第3章
智能金融的驅動因素
網際網路經濟的發展和普及提升了金融資訊化水準，雲計算和大資料的應用強化了金融業務自動化水準，人工智能和金融的深度融合則引領了智能金融的發展。對于智能金融是什麼，目前國内還沒有達成一緻意見，埃森哲和百度聯合釋出的《智能金融行業報告》則認為智能金融是以人工智能為代表的新技術與金融服務深度融合的産物，它依托于無處不在的資料資訊和不斷增強的計算模型，提前洞察并實時滿足客戶各類金融需求，真正做到以客戶為中心，重塑金融價值鍊和金融生态。億歐智庫釋出的《2017中國智能金融産業研究報告》認為智能金融是人工智能技術與金融服務和産品的動态融合。目前，人們對智能金融的發展已經形成一定共識，智能金融是人工智能技術和金融業務、金融産品、金融流程、金融監管等深度融合形成的新型金融運作模式，在一定程度上改變了傳統金融業務的運作模式，對金融機構組織模式、金融細分業态、金融産品、金融業務流程等都會帶來沖擊和影響。
人工智能目前已經廣泛應用于金融各個領域，對金融産品和金融服務産生重大影響和沖擊，優化了金融業務流程，更重要的是人工智能的應用已經對整個金融價值鍊和金融生态帶來影響。智能金融的發展得益于我國經濟發展尤其是網際網路經濟的快速發展，還得益于我國政策的大力支援，同時我國高科技産業的快速發展推動了雲計算、大資料以及人工智能技術的發展，更重要的是我國人民群衆對金融服務和産品的深層次需求要求金融業要加快新興技術應用發展智能金融。是以，我們可以從宏觀要素層面、政策支援層面、新興技術發展層面、金融需求層面以及監管層面來分析智能金融的發展。
宏觀層面
經濟發展和個人所得增加
我國改革開放40年來，經濟發展取得舉世矚目的成就，截至2017年，我國國内生産總值達到82.7萬億人民币（12.88萬億美元，如圖3-1所示），位列全球第二大經濟體，僅次于美國。我國人均GDP水準也快速提高，2017年人均GDP達到8892萬美元，達到中等發達國家水準。我國經濟發展取得的曆史性成就大大提高了我國整體競争力，經濟的發展不僅提高了國民生活水準，也帶動了科技、文化、娛樂、消費等各個領域的發展，進而為網際網路經濟發展乃至網際網路金融向智能金融邁進奠定了堅實的基礎。
網際網路經濟的發展
中國網際網路經濟的快速發展也是智能金融發展的重要推動力。中國目前已經成為全球公認的數字化大國，盡管中國行業數字化水準與美國還有較大差距（2016年美國行業數字化水準是中國的3.7倍，2013年是4.9倍），但差距在逐漸縮小。截至2017年12月，我國境内外上市網際網路企業數量達到102家，總體市值為8.97萬億人民币。其中騰訊、阿裡巴巴和百度公司的市值之和占總體市值的73.9%。以BAT（百度、阿裡巴巴和騰訊）為代表的中國網際網路企業已經在全球形成較強的品牌影響力，并建立了豐富的數字化生态圈。阿裡巴巴的支付寶、騰訊的微信等“超級APP”為消費者提供了教育、健康、資訊服務、娛樂、電子商務、社互動動等多個領域的一站式購物。中國領先的初創企業有五分之一由BAT或前BAT員工創立，另外還有30%的企業獲得過BAT的投資。2017年全球網際網路公司市值前20名中，中國有7家公司上榜，分别是騰訊、阿裡巴巴、百度、螞蟻金服、小米、京東和滴滴。2018年3月23日，中國科技部釋出《2017年中國獨角獸企業發展報告》，公布了全國164家估值超過10億美元未上市的獨角獸企業，其中螞蟻金服以750億美元位列第一，網際網路金融企業為21家（如表3-1所示），占總數的12.8%，網際網路金融企業總估值為1592.7億美元，占比為25%。
網際網路群體呈年輕化趨勢
截至2017年12月，中國網際網路網民數量達到7.72億，全年共計新增網民4074萬人。
中國擁有7.53億的移動網際網路使用者，移動網際網路使用者比重由2016年的95.1%提升至97.5%，遠超歐盟和美國。我國網絡購物使用者規模達到5.33億，占網民總體的69.1%，手機網絡購物使用者規模達到5.06億，使用網上支付的使用者規模達到5.31億，手機支付使用者規模達到5.27億。從年齡結構看，截至2017年12月，我國網民以10~39歲群體為主，占整體網民的73.0%，其中20~29歲年齡段的網民占比最高，達30%，如圖3-2所示。
