數字人民幣會終結人臉支付嗎？

　　宏觀城市：

　　經濟數字化轉型的“尖兵利器”

　　從宏觀角度來看，金融和以人工智能為首的科技融合是一種政策趨勢。

　　

 

　　金融作為應用場景與AI的成熟性和匹配性頗高。在“AI新時代·數智新金融”論壇上，上海市人民政府副秘書長陳鳴波表示：“金融領域數據資源富集，數字化程度高，對于人工智能來說是一個應用豐富的場景。”

　　金融行業作為極具代表性的傳統產業之一，亦需要以人工智能為代表的新興技術加持。科技是第一生產力。今年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》正式發布，其中“智能”“智慧”相關表述達57處。在我國經濟高速發展向高質量發展轉變的過程中，以人工智能為代表的新興信息技術不可或缺。

　　以上海市為例，陳鳴波表示，金融數字化是經濟數字化轉型的重要部分，對上海全面數字化轉型具有重要意義。

　　

 

　　

 

　　陳鳴波指出，上海既是全球金融中心，又是人工智能發展領先城市，應該以人工智能驅動金融智能升級來賦能行業的提質增效。人工智能不僅可以提升金融效率，還能助力普惠金融，應對及防范金融風險。從上海全面數字化轉型角度出發，人工智能戰略方向日漸清晰：強化戰略支撐，加快人工智能算法突破;完善人才培養體系，引入復合型人才;加快提升創新應用水平。

　　02

　　中觀產業：

　　AI技術或成未來企業“骨骼”

　　當理念趨向落地，金融行業對科技的感知更加“看得見，摸得著”。

　　科大訊飛聯合創始人兼總裁吳曉如舉例，在一段“智能客服如何處理車險自主報案”的人工智能語音演示中，以柔和女聲出現的智能客服面面俱到，處理流程清晰規范，不乏“您的號碼是來電號碼嗎?”等擬人化表達，足以媲美經驗老到的人工客服。

　　

 

　　除去智能客服外，吳曉如還提到數個場景，例如智能外呼使得營銷效果提升兩倍，智慧運營將人力從審核表格信息這類繁瑣的工作中解脫。在風險防控上，基于“聲紋”技術，AI技術亦可構建“黑名單”，有效識別電信欺詐。

　　另一方面，隨著近年來AI技術與金融行業融合加深，效率提升背后，戰略層面的思考被更多人注意。

　　“如果我們在一個場景上幫交通銀行提升10倍，把一個凈利潤1000萬的場景提升到凈利潤1億的場景，這個場景是不是很厲害?我們覺得是很厲害，但這個場景放在交通銀行這么大的一家銀行來看，是否對交通銀行足夠重要?實話實說，我不覺得對交通銀行足夠重要。”AI服務提供商第四范式創始人兼CEO戴文淵提到，第四范式成立頭三年95%的客戶皆為金融客戶，而近年來，無論客戶還是第四范式自己，已經不再滿足人工智能在某一場景帶來的提升。

　　在場景級提升之外，如何幫助金融機構真正轉變成為重心。“比方說像BAT，把人工智能從這些企業里面拿掉，不說(不復)今天的輝煌，甚至可能這些企業都不復存在。” 戴文淵說。

　　從量變走向質變，這類思考在京東集團副總裁，京東科技智能客服產品部負責人何曉冬的口中，演化為“以人為本”的智能客服。

　　“當顧客給了這么一個問題，說我買的冰箱到哪了，這個簡單的問題其實還有很多種可能性。客戶有可能在催單，也可能想追蹤物流，甚至可能想要退貨。”何曉冬舉例，人工智能能否在機械處理退貨之外，解決用戶真正的需求痛點?AI技術更需要“情感理解”。

　　從衡量企業數字化轉型程度的需求出發，“AI賦能”成為一條顯見的線索，阿里巴巴集團副總裁賈揚清給出另一個思考角度。在嘗試用“數據質量規則”“安全性合規”“成本節約”等標準依次衡量企業智能化水平后，團隊找到了最為合理的標準：企業內部可觸及數據并依據其進行決策的員工數量。在阿里巴巴內部，這個數字是4.5萬人。

　　無論如何，當場景與技術愈發融合，或許“互聯網企業”會成為所有企業的終途。當“賦能產業”轉變為“賦能員工”，傳統產業的數字化全景正在到來。對于走在傳統產業轉型前列的金融機構來說，AI技術或將率先成為其不可或缺的“骨骼”。

　　03

　　微觀技術思考：

　　人臉支付“終身裸奔”?

