網(wǎng)商銀行首席信息官唐家才認(rèn)為人工智能的根本還是大數(shù)據(jù)。唐家才在演講中舉例：網(wǎng)商銀行去年上了一個(gè)智能客服，上線以后效果特別好，基本可以節(jié)約50%的座席，就是因?yàn)槲覀儽澈笞隽藬?shù)據(jù)的分析。比如說(shuō)這個(gè)客戶前面剛下了一個(gè)什么單，然后就撥電話進(jìn)來(lái)了，肯定是跟這個(gè)單有關(guān)的相關(guān)問(wèn)題，通過(guò)人工智能應(yīng)答，告訴他是不是遇到了這樣或那樣的問(wèn)題，都是跟他剛剛辦理的業(yè)務(wù)相關(guān)的。

12月10日，金融教育咨詢品牌——金融城主辦的“2016金融科技創(chuàng)新峰會(huì)”在北京舉行，圍繞“科技構(gòu)建金融新生態(tài)”的主題展開討論。

唐家才在演講中表示，從互聯(lián)網(wǎng)的角度來(lái)說(shuō)，所有的互聯(lián)網(wǎng)離開了數(shù)據(jù)肯定是不行的，我的理解大數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù)大，而是數(shù)據(jù)的結(jié)合。目前我們每天處理的數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)，處理過(guò)程中我們同時(shí)需要有很多模型支持對(duì)這些數(shù)據(jù)的理解，也要真正知道這些數(shù)據(jù)是真正，要把數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘出來(lái)。同時(shí)結(jié)合這些分析結(jié)果，轉(zhuǎn)化成支撐我們的應(yīng)用，這才叫真正的大數(shù)據(jù)。

大家可能很關(guān)心數(shù)據(jù)來(lái)源是什么。其實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)源，自有數(shù)據(jù)大家都有各自的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)我們也在豐富自己的數(shù)據(jù)，通過(guò)外部數(shù)據(jù)的搜集，包括跟政府部門合作，獲取公共的數(shù)據(jù)。其實(shí)還有一個(gè)來(lái)源更需要業(yè)界一起形成生態(tài)的，生態(tài)數(shù)據(jù)的一種共享。

我自己也是技術(shù)出身，我想談?wù)劥髷?shù)據(jù)從技術(shù)角度來(lái)講是面臨很多挑戰(zhàn)的，很多金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)處理上，為什么感覺很重要?有幾個(gè)問(wèn)題沒(méi)有解決掉。

第一個(gè)問(wèn)題，我能不能把客戶在我這里發(fā)生的所有的數(shù)據(jù)，很精準(zhǔn)地或者很豐富地收集起來(lái)?因?yàn)榇蠹叶贾罃?shù)據(jù)無(wú)論是存儲(chǔ)還是采集過(guò)程當(dāng)中，對(duì)機(jī)器無(wú)論是計(jì)算資源還是存儲(chǔ)資源都有很大的消耗。所以很多時(shí)候?yàn)榱颂岣呗?lián)機(jī)服務(wù)的效率，數(shù)據(jù)是被丟掉的。這在我們這里采用分布式技術(shù)以后，其實(shí)在數(shù)據(jù)上我們可以有整個(gè)系統(tǒng)交易流程中，任何一個(gè)環(huán)節(jié)都可以做數(shù)據(jù)保存，可以更精準(zhǔn)地刻畫客戶的行為。

第二個(gè)問(wèn)題是收集了這么多數(shù)據(jù)，能不能高效處理，我們傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有一個(gè)很頭痛的問(wèn)題，日用批量，我們都知道一到稍微有一個(gè)批量結(jié)點(diǎn)一卡，可能第二天開業(yè)都面臨問(wèn)題，尤其是每年年終結(jié)算的時(shí)候，在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)很頭疼，就是因?yàn)榕刻幚淼膯?wèn)題。

第三個(gè)問(wèn)題是解決這些問(wèn)題要付出多少代價(jià)，成本和收益是不是能平衡。

大數(shù)據(jù)層面我還想談?wù)劥髷?shù)據(jù)給我們帶來(lái)了什么價(jià)值。網(wǎng)商銀行所有的業(yè)務(wù)都是靠數(shù)據(jù)支撐的，從我們做任何一個(gè)客戶營(yíng)銷開始，我們做營(yíng)銷不可能大面積發(fā)營(yíng)銷短信，因?yàn)槟菢拥某晒D(zhuǎn)化率太低了，一個(gè)短信幾分錢的成本，成本太高，一定是精準(zhǔn)刻畫用戶畫像以后，非常精準(zhǔn)地推廣信息，這樣轉(zhuǎn)化率更高。

當(dāng)客戶來(lái)了以后，實(shí)際上我們后面有一套分析給客戶分析性，客戶來(lái)了以后不需要做更多的事情，來(lái)了以后就可以用，這是我們的三要素貸款背后的數(shù)據(jù)支撐。當(dāng)客戶在他的資金使用過(guò)程中，尤其是很多電商商家在經(jīng)營(yíng)過(guò)程當(dāng)中，其實(shí)我們也是在實(shí)時(shí)監(jiān)控他們的經(jīng)營(yíng)狀況的，當(dāng)他的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)大幅度下滑的時(shí)候，我們可以提前預(yù)警，很快地跟蹤客戶的經(jīng)營(yíng)實(shí)際狀況，可以防止風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

說(shuō)到人工智能，雖然人工智能是一個(gè)技術(shù)，但是人工智能底層的支撐是數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)支撐這些模型，這個(gè)人工智能就等于0。所以未來(lái)的數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，確實(shí)可以有很多很多創(chuàng)新。

舉個(gè)例子，去年我們上了一個(gè)智能客服，我們的智能客服上線以后效果特別好，基本可以節(jié)約50%的座席，就是因?yàn)槲覀儽澈笪易隽藬?shù)據(jù)的分析。比如說(shuō)這個(gè)客戶前面剛下了一個(gè)什么單，然后就撥電話進(jìn)來(lái)了，肯定是跟這個(gè)單有關(guān)的相關(guān)問(wèn)題，通過(guò)人工智能應(yīng)答，告訴他是不是遇到了這樣或那樣的問(wèn)題，都是跟他剛剛辦理的業(yè)務(wù)相關(guān)的。這樣的話匹配度非常高，大幅度節(jié)省人力投入。

在隨后的四個(gè)專題研討中，與會(huì)嘉賓圍繞金融科技助力財(cái)富管理升級(jí)、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈在銀行業(yè)的探索、大數(shù)據(jù)時(shí)代下的消費(fèi)金融新模式、監(jiān)管新元年互金機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新等議題，開展了更深入的討論。