)這門學(xué)科也是有歷史的，它叫AGI（通用人工智能）。
劉飛說：“現(xiàn)在大家普遍的融合方法，是把幾個(gè)不同任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淺顯地綜合在一起，過程中訓(xùn)練、研發(fā)還是單獨(dú)的。比如對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用?！?/p>
然而，讓劉飛覺得興奮的是，這兩年學(xué)術(shù)上的突破并不在這方面，“大家發(fā)現(xiàn)誰對反向傳播網(wǎng)絡(luò)有很大貢獻(xiàn)的話，那個(gè)成果非常值得驕傲，是非常超前的?！?/p>
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，現(xiàn)在典型的反向神經(jīng)傳播網(wǎng)絡(luò)LSTM，是用在了語音識別領(lǐng)域；還有最近一年左右所涌現(xiàn)出來的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），也是瞄準(zhǔn)在反向傳播網(wǎng)絡(luò)。
不過，“當(dāng)然不是說我們馬上就可以找到一種方式把它們都糅合在一起，但從2006年到現(xiàn)在，所有的生物學(xué)習(xí)獲得突破的問題解決的時(shí)候，都是一些在于反向傳播的突破。如果把這些基礎(chǔ)性的理論問題和相應(yīng)的工程實(shí)踐解決好的話，可能我們未來會(huì)重新看待和設(shè)計(jì)用來解決不同領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題?！?/p>
到了今天，我們看到的“刷臉”只是人工智能技術(shù)應(yīng)用的冰山一角。劉飛指出，由于監(jiān)管滯后、傳統(tǒng)行業(yè)規(guī)范的約束，以及人工智能本身的不可解釋性等原因，當(dāng)前許多超前的技術(shù)儲(chǔ)備尚未能面世。舉例來說，平安科技AI實(shí)驗(yàn)室中，科學(xué)家們嘗試通過對人類維持最低只有30毫秒的微表情的研究，拓展人工智能在情感判斷、服務(wù)決策和判斷等應(yīng)用?！斑@個(gè)還很任重道遠(yuǎn)，但是這樣的課題已經(jīng)在前幾年就被提出來，它還在發(fā)展，而且這個(gè)發(fā)展的過程會(huì)很快?！?/p>
如肖京博士所言，“人工智能的技術(shù)是基于數(shù)據(jù)的，有數(shù)據(jù)才有可為。對于金融業(yè)來說，現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入到深度人工智能的階段，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮最大的價(jià)值?！?/p>
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