　　世界人工智能大會也是數字人民幣一大舞臺。

　　

 

　　交通銀行、工商銀行、建設銀行皆在展廳中設立數字人民幣展區，展示數字人民幣硬錢包的多樣形態。《IT時報》記者發現，除去展區內設置的商戶場景，諸如自助販賣機及周邊商超的各大銀行指定商戶，數字人民幣同樣可作為支付手段。

　　數字人民幣自去年開始于全國多地展開試點，從首批“四地一場景”到第二批6座城市試點，“攻城略地”十分迅速。作為一項頗具代表性的金融科技應用，它擁有安全性高、場景廣泛、隱私性高、可回溯等諸多優勢。

　　除去便利和高效，AI技術帶給金融不乏警醒和反思。

　　對比鮮明的是，金融科技另一項成型的技術——人臉支付則毀譽參半。交通銀行黨委委員錢斌認為，目前人臉支付得到大量應用，但在沒有嚴格法律標準和嚴格監控的前提下，濫用人臉支付帶來的巨大信息安全風險，無異于“終身裸奔”。

　　

 

　　于是，在金融科技這個產業互聯網的前沿陣地上，數據安全隱憂催生出多種技術與理念。

　　在創略科技創始人胡世杰的口中，“聯邦學習”作為兼顧數據合作和隱私保護的去中心化協作機器學習技術，可有效破解“數據孤島”。從宏觀來看，“隱私計算”技術同樣針對數據濫用，有助于數據要素流動。

　　“保護數據安全在于不是說，讓大家都看不見數據是如何使用的，數據應該在陽光下被使用。”清華大學交叉信息研究院專家徐葳這樣解釋“隱私計算”的初衷。

　　

 

　　在AI走向商用的過程中，“信任危機”日漸顯著。“美顏相機算不算‘deepfake’?這不是技術問題而是道德、價值判斷。”中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏認為，當人類將決策交給人工智能，真相被裝進黑匣子，信任問題便成為發展AI的原則問題，于是“可信AI”的概念在全球范圍內形成共識。

　　金融天生厭惡風險，這種對流動性風險的趨避卻與互聯網思維、科技思維占領市場的閃電戰思維恰恰相反。“讓數據在被監管的情況下使用，讓數據的使用變成一種能夠監管兼容、監管友好的方式。”徐葳認為，金融科技面臨非常大的挑戰，教會技術人員在創新中尋找平衡，或是培養下一代金融科技人才的重心。

　　04

　　科技金融or金融科技?

　　從宏觀到產業，從產業到技術，金融與科技難解難分：一面是相互成就，一面又容易“貌合神離”。根據2016年國際金融穩定理事會提出的定義，金融科技旨在運用現代科技成果改造或創新金融產品、經營模式、業務流程等，推動金融發展提質增效。

　　中國工程院院士，金融科技領域專家柴洪峰為人工智能與金融科技總結出三個維度：整體性維度上，人工智能金融科技需經歷由人類賦予能力到產生自主邏輯的兩個階段;過程性維度上，金融科技人工智能處在階段過程轉變中，或許產生更多不可控、不可信性;倫理性維度上，從人類賦予AI智能到AI自主發展的過程中，考慮科技向善、數據平權將是持續的思考問題。

　　《中國人工智能產業動向及啟示報告》顯示，預計2025年，中國人工智能產業規模將超4500億元。未來5年，中國有望以超40%的年均復合增長率成為世界最大人工智能市場。

　　交通銀行黨委副書記、行長劉珺認為，人類社會已邁入數字經濟時代，AI新時代“數據或是新經濟的石油”。金融業正處于十字路口，下一步的走向取決于如何更好地擁抱AI，擁抱科技。

　　在劉珺眼中，與其說“金融科技”不如說“科技金融”，這個詞匯代表著以人工智能為代表的科技正在重塑金融業，未來的想象就降落在服務實體經濟運行效率、提升金融包容性、打造綠色金融以及防范金融風險等諸多實處。

　　1956年，在達特茅斯會議上，“人工智能”被正式提出，這年被稱作“AI元年”。而在漫長時光的另一頭，公元前2000年的巴比倫寺廟、希臘寺廟的貨幣及放款業務銘記著“金融”在觀念中的悄然成形。

　　新生的“AI”攜手年長的“Finance”(金融)一同邁入歷史之門，他們的后代或將改寫商業規則與人類命運。(邯鄲微信托管)