文|曾响铃
来源|科技向令说(xiangling0815)
5G真的来了。
7月26日华为在深圳发布Mate 20 X同时支持SA/NSA两种组网模式,加上真正意义上的5G基带,被认为是一款“真5G”手机,而仅6199元的价格一步就进入普及化的价格范围。与此对应,VIVO、OPPO、中兴、三星此前也明确表示要在三季度发布5G手机产品。
5G手机时代正式开启,5G真正地走进公众生活,而在5G对万千世界的改变中,金融科技正在摩拳擦掌。
不久前,BAT金融科技三巨头的代表之一度小满与北大光华共同举办了一场金融科技前沿国际研讨会,其中5G与金融科技的关系就被重点关注。
无论如何,金融科技浪潮势头不减,而5G来势汹涌,时代的两个巨浪不可避免要汇合。
一边是5G,一边是深度智能化,旧有金融服务方式正在被彻底颠覆。
5G时代,金融科技让金融以“化学”的方式改变
传统金融的业务和服务被搬到互联网上,信贷、理财、支付三大金融板块在各自的领域借互联网实现爆发,某种程度上只是“物理反应”。
AI、大数据的接入使得金融效率更高、服务更便利、更多人群享受到普惠金融服务,然而,金融的本质在这个过程中并没有发生变化,只是找到了更好的“工具”和“平台”。
现在,5G时代到来,万物互联意味着金融的入口、数据来源、服务方式、业务方式都将发生巨变,一场各要素之间相互影响、融合、催化的化学反应正在到来。
1、5G“万物互联”就是“万物映射”
先来看5G的万物互联到底意味着什么。
在度小满与北大光华举办的金融科技前沿研讨会上,中国信息通信科技集团有限公司副总经理、专家委主任陈山枝在分享时认为,“5G可能会赋能金融科技,最重要的就是5G万物互联。”
陈山枝在现场展示一副物理世界与数字世界的对比图,所有物理世界的事物最终都可以被“01010……”的数字所代表。
他认为,“5G时代所有的东西都会被数字化,包括你的传感器,你的环境监控,包括我们的金融行为等等。”
事实上,物理世界的数字化过程一直在持续,2G时代的语言与语音,3G时代的海量知识、资讯、照片,4G时代的视频……物理世界沉淀到数字世界里的东西越来越多,到了5G时代,这个数字化进程变成了几乎全部物理世界的数字化。
万物互联,在根本上是万物映射,物理世界在数字世界有一个对应的、近乎完整的映射版本。
一旦数字世界有了对物理世界的完整映射,两个世界“像照镜子一样”,金融科技将更接近真实世界描绘,金融无疑将从根本上被改变。
2、万物映射改变金融科技:入口 数据 体验 ……
正因为有了万物映射,而不仅仅是局部的、不能反映全貌的映射,金融科技很多约定俗成的做法都将被彻底改变。
4G时代金融科技只是改变效率,5G时代改变的是底层模式。
A、入口:从APP、网点到无处不在
4G时代的入口争夺战无非是APP们的流量之争,对用户而言根本上只是比去到网点多了一个金融入口罢了。
这是因为,4G时代用户与数字世界的窗口以手机为主,用户不选择物理世界的“网点”,就只能选择数字世界的窗口——APP。
而5G时代万物互联,所有物理事物都有与数字世界沟通的机会,用户可以通过身边几乎一切智能化的设备进入数字世界,这意味着金融科技从4G时代多了一个入口到如今多了无数个入口。
反过来,这也说明,那些手里掌握着万物互联入口的平台,也恰恰有了5G时代金融科技的巨大机会。
从这个意义上看,百度大力扶持的Apollo(智能驾驶、车联网)、小度助手(DuerOS,智能语音),它们所拥有的万物互联时代的入口,在5G时代或有与度小满深度连接的机会,而度小满金融或将在5G时代绕开与其他金融科技巨头的APP流量大战,而一举掌握海量的金融科技新入口。
B、数据:从碎片化到立体化
4G时代手机是最常用的设备,意味着手机在物理世界的使用更容易、更全面地映射到数字世界,金融科技采集用户数据多数依赖手机上的行为,购物、行程、浏览记录等。
但在根本上,手机行为反映的只是碎片化的数据,永远不可能反映一个人的全貌,所以,多数金融科技数据模型的责任,本质上是尽可能利用碎片化的数据去拟合和接近真实的“人”。
这个问题在5G时代将不复存在。
万物都映射到数字世界,所有与“人”有关的物理事物,都可以变成数据映射到数字世界,最终形成对“人”立体化的描述,还原一个真实的人。
在Apollo车联网平台上的行为,在小度助手众多设备里的互动,在智能城市里的生活方式与生活轨迹……所有数据经过脱敏、保密处理后,在数字世界构建起一个真实的人,这无疑让金融服务更接近真实需求。
而除了“人”,面向“组织”的金融服务也是如此。工业互联网环境下,设备中大量的传感器在数字世界中构建起一个企业(例如抵押物芯片植入,数字世界同步其现实行为),让小微企业融资贷款、授信决策更科学、更效率、更积极。
C、体验:从更好的感知到“无感金融”
4G时代的金融科技,处处体现的是科技时代的强烈“感知”,例如“几秒钟XX万贷款”,又如“在线认证免柜台”,再如“刷脸就可支付”。
到了5G时代,一方面,这种“感知”将更强烈。例如,未来很可能随着技术和传输能力的提升而普及的VR,银行将之用作场景客服,提供全天候、无处不在的模拟现实高质量的、面对面的贴身服务。
