12月19日晚間消息，近日，在清華大學金融科技研究院掛牌儀式暨中國金融科技大會·金融深科技論壇（2017）上，融360、簡普科技（NYSE: JT）CEO葉大清指出，“中國將成為金融科技和AI的最大受益國，金融行業AI應用會比無人駕駛更早實現商業化。”
在葉大清看來，金融天然適合AI應用，“大數據+”對金融的改變最顯性。
中國金融AI將比無人駕駛更早實現商業化，這一判斷主要是基于金融具備的6大優勢：1、海量用戶與數據；2、強勁的金融需求；3、價值鏈欠發達，唯技術能解決；4、技術成熟，發展快速；5、開放包容的政策環境。6、人工智能和金融科技項目投資熱度高漲。
以下為葉大清演講全文：
1956年，幾個計算機科學家提出了“人工智能”的概念。“人工智能”概念從出現到今天的60多年里，經歷過了兩次“期望泡沫”破滅的“冬天”，終于在大數據飛速發展的基礎上迎來了爆發。這一次改變的，將會是整個人類。
近日，在中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習會上，習近平總書記強調要推動實施國家大數據戰略，推動大數據技術產業創新發展、構建以數據為關鍵要素的數字經濟，提升國家治理現代化水平，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。
隨著大數據上升為國家戰略，我們將迎來一個重構的世界。可以預見的是，未來“大數據+”及人工智能將變為各個行業的基礎設施和標配，而作為天生就以量化來集中和分配資源的金融行業，應該是成為此次變革的先鋒和主力。
作為一名二十年前開始在信用卡銀行挖掘數據、管理風險的老戰士，我呼吁運用大數據推動“AI+大數據+金融”。無數據不金融，金融強國家強。
從全球范圍來看，人工智能領先的國家主要有美國、中國及其他發達國家。截止到2017年6月，全球人工智能企業總數達到2542家，其中美國擁有1078家，占據42%；中國排名第二，擁有592家，占據23%。
其中，中國的Fintech公司對金融AI積極性最大、參與程度最高。盡管中國金融科技起步晚了10年，但正如央行領導所說，中國金融AI可能實現彎道超車，贏在終點。我們清晰地看到金融行業這幾年的變革程度和速度。可以說，在大數據發展和人工智能發展的初期，對于中國金融市場的改變最為真實、迅速、有效。
其中最為直觀的，就是大數據對于金融征信的改變。在大數據征信興起之前，美國95%以上的美國個人擁有自己的FICO評分（美國主流的征信評分模型，被絕大多數金融機構認可），而中國的傳統的央行征信系統中，只有不到4.4億人有完整的信貸記錄，征信的真實覆蓋率只有35%。另外10億人只有存錢的權利，需要借錢時就被銀行拒之門外。
經過2015年“中國大數據征信元年”的爆發，僅僅兩年時間，基于“互聯網+”的大數據征信端口及體系已經初步建立，擁有大數據征信的人數超過了傳統征信的覆蓋。同時通過大數據、人工智能的授信模型也在不斷發展并形成規模，越來越多的人可以通過大數據征信和風控享有“借錢”的權利。
95%和35%的差距正在迅速縮小，大數據技術和人工智能讓中國金融行業快速發展，從某個層面上來說，我們甚至比發達國家做得更好。20年前，類似的無抵押信用貸款在美國仍需要大量人工干預，而今天，在中國幾秒鐘就可以做出“千人千面”的精準決策。借助大數據技術，我們可以迅速走完西方國家花了幾十年甚至上百年走過的路，建立起與我國大國地位相匹配的金融征信數據庫，為金融和其他行業發展奠定堅實的基礎。
回顧一下金融科技的發展歷程，上世紀90年代，美國PayPal、LendingClub等Fintech類公司已經率先開啟創新之路，移動支付、貨幣基金、P2P、證券交易、眾籌、信用卡申請都可以在線完成，相比而言，中國金融科技在起點上落后了10來年。
有意思的是，美國落后的類別，中國反而超前了。美國最早被互聯網改變的是股票交易、貸款、信用卡，中國恰恰在這幾個方面較為落后，在線貸款和信用卡網申最近幾年才開始，而移動支付、P2P等領域，已經遙遙領先美國。
