张晓东：中国FinTech专利积累量已赶超美国

　　9月23日，2016博鳌观察金融创新峰会在京举行。本届峰会以“新科技、新理念构建新金融”为主题，邀请国内外专业人士就如何充分利用科技与业态创新，推动金融发展、促进中国金融改革与经济社会发展等问题进行深度探讨。峰会当日下午的第二场嘉宾对话以“从大数据到人工智能：真正风口已经到来”为主题，五位行业专家围绕话题进行了讨论。

　　国家千人计划专家、乌镇智库理事长张晓东在讨论中提到，2007年、2008年的时候，中国在FinTech方面的专利大概是美国一半，而且是偏应用型的专利;但是到去年年底今年年初，中国大陆在FinTech方面专利的累积已经超过很多，今年可能会超过美国不少，而且有些专利是有相当前瞻性、基础性的东西。

　　以下为张晓东的发言实录：

　　主持人：大数据提出的时间比人工智能早很多，人工智能就我的理解是一个算法，如果没有好的人工智能，你的数据再全再多，都得不到任何的结论，但是如果你没有一个好的数据来源，没有准确的数据来源的话，你的人工智能算法再精确，也无法给出准确的信息，所以这两者是相辅相成缺一不可。从大数据和人工智能这两个词，主要是从科技领域开始发起的，不管是IBM还是谷歌，都给大家描绘了一个从如果人工智能发展起来，人类会进入更好的社会局面，但我们知道这都是在自然科学领域提出来的，作为一个典型的社会科学，人工智能这么一个概念在金融领域是否能够有很好的应用呢?也就是说我们现在如何在金融领域推进人工智能，它目前的进展是什么，包括它未来会往哪个方向发展，我想听听在座各个嘉宾的想法。

　　张晓东：其实你要是看最早的比方说五六十年代，在金融领域里一直在用科技的手段，但是过去我们总说那个时候的科技手段模型做得很深，但是它数据也很少，因为各种各样的原因，新的互联网公司出来之后，像谷歌、FACEBOOK，它们模型也许是浅的，也许是深的，但是它的数据量很大，就是很多东西一旦数据量大了之后，它会让你很多东西变得很有意思，比方说数量大了之后，有一些数据你甚至可以负担得起，你说我不要，但是你在传统的六七十年代建立一个非常精准的数据模型的时候，这种你是不可能做到这一点的，这是一个。现在我们看到的所谓互联网金融就是浅模型，就是大数据加上浅模型，和浅数据加上大数据的这么一个整合，这种整合我们从技术领域看到一些新的技术出来，最近说深度学习，我都不想再提了，因为现在所有新的科技公司找融资的，要么是深度学习公司，要么是机器人公司，就是什么东西都往这边靠，从技术领域里面我想提两个，除了深度学习以外，一个是自然语言理解技术，一个是知识图谱的应用，在应用行业里面，我看到现在大家用到很多的，一个是征信，另一个是风控，一个风控是水平的行业，它几乎在互联网金融的任何领域里面都可能会涉及到风控的问题。我想举一两个例子来说，比方说最近征信公司拿到了所有的法院数据，比如说有两三千万法院的判例，它用自然语言理解技术来了解这些判例是对谁更有利，从而能够得出说跟这个人也好，这个公司也好，谁的信用度更可靠，另一个比如知识图谱的技术，现在很多企业在做知识图谱。过去我们讲数据都是结构化数据，现在比方说最极端的非结构化数据，比如说自然语言理解的，法院的文本，这都是非结构化的数据，我们有些手段通过知识图谱可以把人和人，公司和公司，公司和人关联起来，最近有一家公司，大家也提到P2P，去年年底到今年国内有很多波动，这个公司做了一些技术，这些技术给国内的监管部门，它就是用知识图谱的技术，把P2P公司之间、人和人之间的关系挖掘出来，这个挖掘出来它一个很好的方式呈现，你就很容易知道哪些公司是有潜在问题的，所以我就先讲这么多。

　　主持人：现在有一个词非常流行叫智能投顾，中国目前所做的智能投顾和美国比的话，它的区别是什么，我们能从中学到什么东西，第二人工智能接下来的发展会不会使人的整个投资理念以及资产管理行业发生一些改变，比如说人工智能会不会取代人类，人工智能会不会跟人之间有一个非常强烈的分工?

