【AI峰會】春曉資本·和平：基於金融資料，讓人工智慧帶動金融服務發展
今天，獵雲網”2017人工智慧產業創業創新峰會”在北京四季酒店隆重召開。
在下午的演講中，春曉資本董事總經理和平，以“人工智慧如何帶動金融服務發展”為主題，進行了深入的分享。
首先和平對金融服務行業與人工智慧之間的關係進行了定義，她認為，在垂直的相關領域，金融服務是先於人工智慧存在的，因為人工智慧的展開運用，首先需要一個資料前提，包括使用者資料，個人和企業等。
因此，基於這種關係，所謂的人工智慧去引領金融服務，可以理解為前提是金融服務的資料和金融服務的領域，發展到一定階段，開始引入人工智慧優質演算法和可行性應用場景，
不論是服務於個人還是企業的金融服務，產品分三層，第一層是資料層，第二是智慧層，第三是產品層。第一層是資料層，是人工智慧的資料的內核，第二個層面是智慧層，即人工智慧有關的演算法、硬體、軟體、大資料分析、語義處理，深度學習等方面；第三個層面回到產品層。
在介紹了金融服務與人工智慧關係的特點之後，
1.支付，要解決的是如何讓支付變得越來越簡單，另一方面，如何在支付的環節中去增加價值。新興的支付結構在逐漸興起。
2.保險，包括對整個鏈條的拆分，在每個環節接入跟人工智慧或者資料層面的一些應用，
3.資產和抵押，主要是P2P和貸款方面的延伸應用。做在供應鏈金融方面，會涉及資料和機器學習，所以包括信用額度和風控模型。
4.資本募集。這一點將來跟人工智慧比較有關的，會結合區塊鏈和一些應用。
5.資本管理，其中會設計底層的基礎技術，另外包括一些新零售的演算法，包括二級市場的應用場景。
6.市場供應，所有的人工智慧最後的應用場景都會搭載一個硬體之上。
以下是春曉資本董事總經理和平的演講實錄，內容經獵雲網整理：
和平：非常感謝這次活動獵雲網邀請我代表春曉資本做這次分享。之前這個活動有很多大佬做了很多分享，有這樣的機會表示很榮幸。人工智慧這個話題大家講的比較多，我選了一個人工智慧和具體方向結合，主要是金融服務這塊。因為今年春曉資本在投資方面比較多一些。我自己也是學人工智慧方向的，之前是北大微電子所做晶片設計，後來在華為海思做晶片的負責人，後來去互聯網公司做相關的技術和產品，出國在斯坦福做資料採擷的PHD，然後回國做投資現在做了七年左右。
正好有一個跟人工智慧相關的，我前天剛剛從海口參加德撲人工智慧的挑戰賽，這個大家在朋友圈可以看到，那是李開複老師主辦的，他在美國邀請教授做機器人的比賽。這個比賽有創投圈有六個團隊進行體驗賽，我們團隊在這個體驗賽拿了冠軍，也是本次比賽唯一一個贏了。昨天我寫了一個關於制訂怎麼挑戰AI的策略分享，在朋友圈裡面也有轉，裡面寫了很多數學，包括演算法上面的東西。後來跟開複老師聊我們自己有沒有可能開發一個同樣的人工智慧，將來我們讓兩個人工智慧做對抗？這個還正在討論中，可能會跟開複那邊的AI研究院有合作。
我後面講一下人工智慧和金融服務的關係。
我們討論兩個詞，一個是人工智慧一個是金融服務，先有人工智慧還是先有金融服務？首先一個具體的垂直領域裡面，肯定先有金融服務。因為金融服務是從傳統到現在演練很多年，上面所有資料包括使用者資料，個人和企業，首先我們有一個資料前提。人工智慧存在的價值和意義是依賴這個前提，不可能憑空創造人工智慧的演算法，然後這個東西成了一家公司。它跑在什麼硬體上面還是取決於什麼資料？所以所謂的人工智慧去引領金融服務，前提是說金融服務的資料和金融服務的領域，發展到一定階段，開始引入人工智慧一些優質的演算法和可行性的應用場景，來結合金融服務進行使用。
