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天云大数据CEO 雷涛
【财经网讯】“基于大数据为核心的AI、区块链技术模式，正在对金融基础设施带来巨大变化。”天云大数据CEO雷涛7月22日在“新都市圈生态与未来城市峰会”上表示。
比如风险定价，雷涛表示，风险定价已经开始大幅介入消费金融领域，从而带来普惠金融的根本性变化，所谓普惠金融不仅是简单的成本降低、便利快捷等方面的优化，而是体现在个性化定价和个性化风险度量等方面，基于大数据分析得出每个用户自身的风险定价度量，这种情况下的金融，AI就成了新核心。
在AI的模式下，金融的方法论已经发生根本变化，比如银行利用FICO评分体系评估贷款人资质，这只是一个标准的小数据，在有限的数据维度进行度量，而当下消费金融潮流下，用户正展现越来越多的大数据属性，传统银行的基础设施封装能力出现很大挑战，如何用高质量的数据解决低质量数据维度下的问题，这是正在金融领域掀起的一场降维攻击。
在雷涛看来，伴随金融基础设施的巨变，新机会也逐渐打开。在他眼里看到了产业互联带来了3大入口型机会：第一是IOT产业物联信息建设，物联网IOT聚合，对新金融带来一个巨大的生意场景出现；第二，距离消费者更近的可穿戴设备背后的数据挖掘应用；第三，AI自身产生机器数据成为内容入口的一种新商业形态。
以下为演讲实录
雷涛：我从两个背景跟大家分享一下想法，今天是以新城市为背景的主题，在新金融里面有什么变化，我从三个角度分享一下，这个变化下会出现什么基础设施层面的改进和创新。第二块，我们是为金融产品提供基础服务能力，主要是银行、保险，现在也做了一些新金融的基础服务的支撑。
这个过程里面，大数据无疑是推动AI、区块链核心的基础之一，上周看到一个很大的动作，重新发布了Google的新战略，一切以AI为导向的，取代了以前以移动互联为导向的战略，很多媒体人都讲互联网已死。以AI为核心的模式下，对金融的基础设施会产生什么变化，从这个角度分享一下。
第一个是群体变化。最近有两家国内的大型公司都在追逐一家北美企业，ZEST FINANCE，基于大数据信用评估实现深度和广度的高度融合，他们利用老牌的评分体系不愿意覆盖的新人群，新的移民和新的学生，新的成长的人群。对于我们现在的大都市人口，越来越向资产效率更高的地方聚合的时候，金融层级上我们服务的对象和用户也发生了根本的变化。
第二个变化，我们所采取的数据也发生了变化，我们服务的几家大型的信用卡公司，还有通过银联服务的公司，他们的方法还是基于你的资产情况、区域、学历，一系列现在所评估的，因为覆盖的样本还是传统北美3000多万的样本之上，更多的覆盖还是金融样本。最近发生了变化，网络信贷的方式让我们看到传统的体系方法和我们看待人的情况发生了变化，你有几套房，几辆车，有多少的存款，标准的货币金融资产之外，我们还关注人力资本，我们为大型银行调研他的认筹、结构化。还关注社会资本，短期内可以调取所有的社会资源完成你的内容，越来越多的不是看待存贷汇率的基础，而是看更多的社会的属性。
最后一点，方法论开始发生了根本性的变化，左边是一个典型的FICO评分，国内没有比我们更熟悉这个体系的。各个银行都利用这个评分体系，给在座的各位打分，是不是一个合适的贷款人，你的额度是多少。这个模式下，他基本上还是一个标准的小数据，有限的数据维度度量，这个数据的质量非常的精准，必须好的数据才可以合成好的模型。
今天我们发现越来越多的属性，希望获得越来越多的，尤其今年开始进入消费金融领域，你有没有买过iPhone手机，一个月消费频次多少，我买的车和手机并不是一个体系下，这个时候对数据的维度有了非常大的挑战，传统和银行所做的基础设施，封装能力出现了很大的挑战。这两年大家都在谈降维攻击，如何用高质量的数据解决低质量的数据的维度，电商里面经常看到的推荐系统，这些内容开始逐渐的进入实体。
最近我们给保险公司进行预测，使用的就是现在最热的项目，阿尔法狗这样的核心的技术。
