百度金融想借力AI弯道超车：对用户学历判断精准度超85%

6月20日，在百度与中国农业银行的战略合作发布会上，百度高级副总裁朱光表示，“凭借百度金融科技能力，百度金融将在未来实现弯道超车。” 

目前，百度正在大力推进人工智能向金融领域的渗透。据悉，百度与农业银行的合作将围绕金融科技领域开展，包括共建金融大脑以及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并将围绕金融产品和渠道用户等领域展开全面合作。

人工智能如何为金融赋能？

以智能获客为例，朱光介绍，通过大数据和算法，现在每一个访问百度的用户，百度对该用户年龄层的判断准确率已经超过了90%。而对于用户学历的判断精准度已经达到了85%以上。通过用户的画像就可以帮助金融机构完成远程授信。因此，以用户的金融画像为基础做智能获客，就是百度在金融领域一个重要布局。

朱光2008年12月加盟百度，2016年6月晋升为高级副总裁，现负责百度金融服务事业群组。

朱光表示，在身份识别方面，人工智能也有着先天的优势。“如果银行、保险、投资、理财服务通过远程的方式触达用户，必须要解决一个真人真身份的问题。”朱光说，“这里面基于生物特征识别的一些技术：活体识别、声纹识别、OCR（光学字符识别）网上签名，包括公章防伪、票据验真，我们现在的机器识别率远高于人眼识别率。”

从金融风控角度而言，百度在入口端和渠道搜索端积累的大量客户数据，则能够形成更为敏锐的风险监控。通过对用户行为轨迹、异常交易和关联事件的深度研究分析，可以建立多头借贷的模型、分享判断模型和反钓鱼模型。

另外，在信用模型、智能投顾、智能客服等方面，百度也都开始用人工智能技术对服务内容和形式进行改变。

在国际上，人工智能在金融领域的应用也越来越常见和深入。全球最大的对冲基金桥水联合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就开启一个新的人工智能团队，用于设计交易算法，通过历史数据和统计概率预测未来。量化资产管理公司Rebellion Research曾推过全球第一个纯人工智能投资基金。除此之外还有Dataminr，这家基于推特及其他公开信息的实时风险情报分析公司，致力于从数据爆炸的社交网络提取精简且价值的风险情报与挖掘关键信息，如舆情热点、金融相关的非交易信息、公共机构安全预警、企业安全等，并直接向客户推送。

朱光指出，百度真正的优势在于客户量庞大。百度希望打造两个平台——个人财富管理平台和消费金融平台。百度希望通过这两个平台完成大数据资产和产品的匹配，并把平台向业界开放。

据介绍，以此为基础，百度金融将实现三步走战略，即夯实金服业务、搭建金服平台、输出金融科技。借助人工智能的力量，百度金融这辆快车，正进入最擅长的区域。

在去年9月的百度世界金融科技论坛上，朱光曾对外表示，百度金融的目标是成为一家金融科技公司，未来3-5年内百度金融将依靠百度的流量和技术优势，结合云计算、大数据、人工智能，将在身份识别、大数据风控、智能投顾、量化投资和金融云等5个方向进行发展。

在宣布此次与农行合作之前，百度在过去几年内已经与广发银行、中国银行、中信银行在内的多家商业银行，达成了深度合作。

横向来看，互联网巨头与商业银行结对已经成为一种潮流。目前四大行中已有建行、工行、农行与互联网巨头合作：分别牵手蚂蚁金服、京东金融和百度金融。

附：以下为百度高级副总裁朱光演讲全文

各位来宾，大家下午好！

接下来我花一点时间给大家介绍一下百度金融在金融科技领域的一些布局，我演讲的题目是《AI FinTech，开启智能金融时代》。

就像刚才两位董事长所介绍的，金融业的发展到现在已经进入一个智能金融时代。在智能金融时代，将通过先进的智能技术，为用户提供极致的服务体验。百度在人工智能领域已经布局了好多年，大家可以看到，我们有几个优势。大数据，我们全网有万亿级的网页，有数十亿级的搜索数据，还有百亿级的定位数据和图像数据，这是我们的优势，而数据是知识的载体。另外一个非常核心的是算法，算法是提炼知识的一个主引擎，我们有全球最大的神经网络，有万亿级的参数、千亿级的样本，我们拥有世界上最先进的算法系统。有了数据，有了算法，实际上我们很早就已经布局了我们的计算能力，今天中国最大的GPU集群就坐落在百度。我们有数十万台服务器，在数据、算法和计算能力上，百度在AI方面已经进行了长期布局。

