每一次触动、每一次变革，机会不存在于宏观、而是存在于微观、流程、细节上的重新构建。
2017年12月12日，由21世纪经济报道主办的“2017财经新媒体峰会” 在广州四季酒店举行。本次峰会以“赋能·智媒体”为主题。键桥通讯董事、易选股金融智能证券董事长易欢欢就“智能金融、未来已来”进行了主题演讲。
图为易欢欢
主要观点如下：
1、在5-10年在金融行业可以实现人工智能，或者形成金融业大脑。
2、云计算、大数据助力人工智能发展。
3、每一次触动、每一次变革，机会不存在于宏观、而是存在于微观、流程、细节上的重新构建。
以下是演讲全文：
上周在乌镇开互联网大会，我问了马云一个问题：“现在的金融监管开始越来越严，作为新金融的棋手，蚂蚁金服如何面对当前风险以及挑战？”马云回答几个角度，我觉得比较认可，跟大家分享一下：
第一、不可能所有的人都做金融，这个行业存在门槛： 技术门槛、牌照门槛、用户、流量方面的门槛。
第二、一边是门槛，一边要拥抱监管，商量着怎么办。“千万不能因为一个人得了癌症，所有人都要化疗。”互联网金融行业、或者金融科技行业皆如此。
第三、新金融是未来，那么未来在哪里？新革命、新技术给金融的方方面面带来了很多影响，未来就是智能社会、智能金融。
整个金融业态在整体发展过程中，最早时我们称之为“牌照红利”。而到2012年以后，就处于高度竞争、高度市场化了。这个时候就变成以客户为中心。一旦以客户为中心，最重要的就是“客户在哪里，用户流量在哪里”。
但现在我们发现移动互联网红利正在进一步消失，从互联网上获取用户的成本开始大规模增长。2010年，获取一个金融用户要10块钱，而现在，一个金融真实转换用户接近400块钱，这是一个非常高的成本转化。现在重要的是针对用户场景，进行非常详细、自动化的分析，给其匹配非常合适的金融产品，我们称之为创新红利。
从传统金融到互联网金融，到现在智能金融。整个金融模型上没有发生太大变化，具体而言，一方面是资产端，另一方面是资金端，以及中间如何匹配的问题。
金融，换句话来说就是融金、融钱。过程中首先是如何对资产端进行时间、空间分析、分间，风险把控、价格评估。对单个用户来讲，并不会因为收益率高或低而去投诉、抱怨。重点在于用户所获得的收益率、风险、隐含的波动，是否匹配客户预期。而这个预期可以通过更多的行为方式进行预判：通过大量的中介机构、通过大量的评估模型进行一对一的匹配，变成多对多、N对N，用不同的方式进行匹配，而且记录全过程，这就是科技金融。还要把中间链条压缩得越来越短、使之变得越来越清晰，让资金服务到了、记录到了，进而服务实体经济。
人工智能60年代提出来，最早就是模拟人脑，变成专家系统，到现在经历了三四次，每一波都是经历了大浪然后沉浸了下来。
现在，云计算大规模降低了单位计算和交易成本，也降低了人工智能所需要的计算成本。
我认为人工智能不仅仅产生于阿里百度这样大公司。人工智能的应用，往往在做一个小点上可以进行非常充分的应用。汤教授的演讲我就非常认同，通过舆情抓取，可以非常实时的精准抓取，通过金融规则引擎进行过滤，再加上对市场估值判断、噪声，最后得出结果，不一定要完全准确，但这对基本面、方向的判断会有一定准确性。这在人工智能计算环节下还可以进行不断的训练。
大数据时代到来，所有公司都开始加大对用户数据、资产数据、交易数据、评估数据等金融相关的数据进行进一步采集、挖掘、分类、模型、定量，这为整个人工智能与金融的结合带来非常大的影响。
还有就是算法进步，这几年核心算法有了很大的进步。我非常有信心在5-10年在金融里面可以实现人工智能，或者形成金融业大脑。在5-10年形成通用人工智能可能会有一点问题，但形成专业化的平台是没问题的。
现在都在提5G，其实5G不是4G的提升，其实是在于同样环境的提升。当年4G通讯可以介入100个节点，现在5G介入10万个节点。意味着物理世界上具有数据结点多了接近一千倍。
以上几个事情加在一起，再叠加行业专业、专注力等过程中是可以做一些小事的。每一次触动、每一次变革，机会不存在于宏观、而是存在于微观、流程、细节上的重新构建。
在云计算领域前5名有2名是中国公司，我们有全数据最广泛的应用场景。
互联网金融时代，我们的社会零售总额、社会电子商务渗透率远远超过美国。但我们的缺点在于对算法本质的提升，这中间包括科大讯飞在内的很多公司，基本都是用多伦多大学传统的相应算法服务。
技术在高速发展，我非常认同摩尔定律，你认为干不了的事情，在未来18个月，通过技术的更新，通过机器让其成本的下降，完全有可能做到。
通用的技术可能会面临一点挑战，但在专业的人工智能，会出现一大批专业的公司，拥有自己独特的算法、拥有金融背景、数据支撑。我们可以做出一点事情，我们自己尝试在资本市场做一点小的创新和服务。
谢谢大家！
（编辑：刘巷）
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