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科技改變金融是個偽命題嗎? | Q評論


2015年可能是金融科技(Fintech)行業從業者開始感到痛苦的一年,整個產業彷彿遇到了一堵牆。 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、個人互聯網徵信等業務的暫時性挫折。到了2019年,互聯網金融全行業崩潰,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?如果互聯網金融有問題,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,所謂的互聯網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,第一個階段叫中台業務後台化(也是AI化),第二個階段叫前台業務開放化

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第一階段,中台業務後台(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能(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台業務(middle office)部分自動化。由於這一階段需要大量的 AI 算法支持,所以它既是中台化的過程,也是 AI 化的過程。

第二階段,前台業務開放化。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。中台業務後台(AI)化實現的是組織內調度,前台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台

《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。

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圖片來源:《銀行4.0》

而AI中台恰恰就是未來銀行、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數據庫、數據中台,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)能夠實現中台業務AI化,做到更加靈活的機構內資產調度;十年左右(2030年)可以大體上實現前台業務開放化,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件公司,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,特別是分佈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(如電子簽名、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”(中台業務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(中台業務 AI化)

大數據 + 智能數據理解  + 流程自動化 = 智能中台

外部調度智能化階段(開放式企業服務互聯)

智能中台 + 分佈式信任系統 = 開放企業平台

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後台留言聯繫他。


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