央广网财经4月20日消息 第三届互联网金融全球峰会北大论坛于4月19-21日在北京召开。互联网金融千人会秘书长易欢欢出席并致辞。

　　从2013年到现在未知，整个互联网金融都处在商业模式驱动的时代。但是，现在互联网金融即将进入到一个技术决定新的供给的时代。易欢欢在发言中表示，人工智能会在互联网金融里面成为下一个非常重要的创新点。

　　以下是发言实录：

　　易欢欢：非常容幸，有这个机会参加一年一度的互联网金融峰会，我们以前在世纪金元酒店第一次点燃了对互联网金融的憧憬和热潮。第二次在北京的亦庄，当时我们非常及时的提炼了互联网和产业，和金融之间的互动。在六月份的时候，当时在讲移动金融，我们也看到了在任何一个产业在蓬勃发展期的时候，我们也要提出中间有可能存在的风险和冷冬。但现在我觉得一方面是互联网金融会进入到一个规范发展的现在，同时三年以后我们要去总结，这个行业接下来会怎么走，接下来什么事情会成为主流的创新驱动的来源。这里面我觉得从2013年到现在未知，整个互联网金融都处在商业模式驱动的时代。不断的资产的上来、不断的用户体验的改善，这是2013年以来的整个互联网金融的发展。但是现在你会发现我们即将进入到一个技术决定新的供给的时代。在这里面也许用十年的角度来看，中国的互联网金融发展到底留下了什么，到底对世界意味着什么，这是非常重要的。所以这次我们的重点，我们认为接下来一个非常重要的议题，人工智能会在互联网金融里面成为下一个非常重要的创新点。

　　首先我们看到这里面有一张开场PPT，有一家公司叫Kensho，这是以前高盛出来的分析师团队，把整个高盛的经验模拟，通过机器取代现在大量的人工，进行相应的投资、分析、决策。而且在信息，在互联网传播非常快的时候，他们去除调了大量的噪声，回归到这个事情的本质，我觉得这是我们现在看到的一个非常重要的未来。而且很快高盛发现了这个公司非常快的发展速度，直接把它私有化，直接变成第一大股东，就不愿意给市场更多的提供服务，因为发现这中间带来的差别是这个企业的核心竞争力。

　　所以我们之前一直在讲大数据，我是从2010年开始，当时写了三篇跟大数据相关的报告。现在我们再去审视，我们现在已经开始从一个简单的大数据，从大数据里面抽象出来，然后它的关联关系。但是你会发现大数据的场景到现在为止，大数据的应用到现在为止依旧非常模糊的。我觉得非常重要的是我们称之为叫大数据到最后要经过人工的完成才能实现一定的数据运用，而且尤其是在金融领域里面，在电信领域里面，跟我们传统的这种简单的互联网领域里面，需要非常快速的反应，能更多维度的风险控制和关联分析的领域里面，我觉得大数据变得不那么应用了。我们把这个数据分成三块，我们理解什么叫大数决，就是相当于硬盘和网络存储，它非常大，而且需要进一步的存储和处理，实现了数据的采集、储存和传递。但是有一个大的问题就是数据非常多，第二个是关系的数据。我们现在看结构性数据，这里面比大数据可能要更加对你的工作有一定的帮助和理解。但再往上层是什么呢？我认为人工智能的使用未来一定会遍布在各个产业里面，但是你会发现这个事情的使用一定是结合场景的，一个通用型的人工智能，一个通用性的数据处理的方式，很难在不同的场景下发生相同的结论。所以有点类似于电脑里面的寄存器，带有逻辑。当快速的数据出来以后，会产生与之对应的相应的固化结论，我们把它作为一个定义，有一个英语语，翻译过来就是超数据。

　　这个事情不仅仅是高盛在做，包括Googel，前段时间Googel的AlphaGo战胜了围棋，AlphaGo其实就是基本的算法，有两个核心的算法，接下来将应用到医疗、金融、其他的领域。因为每个领域里面的数据来源、数据抽取、数据的实效都不一样的。这是我们第一个看到的。

　　第二个包括百度，也在围绕着这个领域里面来展开更多不一样的研究工作。所以到这个背后你会发现。第一，现在的人工智能的变化已经从以前简单的网络计算变成深度的学习，变成了一个反向算法的传播，变成了一个卷积的神经网络，包括地推的神经网络，以及专家系统结合在一起。

　　第二，现在这个事情的发生已经从以前的简单的在实验室里面进入到金融投资，比的是机器的学习能力，以及它的运算速度。比的是整合行业的关键经验，在科研、在医疗、在出行、预测等各方面都在逐渐的影响。而且这个领域里面对金融的影响是带来了新的供给，全球最大的对冲基金使用基于历史、数据统计的算法，让系统能自动的学习机器的变化，并适应新的信息。第二，包括我们看到有一家公司在伦敦设立了完全基于人工智能的对冲基金，重新定义了量化模型和NLP，让机器让人类一样。第三就是知识图谱，用一个知识图谱量化各种各样的材料，满足各种各样的需求。

