以AI为核心的金融科技创新，为金融行业带来了无限的想象空间。

在11月16日召开的百度世界大会上，百度金融高级技术总监许冬亮发表了题为《科技构建共赢生态、AI践行普惠梦想》的演讲。演讲中提到，伴随着人工智能的兴起，金融行业已然完成了从计算机时代到互联网时代再到人工智能时代的跨越，金融科技也进入了智能金融时代。

那么剥开“互金”的外壳，以BAT为代表的互联网金融公司兴起对传统金融行业究竟意味着颠覆还是升级呢？

AI FinTech 带给金融的三大改变

金融的本质是价值流通，即对现有资源进行重新整合之后，实现价值和利润的等效流通。

在以传统银行为核心的金融体系中，由于融资端和投资端信息不对称等弊病，资金再分配的过程中往往会产生诸多问题，比如获客效率不高、风控能力不足等。不过伴随着以BAT为代表的互金巨头的入局，传统金融行业或将迎来三大改变。

首先是对于获取流量渠道的改变。与传统银行多采用建立网点和利用销售人员地推的策略不同，互联网金融公司更多凭借其平台的大数据实现智能获客。

作为国内互联网三大巨头，BAT无不拥有着巨大的流量入口。以百度为例，旗下拥有包括百度地图、百度网盘、百度贴吧、爱奇艺等流量入口，日搜索60亿次、超过10亿的移动设备行为让其具备覆盖95%以上中国网民的大数据能力。

基于大量的数据，互联网金融公司们可以凭借其强大的数据分析能力完成对潜在用户的“画像描绘”，进而推导出用户信贷需求和投资需求，最终完成产品的匹配，大大提高了营销的准确性。

其次是风控方式的升级。大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体系，提升了风控准确性并且拓展了服务边界。

凭借万亿级的全网网页数据，数十亿级的图像视频搜索行为数据，百亿级图像视频数据及百亿级的定位数据，百度等互联网公司完全有能力完成用户“信用画像”的描绘，进而判定是否能够授信，而此类判定方法也摆脱了传统金融机构对于征信的依赖。

不过面对样本集群不大导致数据特征高维、稀疏影响评估准确性的问题时，势必导致征信评估准确性的下降。为此百度给出了“般若”风控平台的解决方案：百度的梯度增强决策树可以聚合大数据高维特征，可以实现高维数据降维、增加风险区分度；百度的深度学习，将特征嵌入，利用关联挖掘等解决数据稀疏问题。“从3000+降维至400维，可将行为的风险区分度有效提升5%+”；而基于百度数亿级用户数据，通过图计算，可将信用标签传递，丰富信贷样本。在信用领域，央行征信数据加百度数据可以将客群的风险区分度提升13%。

另一方面，凭借“般若”建立大数据风控系统，百度在反欺诈领域也是收获颇丰，百亿节点、五百亿边的运算能力，可以达到秒粒度图快照和秒级查询响应。

还有用户体验端的智能化。互金在推进过程中被诟病最多的当属其在用户体验端的弊病，远程协助不如网点客服简单直接。不过随着BAT等在语音客服智能化方面的完善，实体网点最后的“保护伞”也有望被打破。

比如百度推出的智能客服机器人，能够对客户意图进行理解，并通过多轮会话的形式协助客户解决在线咨询问题。目前百度金融智能客服能够处理97%的在线咨询，金融业务问题解决率达90%以上；在语音场景中，基于百度的语音识别能力，智能语音质检在多个关键服务项的覆盖率达到100%，保障了更好的服务体验。

对此，商业银行网络金融联盟首任联席主席、百信银行行长李如东深有感触：“传统银行在技术研究层面还是相对比较薄弱，未来，银行也希望用AI来取代部分人工，比如美国已经有了机器人客服，用户几乎已经分辨不出机器与人的区别。”

可以说人工智能领域的优势让互联网金融公司在获客、风控、用户体验各方面无出其右，不断吞噬着传统金融行业的蛋糕。

但在百度世界大会上，许冬亮却给我们提供了一个新的信号——百度金融的理念是 “致力于成为一家真正意义的金融科技公司”。换言之，百度金融的最终目的不是颠覆传统的金融机构，而是致力于金融科技的输出，成为普惠金融时代的技术发动机。

百度金融的三板斧

以普惠金融推动者自居，也意味着百度金融不再单纯是一家金融公司，这也对其AI技术乃至行业号召力提出了新的要求。那么，百度究竟能否凭借其在AI FinTech领域的探索，完成对金融行业的重塑呢？

1、百度深厚的AI积累

进入人工智能时代后，百度一直都扮演着人工智能急先锋的角色，2013年便已成立深度学习实验室，大举投资人工智能，比Google、Facebook等公司更早提出“AI First”战略。

百度在AI领域的技术积累，也为百度金融开放的底层技术提供了很好的技术支撑。基于大数据风控推出的“般若”系统，背后就离不开百度在人工智能领域深耕多年的技术支持。换而言之，深厚的AI积累为百度实现普惠金融之路提供了强有力的“助推力”。

2、百度AI FinTech的能力，在内部得到了验证

再好的武器只有到了战场才能发挥其价值， AI归根到底是工具，是技术，要体现其真正的价值就必须将其应用到具体的场景中。而百度完善的金融行业布局为其AI与金融的结合提供了得天独厚的“练兵场”。

百度金融自2013年起步，在2015年时完成了升级独立为百度金融服务事业群组发展至今，不断完善着自己的业务布局。而金融业务的不断延伸也为百度的AI应用增添了更多场景。举个例子来说，百度金融把AI应用于自家产品的风控，推出的大数据风控“般若”系统，实现覆盖信贷全业务流程，包括贷前（智能获客）、贷中（审批授信）、贷后（监控催收）。贷中包括身份的核验，针对黑产的欺诈识别，以及信用风险度量等多种技术手段的运用。贷后对贷款进行监控、催收、复联等。

在理财领域，百度金融通过AI、大数据分析等手段，精准识别和刻画用户，可为用户提供专业的“千人千面”的定制化财富管理服务。

诚然，这些内部的应用案例为百度金融的AI FinTech能力提供了强有力的背书，成为其对外开放时颇有说服力的论据。

3、坚持开放、共赢的机制

如果AI FinTech能力仅仅“为我所用”，就像把猛兽困于笼中，牛刀杀鸡。早在2015年的时候，李彦宏就对联盟伙伴宣布了三不政策——不谋求控股、不划分阵营以及不怕用户被洗，为百度金融开放的格局定下了基调。

开放的前提必须是共赢，与很多互金公司动辄对外声称要颠覆银行，干掉传统金融机构不同，百度金融成立之初就坚持开放、共赢的态度。试图凭借其在智能获客、智能营销、智能客服等方面的优势，以对外输出服务的形式达到和传统金融机构形成能力互补、优势互补、共赢共生的关系。

归根到底，AI的基础是数据，打破互联网数据和金融机构数据的断层，搭建数据生态才能产生更大的价值。对此，百度凭借其完善的解决方案及强大的技术保障，先后与近400家机构达成了合作协议，每天对外输出服务超过百万次，数据生态可谓初具雏形。

总结

智能金融时代，人工智能最好的落地场景就是金融，在这场金融科技3.0时代的革命中，百度凭借其AI技术的积累，找到了切入金融的正确姿势。当然，实现普惠金融的路还有很长要走，好在万里长征百度迈出了正确的第一步。