從月收入結構看，月收入在中高等水準的網民群體占比最高。截至2017年12月，月收入在2001～3000元、3001～5000元的群體占比分别為16.6%和22.4%，如圖3-3所示。
政策支援層面
近年來，在全球範圍内人工智能都受到了各個國家的高度重視，其中中國和美國在推動人工智能發展和應用方面都制定了一系列的支援政策。中美兩國都把人工智能當做未來重要的主導戰略，在頂層設計方面高度重視，并且都是從國家戰略層面整體推進。
2016 年5 月，白宮成立人工智能和機器學習委員會，協調美國各界在人工智能領域的行動，探讨制定人工智能相關政策和法律；同年10 月，奧巴馬政府時期總統辦公室釋出《為人工智能的未來做好準備》（Preparing for the Future of ArtificialIntelligence）和《美國國家人工智能研究與發展政策規劃》（National Artificial IntelligenceResearch and Development Strategic Plan）的檔案，将人工智能上升到國家戰略高度，為美國人工智能的發展制定了宏偉計劃和發展藍圖。2016 年12 月，白宮釋出了一份關于《人工智能、自動化和經濟》（Artificial Intelligence，Automation，and the Economy）的報告。該報告讨論了人工智能驅動的自動化對經濟預期的影響，并描述了提升人工智能益處并減少其成本的廣泛戰略。報告指出，應對人工智能驅動的自動化經濟将是後續政府要面臨的重大政策挑戰，應該通過政策激勵釋放企業和勞工的創造潛力，確定美國在人工智能的研發和應用中保持領先。
我國推動人工智能發展的主要政策
我國政府也高度重視人工智能技術的發展，在2016年上半年之前，國家在人工智能方面的政策主要集中在智能制造和機器人層面，從2015年7月國務院出台《關于積極推進“網際網路+”行動的指導意見》，明确提出要培育發展人工智能新興産業，推進重點領域智能産品創新，提升終端産品智能化水準。此後，陸續出台了一系列政策和規劃文本。
2016年國務院釋出《十三五規劃綱要》提出要鼓勵發展新興産業，如智能交通、精準醫療、智能材料等，推廣新型智能制造模式。
2016年5月，國家發改委、科技部、工信部、網信辦聯合釋出《“網際網路+”人工智能三年行動實施方案》提出，到2018年，中國将基本建立人工智能産業體系、創新服務體系和标準化體系，培育若幹全球領先的人工智能骨幹企業，形成千億級的人工智能應用市場規模。
2016年7月國務院釋出《“十三五”國家科技創新規劃》，提出研發人工智能支援智能産業發展，明确未來3年人工智能産業的發展重點與具體扶持項目。
2016年9月，國家發改委釋出《國家發展改革委辦公廳關于請組織申報“網際網路+”領域創新能力建設專項的通知》，提出為建構“網際網路+”領域創新網絡，促進人工智能技術的發展，應将人工智能技術納入專項建設内容。
2016年12月，國務院釋出《“十三五”國家戰略性新興産業發展規劃的通知》，提出培育人工智能産業生态，促進人工智能在經濟社會重點領域推廣應用，打造國際領先的技術體系。
2017年1月，中共中央和國務院釋出《關于促進移動網際網路健康有序發展的意見》，提出加快人工智能、虛拟現實等新興移動網際網路關鍵技術布局，盡快實作部分前沿技術、颠覆性技術在全球率先取得突破。
2017年3月，國務院《2017 政府工作報告》提出加快培育壯大包括人工智能在内的新興産業，“人工智能”首次寫入全國政府工作報告。
2017年5月，科技部釋出《“十三五”生物技術創新專項規劃》提出要突破新一代生物檢測技術、腦科學和類腦人工智能、生物大資料若幹前沿關鍵技術和共性關鍵技術。