　　张晓东：前年的时候，我在谷歌听谷歌做研发的人有一个讲话，从大数据到大知识，数据到知识传统上这个过程都是通过人来做，但是现在越来越多数据到知识的过程被自动化，我们跟传统的智库或者是传统的咨询机构有什么不一样的地方。关于FinTech市场分析的报告，大家可能都在这个领域里面关注到，全球最大的一家咨询公司今年一季度、二季度发布了FinTech的报告，它基本上是全球五个合伙人，每个合伙人干几个月，它有不同的数据员，它还通过人来做，它比以前更先进，现在有一些数据慢慢可以自动化，我们最近做了一个类似的东西，但是我们这里面没有若干个专业的合伙人，或者若干个哈佛毕业的MBA来做的，我们完全是通过数据自动化技术，我们也做了一个FinTech的报告，现在在小范围之内预发布了一下，目前看整个的回响很好，我们预想在今年互联网大会期间正式发布，另外我们还会发布人工智能产业方面的报告。

　　说一下有什么不一样的地方，我们现在发这个报告，理论上来讲，我可以把它做到实时，就是说昨天的数据是什么，昨天是一个什么样的情况，如果你的颗粒度比较大的话，你不太关心，但是对于某一些行业，你的时间颗粒度很小，这个时候这个东西实时性对你就变得比较重要，我们可以做某种程度上提供这样的一种服务。我最近也在讲一些新的概念，知识作为服务，就是以后这个报告我不给你印成本，我完全可以把它做成一个在线的服务，知识的服务，纬度由客户自己来定，现在比方说你拿到纸质的报告，你在想，它的那些数据实际上是可以给你提供一些其他服务的，但是因为它呈现方式的限制，你没有办法去做这些事情，现在我们可以把知识作为服务是一个按需的东西，这是一个。我前一阵碰到一个做传统智库的人，他说你这个东西不能给我洞察，你只是把这个呈现方式做得很漂亮，现在看起来不一定，就是我有可能提供一些洞察，他都提供不了，举个例子，互联网金融领域里面最热的两个领域，一个是P2P，还有一个是移动支付，大家都一直认为我们中国在应用方面很强，但是可能在实际的理论技术底层未必会那么强，我现在搜集了全人类有史以来所有的专利，分析了专利的情况，专利的情况就是这个给了我很多洞察，其中一个是就是说你看专利，2007年、2008年的时候，中国FinTech方面的专利，大概是美国一半，而且中国是偏应用型的专利，但是到去年年底今年年初，中国大陆在FinTech方面专利的累积已经超过很多，今年可能会超过美国不少，而且有些专利是有相当前瞻性、基础性的东西，这个东西不光给我们提供了传统的手段，同时它也给某一类的应用，比如说我是VC，我就特想知道在互联网金融领域里面，因为往往专利这个东西是比天使还早期的东西，往往你先有了专利，然后有了天使，一步一步过来，所以你在非常早期的时候能帮你找到这些不同的技术的趋势和不同的公司的走向，这本身就是一个数据和智能技术对传统行业的一些补充或者改善，我们看到越来越多这样的技术已经在发生。

　　主持人：今天我们非常荣幸有五位业内的专家在这个地方，有来自与传统金融行业的，也有来自于新金融行业的，也有对这个领域研究非常深刻的学者，接下来的时间里面我想做一个思维的碰撞，各位相互之间可以问一些问题。

　　王德英：我想问一下张晓东老师，您认为在大数据的行业应用方面，中国在金融行业，中国跟美国市场大家的发展水平怎么样，中国有哪些做的好的地方，有哪些地方做的不如美国这样的成熟市场?

　　张晓东：中国跟美国现在其实跟市场的环境有关系，越来越偏向消费者的，中国过去在应用方面很强，我们会越来越看到它在一些基础技术、核心技术方面也会慢慢变得越来越强，但是总的来看就是引领潮流，目前无论是大数据的技术、人工智能的技术还是美国走在世界的前列，另外就是看行业的细分，短期内我看到一个是征信的应用，这个马上会看到数据、人工智能在这里面会开花结果，另一个就是互联网金融里面的一些偏向消费者的一些应用，可能我们会看到马上会有这个效果。

　　主持人：非常感谢几位的分享，最后每位用简短的一两句话，大概说一下在未来五年里面，在您这个领域里面人工智能和大数据会产生什么样的影响和后果。

　　张晓东：对于未来做预测实际上是一个特别危险的事，很多人工智能的早期专家司马贺(音)1957年说十年之内机器下棋要下得过人，结果1997年深蓝才赢了，所以他这三十年之间天天被人骂，最后就导致大家对技术本身都会有一些怀疑，但是也有反的例子，比如四年以前有人就说下围棋的话还早着呢，至少得十年，可能再过一年，俩机器人下围棋，人已经看不懂他们在下什么了，所以对未来不好预测，所以我只能说看一下我身边能看到的事情，比方说风控在消费者金融领域，在一些征信上，这个短期内我们会看到很多很有意思的应用，也会看到一些很直接的技术在这里面，就是马上就会开花结果。