中國IDC圈7月20日報道，7月20日，“2017中國行業云計算峰會—金融云”（C9峰會）在北京國貿大酒店（國貿三期）隆重召開。本次大會由中國信息通信研究院指導，云計算發展與政策論壇、數據中心聯盟、云計算開源產業聯盟主辦，云計算發展與政策論壇用戶委員會承辦、CloudBest、中國IDC圈、網貸之家協辦，并受到諸多媒體的大力支持。

2017中國行業云計算峰會—金融云”作為國內金融與云計算領域最具影響力的大會，引來現場人員爆滿，大會全面覆蓋云計算、金融、人工智能、區塊鏈、大數據等多個領域。

會上，向上金服CTO馬躍出席本次大會并發表主題為《大數據技術成為“新金融”行業的核心競爭力》的演講。

向上金服CTO   馬躍

以下是演講實錄：

大家下午好，我是來自向上金服的CTO馬躍，很高興今天有機會跟大家分享我個人對于大數據技術在新金融行業的未來發展的趨勢，非常感謝大家能堅守在這里。我個人是國內比較早的一批接觸大數據的人，通過我個人的經歷和身邊的環境變化真實地感受到了大數據在國內的發展歷程。認為大數據未來是我們整個新金融行業的核心競爭力，因為現在整個金融行業不管是傳統金融行業還是新的互聯網金融，都處于一個產品同質化非常嚴重的情況，所以基于大數據的精細化運營將成為運營的關鍵點，所以我們的金融科技最終決定了未來科技金融的市場格局。

