2020年，不同尋常，載入史冊的無比厚重的一年。

數字化時代，已經全面來臨。諸如廣告、內容等領域，已經全面轉向數據驅動，而金融、零售、教育、醫療的變革也已開始。

在這樣的變革面前，無論To B還是To C，無論是個人，還是企業，都要打破傳統的界限，盡可能去一線尋找解決問題的方法與思路，才能重新定位，找到更合適的“第二增長曲線”。

從金融科技與人工智能的視角，東方林語也來給大家做一下回顧。

如果從1999年開始回溯，以每十年為一個時間節點做一個梳理，金融行業先后經歷了業務主導、科技主導、科技和業務融合的三個階段。

如果專門回顧一下金融科技與人工智能的漫漫之路，注定2020年要留下濃厚的一筆。

一、金融科技的2020回顧

如果說2019年是未來十年的開端，2020年才是真正起步的一年。

p2p在 2020年真正清零，金融科技一個全新的時代重新開啟。

隨著螞蟻金服的暫停上市，對金融科技業務，也開始了全面的重塑和重新定義。

金融科技是技術驅動的金融創新，技術是手段，目標和利源仍然是在金融。

吳軍在所著《浪潮之巔》一書中，梳理了IT產業發展的歷史脈絡，我們也一直在談數字化轉型，談了幾十年了。

那么，數字化轉型究竟有哪些特點呢？可以總結成三點：

1、業務與技術高度融合。業務只有與技術形成合力，才能為業務帶來更高的效率與效益；

2、新技術的運用。對大數據、人工智能、云計算、區塊鏈、5G等各種新型技術，應該是持有積極的心態，敢于試錯，敢于創新。

3、提升業務效能。新技術要能真正產生價值，提升效率，提升客戶服務體驗，并可以催生出新的業務模式及商業模式。

2019年8月份，我國金融科技領域第一份科學、全面的規劃《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》由人民銀行正式發布，規劃中明確提出了未來三年金融科技工作的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施。尤其是建立健全我國金融科技的“四梁八柱”，確定未來三年六方面的重點任務，為金融科技發展指明了方向和路徑。

所以，金融科技政策方面，無論是從全局性和高度，都比較充分，但后續圍繞技術標準、合規等方面，還有很大的提升與完善空間。

而銀行系，成立金融科技子公司，也成為一種潮流。

目前，包括興業銀行、招商銀行、光大銀行、民生銀行、華夏銀行、北京銀行、建行、工行、中行等都先后成立了金融科技子公司，圍繞金融科技的各相關前瞻技術，開始了各種落地探索研究。

根據零壹智庫的數據統計，如果從專利申請數量，17家中國金融機構進入了全球金融科技前100，分別有8家銀行、5家保險公司，1家綜合金融服務公司、1家證券公司、1家消費金融公司和1家支付公司。排名前三的公司分別是平安集團（1622件）、中國銀行（253件）和微眾銀行（187件）。

這種背景下，傳統中小銀行面臨了更大的壓力。2020年12月舉辦的第四屆中國數字銀行論壇上，平安集團聯席CEO陳心穎在論壇上列出了一份數據：中國銀行業ROE增速從2012年的20.51%下降到2020年的10.04%，銀行業的綜合價值回報大幅下降。

而根據《2020中小銀行金融科技發展研究報告》顯示，金融科技成為不少中小銀行轉型的突破口，據統計，已經有成的銀行設立了金融科技一級部門，比2019年的調查數據提高了25%，每家中小銀行開始從自身資源和業務特點出發，開始尋找一條差異化、特色化的金融科技轉型之路。

二、人工智能的2020回顧

根據中國新一代AI發展戰略研究院發布的《中國新一代AI科技產業發展報告2020》顯示，我國AI企業數量僅次于美國排名全球第二。

如果從專利的視角來看，根據零壹智庫&天冕大數據實驗室的統計數據，2020年全球金融科技專利TOP10國家中，我國以11746件遙遙領先。

如果再細分一下，根據2015-2020年Q3銀行科技各技術專利申請情況，圍繞AI、區塊鏈、云計算、大數據、IOT五大領域，其中，圍繞人工智能相關領域的專利技術申請，一直遙遙領先。

