今天，猎云网"2017人工智能产业创业创新峰会"在北京四季酒店隆重召开。此次峰会的主题为“精·识·致·用”，分别诠释为精准大数据，智能识别，产业结合，生活应用。上百位人工智能领域著名学者、顶级专家和知名投资人参与，共同探讨当今AI的发展创新与变革，将产业与人们的实际应用相结合，为人工智能的普及奠定可行性的基础。

在下午的演讲中，春晓资本董事总经理和平，以“人工智能如何带动金融服务发展”为主题，进行了深入的分享。

首先和平对金融服务行业与人工智能之间的关系进行了定义，她认为，在垂直的相关领域，金融服务是先于人工智能存在的，因为人工智能的展开运用，首先需要一个数据前提，包括用户数据，个人和企业等。

因此，基于这种关系，所谓的人工智能去引领金融服务，可以理解为前提是金融服务的数据和金融服务的领域，发展到一定阶段，开始引入人工智能优质算法和可行性应用场景，结合金融服务进行使用。

不论是服务于个人还是企业的金融服务，产品分三层，第一层是数据层，第二是智能层，第三是产品层。第一层是数据层，是人工智能的数据的内核，第二个层面是智能层，即人工智能有关的算法、硬件、软件、大数据分析、语义处理，深度学习等方面；第三个层面回到产品层。

在介绍了金融服务与人工智能关系的特点之后，和平对金融服务的6大分类——支付、保险、抵押&贷款、资本集资、投资管理、市场供应等进行了深入的介绍，并展开讨论了人工智能如何在这六大类领域展开具体的应用。

1.支付，要解决的是如何让支付变得越来越简单，另一方面，如何在支付的环节中去增加价值。新兴的支付结构在逐渐兴起。

2.保险，包括对整个链条的拆分，在每个环节接入跟人工智能或者数据层面的一些应用，并结合其他的领域。另外比如共享经济则是保险链的分散化的形态。

3.资产和抵押，主要是P2P和贷款方面的延伸应用。做在供应链金融方面，会涉及数据和机器学习，所以包括信用额度和风控模型。

4.资本募集。这一点将来跟人工智能比较有关的，会结合区块链和一些应用。

5.资本管理，其中会设计底层的基础技术，另外包括一些新零售的算法，包括二级市场的应用场景。

6.市场供应，所有的人工智能最后的应用场景都会搭载一个硬件之上。

以下是春晓资本董事总经理和平的演讲实录，内容经猎云网整理：

和平：非常感谢这次活动猎云网邀请我代表春晓资本做这次分享。之前这个活动有很多大佬做了很多分享，有这样的机会表示很荣幸。人工智能这个话题大家讲的比较多，我选了一个人工智能和具体方向结合，主要是金融服务这块。因为今年春晓资本在投资方面比较多一些。我自己也是学人工智能方向的，之前是北大微电子所做芯片设计，后来在华为海思做芯片的负责人，后来去互联网公司做相关的技术和产品，出国在斯坦福做数据挖掘的PHD，然后回国做投资现在做了七年左右。

正好有一个跟人工智能相关的，我前天刚刚从海口参加德扑人工智能的挑战赛，这个大家在朋友圈可以看到，那是李开复老师主办的，他在美国邀请教授做机器人的比赛。这个比赛有创投圈有六个团队进行体验赛，我们团队在这个体验赛拿了冠军，也是本次比赛唯一一个赢了。昨天我写了一个关于制订怎么挑战AI的策略分享，在朋友圈里面也有转，里面写了很多数学，包括算法上面的东西。后来跟开复老师聊我们自己有没有可能开发一个同样的人工智能，将来我们让两个人工智能做对抗？这个还正在讨论中，可能会跟开复那边的AI研究院有合作。