另一方面,随着万物都加入入口队伍,所有设备都产生数据,个人、组织与数字世界的沟通变得随时随地,大部分人将在生活的各个方面把“金融科技”当作金融的一种常态,如同今天我们把手机支付当作常态一样,最终,对金融科技习以为常、失去感知。
除了入口 数据 体验,5G时代金融科技带来的改变还有更多,例如超宽带低时延的技术能够在不影响客户体验的情况下实时对交易欺诈行为进行甄别,又例如供应链金融里,资金流、信息流、物流万物映射到数字世界,彼此完美匹配与整合,更能实现有效的统一管理。
3、金融 科技迎来化学反应
总结前文,5G时代金融科技对金融的改变不是简单的新技术物理式叠加,而是技术与金融融合催生出全新的金融模式——没有限定的入口,全面不失真的数据,便捷到极致的体验,无穷的新业务想象空间……
美国银行创新教父布莱特·金(BrettKing)曾提出银行4.0理论,他认为银行在过去(1.0-3.0时代)都是在进行“物理网点的服务渠道扩宽”工作,4.0时代要“回归到对银行本质的重新审视”,要“嵌入生活”。
客观地说,4G时代金融业确实在嵌入生活,但这种嵌入是额外的、叠加式的。金融要真正完全嵌入、与生活融为一体,只有5G时代万物互联的“化学反应”才能完成。
打碎分子,回到原子层面重新组合,构建出新的物质,新的金融。
在5G之前,金融科技已经用“智能化”做好了准备
在5G大趋势面前,金融科技行业已经在智能化层面做好了准备,5G 智能的组合,将进一步推动由度小满等金融科技巨头提出的“智能金融”价值。
这种组合同样得到度小满与北大光华举办的金融科技前沿研讨会的呼应,智能化在为5G做好充分的准备。
1、更真实的交互
度小满金融副总裁许冬亮在研讨会上展示了依靠背靠百度AI能力的智能机器人,这个机器人经历1.0到3.0的升级,业务知识图谱不断丰富,从催收领域的提醒和施压,到客服领域的服务,甚至还进化出方言版交互能力,客户几乎无法辨别是真人还是机器人。
这其实是智能金融发展的第一个非常直观的层次:更真实的交互。
通过智能技术解决效率和成本的问题,但同时用户的体验又不会下降甚至还能得到提升(很多统一人工客服平台都无法做到方言交互),而一旦5G把VR等形式引入后,近乎完美的、有声音有图像的现实就将被营造出来。
2、更准确的用户理解
许冬亮在介绍度小满的金融大脑时,着重介绍了其用户大数据画像的突破。
按许冬亮的说法,度小满的智能金融能实现用户多维度族群细分,辨别更优质客户,与此同时根据用户职业、学历、工作稳定性、兴趣偏好等进行智能风控。
更进一步,通过用户“关联网络”来判别异常用户群体,从而预测“群体性异常行为”,这种技术创新大大提升了对用户行为的预测准确率。
而这些,在根本上都是实现智能金融第二个直接价值:更准确的用户理解。随着模型的不断发展,“理解”只会更准确。
在这个时候,5G介入无疑能实现全方位数据输入 成熟数据模型的完美匹配,用户理解无限接近真实。
3、更具备价值的信息挖掘
研讨会上,美国芝加哥大学商学院金融学教授、清华五道口特聘教授修大成提出了一个非常有意思的观点:虽然金融市场的信息量很大,但当前的金融数据“信噪比”(近似理解为真实有效信息的含量)太低,因为有效的信息都被快速利用掉了。
更进一步,他认为,当前金融市场公开的数据信息量看起来多,实际上却很少。
美国金融市场才100年左右的数据,而中国更是只有20几年的数据,样本点对数学模型来说实在不算多,甚至非常少。而当数据不够时,只能寄希望于算法模型能尽可能利用好这些数据挖局出更多有价值信息。
修大成是针对资本市场给出的这番观点,对金融科技领域长期不太惹眼的理财服务有重要意义。
但是,他的发言其实从广义上说,触及到整个智能金融第三个价值:更具备价值的信息挖掘。
虽然移动互联网时代数据大爆炸,但这也意味着有效信息被埋得更深,找到它们更困难。而且,有效信息的数量往往是有限的,这考验大数据、智能化分析的整体能力。
在这种情况下,各金融科技巨头都在不断优化自己的算法模型,上文度小满的用户画像能力就是代表,整个行业已经建立既要抓数据、又要抓算法的共识。
现在,5G时代让数据极大充沛,有效信息立体式涌来,其中又必然夹杂大量无效或无价值的数据,智能金融时代锻炼的算法模型能力无疑能派上很大用处。
4、更清晰明了的技术理解
越往下谈,就越触及技术的底层。
修大成在这次研讨会上还提出了一个让人深思的话题:智能金融时代,由于算法往往带有“黑盒”性质,很多时候我们只知道一个算法会输出一个结果,但不知道这个结果是怎么来的。
某种程度上,智能化使得金融科技更了解企业和用户,但却“更不了解自己”。
修大成认为,简单、可解释的白盒算法未必要比黑盒算法差,金融科技不了解自己,是前进路上面对的问题。
这个问题会造成什么影响不得而知,但能够理解自己无疑更具备技术的可延展性。
这些年来,度小满等金融科技企业都试图把智能算法尽量阐述,许冬亮在研讨会上对用户画像的来由细致的、层层解读,就是智能金融的一种自我解读尝试。
只不过,当5G时代来临,面临万物互联、万物映射涌入数字世界的数据,算法要在适应大数据、杂数据的同时保证自己的可理解性,将变得更加富有挑战。
拭目以待吧。
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