圍繞AI技術和專利，主要應用于風險管控、稽核審計、智能客服、精準營銷、人臉識別、語音識別、文本生成等領域，并開始全面覆蓋了包括信用卡、信貸、理財、風險管理、網點升級、零售、手機app等諸多場景中。

與區塊鏈技術“叫好不叫座”，商業化變現困難的現狀相比，AI技術則是在云計算、大數據、IOT的基礎之上來發揮更大的價值，更有助于拓展銀行個人金融業務、加速網點智能化建設、強化風險控制能力、提高營銷精準率等作用。

顯然，圍繞金融科技與人工智能，我們逐漸從原來的跟隨者變成了現在的領先者角色。

人工智能產業鏈與生態體系的不斷豐富、成熟、完善，綜合體現在了技術、數據、資本、市場和平臺等多個方面。

2020年，是人工智能領域的扎實落地之年，也是從感知智能邁向認知智能的規模突破之年。知識圖譜技術與圖計算應用場景取得爆發性增長，從增強自然語言能力、人工智能模型可解釋性、機器學習能力提升三個維度助力各大企業機構向認知智能領域演變。

如果說感知智能時代，人工智能三要素是數據，算法，算力。

那么在認知智能時代，三要素則需要進一步迭代與提升，具體來說就是：

算法不是關鍵，工程架構才是關鍵；

算力不是關鍵，人機協作才是關鍵；

數據(量)不是關鍵，數據的結構才是關鍵；

人工智能領域如何才能從感知智能進化到認知智能時代，我們需要先了解并定義清楚兩者之間的關系，東方林語從下面七個維度進行了分析，具體如下：

其實，2020年，人工智能領域已經取得了諸多重大的技術突破，從計算到感知、認知、再到意識。

如果用最通俗的話語來列舉幾個事情，比如說:

仿真的機器人女友，已經越來越接近真人了。

波士頓機器人制造的四足機器狗，也越來越有狗樣了。

馬斯克的腦機接口試驗，已經開始邁進“人機合一”的生物試驗階段了。

強大的自然語言處理APT-3模型，開始以機器的思維嘗試洞悉宇宙的真諦了。

……

在這種背景下，清華大學的張鈸教授，提出了第三代人工智能的概念，通過發展安全、可信、可靠與可擴展的AI技術，建立一個全面反映人類智能的AI，需要建立魯棒與可解釋的AI理論與方法。

其發展思路是，把第一代知識驅動和第二代的數據驅動結合起來，從原來的三要素升級到同時利用知識、數據、算法與算力四個要素，來構建比前代更強大的人工智能。

對人工智能在金融行業落地，據艾瑞咨詢統計，系統梳理出了八大相對成熟的智能場景，具體包括：1、AI風控；2、智能營銷；3、智能客服；4、智能保險；5、身份識別；6、智能投研；7、智能投顧；8、智能監管等。

圍繞這八個領域，其應用成熟度和技術發展潛力，也是存在一定程度的差異，具體可以參考下圖。

另外，根據艾瑞咨詢發布的《中國AI+金融行業發展研究報告》，列出了《2020年AI+金融產業圖譜》，從基礎服務到技術、平臺服務、解決方案，各個廠商圍繞自己所擅長的領域，開始了跑馬圈地，構筑技術與場景的“護城河”。

