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金融科技如何才能真正创造价值?

时间:2021-06-09 11:53:28

经济观察网 胡群/文“技术只有结合金融场景和创新业务模式才能真正创造价值”。6月7日,全球管理咨询公司麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CEO季刊》2021年夏季刊——《Fintech 2030:全球金融科技生态扫描》指出,未来金融科技应用主要集中在以下七大领域:

1.支付:无卡交易、跨境支付以及全渠道支付整合等将成为三大核心潜力赛道;

2.零售金融:纯数字银行持续发力,新型数字贷款等将面临压力;

3.资产管理:在线投资交易平台及智能投顾发展潜力较大;

4.普惠金融及公司金融:短期面临较大压力,供应链金融领域长期看 价值潜力较大;

5.运营及基础设施:BaaS(Banking-as-a-Service,银行即服务)、无代码开发平台、RPA等关键技术及应用均具备较好的发展前景;

6.风险:反洗钱、KYC审查、催收机器人、身份认证等应用场景较为成熟;

7.保险:物联网应用、数字化核保、欺诈风险预防等重塑保险数字生态系统。

数字科技挑战

当前,数字科技正在驱动金融快速发展。然而,在过去几年中,金融科技在数据安全、用户隐私保护等方面遭遇诸多挑战。

大数据时代,数据已经成为个人或企业的核心资产,数据资产化趋势明显。2020年4月9日,中共中央国务院出台了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次明确将数据纳入生产要素,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列。2021年4月25日,国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告(2020年)》显示,“十三五”时期,我国数字经济总量跃居世界第二,2020年我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重达到7.8%。未来,随着5G的进一步普及,物联网将将会接入更多智能终端设备,数据势必进一步丰富。

目前几乎所有的个人信息资产包括房产、存款、汽车、保单等已成为信贷或各种交易的依据。同盾科技人工智能研究院发布的《知识联邦白皮书》指出,简单直接共享这些数据资产无法保护用户隐私。如果数据不能共享,可以保证数据对外不可见,但也不利于数据经济价值的发掘。把数据资产根据场景提取有用的知识,把知识开放共享才是保证数据可用的一种合理解决方案,这就是资产知识化。从数据资产化和资产知识化可以看出一种数据应用的新趋势——数据可用不可见。

最近几年,学术界和工业界都已经开始在数据安全和隐私保护方向的探索。尤其是在大数据、人工智能和密码学等领域,出现了安全多方计算、隐私计算、联邦学习、可信执行环境等多个方向,都在研究如何在保证数据安全的前提下打破数据孤岛,实现数据可用。

《知识联邦白皮书》指出,数据可用不可见的目标是实现数据智能化利用同时又保证数据安全与隐私保护。其核心在于数据可用性,也就是数据开放性,以及数据不可见性,也就是数据不共享。

数据不可见性可以采用加密技术解决,但是针对数据可用性则需要考虑数据的应用场景, 常见的应用包括查询、计算、学习、推理等。为此,同盾科技提出了“知识联邦”的理论框架 体系,它是人工智能、大数据和密码学交叉融合的产物。知识联邦首先将数据转化成信息、模型、认知或知识,满足数据不可见,再通过联邦的方式实现数据可用,打造安全的人工智能。

打造未来竞争力

6月6日,中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤在2021全球人工智能技术大会可信AI专题论坛视频发言中表示,在人工智能走向2.0的发展中,数据和知识是两个最重要的关键元素。处理大数据和处理多重知识,形成了AI发展的两类核心技术。作为一项我国原创、自主可控的技术,知识联邦的设计理念受到了人工智能发展历史的启发和影响,有望成为推动大数据智能突破发展的一个重要环节,为中国率先发展下一代可信AI做出贡献。

潘云鹤院士还指出,未来10年中国的人工智能2.0发展,既要提出新的理论,又要产生创新技术,还应有突破性的应用场景。因此,我们应大力培养人工智能的一流人才,构建AI+X的发展生态,在大学科研机构、政府和产业之间形成一种新型协作体系,共同推动中国人工智能的创新与发展。

当前金融领域正为新技术提供一系列应用场景,随着数字技术的进一步迭代,金融创新将涌现更多成熟的应用与场景。

麦肯锡全球资深董事合伙人曲向军最后总结道:“未来十年,是科技驱动和科技赋能金融行业的黄金时期,也是金融行业业务模式变革和竞争格局变化的关键阶段。中国的金融科技企业、投资机构和传统金融机构需时刻关注全球金融科技的技术趋势和业务模式创新,结合中国实际,深挖中国庞大的市场潜力。围绕金融场景,打造金融生态,持续建设自身能力与核心竞争力,推动转型与开放合作,迎接即将到来的金融科技浪潮。”

“不论是在金融、保险科技、互联网,还是政企,它们对于数据作为生产要素的流通需求越来越大,随之解决个人隐私保护问题的隐私计算技术也成为刚需。”可信AI专题论坛主席、同盾科技联合创始人、合伙人、CTO 张新波认为,数据要素具有边际成本低、规模效应大、流动性高、可复用性强等区别于传统生产要素的新特点,基于知识联邦平台,在保证数据“可用不可见”的前提下,可实现数据价值的挖掘和知识的流通。同盾科技基于知识联邦技术打造安全可信AI生态系统,将实现安全可信的知识提炼与共享,赋能其他产业发展,为下一代人工智能奠定坚实的基础。

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