那麼首先其實是說，金融服務大概分這樣幾個大塊。一個是個人，就是我們每天都在花錢或者說在賺錢，或者說在理財。那麼第二個就是跟企業有關的，企業這塊其實更多是2B的服務，那麼這個可能涉及各個行業和不同層面，那麼中間就是涉及一些二級市場，包括一些量化交易，或者說二級市場的多種形態。股票、期貨各種各樣。大家可以看到百融金服、51證券、百分點，他們有人做保險有人做支付信用卡，還有理財、財富相關的，就是對應的。
這個圖片是截取國外的一個，應該是PPMG的報告裡面，他寫的是FinFech公司的一百強，這個裡面跟中國有關的公司。其實這樣的產品一共分三層，第一層是資料層，第二是智慧層，第三是產品層。無論是個人或者機構都有這樣三個範疇的概念。第一層是資料層，無論是說我們人工智慧，因為它的中間有一個資料的內核，第二個層面才是智慧層，也就是說我們所有跟人工智慧有關的演算法、硬體、軟體、大資料分析、語義處理，深度學習包括圖像識別，使用者畫像，這些所有的東西都是在這個裡面。
第三個層面回到產品層，產品層之後它會形成現在兩邊各種各樣的形態，裡面可能有P2P，包括眾籌、理財、征信、風控，其實這是一個框架，還有是我們現有的創業公司都會歸於哪些分類或者哪些板塊？
第二個。其實這個材料有我們同事幫助我整理，因為我們這邊春曉在金融這個方向帶了一個團隊做一些相關的研究，我們會把金融服務分六個大類和十一個子類。
主要是支付，然後是跟保險有關的金融方向，第三是資產的抵押或者是後面的放貸，第四個方面是資本集資。現在VC對這個概念比較熟悉，指的就是資本集資的方式方法，現在我們自己找一些優質的資源、上市公司、政府還有一些個人做，但是其實它放在互聯網或者金融科技裡面，會是一個通用的概念，然後還有其他的演進形態和方法，其實也有很多公司在做這個方面的嘗試，雖然沒有特別成功的案例，但是這是一個很重要的方向。
第五個方向是投資管理。我們想要投資管理，但是這個事情不只是一級市場的股權投資會涉及到。然後再下面是市場供應，這裡涉及更多是偏底層，比底層的這些技術架構，包括伺服器包括美國這種公司它就會在這種層面，然後另外一個會涉及到人工智慧和零售交易這塊，比如說新零售或者是相關的演算法交易，也會包含這幾個。我可能把每一個點稍微展開，但是不會講的特別細。
其實最核心就是兩個，就是讓支付變得越來越簡單，另外一個是在支付的環節中去增加它的價值。這些東西可能講的比較抽象，這個地方可能更抽象了，因為涉及人工智慧，這個東西講起來涉及底層的架構。
我講一個大家比較容易理解的場景，其實在美國亞馬遜西雅圖的總部他們做一個線下便利店的超市，在Youtube可以搜到相關視頻。我們現在自己到超市買東西，可以在櫃檯拿，但是到收銀台結帳。但是亞馬遜做了一個事情在實體店有大量的圖，所有人購物都是圖像識別和大資料的演算法處理。
第二個其實就是保險，跟互聯網有關的保險方面涉及比較多，有一些是有保險的整個鏈條。整個鏈條我們要把整個長的鏈條進行拆分，其實這是一種拆分，你把鏈條拆分之後每個環節都有跟人工智慧或者資料層面的一些應用。它還會結合一些領域，比如說跟自動駕駛相關，自動駕駛已經講了很多，自動駕駛特斯拉出了很多事情很危險，我們使用自動駕駛的時候要買一些保險。另外就是共用經濟，比如Airbnb。這是一個保險的鏈的分散化的形態。