我后面讲一下人工智能和金融服务的关系。

我们讨论两个词，一个是人工智能一个是金融服务，先有人工智能还是先有金融服务？首先一个具体的垂直领域里面，肯定先有金融服务。因为金融服务是从传统到现在演练很多年，上面所有数据包括用户数据，个人和企业，首先我们有一个数据前提。人工智能存在的价值和意义是依赖这个前提，不可能凭空创造人工智能的算法，然后这个东西成了一家公司。它跑在什么硬件上面还是取决于什么数据？所以所谓的人工智能去引领金融服务，前提是说金融服务的数据和金融服务的领域，发展到一定阶段，开始引入人工智能一些优质的算法和可行性的应用场景，来结合金融服务进行使用。

那么首先其实是说，金融服务大概分这样几个大块。一个是个人，就是我们每天都在花钱或者说在赚钱，或者说在理财。那么第二个就是跟企业有关的，企业这块其实更多是2B的服务，那么这个可能涉及各个行业和不同层面，那么中间就是涉及一些二级市场，包括一些量化交易，或者说二级市场的多种形态。股票、期货各种各样。大家可以看到百融金服、51证券、百分点，他们有人做保险有人做支付信用卡，还有理财、财富相关的，就是对应的。

这个图片是截取国外的一个，应该是PPMG的报告里面，他写的是FinFech公司的一百强，这个里面跟中国有关的公司。其实这样的产品一共分三层，第一层是数据层，第二是智能层，第三是产品层。无论是个人或者机构都有这样三个范畴的概念。第一层是数据层，无论是说我们人工智能，因为它的中间有一个数据的内核，第二个层面才是智能层，也就是说我们所有跟人工智能有关的算法、硬件、软件、大数据分析、语义处理，深度学习包括图像识别，用户画像，这些所有的东西都是在这个里面。

第三个层面回到产品层，产品层之后它会形成现在两边各种各样的形态，里面可能有P2P，包括众筹、理财、征信、风控，其实这是一个框架，还有是我们现有的创业公司都会归于哪些分类或者哪些板块？

第二个。其实这个材料有我们同事帮助我整理，因为我们这边春晓在金融这个方向带了一个团队做一些相关的研究，我们会把金融服务分六个大类和十一个子类。

主要是支付，然后是跟保险有关的金融方向，第三是资产的抵押或者是后面的放贷，第四个方面是资本集资。现在VC对这个概念比较熟悉，指的就是资本集资的方式方法，现在我们自己找一些优质的资源、上市公司、政府还有一些个人做，但是其实它放在互联网或者金融科技里面，会是一个通用的概念，然后还有其他的演进形态和方法，其实也有很多公司在做这个方面的尝试，虽然没有特别成功的案例，但是这是一个很重要的方向。

第五个方向是投资管理。我们想要投资管理，但是这个事情不只是一级市场的股权投资会涉及到。然后再下面是市场供应，这里涉及更多是偏底层，比底层的这些技术架构，包括服务器包括美国这种公司它就会在这种层面，然后另外一个会涉及到人工智能和零售交易这块，比如说新零售或者是相关的算法交易，也会包含这几个。我可能把每一个点稍微展开，但是不会讲的特别细。

首先其实就是关于支付，其实现在看PPT里面，可能支付的话我们能够理解到以前的移动支付，包括我们把支付的订单进行合并，合并支付，还有关于支付的一些信用。另外一个方面，其实这边是无现金的一些交易，然后在无现金的交易已经很熟悉，因为我们大家用微信和支付宝各种各样的支付场景，但是还有一些新兴的支付结构，我们比较熟悉其实是比特币，但是比特币它的前期基础是有问题，它的后面的逻辑是没有问题，但是它再往后演进，现在讲的比较多的就是区块链这块概念。后面有一些国内外公司的对应案例。

其实最核心就是两个，就是让支付变得越来越简单，另外一个是在支付的环节中去增加它的价值。这些东西可能讲的比较抽象，这个地方可能更抽象了，因为涉及人工智能，这个东西讲起来涉及底层的架构。