　　第三，非常重要的，对金融需求的变化。普惠金融衍生出来的严格风控，从普惠金融衍生出来的全面征信。以原有的大数据为基础，通过机器为模型，建立起投资和风控的模型。通过认真计算，对我们投资的资产，对我们投资的标的和行为，进行完整的用户行为画像。通过处理全面的解构我们看似杂乱的数据。最后通过全面的数据采集实现在金融需求的变化。

　　我们把互联网金融分为三个阶段。第一个阶段就是网络金融。把现有的金融产品搬到互联网上，互联网上面现在卖基金、卖理财、卖信托、卖保险。

　　第二个阶段是大数据金融阶段，我们通过数据重新去定义相应的金融产品和相应的金融服务。

　　第三个阶段叫智能金融，任何一个产品进来的过程里面我们在自学习，发现它整个产品的传播链条、设计依据，这个事情不是由人工判断的，是由机器判断的。第二个方面根据用户的大量画像打下的属性、打下的标签，自动设计出来与它风险相匹配、相适应的产品，我们称之为智能金融型的个人风险和多样化投资。风险可控的金融需求将会被充分的满足。

　　所以这是我每年都会拿出来讲的。整个互联网金融行业A到B是什么时候？我们称之为2013年以前。从B到C是什么阶段？是我们看到的从2013年到现在为止，或者说大金融出来之前，那时候估值非常高。C到D的阶段是行业野蛮生长之后，出现了一定的问题，监管出来，这时候真正意识到有的只是网络小贷公司，有的只是简单的资金收取，然后再出现核心的技术、核心的风险规避能力、核心的用户画像没有充分把握的时候，出现了一个振荡。真正这个行业发展我个人认为有重要的两点，我今天讲第一点，我们称之为智能化AI对金融行业的影响。第二个是可视化，包括我们看到的虚拟现实、VR技术，大家不需要跑到银行网点，在家里就可以完成沟通交流分析。我们可以让数据可视化，清晰的理解它的传播过程。所以技术模式、商业模式、营业模式，合规逐渐到位之后，我个人对互联网+金融，技术+金融未来的衍生和演进，依然抱有非常大的希望，这是我对这个事情的理解。但是在每一拨浪潮的时候一定会有大批公司被淘汰，一定会有不同的公司在引领这个行业的发展，我觉得这是这个行业的一个本身。

　　最后，跟大家汇报一下我们做了哪些尝试。我们现在做的第一个是什么呢？我们现在只是专注于，因为我自己连续很多年科技研究第一名，我自己在做投资的时候也做得非常不错。但是我后来觉得OK，你要尝试去运行一个企业，而这个企业里面在你自己擅长的领域里面，把你的知识、经验，把这个行业里面最专业的人的经验提炼出来，能够让机器自动产生，我们现在做的这个就是第一个，包括定量模型，结合全面预测的算法、分析、历史，判断未来的可能性。第二，我们引入了大量的自然云处理，对新闻、政策、社交领域里面的各种各样的数据进行详细的分析。我们不做征信，我们也不做互联网金融的所有事情，我们只做一件事情，我们只判断公司未来经营发展的趋势，和整个投资关心的热点。第三个我们称之为叫知识图谱，用知识图谱重新解构现在非常多噪声的市场，从中提炼出有价值的东西。

　　第二是我们做了每日个性化的推荐，包括对用户的相应预测。

　　第三个，我们现在做小企业不多，我们做的是大企业，做上市公司。我们通过新的人工智能，通过以大数据为基础，以人工智能，以深度学习为依托的体系，去判断每个企业的未来，每个企业的价值和每个企业的趋势，以及它的定价，这是我们现在在做的事情。

　　所以我最后总结几句。第一，中国人还在讨论商业模式创新的时候，中国的很多互联网企业家还争取把自己变成网红的时候。我们可以看到Googel开始有了AlphaGo，亚马逊开始大规模的进入到无人机、人工智能领域。包括Facebook在虚拟现实投入了大量的精力，包括比尔盖茨研究癌症，特斯拉开始重新做好他的特斯拉之后，然后开始做他的新技术，还有空间飞行器。我认为在整个互联网的发展过程里面，技术的推动是最重要的。这个领域里面我个人认为事实上在每个专业、专门，细致的领域里面，一定会产生大量的称之为叫超数据。通过人工智能的方式把这些超数据应用起来，会取得更好的价值。

　　第二，互联网金融现在我们称之为叫网络化，大家已经接受了，数据化大家开始逐渐的接受。接下来变成智能化的过程里面中间的复杂度、难度、长期的投入，而且不可预知的风险也非常大。只有真正憧憬和向往整个行业，才有可能在这里面取得下一步的机会的成功。

　　最后，我们做了一点点尝试，我们希望结合资本市场，给每位已上市的企业一个更好的评价，一个更好的预测，我们市场是不可知的。但是我们尽量去降低大家的工作，我们通过这个事情来实现我们自己的一些追求和梦想，谢谢大家。