复旦金融EMBA项目授课教授张纯信：AI算力将超越人脑，中国金融科技发展动力强劲

11月7日，2023友仑国际金融科技论坛在香港数码港圆满落幕。复旦大学泛海国际金融学院学术副院长、金融科技研究中心主任、复旦金融EMBA项目授课教授张纯信受邀出席该论坛，并发表了《人工智能与金融：新一代公司业务信息学》的主题演讲。张教授对AI的发展历程、AI在商业领域的应用价值及其未来趋势，以及我国金融科技的发展状况进行了深入解读。

未来AI应用的三大领域：精准营销，客户管理，风控升级

张教授首先指出，AI是计算机编程的延续，它经历了由应用程序到机器学习再到深度学习的发展历程。早在2015年，AI的算力就已经超越了老鼠；而在今年，AI的算力将超越人脑。未来20年内，单一AI的计算能力更可能将超越所有人脑。

就当前的时代特征而言，张教授认为AI应用的发展需要具备三大关键因素：一是算力，当前我国虽然已经有了一定的地位，但仍落后于美国；二是数据，得益于发达的互联网、活跃的数据行业、以及完善的云骨干，我国目前已经具有了一定优势；而在算法领域，中国未来则充满机遇。

在未来的商业发展中，最受企业家期待的AI应用落地主要聚焦在三大领域：

在精准营销及获客方面，通过整合多方、另类数据（如个人的消费行为、社交媒体等数据）可以多维深度理解客户、精准洞察用户的潜在需求，从而提高获客效率；

在智能化客户管理及留客方面，产品可以实现去同质化，并对用户需求进行深度分析；

在风控升级方面，AI可以实现智能技术应用的落地、锁定风险因子，并通过多维数据分析客户特征，进而精准评估风险。

AI的核心优势在于商业数据的提升与管理

在此基础上，张教授进一步指出，AI具备两大核心优势：

首先是商业数据的提升。当前传统数据的数据量已经很大，但这些“过去的数据”往往局限于回答“为什么”，以产品为中心的分析导致了“爆品战略”，短期效果受限于当下环境因素。而新数据则是面向未来的，它以客户为中心来还原业务实质，通过互联网数据、用户数据、社交和私域等多方另类数据来捕捉预测性，即通过预测性模型来获知“客户想要什么”。

其次在于商业数据的管理（BI）。在过去的传统管理中，虽然已经进行了数字化更新，但由于云数据十分庞大，所以无法进行快速处理。而在AI赋能下的BI则可以快速、流式地处理数据，直接输出有效的战略信息，以自然语言与数据互动输出客观、无偏见和不受绩效压力影响的核心BI预测支持。

张教授以一家AI-BI公司Hypers为例，剖析了其应用价值。Hypers可以提供多元数据，以及覆盖产品端、品牌端、渠道端等多部门的数据服务，提供以客户为中心的消费洞察。因为AI可以自行编程，所以使用者无须知道具体的编程代码和底层逻辑，通过自然语言就可以与AI进行交流。

我国金融科技前沿投入过少，但发展动力强劲

当前国内金融机构的金融科技投入虽然总量不少，但多以“非前沿”投入为主，真正的前沿新技术投入较少且过于单一，主要集中在财富管理领域；而国外投行机构则在中后台多点布局金融科技。“摩根大通每年对于新技术应用的投入占其总投入的30%-50%。”张教授表示。

目前，国内金融机构在“前沿投入”中主要面临四大阻力：一是思路过于保守，成熟的大企业没有监管的配套方针，找不到有同样合规意识的金融科技合作机构；二是在数据相关考量方面，各方对于数据安全的要求不同，且缺乏互通合规的系统；三是在人力要求方面，缺乏新的知识和态度，企业敏捷度和协调能力不足；四是缺乏长期的远见和格局。

但与此同时，中国金融科技发展的动力非常强劲，值得期待。对此张教授总结道，首先在资金端，我国智能理财服务不足。2016年中国智能理财服务市场规模为300亿，2018年为2550亿元，预计2022年将达到7400亿元。其次，包括大数据、云计算、区块链以及人工智能等在内的多元金融科技也需要同步发展。

可以预见的是，未来人工智能将在社会发展的各个领域迸发出更多具有颠覆式创新的火花，从而推动商业、金融，以及整个人类世界的快速发展。中国应抓住人工智能时代的历史机遇期，加大对前沿科技的投入，成为新时代的创新引领者。

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