2017年7月，國務院釋出《新一代人工智能發展規劃》，提出6個方面的重點任務：一是建構開放協同的人工智能科技創新體系，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、創新平台、高端人才隊伍等方面強化部署。二是培育高端、高效的智能經濟，發展人工智能新興産業，推進産業智能化更新，打造人工智能創新高地。三是建設安全便捷的智能社會，發展高效智能服務，提高社會治理智能化水準，利用人工智能提升公共安全保障能力，促進社會交往的共享互信。四是加強人工智能領域軍民融合，促進人工智能技術軍民雙向轉化、軍民創新資源共建共享。五是建構安全高效的智能化基礎設施體系，加強網絡、大資料、高效能計算等基礎設施的建設更新。六是前瞻布局重大科技項目，針對新一代人工智能特有的重大基礎理論和共性關鍵技術瓶頸，加強整體統籌，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、統籌目前和未來研發任務布局的人工智能項目群。
我國在推動金融與科技結合方面的主要政策
在推動金融與科技融合方面，尤其是強化金融領域應用人工智能等新興技術，我國相關部門也出台了若幹支援政策，鼓勵金融業加強資訊化建設，提高資訊化水準，推動金融與科技的深度融合，加快人工智能技術的應用。主要的政策如下。
2016年7月，《中國銀行業資訊科技“十三五”發展規劃指導意見（征求意見稿）》提出要建構綠色高效的資料中心，積極嘗試開展人工智能、生物特征識别等技術的應用，打造智能化的運維體系。
2016年12月釋出的《十三五國家科技創新規劃》提出要重點發展大資料驅動的類人智能技術方法，完善科技與金融結合機制，建設國家科技金融創新中心，發展支援創新的多層次資本市場，促進科技金融産品和服務創新。
2017年5月，中國人民銀行成立金融科技委員會，重點是較強金融科技工作的研究規劃和統籌協調，切實做好我國金融科技發展戰略規劃與政策指引，并積極利用大資料、人工智能等技術豐富金融監管手段。
2017年7月，我國釋出《新一代人工智能發展規劃》，提出建立金融大資料系統，提升金融多媒體資料處理與了解能力，創新智能金融産品和服務，發展金融新業态。鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控技術和裝置。建立金融風險智能預警與防控系統。
在我國将人工智能納入國家戰略和推動金融科技創新的背景下，我國金融科技企業逐漸加快人工智能在金融科技領域的應用，人工智能巨頭和人工智能創業企業也紛紛将金融業作為人工智能重要的應用領域，同時傳統金融機構也開始高度重視在金融業務中應用人工智能技術。在一系列支援人工智能以及推動金融與人工智能深度融合的政策支援下，我國智能金融産業的發展已經成為行業共識，并且在銀行、保險、證券、基金以及P2P、衆籌、商業保理等金融細分領域已經出現了各類智能金融應用案例。
資本的推動
自1956年達特茅斯會議以來，人工智能一直在不斷地演進，中間也經曆了三次起伏波折，網際網路時代的來臨催生出了大資料、雲計算、晶片等相關技術的發展，人工智能發展的第三波浪潮已到來。對于這次人工智能發展浪潮，李開複老師認為和前兩次有很多不同：一是前兩次人工智能熱潮是學術研究主導的，這次人工智能熱潮是現實商業需求主導的；二是前兩次人工智能熱潮多是市場宣傳層面的，這次則是商業模式層面的；三是前兩次人工智能熱潮多是學術界在勸說、遊說政府和投資人投資，這次則多是投資人主動向熱點領域的學術項目和創業項目投資；四是前兩次人工智能熱潮更多的是提出問題，這次則更多的是解決問題。毫無疑問，近年來人工智能技術的一系列突破和實際應用讓全世界開始關注人工智能對人類社會帶來的颠覆性影響，其中資本的嗅覺是最敏銳的，從2010年谷歌測試的無人駕駛汽車項目為公衆所知，資本開始加大對人工智能領域的投資力度，全球知名高科技企業如谷歌、微軟、IBM、阿裡巴巴、百度、騰訊、小米以及紅杉資本為代表的投資機構加快了在人工智能領域的布局，并且也正是由于這些高科技巨頭和大型投資機構的資本推動，人工智能才能廣泛應用于各個領域，進而取得如此大的突破。
全球人工智能領域投資情況