舉個例子，因為之前我們投一個項目夏寧科技，跟之前李劍威李總我們投一個項目，一起開董事會的時候，其實這個項目它是做天氣，就會服務2B的公司，包括水庫、電力、核電站、機場、農業的這些機構，給他們做2B的保險，這個保險和互聯網結合，這個天氣本身就是大資料分析，裡面包括AI人工智慧的演算法在裡面進行的預測和判斷，包括德州裡面的賠率、贏率或者是保險理賠這些東西的計算都在裡面。這個項目其實你往後延伸，當時我們探討過這個東西做的足夠精確，你會預測農產品的產量或者一個地方的天氣怎樣，你會預測出來整個國內一個期貨交易的某些產品的資料樣本，如果你能夠做到這一點，也就是說天氣保險和二級市場的期貨可以掛在一起，那麼這樣這是典型的人工智慧在這個領域中的一個應用。這是保險不同的層級，就是你的生活方式你的家庭，這是國外在這個地方的典型公司。
第三是關於資產和抵押，涉及到P2P，有銀行這塊的，這都是P2P和貸款方面的延伸應用。這個地方我們投了幾家公司投了一家做供應鏈金融還有行為金融，行為金融主要是做P2P交易的，做供應鏈金融。這裡都會涉及資料和機器學習，所以包括信用額度和風控模型，都離不開人工智慧。
第四是資本募集。這個地方大家第一反應就是做眾籌，其實這兩家公司大家比較熟悉一樣，AngelList和創投圈，就是讓老百姓可以買一些產品，參與股權投資。眾籌形態雖然有很多問題，但是這裡問題也是值得解決，國外現在有其他的形態做這塊產品。原來這種仲介平臺會關注早期，但是後來做了一些演進之後它就會變得從A到D輪以後項目的形態去演進，這一點將來跟人工智慧比較有關的，會結合區塊鏈和一些應用在裡面。
第五個是資本管理。其實跟上一個點有一定的結合，你籌集資金之後做投資，這個投資可能投一級二級各種各樣的理財產品，跟後面的點有一些結合。這個裡面包括底層的基礎技術，另外包括一些新零售的演算法，包括二級市場這塊的應用場景。
前一段時間我們投了一家公司叫做明策資料，主要做二級市場的交易平臺，它的特點是高頻。但是其實低頻他們也可以做，其實是一個下單的工具。另外涉及大量的交易演算法和風控策略在裡面，現在已經服務了很多家，規模比較大的私募和券商，和券商也是合作關係。這個裡面涉及大量的人工智慧、機器學習甚至是博弈論的東西在裡面。
最後是市場供應。這個就是指，主要涉及一些底層技術，AI包括深度學習，包括大資料，國外一些公司大家比較熟悉Hadoop、SAS這些公司，這個跟亞馬遜一樣，不只是軟體，你所有的人工智慧你最後的應用場景會搭載一個硬體之上。那麼它最重要的就是圖像識別和演算法，裡面沒有用任何跟技術、溫度、重量有關的感測器，亞馬遜的一個店裡面，大部分都是攝像頭，把無死角的攝像頭做到店裡面最後可以形成這樣一個店。這是技術架構的一些東西。我就講這些，謝謝大家！
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因為今年春曉資本在投資方面比較多一些。我自己也是學人工智慧方向的，之前是北大微電子所做晶片設計，後來在華為海思做晶片的負責人，後來去互聯網公司做相關的技術和產品，出國在斯坦福做資料採擷的PHD，然後回國做投資現在做了七年左右。正好有一個跟人工智慧相關的，我前天剛剛從海口參加德撲人工智慧的挑戰賽，這個大家在朋友圈可以看到，那是李開複老師主辦的，他在美國邀請教授做機器人的比賽。這個比賽有創投圈有六個團隊進行體驗賽，我們團隊在這個體驗賽拿了冠軍，也是本次比賽唯一一個贏了。昨天我寫了一個關於制訂怎麼挑戰AI的策略分享，在朋友圈裡面也有轉，裡面寫了很多數學，包括演算法上面的東西。後來跟開複老師聊我們自己有沒有可能開發一個同樣的人工智慧，將來我們讓兩個人工智慧做對抗？這個還正在討論中，可能會跟開複那邊的AI研究院有合作。