      馬云先生之前在一個演講中提到過，很多人在沒有研究透PC互聯網的時候我們已經進入了移動互聯網時代，很多人剛開始研究移動互聯網的時候我們已經進入了大數據時代，對于大數據來說，每個人聽得都比較多，但是每個人對大數據的理解都有自己不同的理解。大家到網站搜索大數據，每個網站給出的解釋也不一樣。我個人認為大數據不是一個行業，大數據其實是一個由一系列技術支撐的新的產品運維的方式以及創新的模式。所以大數據本身需要基于其他行業去做到大數據的應用。大數據促進了其他行業的創新和變革，一切不以場景化的應用為目標去談論大數據都是耍流氓。
      大數據在國內的發展從2009年開始，2009年隨著Hadoop技術的演進，大數據的概念也開始流入到國內，在這個時候國內一些大公司開始嘗試性的利用Hadoop技術做創新性的研究，這時候也涌現了一些創業公司，基于大數據的概念拿到一些錢，整個市場上大家都開始基于大數據做探索。但是探索這個過程其實是比較坎坷的，中間大數據也經歷了由神化到妖魔化的歷程，當大數據剛開始傳入國內的時候很多人以為大數據好像打開了通往新世界的大門，大數據變成了一個包治百病的仙丹，系統上的任何問題，業務上的任何問題，通過大數據都可以解決掉。
      最開始幾年很多公司沒有找到大數據能夠落地、變現的方式，所以在這個期間行業中出現了一些新的看法和新的觀點，大數據從神化直接落入了妖魔化，大數據變成了大忽悠，大數據只是給老板忽悠的概念而已，不管這些觀點的出發點是什么，確實對行業內很多人員造成了很大信心上的動搖。
      明天永遠沒有你想得那么好也沒有你想的那么糟糕，到了2012年大數據在國內已經開始有一些比較成功的應用場景，在各個行業都開始逐步利用起來。這里有一個代表性的事件就是2012年下半年阿里巴巴推出了基于大數據的產品，也標志了大數據在電商行業的應用。同時在其他行業也有很多應用，比如在互聯網廣告的精準營銷領域，互聯網廣告最開始都是基于包天包時的服務，給大數據的應用帶來了很好的契機，可以基于每個人不同的行為、不同的偏好給每個人做不同的廣告投放，在這個期間國內出現了很多基于大數據的DMP的廣告投放平臺，大數據在廣告領域迅速開始發展起來。
     同時金融行業在這個時間點也開始有了很多大數據方面的應用，包括傳統銀行、新興的互聯網公司，在大數據征信、反欺詐、智能推薦方面都開始落地應用起來。同時在公共的民生領域，交通、旅游出現了更多基于大數據的智慧城市的方案，經過幾年發展，到2015年大數據來到國家戰略的層面，國家推出了大數據的戰略，并且把大數據納入了十三五規劃。有了政府這樣一個支持的情況下，所以大數據更快的進入了蓬勃發展的階段?，F在人工智能興起之后大數據隨之而來做了更大的發展，其實在我認為大數據不是一個新的概念，大數據這個概念比大數據提出的更高一些，五十年前就有人提出大數據的概念，但是人工智能之前一直發展得不溫不火，只出現在美國的大片里面。當大數據技術在2012年之后開始之后，人工智能也隨之有一個很大的發展和爆發。
      我個人預計到2025年人工智能技術會達到比較成熟的階段，在這個時候不管是大數據還是人工智能都最終會真正應用到我們每個人生活的方方面面，對我們每個人的生活都會產生至關重要的影響。我覺得中國最近幾年科技發展和創新的速度來看，我相信到2025年整個技術成熟期，中國有機會超越美國成為全球第一大科技強國。剛才黃總提到阿爾法狗，我覺得阿爾法狗現在是打遍天下無敵手，我相信到2025年中國推出阿爾法十二生肖沒有問題。
     在大數據驅動下的新金融行業的發展，這句廣告詞比較適合現在大數據和金融的關系，現在互聯網金融在最近幾年如雨后春筍般蓬勃發展，對傳統金融行業造成了極大的競爭壓力，在這種情況下大家的競爭核心點更多從產品和市場回到技術的本質，所以技術對于金融的影響也越來越大。同時金融行業從本質來說更多的是跟數字打交道的行業，并且整個金融行業在信息化方面在各個行業中也是走在最前面的，從先天的優勢來說大數據和金融有非常匹配的關系，目前對于傳統金融的壓力，我最近在知乎上看了一篇帖子，這是傳統的資深的金融人士寫的，標題是金融人士的救贖如何不被人工智能替代，他的文章中剖析了大數據和人工智能對金融行業帶來的沖擊以及每一個金融行業的傳統從業人員感受到的危機感。這里邊提到了幾個大數據在人工智能領域相比傳統人工的優勢，第一是海量數據的快速吸收和分析能力，機器可以很快的把過去一天、過去一年所有的交易數據、所有的新聞數據做一個匯總做一個分析，這對于人腦來說基本是不可實現的。
     大規模的個性化的服務能力，新加坡電信服務器 馬來西亞服務器，機器可以基于海量的數據，可以為每一個專屬的客戶提供他自己基于需求相關的金融方面的推薦以及客服的響應，對于人來說每個人的時間都是有限的，它能服務的人、服務的數量、服務的客戶也都是有限的，但機器不需要休息，它可以實現大規模的無窮盡的個性化的服務能力。第三是不受感情因素的影響，可以去做理性的判斷和決策。剛才演講提到了很多國際化的公司在開始考慮用機器去替代人做一些決策，能夠更準確的預測資本市場或者金融市場未來的趨勢，從這幾個方面來說大數據能夠對金融市場產生極大的推動和影響。
      舉簡單的一個例子，大數據在新金融下面的應用場景。信貸的業務，從貸款前到貸款中到貸款后，整個大數據在這幾個環節都有非常好的應用場景。貸款前做申請的反欺詐，現在很多銀行、很多互聯網金融公司都已經做到這一點，而且國內的欺詐已經從原來個人的欺詐變成了團伙性有預謀的欺詐，大數據的應用更有助于我們從中發現每個申請和申請之間的關系，找到團伙性的欺詐的風險。進入貸款中對貸款人信用額度的評估，因為中國目前征信體系建立得不是很完善，距離美國還有很大的差距，預計現在只有30-50%的人在征信系統中有征信記錄，但是沒有征信記錄的人不代表這個人的信用一定不好，不代表他的消費能力他的還款能力一定差。所以基于大數據評估的方式，可以幫助每一個人，不管他在征信系統中的信用是什么樣的，可以基于大數據，基于他在各種領域的消費行為幫助用戶實時評估他的消費能力和還款能力，可以做到實時的授信額度，做實時的放款。