我们看到，在算力、算法和大数据的支撑下，支撑起了我们在AI时代的四个核心能力：一是用户画像，我们通过网络大数据，能知道一个用户大概的身份特征、需求特征；二是我们通过语音识别，能够让机器听得懂人在表达什么，需要什么；三是图像识别，则使得我们很多图像的应用场景有了很大的基础技术的支撑；四是自然语言处理。在这四大基于人工智能的应用上，上面有很多的应用场景，百度也做了很多布局。金融是我们一个非常重要的人工智能应用场景，它是一个数据算法完美的结合。百度的无人车，我们最近又开放了“阿波罗计划”，和全球最大的汽车厂商展开了深度合作，也是运用了百度AI的能力。我们还有很多领域，包括教育、医疗，都在通过人工智能、百度大脑这些核心技术进行落地。

今天我们谈的是金融，金融正是人工智能应用最好的场景。就像周董事长（周慕冰）提到的，百度的技术人才确实是一个很大的优势，我们早在2013年1月，百度就成立了深度学习研究院，这是全球企业里面首家用深度学习来命名的研究院。今天大家在谈人工智能似乎很热，4年多以前，我们已经展开了世界顶尖人才的布局，成立了研究院。同时在2014年，我们成立了百度硅谷实验室，现在已经在全球拥有六大研发中心，四大核心实验室。同时我们2017年还筹建了国家级工程实验室，也率先在国内展开了“硅谷-斯坦福”校企联动的AI人才培养。可以说今天世界顶级的AI人才都跟百度有合作，中国最好的AI人才，我们也在不断的吸引，不断的通过实验室的方式，通过产学研结合的方式进行培养。所以在AI人才上，我们已经积累了五六年的时间。除了刚才讲的AI能力，我们的人才梯队也是非常完善的。

Robin（李彦宏）刚才讲到，自己是第一代的FinTech工程师，其实已经为百度金融定好了我们的发展方向。百度金融不是做金融业务，我们的核心是要做金融科技，特别是要把握智能金融时代的到来，人工智能技术的成熟给金融带来了一个突飞猛进的变化。我们看金融科技经过的领域，过去计算机的出现，我们进行了电子化的流程，使得服务流程更加便捷，成本更低。互联网技术的出现，服务场景的线上化，使得我们服务的客户更多，我们服务的范围更广。所以在移动时代，我们的互联网技术，让金融机构能够服务更多客户。但是现在光服务更多客户还不够，我们应该追求的是用户体验的极致化，让用户能够随时随地随需的享受到金融服务。而这个技术必须通过人工智能技术的驱动，才能使得用户的体验发生极致的深刻改变。所以我们认为，FinTech进入最新的时代就是AI FinTech，这也驱动着金融进入一个智能金融时代。所以今天我们和农行共同合作的主题就叫“共建智能银行”，农行在金融领域也是非常领先和非常具有前瞻眼光的。

我们通过这张图可以看到，百度在金融科技领域，利用人工智能基本上要做几件事情，其实就是七大方向。在基础的架构层，我们有金融云，提供我们强大的计算能力，开放的分布式架构，去IOE化，我们的虚拟化、云安全，这都是百度云的特色。在基础架构上，我们已经有区块链实验室，已经在做这方面的研究。在场景应用层，我们分别在智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾和智能客服领域做了技术上的布局，也在跟我们的金融机构进行深度的场景对接和应用。智能获客，实际上今天网络上一个人要到百度来访问，我们通过大数据画像，这个人的年龄画像，他到底是20几岁到多少岁之间，我们的大数据实验室画像的准确率已经超过了90%。这个人是大专以上还是大专以下的学历，我们的精准度已经达到了85%以上。就是这个人的人群属性和特征，通过大数据画像，我们已经把这个人描绘得比较清楚。同时他是不是五百强员工，是不是有房，是不是有车，这些具有金融属性的画像，我们的准确率也达到了一个很高的程度。

