在6月25日召开的招商银行股东大会上，招商银行行长田惠宇表示，招商银行正在探索银行3.0模式，即大财富管理的业务模式+金融科技的运营模式+开放融合的组织模式。
越来越多的金融机构加大对金融科技投入。近日，北京产权交易所披露建信金科增资项目成交公告显示，建信金科已引入中央结算公司、国开金融、上海联银创投3家新股东，3家公司分别投资2.5亿元，分别持有建信金科增资后2.5%股权。融资后的建信金科估值100亿元。
“对于一个国家或地区而言，金融科技基础设施的完善程度将是未来的核心竞争力。”北京金融控股集团董事长范文仲在《中国金融》2021年第10期的署名文章中指出，现在数据作为核心的经济资源，搜集、处理、应用数据的平台已成为基础设施，这些金融科技基础设施的完善程度将决定国家和地区的核心竞争力。
麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech 2030：全球金融科技生态扫描》指出，金融机构要抓住人工智能、区块链、云计算、物联网、超自动化(Hyper automation)等七大技术趋势。在人工智能领域，自动因子发现、知识图谱和图计算，以及基于隐私保护的增强分析将发挥更大价值；智能客服、智能投顾、客户图谱、产业图谱、智慧营销和风控、反欺诈和智慧决策等领域的应用将越来越广泛。
人工智能及其在金融科技领域的应用已经引起各界的广泛关注。然而，市面上并没有多少可以推广应用的独立人工智能案例。
“虽然对很多金融机构而言，人工智能应用仍然较为零星，且往往只针对特定用例，但越来越多银行业领军者已开始通过系统性方法部署高级人工智能，并将其整合到贯穿前后台的数字化经营全生命周期之中。”麦肯锡在上述报告中估计，AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。
拐点将至
斯图尔特·罗素（Stuart Russell）在其作品《AI新生》中写道，人工智能的起源可以追溯到很久以前，但它正式启动是在1956年。两位年轻的数学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）和马文·明斯基（Marvin Minsky）说服了著名的信息论创始人克劳德·香农（Claude Shannon）和IBM（国际商业机器公司）第一台商用计算机的设计者纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）加入他们，一起在达特茅斯学院组织一个暑期项目。
然而，直至2011年前，人工智能研发和实践几经波折后才迎来第三次发展机遇期。
“我们一直说人工智能处于爆发式增长的前夜，一句话总结过去的发展，我觉得人工智能发展很快，算法模型取得了新的突破，但是人工智能和产业与行业的结合，我们四个字是方兴未艾。”6月23日，华为中国云与计算昇腾生态发展部部长史沛在2021第四范式发布会暨企业智能化转型峰会上表示，当前正在从AI+行业到行业+AI的新的转变。
“今天可能人工智能找到了又一个临界点，这个临界点来自于人工智能在各个行业的落地，基于AI决策帮助企业经营从量变到质变，创造了真正的价值。”第四范式创始人兼首席执行官戴文渊在上述峰会中表示，很多企业已经看到人工智能或数字化转型带来的质变，以消费互联网互联网为例，抖音、快手就是典型。
人工智能的临界点在什么时候产生？
“这个临界点就是能够把边际成本降到几乎为零的时候，这个时候就产生了质变。”戴文渊称，千人千面的内容分发并不依赖于任何的人工，边际成本几乎为零。当边际成本降到几乎为零的时候，企业用固定的成本能够获得的用户数几乎是无穷大的，这个时候就获得了一个质的提升，企业的用户数和规模就能获得巨量的成功。这就是为什么今天抖音、快手这些消费互联网为代表的企业能获得成功的原因。
AI三驾马车
大数据时代，数据已经成为个人或企业的核心资产，数据资产化趋势明显。数据将会对互联网、金融、医疗、政务等多个行业的发展发挥越来越重要的作用，并推动经济发展。
“据统计到2025年中国数据量达到48.6ZB，占全球数据量的25%以上，成为全球最大的数据圈。2025年AI中国服务器市场达到66亿美金，这是非常大量的投入。这些数据的增长和算力的投入能否发挥其应有的价值呢？以现在的情况看很难。”第四范式AIOS产品负责人黄缨宁称，企业转型过程中所需的能力众多，为了让AI在企业智能化进程中发挥价值，必须具备集应用、数据、算力为一体的能力模型。应用、数据、计算，三者需要相互联接，其中任何一个出现问题，另外两个都无法发挥作用，整个智能化体系将会失效。