      貸款放了之后，傳統金融機構基本上都是靠人工對貸款后的用戶行為、企業行為做一些跟蹤，發現里邊存在的逾期風險，但工作量是非常大的，貸后管理很多時候沒有做到細致化，有很大遺漏。基于大數據的分析可以發現用戶在貸款之后的高危行為和根據之前行為差異化的表現。提前發現用戶有可能逾期的風險，提前能夠給相關的人員做一些人工干預，逾期發生了之后我們對整個催收環節基于不同的情況、不同的人群做不同的智能催收的跟進。
      理財也是一樣，大數據有非常廣泛的應用，在投資理財相關業務的整個環節都有非常好的應用的點。理財前，智能客服可以基于自學習的知識庫和自然語言分析能夠為用戶提供全天后的服務，基于每個用戶不同的需求判別用戶風險的承受程度以及對于理財的需求的具體差異化，能夠在用戶準備購買之前給用戶做個性化的資產匹配和推薦，讓用戶能夠找到最適合它的理財策略，就算同一個用戶，他在不同的階段對于理財的需求也是不一樣的，我短期內有筆錢不用，找一個期限比較短的短期利益比較好的投資，如果要做每個月的定投，要求的是期限比較長的回報比較穩定的產品，基于不同的人以及同一個人的不同的階段我們需要為他提供差異化的理財推薦。用戶在理財過程中智慧化的運營是對用戶體驗和關懷的非常大的影響，傳統運營基本都是滯后性的，用戶的行為我們要到一天甚至一周一個月之后才會針對他的行為做相應性的運營策略，所以基于大數據可以實時對用戶的行為做第一時間的分析，可以實現秒級的運營策略的同步，可以讓用戶的每一個行為能夠對應到每一個個性化的運營策略當中來，可以讓用戶在理財過程中更好的體會到人文的關懷。
      除了我剛才提到的這兩點應用場景之外，其實還有非常多的應用場景是金融行業的應用?？蛻魸M意度、IVR的業務都是基于短線做用戶的反饋，但是這種情況下的反饋率是非常低的，可以通過語音的客戶問題以及客戶的語句做出客戶滿意度的回答，甚至可以從中對整個客服輿情的判斷做深度的分析。包括保險的定價，不管是新的金融還是傳統的金融，在線上服務和線下服務都有非常多的大數據應用場景已經在我們的身邊落地、實施。
     最后給大家分析向上金服在大數據做的努力和打造的核心競爭力。這是我們向上金服目前的業務架構。向上金服目前的產品涵蓋了投資理財、智能投股、消費金融的三個方面。向上理財是我們互聯網理財的產品，是基于用戶的個性化需求為用戶做線上投資產品的推薦和購買的產品。幾何股票是基于股票向海量的交易數據、資訊數據為用戶做股票的行情分析，為用戶提供智能的復盤、智能整股的輔助助手。三文錢是我們在消費金融方面的產品，我們的定位是年輕人在互聯網時代的互聯網信用卡，為用戶提供實時的小額的周期個性化的信貸服務。在我們的三個業務產品之下我們公司有一個無介數據指揮運營平臺，它是支撐我們三個業務能智慧化運營的基礎，也是整個公司業務的大腦。它把整個公司的所有產品數據做打通，與外面的第三方數據做一個協同和分析，保證我們整個公司的產品運營效率和運營效果。
      向上理財的產品里我們大數據的應用包括三方面。第一是個性化的推薦，基于用戶的行為，我們給用戶制定用戶的畫像，基于用戶明確的投資偏好，它是一個風險偏好型還是風險保守型用戶，給用戶做不同的個性化的產品推薦。同時我們基于人工智能自己做了一套智能客服的系統為用戶提供7×24小時的專屬客戶服務，從中發現用戶對我們產品的各種反饋和意見，我們及時對用戶的這些意見做相應的運營方面的策略。
      第三是在我們精準營銷方面，通過用戶的行為對不同渠道或者不同方式獲取的用戶進行相應的用戶畫像的分析，發現我們的優質用戶到底出現在哪里，我們優質用戶從什么方式獲得，通過這樣的方式能夠把我們營銷的成本能控制到最低，把我們整個營銷的重心做一個實時的調整。智能選股、智能診股、智能看盤、集合幾何小數，從看到一條新聞到交易一組股票的智能呈現，信息爆炸是現在非常重要的問題，是注意力稀缺的時代，不是數據不夠，反而是數據太多導致用戶無法分辨哪些是噪音數據哪些是真正有價值的數據，而且從這些枯燥的數據中怎么看到規律，看到它后面能夠代表的實際問題，如果靠一個人看到他需要非常豐富的炒股經驗和對市場非常深入的了解，我們通過人工智能幫助用戶做到噪音數據的剝離，我們做信息的匯集，幫助用戶通過最直觀的方式看懂目前市場的情況，我們給用戶基于整個市場的變化做一些投資方面的推薦，做用戶的智能投資的小助手。
      三文錢是小額信貸業務，風控模型是整個業務的核心，我們要保證通過率和壞賬率達到一個平衡點，這塊對于大數據來說需求和大數據帶來的價值是非常明顯的。一方面對身份數據、位置數據、社交數據、網絡行為數據做分析處理，完整的數據畫像和貸款之后行為模型的分析，在貸款前貸款中貸款后全生命周期對用戶進行監控和管理，確保我們每一個用戶的每一筆款能夠非常有效的在我們監控中，在用戶發生任何風險之前能提前干預，確保我們整個業務能夠在非常良性的環境下去運營。
      同時在整個申請過程中通過反欺詐的識別，我們自己做了一套反欺詐的引擎，識別羊毛黨的用戶和其他價值非常低的用戶的行為，從源頭就做到業務的切割。貸后的催收過程中有一些失聯的行為，通過關系圖譜，通過其他的方式更多的聯系到用戶，確保我們壞賬的損失率降到最低。
我個人預測，大家常說人類的三個基本需求是人、食物、WiFi，三十年之后人類最基本的需求是水、食物、WiFi和大數據，每個客戶個人的需求都離不開大數據，都希望得到個性化的服務，都希望得到最好的最佳的服務狀態，所以對我們每個企業，不管是互聯網金融企業還是其他的企業，如果沒有大數據的支撐，客戶就會離我們而去，我們也要被整個社會淘汰。所以我依然相信我們未來的企業競爭，未來新金融行業的競爭就是對大數據技術應用的競爭，鄭州電信服務器 服務器托管，誰能夠把大數據技術真正有效的應用到我們每一個場景中來，為用戶做好我們的服務，哪一家公司就會成為最終的勝利者，謝謝大家。