就在世界人工智能大会召开之际，针对AI在金融行业的应用话题，上海交大图像处理与模式识别研究所所长杨杰教授、上海高级金融学院李祥林教授、挖财总裁顾晨炜专门就此展开讨论，认为目前AI在金融行业的应用越来越广泛，消费金融越来越科技化。
对于中美两国在AI金融领域上面的差异，李祥林认为，美国相对做的比较早一点，在应用这一块，中国现在很多人都在尝试。第二个美国还是做很多基础研究，中国的基础研究这一块还是相当薄弱的。
不过，他也表示，中国做的比较好的地方，因为国内对数据管理比较宽松，大家拿来很多数据，从这个角度来讲，这是中国的优势；第二个中国的样本比较多，美国那边样本很少，大数据是得天独厚的优势，应用这一块做的比较好的一些地方。
对于消费金融的快速发展，顾晨炜指出， 首先就是消费金融这一块越来越科技化AI。各种各样科技力量都带进来，大家觉得这一块好，就是消费金融整个渗透率相对美国低很多，但是几乎所有的发达经济体在消费金融上都经历过，无一例外，美国、英国、加拿大、中国香港、中国台湾、韩国都经历过。
顾晨炜分析，由于出现很多金融科技公司，他们可以提供一些服务，他们基站能力比较强，他们具备很多场景，对于资金的流量可以做支付，今天这个钱给你用来，进一步数据分析之后，你这个钱可以用于专门的用处。
顾晨炜透露，他最近看到好几家公司，就是高盛下面成立一个公司做消费金融的，基本上招的人都是做理工科的，中国有一个好处就是数学、物理特别好，这样的人才非常多。早年我们分析的时候，我们只有这个专业，只有我们这帮人来学人工智能，现在其实很普遍，统计概率就是不确定性，未来我们可能更多需要这样的复合型人才。
杨杰指出，人工智能现在得到很大的发展，其中很重要的原因就是信息慢慢丰富，使得你从模型里面学到的东西越全面越精细，这样相对可靠性提高，所以你的数据一丰富，你对于个人来说，你如果对于他的消费数据，职业或者是等等教育背景，数据掌握的越多，你对他的刻画或者是模型分析，或者是定位分类做的越精细，这样相对来说，无论对于风险分类，或者是一些评估，你都做的很准确。所以这样你的服务就好，同时反过来风险控制就越精细。
最后，李祥林认为，金融行业谈金融科技最大的挑战是把金融跟科技结合起来。因为传统的教育，大概是金融科技能力比较弱，或者一些科技的人，可能很晚才去金融，公司里面做的越高之后，这种挑战越大，当你管一个公司，考虑的不光是金融和科技，考虑到各种其他方面，我觉得这是一大挑战。我们现在加入搞金融硕士项目，现在几个重要方面都是金融，你毕竟比较懂金融，包括我到很多国内著名科技金融公司去，甚至我们在一起聊，开始问一些金融问题，基本上都是ABC的问题，实际上它已经有很大的壳。
对此，顾晨炜判断，每次技术进步，其实咱们社会层面都会发生变化，不光是金融，比如说零售教育都会发生变化。我们所处的时代就是由于数字化以后，金融行业的生态会越来越个性化。
来源：周到上海 作者：李锐