我後面講一下人工智慧和金融服務的關係。
我們討論兩個詞，一個是人工智慧一個是金融服務，先有人工智慧還是先有金融服務？首先一個具體的垂直領域裡面，肯定先有金融服務。因為金融服務是從傳統到現在演練很多年，上面所有資料包括使用者資料，個人和企業，首先我們有一個資料前提。人工智慧存在的價值和意義是依賴這個前提，不可能憑空創造人工智慧的演算法，然後這個東西成了一家公司。它跑在什麼硬體上面還是取決於什麼資料？所以所謂的人工智慧去引領金融服務，前提是說金融服務的資料和金融服務的領域，發展到一定階段，開始引入人工智慧一些優質的演算法和可行性的應用場景，來結合金融服務進行使用。
那麼首先其實是說，金融服務大概分這樣幾個大塊。一個是個人，就是我們每天都在花錢或者說在賺錢，或者說在理財。那麼第二個就是跟企業有關的，企業這塊其實更多是2B的服務，那麼這個可能涉及各個行業和不同層面，那麼中間就是涉及一些二級市場，包括一些量化交易，或者說二級市場的多種形態。股票、期貨各種各樣。大家可以看到百融金服、51證券、百分點，他們有人做保險有人做支付信用卡，還有理財、財富相關的，就是對應的。
這個圖片是截取國外的一個，應該是PPMG的報告裡面，他寫的是FinFech公司的一百強，這個裡面跟中國有關的公司。其實這樣的產品一共分三層，第一層是資料層，第二是智慧層，第三是產品層。無論是個人或者機構都有這樣三個範疇的概念。第一層是資料層，無論是說我們人工智慧，因為它的中間有一個資料的內核，第二個層面才是智慧層，也就是說我們所有跟人工智慧有關的演算法、硬體、軟體、大資料分析、語義處理，深度學習包括圖像識別，使用者畫像，這些所有的東西都是在這個裡面。
第三個層面回到產品層，產品層之後它會形成現在兩邊各種各樣的形態，裡面可能有P2P，包括眾籌、理財、征信、風控，其實這是一個框架，還有是我們現有的創業公司都會歸於哪些分類或者哪些板塊？
第二個。其實這個材料有我們同事幫助我整理，因為我們這邊春曉在金融這個方向帶了一個團隊做一些相關的研究，我們會把金融服務分六個大類和十一個子類。
主要是支付，然後是跟保險有關的金融方向，第三是資產的抵押或者是後面的放貸，第四個方面是資本集資。現在VC對這個概念比較熟悉，指的就是資本集資的方式方法，現在我們自己找一些優質的資源、上市公司、政府還有一些個人做，但是其實它放在互聯網或者金融科技裡面，會是一個通用的概念，然後還有其他的演進形態和方法，其實也有很多公司在做這個方面的嘗試，雖然沒有特別成功的案例，但是這是一個很重要的方向。
第五個方向是投資管理。我們想要投資管理，但是這個事情不只是一級市場的股權投資會涉及到。然後再下面是市場供應，這裡涉及更多是偏底層，比底層的這些技術架構，包括伺服器包括美國這種公司它就會在這種層面，然後另外一個會涉及到人工智慧和零售交易這塊，比如說新零售或者是相關的演算法交易，也會包含這幾個。我可能把每一個點稍微展開，但是不會講的特別細。
其實最核心就是兩個，就是讓支付變得越來越簡單，另外一個是在支付的環節中去增加它的價值。這些東西可能講的比較抽象，這個地方可能更抽象了，因為涉及人工智慧，這個東西講起來涉及底層的架構。
我講一個大家比較容易理解的場景，其實在美國亞馬遜西雅圖的總部他們做一個線下便利店的超市，在Youtube可以搜到相關視頻。我們現在自己到超市買東西，可以在櫃檯拿，但是到收銀台結帳。但是亞馬遜做了一個事情在實體店有大量的圖，所有人購物都是圖像識別和大資料的演算法處理。