從全球範圍内來看，根據烏鎮智庫的報告，自2000年以來全球人工智能領域融資規模為288億美元，最近5年人工智能融資規模為224億美元，全球人工智能企業投資頻次為6827次，其中最近5年人工智能企業投資頻次為5661次，如圖3-4所示。從中可以看出，人工智能的投資主要集中在2010年以後的這段時間。此外，國外知名咨詢機構CB Insights的資料顯示，自2012年以來人工智能領域的股權融資金額為149億美元，涉及融資企業數量為2250家。尤其是自2012年以來，人工智能領域的融資企業數量和融資金額出現了快速增長，這表明人工智能的應用在加快，也表明資本對人工智能技術非常重視，如圖3-5所示。
中國和美國人工智能領域投資情況
在全球人工智能領域中，美國和中國是占有主導地位的兩個重要國家，中美兩國在人工智能領域的投資和人工智能企業數量方面都對全球人工智能的發展起着重要作用。根據騰訊的報告，截至2017年6月美國人工智能領域融資金額為978億元，占全球人工智能融資總額的50.10%；中國人工智能領域融資金額為635億，占全球人工智能融資總額的33.18%，其他國家融資金額合計占15.73%，如圖3-6所示。
近兩年，人工智能領域投融資金額大爆發，2017年美國人工智能領域投資金額為50億美元，獲投企業數量為444家，均比2012年大幅增加，如圖3-7所示。
據不完全統計，2017年國内共有137家AI企業，獲得159輪融資，融資總額超過400億元，其中過億融資57輪。而像Momenta、Perceptln、蔚來汽車以及商湯科技這樣的企業，2017年融資次數達到甚至超過三輪，還有超過10家企業連續獲得兩輪融資。從獲得融資的AI領域看，機器人以31家企業數量居首，其次是視覺識别、智能網聯汽車、企業服務以及智能醫療。
人工智能技術的突破和應用增多
過去幾年，在全球資本的推動下，人工智能技術也獲得了明顯的突破，在人工智能發展的三要素即算力、算法、資料方面，已經出現了明顯的突破，是以人工智能才能夠從理論走向實踐，在機器人、無人駕駛、醫療、金融、智能制造等領域得到廣泛的應用，如圖3-8所示。
資料量呈指數級爆炸增長
網際網路時代的快速演進和“網際網路+”戰略的實施，都推動了資料量呈指數級爆炸增長。海量資料加上快速資料處理能力以及低成本的資料存儲費用為大資料的發展創造了條件，而大資料又是發展人工智能不可或缺的重要基礎。目前的深度學習主要是建立在大資料的基礎上，即對大資料進行訓練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似資料上的知識或規律。《智能時代》的作者吳軍博士說：“在方法論的層面，大資料是一種全新的思維方式。按照大資料的思維方式，我們做事情的方式與方法需要從根本上改變。”Forrester 研究結果表明，目前線上或移動金融交易、社交媒體、GPS坐标等資料源每天要産生超過 2.5 EB（1EB 為260B）的海量資料。據IDC（International Data Corporation）統計，全球資料總量增長率将維持在50%左右，2020 年全球資料總量将達到 40ZB（如圖3-9所示）。資料量的急劇增加将推動大資料市場的快速發展，中國資訊通信研究院釋出的《中國大資料發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大資料市場規模達到168億元，預計2017~2020年仍将保持30%以上的增速，如圖3-10所示。調查顯示，目前近六成企業已成立資料分析相關部門，超過三分之一的企業已經應用大資料。大資料應用為企業帶來最明顯的效果是實作了智能決策和提升了營運效率。
晶片性能大幅提升，存儲成本下降
目前用于深度學習的晶片主要類型是CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可程式設計門陣列）、ASIC（應用型專用內建電路）。同時，各家公司也在積極研發人工智能專用晶片，例如Google的TPU、 IBM的TrueNorth、中星微的NPU、中科院的寒武紀1号等，但離大規模商用化還有一定的距離。GPU是目前深度學習領域首選的晶片，擁有最高的市場占有率。自1993年以來，計算機的算力呈指數級增長，如圖3-11所示。同時晶片的業績成本也大幅下降。NVIDIA的GPU（GTX1080）提供9TFlops的價格約為700美元，這意味着它的每一個GFLOPS的價格約為8美分，如圖3-12所示。