所以我们也在推广一个轻AI的思路，AI本身是非常复杂的，一个高端的数据科学人才，怎么承载一个大数据，在这种变形计算，复杂的数据的重整对普通机构是很难逾越的大山。所以轻AI的方法，我们怎么把这两个能力降化成简约的、基础人才可以使用的，就现在银行使用的，都是非常简单的模型，就可以调动深入学习的能力。
在新金融出现的情况下，我们的方法论，我们的数据和服务的目标都出现了变化，就从这四各方面讲一下，谢谢大家。
雷涛：经常有银行家说你们守着金矿卖铁锹，今年的新金融也动起来了，我们现在主要做金融系统和AI，之前新金融很少有这么大的体量，我们的对标客户还是银行核心，使用大型主机或者服务器的系统我们做成本的降低，满足中国人口红利带来的巨大的发卡量和迅猛的客户的增长。去年开始新金融我们开始介入，因为他们采用新的方式做拓客处理和风险的定价，我们做了一些实例，他们的共同的显著的特征就是，这些服务实体的人群来自于互联网，来自于BAT，所以他们使用工具上就比较愿意使用新的分布式的大数据的基础设施，而不用我们讲你不用IBM这些传统的核心实体，这块也和在座的各位发生一些火花，有一些生意的机会。就是怎么用一些新的工具。
另外交易本身之外，像风险定价，今年大大的介入消费性领域，一旦介入消费型领域，就会发生根本性的变化，主持人提到我们这波是普惠金融，会扩大方法，降成本，便利性等方面优化，但是带来的并不是成本简单的降低，而是体现出了个性化的定价，个性化的风险度量，一系列的东西。我刚才讲到服务的一家大型的公司，也是一个新型的成长很快，已经过一亿的用户了，它实际上服务的是个性化的定价，每个人有自己的规律和风险度量。这个情况下AI就成为了新的核心。
上一波我们服务保险，服务主体银行是以我们的计算为核心在推动，这波跟新金融擦出火花更多的是AI层面，消费金融怎么样个性化的服务客户。可能还是基于交互平台，大的电商，有巨大的流量入口，在这个场景之下，这个商品之下产生相应的消费金融的诉求。
下一个风口是什么，数据的角度也看到了一些新的机会，这个是跟新的金融实体有更多的拓客的可能。
雷涛：我想大型的基建项目还是在保险的项目投入，我们还是放在C端，消费者在这其中面临什么机遇，我们做工具的情况下首先要看矿在哪里，现在我们看到的经历了一波变化，最传统的FICO，征信还是基于信息产生的数据，现在我们看到的新电商，交互的数据。但是也有新的机会打开了，创业的机会和新的数据获取以后，积累财富的新的机会，这一波我们看到了产业的互联网带来了三个入口的可能，第一个是IOT的建设，就是产业物联的信息建设。已经有很多的金融企业，像投资性的交易，他们已经把视野盯到了大型企业的运单量、周边的考核、物联网的数据上，物联网的数据有效的搜集和获取，一定是在我们今天生意的场景下是一个全新的消费市场，而这些数据很多海外的公司已经成功了，他售卖数据比原始产品要值钱，所以物联网IOT聚合对新金融有一个巨大的生意场景出现。
第二个就是离消费者更近一些的，可穿戴设备，也是一些机械产生的数据，这块的数据也会被大量的公司应用，这块的入口肯定不是现有的BAT垄断的。
第三个也是机器的数据，大量的内容入口，现在AI已经可以大规模的自己生产数据，我们的公众号里面的内容很多都是机器在做。今年五六月份斯坦福和Google的实验室都发布了自己用机器人写的小说，所以它将成为新的内容，可能不再需要几万人维系一个网站的内容了，这些内容都是我们看到互联网之后，参与的新的数据维度里面可以获取新的数据资源的方式，这些方式产生新的商业形态，定义新的消费市场。
雷涛：如果在座的各位是房产的行业从业者，从物产关注到原产，把目光关注到你的客户实体，你拥有的不是建筑、房屋，而是更多的拥有巨大商业价值的人群，怎么沉淀他们，我们不可能在个性化的时代理解个性化的需求，我们不可能做出好的产品，我们把产品的生产交给客户，自主金融服务就是让客户自己生产产品。
（嘉宾观点据现场发言整理，未经发言人本人确认）
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