第二個其實就是保險，跟互聯網有關的保險方面涉及比較多，有一些是有保險的整個鏈條。整個鏈條我們要把整個長的鏈條進行拆分，其實這是一種拆分，你把鏈條拆分之後每個環節都有跟人工智慧或者資料層面的一些應用。它還會結合一些領域，比如說跟自動駕駛相關，自動駕駛已經講了很多，自動駕駛特斯拉出了很多事情很危險，我們使用自動駕駛的時候要買一些保險。另外就是共用經濟，比如Airbnb。這是一個保險的鏈的分散化的形態。
舉個例子，因為之前我們投一個項目夏寧科技，跟之前李劍威李總我們投一個項目，一起開董事會的時候，其實這個項目它是做天氣，就會服務2B的公司，包括水庫、電力、核電站、機場、農業的這些機構，給他們做2B的保險，這個保險和互聯網結合，這個天氣本身就是大資料分析，裡面包括AI人工智慧的演算法在裡面進行的預測和判斷，包括德州裡面的賠率、贏率或者是保險理賠這些東西的計算都在裡面。這個項目其實你往後延伸，當時我們探討過這個東西做的足夠精確，你會預測農產品的產量或者一個地方的天氣怎樣，你會預測出來整個國內一個期貨交易的某些產品的資料樣本，如果你能夠做到這一點，也就是說天氣保險和二級市場的期貨可以掛在一起，那麼這樣這是典型的人工智慧在這個領域中的一個應用。這是保險不同的層級，就是你的生活方式你的家庭，這是國外在這個地方的典型公司。
第三是關於資產和抵押，涉及到P2P，有銀行這塊的，這都是P2P和貸款方面的延伸應用。這個地方我們投了幾家公司投了一家做供應鏈金融還有行為金融，行為金融主要是做P2P交易的，做供應鏈金融。這裡都會涉及資料和機器學習，所以包括信用額度和風控模型，都離不開人工智慧。
第四是資本募集。這個地方大家第一反應就是做眾籌，其實這兩家公司大家比較熟悉一樣，AngelList和創投圈，就是讓老百姓可以買一些產品，參與股權投資。眾籌形態雖然有很多問題，但是這裡問題也是值得解決，國外現在有其他的形態做這塊產品。原來這種仲介平臺會關注早期，但是後來做了一些演進之後它就會變得從A到D輪以後項目的形態去演進，這一點將來跟人工智慧比較有關的，會結合區塊鏈和一些應用在裡面。
第五個是資本管理。其實跟上一個點有一定的結合，你籌集資金之後做投資，這個投資可能投一級二級各種各樣的理財產品，跟後面的點有一些結合。這個裡面包括底層的基礎技術，另外包括一些新零售的演算法，包括二級市場這塊的應用場景。
前一段時間我們投了一家公司叫做明策資料，主要做二級市場的交易平臺，它的特點是高頻。但是其實低頻他們也可以做，其實是一個下單的工具。另外涉及大量的交易演算法和風控策略在裡面，現在已經服務了很多家，規模比較大的私募和券商，和券商也是合作關係。這個裡面涉及大量的人工智慧、機器學習甚至是博弈論的東西在裡面。
最後是市場供應。這個就是指，主要涉及一些底層技術，AI包括深度學習，包括大資料，國外一些公司大家比較熟悉Hadoop、SAS這些公司，這個跟亞馬遜一樣，不只是軟體，你所有的人工智慧你最後的應用場景會搭載一個硬體之上。那麼它最重要的就是圖像識別和演算法，裡面沒有用任何跟技術、溫度、重量有關的感測器，亞馬遜的一個店裡面，大部分都是攝像頭，把無死角的攝像頭做到店裡面最後可以形成這樣一個店。這是技術架構的一些東西。我就講這些，謝謝大家！
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