可以看出來，未來十年，很大概率會出現一個新的競爭格局，且比重也逐漸增大，這個新格局就是：

金融集團背景的金融科技公司與傳統互聯網、大數據、AI類技術系金融科技公司，越來越多開始同臺打擂PK。

據零壹智庫統計，在全球金融科技專利排行榜TOP10中，有9家中國企業，1家美國企業。

而9家中國企業中，有5家金融機構，4家互聯網及金融科技公司，數據統計，已經做了很好的解釋。

三、叢林法則的欺騙性

自然界有一種叢林法則，這個法則在漫長的進化過程中只有兩種劇本：我吃掉各位，或者被各位吃掉。

于是在漫長的演化中，為了生存下來，無論是動物，還是植物，都學會了一些欺騙技能。

比如，在人工智能領域，利用生成對抗網絡（GANs）由電腦虛擬“創作”的不存在的但又讓你感到很經典的中國山水畫作，“以假亂真”程度可以欺騙很多眾藝術愛好者。

所以，現階段的人工智能，還有點像林妹妹一般有點嬌滴滴，面對欺騙，有點力不從心。

當然在學術界不能用“嬌滴滴”這么溫柔性感的詞匯，在學術上叫它“魯棒性”差。

魯棒是一個音譯詞，英語叫做 Robust，魯棒性也翻譯為強壯性，指一個系統在困難環境中不掉鏈子的能力。

魯棒性差，正是人工智能的“阿喀琉斯的腳后跟”，而在可預見的相當長一段時間，這個弱點會持續的存在著、困擾著AI從業者。

這個崴腳帶給我們的不良后果就是：既然黑客有辦法讓人工智能把一座雪山識別成一只狗，那說不定就有辦法讓人工智能把路人甲錯認為你，刷臉登錄你的 App，悄悄幫你花掉賬戶的錢，像個調皮的孩子，讓你防不勝防。

大數據被濫用情況已經開始嚴加治理，曾經無比火爆的P2P，行業頻繁暴雷后已經被逐漸清零，監管部門也更是堅定了監管愈嚴的大方向。

2019年10月，相繼由銀保監會發布的《關于規范銀行與金融科技公司合作類業務及互聯網保險業務的通知》和央行發布的《個人金融信息(數據)保護試行辦法》中，明確指出了金融機構嚴禁合作的違規金融科技業務范疇，增加了對個人金融信息數據收集和保護的行為規范。

兩項監管政策從場景應用和基礎數據獲取兩個角度鉗制了違法行為和違規操作，使打著金融科技旗號實則倒賣信息的企業無處遁形，也為行業敲響了警鐘。

從監管創新角度，本著“堵不如疏”的原則，2020年1月，人民銀行發布了《金融科技創新監管試點應用公示(2020年第一批) 》， 以“監管沙盒”的形式通過沙盒工具， 在模擬場景中對人工智能、區塊鏈等技術， 以及銀行API接口開放等模式，在金融業務中的應用進行彈性監管實驗，降低了運營風險和技術不確定性帶來的隱患，以試錯的方式探尋金融科技下的監管更優解。

圍繞大數據、5G、人工智能、區塊鏈、隱私與安全等新興高科技技術，也誕生了一大批各有所長的金融科技公司。2020年12月，中關村互聯網金融研究院與中關村金融科技產業發展聯盟發布了《中關村金融科技30強榜單》。

總結一下，這類公司有如下特點:

一、估值高。盡管成立時間都不長，但估值主要集中在10-100億之間。

二、技術人員比例高。屬于典型的“智力密集型”企業。

三、注重專利技術。通過研發與專利來驅動企業發展。

四、最樸實道理的總結

人力歷史幾千年的輪回，總結出了這樣一個樸實的道理：

弱者喜歡寄托，把和平寄于對手的憐憫；

強者喜歡主動，把和平寄于手中的槍炮。

生物學上也有一句著名的話：“變化不一定都能帶來進化，但所有進化都始于變化?！?/strong>

技術在革新，變化，無論是企業還是個人，都是在一輪又一輪的變化之后，開始進化。

機器如果進化到認知智能階段，最樸實的道理，同樣有效。

在東方林語看來，未來，圍繞金融科技與人工智能，安全與隱私的防范，將是所有從業者之間甚至是機器之間一場勢均力敵，不斷攻防，曠日持久的拉鋸戰。

無論是金融從業者，還是科技從業者，在這場拉鋸戰中，都是互相探路的開拓者，前行者，取得的每一次勝利，都是意義非凡。

總結一下，未來十年，從監管趨勢上看，收緊和創新兩手抓，將是主流方針。

對金融科技公司而言，圍繞業務范疇、安全風險、合規隱私等保持嚴格的監督，對技術創新、模式創新持有審慎的態度，金融科技公司將逐漸脫離打擦邊球型的金融服務業務，聚焦于技術輸出，歡迎搜索并關注東方林語，一起了解更多AI知識。

未來十年，技術主導型時代，已經到來。