科技改變金融是個偽命題嗎?

2020-12-02 騰訊網

作者丨鮑捷

策劃 | 蔡芳芳

2015 年可能是金融科技（Fintech）行業從業者開始感到痛苦的一年，整個產業仿佛遇到了一堵牆。2015 年之前，高歌猛進；到 2015 年之後，整個行業突然慢了下來，接下來遇到的每件事情都異常困難。我們經歷了智能投研、智能投顧、個人網際網路徵信等業務的暫時性挫折。到了 2019 年，網際網路金融全行業崩潰，P2P 行業團滅。其實這說明金融行業在解決了淺層問題以後，進入到了深水區。

Fintech 到底出了什麼問題？難道科技改變金融是個偽命題嗎？如果網際網路金融有問題，那科技對金融發揮作用的長期價值到底在哪裡？

智能金融的重構之路

2015 年之前，所謂的網際網路金融解決的其實是觸達問題，是如何把線下做到線上的問題；2015 年之後面臨的則是重構的問題，我們需要把原有的組織結構、原有的生產過程漸次打碎，再加上一些新的元素和任務，組合成一個新的生產系統，這個過程絕對不是在一夜之間就能完成的。重構階段的核心工具就是智能金融，這個過程並不是原有的金融業務的簡單延伸，而是會有很多全新的業務冒出來。

智能金融的重構之路大概分為四個階段，這四個階段又可以歸類成兩個大的階段，第一個階段叫中臺業務後臺化（也是 AI 化），第二個階段叫前臺業務開放化。

第一階段，中臺業務後臺（AI）化，又分為兩步：數據的結構化，和流程的自動化。

當前我們大量耗費人工做中間的資源調度、大量文檔處理以及大量內部信息傳遞。中國現在有 800 萬金融從業人員，其中至少有 200 萬人年花在了枯燥無聊的機械性文檔處理工作上，這一塊每年對應的成本就有 6000 億，這些完全可以用人工智慧（AI）來替代。我們第一步要解決的問題是文檔數據的結構化，過去三四年的實踐證明這件事是可行的。

有了數據之後，第二步就是基於這些數據實現流程自動化。這也是為什麼不早不晚，在 2019 年中國的 RPA （機器人流程自動化）產業興起了，因為離開了第一步的數據結構化，流程自動化性價比並不高。

完成這兩個步驟後，就可以得到一個高度敏捷化的內部調度系統。這個調度系統能夠把原來要消耗大量人力的傳統中臺業務（middle office）部分自動化。由於這一階段需要大量的 AI 算法支持，所以它既是中臺化的過程，也是 AI 化的過程。

第二階段，前臺業務開放化。在有了標準化的服務之後，這個服務一定會變成一個開放式的互聯體系。2019 年經常聽到一個詞叫「開放銀行」或者「銀行 4.0」，就是開放化組織具體業務形態的落地。

未來的銀行就好比滴滴，它並不需要把所有業務放在自己手裡，但是它有調度系統，可以調度內部資源和外部資源，調度才是核心問題。中臺業務後臺（AI）化實現的是組織內調度，前臺業務開放化實現的則是組織和組織之間的調度。組織內智能化調度是組織間智能化調度的基礎設施。

未來所有金融機構都需要一個智能中臺

《銀行 4.0》的作者布萊特 · 金（Brett King）認為，到 2025 年的時候，銀行的組織架構跟現在會有很大的區別，不再是原來的按照各種業務類型劃分部門條線，而是需要有更加靈活的架構，以應對不斷暴增的新業務。如果還是保持傳統架構，以後將面臨更加複雜多樣的市場需求，可能要建立 100 個事業部，但這顯然是不可能的。組織中一定要有一個靈活的、能夠賦能其他所有部門能力的部門，才能夠適應錯綜複雜的新業務的出現。《銀行 4.0》的副標題「金融服務無所不在，就是不在銀行網點」就充分反映了這個理念：銀行不再是一個地方，銀行是一種服務，有數據的地方就有銀行的服務。

（圖片來源：《銀行 4.0》）

而 AI 中臺恰恰就是未來銀行、甚至所有金融機構都需要的這樣一個高度敏捷化的調度系統。傳統的數據管理方式，不管是人工方式還是資料庫、數據中臺，都不能實現這種靈活調度。

銀行 4.0 什麼時候能夠實現？中國可能會比美國晚幾年。如果非要給一個時間期限的話，我認為五年內（2025 年）能夠實現中臺業務 AI 化，做到更加靈活的機構內資產調度；十年左右（2030 年）可以大體上實現前臺業務開放化，在這期間完成內部標準化工作，進而實現組織間秒級數據交換（現在仍然是以周、月為單位）。屆時所有金融機構都會變成軟體公司，開放銀行自然會出現。用二十年左右有可能實現金融大工業化和過程標準化。

這個過程中可能還涉及一些其他的技術融合，特別是分布式信任機製作為一種社會基礎設施的建立，包括信任物的電子化（如電子籤名、電子合同、電子發票）、行為的可追責性（accountability，如區塊鏈、溯源圖譜 provenance、證據支撐推理 justification）、開放調度系統（如 Web 服務技術、服務編排技術、服務發現和註冊）等多種技術。

金融的調度智能化，只是整個知識產業智能化的一個分戰場而已。未來十年，幾乎所有的白領工作（當然，製造業可能也是），都會經歷這樣的從「內部調度智能化」（中臺業務 AI 化）到「外部調度智能化」（企業間服務的相互線上提供）過程。這個過程中，無論是內部的流程管理（BPM）、人力資源管理（HCM）、企業資源管理（ERP）、IT 管理（ITSM）、產品管理（PLM），還是外部的客戶管理（CRM）、供應鏈管理（SCM）、財務監管（FMIS），都可能被深深地改變。

結語

最後用兩個公式來總結這一展望：

內部調度智能化階段（中臺業務 AI 化）：

大數據 + 智能數據理解 + 流程自動化 = 智能中臺

外部調度智能化階段（開放式企業服務互聯）：

智能中臺 + 分布式信任系統 = 開放企業平臺

回到開始的時候我們提出的那個問題：難道科技改變金融是個偽命題嗎？

智能金融是一個離錢很近、又離錢很遠的事情。如果我們直奔著錢而去，想找一匹」更快的馬「，我們反而可能就會離錢越來越遠——過去幾年的一些行業慘痛教訓告訴了我們這一點。所以，我們更應該靜下心來想想，未來會發生什麼事情。金融行業正在發生大工業化的變革，而不會永遠停留在手工業階段。順著這個大趨勢往前走，雖然現在看起來好像離錢遠，在我看來，這才是真正離錢近的正確道路。

作者介紹

鮑捷博士，文因互聯 CEO、聯合創始人。衣阿華州立大學博士、倫斯勒理工學院（RPI）博士後、MIT 訪問研究員，專業領域為知識圖譜和金融自然語言處理。曾任 W3C OWL 工作組成員、中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會委員，及金融知識圖譜工作組召集人、W3C 顧問委員會委員、中文開放知識圖譜聯盟 (OpenKG) 發起人之一。讀者可以在鮑捷博士的個人公眾號 xiguatalks 後臺留言聯繫他。

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