在上述峰会上，第四范式发布了企业级AI操作系统4Paradigm Sage AIOS 2.0及企业级智能应用市场4Paradigm Sage App Store，联接打通了应用、数据、算力三者间的屏障，此外，为了支撑企业全面的智能化转型，以Sage AIOS App Store平台为基础，扩展为应用联邦、数据联邦、算力联邦三大网络。未来，第四范式将继续做好应用、数据和算力之间的联接，做好企业与合作伙伴、企业与开发者社区之间的桥梁，聚力支撑企业的智能化转型，最终实现企业质变的新范式。
与其他行业相比，AI算法在金融业中将更规范。今年3月26日，人民银行发布并实施《人工智能算法金融应用评价规范》（下文简称《规范》），这是一部由人民银行提出，全国金融标准化技术委员会归口的文件，规定了人工智能算法在金融领域应用的基本要求、评价方法和判定标准，适用于开展人工智能算法金融应用的金融机构、算法提供商及第三方安全评估机构等。该文件从安全性、可解释性、精准性和性能方面开展AI算法评价，适用对象分为资金类场景和非资金类场景。
《规范》指出，AI算法安全性为算法在金融行业应用提供安全保障，是决定AI算法是否可用的基础，只有在满足安全性要求的前提下才能在金融领域开展应用。AI算法可解释性是判断算法是否适用的重要依据，可解释性越高算法内在逻辑、技术实现路径、决策过程、预期目标越明晰，算法更易于被理解、匹配、应用和管理。AI算法精准性和性能是评价算法应用效果及目标预期的主要因素，一般而言精准性和性能越高算法应用效果越好。
麦肯锡的报告显示，算法只是人工智能的一部分，要发挥人工智能的竞争优势最终还是靠数据。人工智能的普及让金融业确实体会到数据、特别是传统运营上没有采集的客户行为数据的重要性，这将推动金融业与非金融业的联盟，体现了生态圈金融的重要性。
实际上，AI的金融应用场景正逐步展开。6月16日，平安普惠宣布推出其AI智能贷款解决方案“行云”，该系统以人工智能为核心，对小微信贷流程进行改造，可实现最少零文字输入、全程拟人AI面对面服务体验、大幅降低等待时间，将小微客户借款申请流程平均耗时下降了44%。
据平安普惠创新管理部总经理阮蓉介绍，小微信贷无抵押借款流程行业平均用时60分钟，期间需要超过300字段的文本输入，60余个申请页面，还有6个需要等待的环节。鉴于此，平安普惠从2020年便开始研发，将人工智能应用到小微金融服务中，以打通服务堵点，提升服务体验。目前“行云” AI智能贷款解决方案已经在平安集团兄弟公司中实现输出并实际应用，未来将输出给更大范围的信贷服务机构。
30万人才缺口
“任何平台、算法、工具不可能自己运行，归根到底面临我们的最大挑战是人才短缺。”第四范式金融事业部总经理称，目前全球高级AI人才每年新增数量千人左右，全球每年AI场景的增加是数以百万计。各类高校和研究机构不断提升AI人才的培养，但是金融机构纯研究型人才不足以支撑业务的创新。各家金融机构在想方设法找既懂业务又懂技术的复合型人才。
麦肯锡的报告则显示，尽管金融业每年在“银行变革”技术举措上投入数十亿美元，但很少有银行能够成功地在全组织范围推广和扩展AI技术应用。在银行所面对的各类阻碍中，缺乏明确的AI战略最为常见。很多银行也面临另外两项挑战，首先是核心技术和骨干数据薄弱，其次是运营模式与人才战略过时。部分领先金融机构采取成立创新实验室的方式，跨业合作探索颠覆式创新。但创新实验室往往独立于主营业务或部门进行运营，在里面工作的多数都是科技技术背景、设计背景、数据科学背景的人才，而非传统金融背景类人才。
“现在人才缺口30万，未来五年缺口会越来越大，三十万增长到一百万，有报告说是五十万到数百万。使用AI的公司越来越多，但是人工智能供给的速度并没有同步增长。”第四范式联合创始人 首席研究科学家陈雨强称，目前AI人才分布非常集中，北上杭深占了80%以上的AI人才的供给，而且行业分布也很集中，90%都是在互联网行业。如果企业不在北上杭深，不是互联网的企业，则对AI行业人才的稀缺程度就更成问题了。
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