深度學習推動人工智能算法進入爆發期
人工智能進入第三次發展高潮以來，在算法方面取得了顯著進步，也成為人工智能從理論走向應用的重要基礎。從20世紀90年代的卷積神經網絡到長短期記憶，再到現在廣泛應用的深度學習，人工智能在模型和算法方面已經進入快速爆發期。同時深度學習的廣泛應用已經證明，正是因為有了深度學習，人工智能在圖像和計算機視覺領域才能取得重大進展，無人駕駛才成為可能，也是因為深度學習，語音識别的準确率越來越高。可以說沒有深度學習方法的出現，人工智能技術的應用不會如此之快，應用範圍也不會如此之廣。據Technavio預測，預計全球深度學習市場規模在2016～2020年的CAGR為38.7%，到2020年，全球市場規模将達到13億美元。機器學習算法的應用場景如圖3-13所示。
金融供給側改革的内在需要
我國金融體系在改革開放過程中對推動經濟發展做出了重大貢獻，但是随着改革開放的深入和我國所有制結構的多元化以及人民收入水準的提高，嚴格監管之下的金融體系完全以服務國有企業為主要任務，為國家經濟發展做出巨大貢獻并創造大量就業的民營經濟卻無法得到應有的金融服務，同時廣大人民對多樣化和個性化的金融服務和産品的需求無法得到有效滿足，這都催生了金融科技的出現，也推動了智能金融的發展。
我國金融體系無法覆寫廣大的中小企業群體
我國金融監管限制了金融創新和金融自由，影響信貸管道發揮作用。首先是我國金融機構相比美國嚴重不足。我國銀行類金融機構總數不到500家，截至2014年，我國還有1570個鄉鎮金融機構存在空白，中小微企業貸款來自民間借貸等非正規管道。而美國3億人口有8000多家銀行；其次是金融産品創新受限。我國金融産品創新在2010年前嚴重不足，資産證券化、利率期貨和期權、企業債CDS、住房貸款包CDS等信用衍生品都沒有推出，嚴重制約了企業和家庭的融資需求；最後，在金融服務模式上，我國金融機構還是非常傳統，沒有利用網際網路等新興技術創新金融服務模式，更好地為中小企業群體服務。
廣大居民的多樣化和個性化金融需求不能得到有效滿足
改革開放40年來，我國經濟發展取得了巨大成就，人民收入水準也大幅提高，2017年我國人均GDP達到59 261萬人民币，城鎮人均可支配收入達到36 396萬人民币，如圖3-14所示。我國人均GDP在全球排第70位，京津滬發達城市人均GDP介于15 000～20 000美元。經過40年的改革開放，人民群衆積累了大量的财富，對投資理财、保險、貸款等金融産品有非常多樣化的需求，但是我國金融機構受制于監管和創新能力的制約無法提供多樣化和個性化的金融服務和金融産品。其次，我國征信體系發展滞後，全國性個人征信系統于2006年1月正式運作，到2008年全國個人征信系統的覆寫人群為5.95億人，2010年納入征信系統的人群為7.77億人，到2014年10月我國個人征信系統覆寫的人群為8.5億人，是以我國還有近4億人口尚未納入征信系統，也就是有4億人無法享受銀行等金融機構正常的金融服務。最後，從我國信用卡發夾量和人均信用卡持有量來看，2017年我國信用卡發夾量為5.2億張，人均持有信用卡0.34張，而美國人均信用卡持有量則為2.9張，存在很大差距，也說明我國傳統金融體系在服務個人金融需求方面還存在很大的改善空間。
我國金融資訊化水準的不斷提高為智能金融發展奠定了基礎
近年來，我國加大了金融機構資訊化建設的投入力度，人民銀行、銀監會、證監會以及保監會均對金融機構資訊化給予了政策支援。2017年6月，中國人民銀行印發《中國金融業資訊技術“十三五”發展規劃》，明确提出了“十三五”金融業資訊技術工作的指導思想、基本原則、發展目标、重點任務和保障措施。2016年7月，銀監會釋出《中國銀行業資訊科技“十三五”發展規劃指導意見（征求意見稿）》。證監會和保監會也對證券業和保險業資訊化建設出台了一系列政策。在政策推動下，我國金融機構資訊化投入逐年增多，資訊化水準也不斷提高，這都為金融科技尤其是智能金融的發展奠定了基礎。我國2014～2020年中國金融業IT投資規模如圖3-15所示。