我讲一个大家比较容易理解的场景，其实在美国亚马逊西雅图的总部他们做一个线下便利店的超市，在Youtube可以搜到相关视频。我们现在自己到超市买东西，可以在柜台拿，但是到收银台结账。但是亚马逊做了一个事情在实体店有大量的图，所有人购物都是图像识别和大数据的算法处理。

第二个其实就是保险，跟互联网有关的保险方面涉及比较多，有一些是有保险的整个链条。整个链条我们要把整个长的链条进行拆分，其实这是一种拆分，你把链条拆分之后每个环节都有跟人工智能或者数据层面的一些应用。它还会结合一些领域，比如说跟自动驾驶相关，自动驾驶已经讲了很多，自动驾驶特斯拉出了很多事情很危险，我们使用自动驾驶的时候要买一些保险。另外就是共享经济，比如Airbnb。这是一个保险的链的分散化的形态。

举个例子，因为之前我们投一个项目夏宁科技，跟之前李剑威李总我们投一个项目，一起开董事会的时候，其实这个项目它是做天气，就会服务2B的公司，包括水库、电力、核电站、机场、农业的这些机构，给他们做2B的保险，这个保险和互联网结合，这个天气本身就是大数据分析，里面包括AI人工智能的算法在里面进行的预测和判断，包括德州里面的赔率、赢率或者是保险理赔这些东西的计算都在里面。这个项目其实你往后延伸，当时我们探讨过这个东西做的足够精确，你会预测农产品的产量或者一个地方的天气怎样，你会预测出来整个国内一个期货交易的某些产品的数据样本，如果你能够做到这一点，也就是说天气保险和二级市场的期货可以挂在一起，那么这样这是典型的人工智能在这个领域中的一个应用。这是保险不同的层级，就是你的生活方式你的家庭，这是国外在这个地方的典型公司。

第三是关于资产和抵押，涉及到P2P，有银行这块的，这都是P2P和贷款方面的延伸应用。这个地方我们投了几家公司投了一家做供应链金融还有行为金融，行为金融主要是做P2P交易的，做供应链金融。这里都会涉及数据和机器学习，所以包括信用额度和风控模型，都离不开人工智能。

第四是资本募集。这个地方大家第一反应就是做众筹，其实这两家公司大家比较熟悉一样，AngelList和创投圈，就是让老百姓可以买一些产品，参与股权投资。众筹形态虽然有很多问题，但是这里问题也是值得解决，国外现在有其他的形态做这块产品。原来这种中介平台会关注早期，但是后来做了一些演进之后它就会变得从A到D轮以后项目的形态去演进，这一点将来跟人工智能比较有关的，会结合区块链和一些应用在里面。

第五个是资本管理。其实跟上一个点有一定的结合，你筹集资金之后做投资，这个投资可能投一级二级各种各样的理财产品，跟后面的点有一些结合。这个里面包括底层的基础技术，另外包括一些新零售的算法，包括二级市场这块的应用场景。

前一段时间我们投了一家公司叫做明策数据，主要做二级市场的交易平台，它的特点是高频。但是其实低频他们也可以做，其实是一个下单的工具。另外涉及大量的交易算法和风控策略在里面，现在已经服务了很多家，规模比较大的私募和券商，和券商也是合作关系。这个里面涉及大量的人工智能、机器学习甚至是博弈论的东西在里面。

最后是市场供应。这个就是指，主要涉及一些底层技术，AI包括深度学习，包括大数据，国外一些公司大家比较熟悉Hadoop、SAS这些公司，这个跟亚马逊一样，不只是软件，你所有的人工智能你最后的应用场景会搭载一个硬件之上。那么它最重要的就是图像识别和算法，里面没有用任何跟技术、温度、重量有关的传感器，亚马逊的一个店里面，大部分都是摄像头，把无死角的摄像头做到店里面最后可以形成这样一个店。这是技术架构的一些东西。我就讲这些，谢谢大家！