右边我们可以看到所有的金融产品，这是金融机构提出的。比如有投资理财的产品，有不同的信用等级的信贷产品，还有一些保险类的产品。但是中间怎么样去驱动？就是一个响应模型。可能一个用户的第一需求是借钱，比如说，我们在农行5亿的用户里面，他一年中可能只有一天需要一笔大额借款，我们能不能迅速捕捉他，触达他？通过他的画像给他完成远程授信。所以用户的金融画像为基础做智能获客，这就是百度在金融领域一个很重要的布局。同时与我们百度自身的优势也非常契合，我刚才给周董事长也介绍过，我们可能有上千万的人在寻找金融服务，有投资理财服务和信贷服务，这些服务我们不缺客户，缺的是如何把金融产品和客户需求，和他的画像匹配好，这是百度金融的智能获客。

身份识别方面，如果银行、保险、投资、理财服务通过远程的方式触达用户，必须要解决一个真人真身份的问题，要让用户在极致、便捷的体验下完成身份认证。所以这里面基于生物特征识别的一些技术，活体识别、声纹识别，还有一些OCR网上签名，包括公章防伪，票据验真，我们现在的机器识别率远高于人眼识别率。我们看到一个照片的对比，或者看到一个公章，或者是看到一个票据，人眼的识别的程度是已经达不到机器的程度了，这是一个身份识别，只有身份识别这个技术有突破，远程服务，随时随地随需才会形成可能。

我们还有大数据风控、反欺诈。根据我们所建立的关联网络，根据我们对设备号的识别和大数据的整合，我们能看到，你是一个正常的设备还是一个被盗用的设备，这是我们的反欺诈。

在信用模型里，百度的大数据结合央行数据，我们能不能给有央行征信的人提供更好的金融服务？中国还有非常多没有央行征信记录的人，但是他有非常丰富的大数据，我们能不能够为这些人群提供很好的风控服务？这些都是大数据加算法的一个体现百度优势的地方。

智能投顾领域，我们在客群上做画像，根据你的风险偏好，最后在资产上做画像，给你做匹配。风险偏好高的人给你匹配高风险、高收益的产品，能够降低整个行业的金融风险，能够完成一个资产和客群智能化的匹配，这也是百度的一个技术优势。

智能客服，百度通过一年的努力，我们自身在金融服务内的智能客服，智能化的升级，单次服务成本下降了80%。也就是说，现在智能机器人能够处理97%的在线咨询，这些在线咨询里面能解决多少问题？我们业务问题的解决率已经达到了90%，这就为我们节省了大量的人力。我们今年的业务量跟去年比是几十倍的增加，但是我们的客服人是一个都不增的，不允许客服的增加。我们客服的技术人员可以增加，但是所有的客服人员不能增加，那就是通过技术去解决。除了智能客服机器人，如果简单来说，智能语言质检是一个技术相对比较成熟的服务，我们可以对所有座席的服务员服务的质量进行一个全面的语言质检，现在所有的行业都是抽检，因为没有这个能力把所有客服的服务再重新听一遍电话，我们可以进行客服的质检，这个技术离市场很近了。

我们的金融云，在底层很强大的架构算法的优势上，我们整合了刚才讲到的几大能力，人工智能能力，我们的金融云也是ABC的理念，就是人工智能驱动着大数据的一个云的技术，这是金融云的布局。

区块链，我们已经在中国发行了首个基于区块链技术的资产证券化（ABS）产品，在资产方，信托机构、发行机构、律师、会计师事务所和评级机构，大家都在这个区块链上，能够形成一个真资产，资产不会被调包。进入ABS领域的资产，能够保证这个过程当中是透明的，是不可篡改的，这是我们已经应用的一个区块链技术，区块链是很前沿的技术，我们现在在投入很多的力量在研究。

所以这就是我们刚才讲到的，有两大基础技术，还有五大百度金融的应用领域。

从金融业务的步骤上来讲，2016年我们开始做一些个人的理财业务和消费金融业务。通过自身做业务，我们不断的完善账号系统、数据系统，通过整合我们的大数据形成一定的能力。但是真正的优势在于，百度因为客户非常多，我们实际上有明确的客户需求。我们希望在现在开始打造两个平台，就是个人财富管理平台和消费金融平台。百度自己不愿意去做资产，未来如果说百度金融能够非常成功，实际上看不到百度继续在做资产，而是说把这些资产的生成能力开放给业界的机构，我们完成大数据资产和产品的匹配，而不是自己做资产。所以开放平台是我们现在正在重点打造的领域。

同时金融科技，百度提供的活体识别、语音质检和各种服务，都是在我们自己的资产业务中不断打磨而成功的，不是一个单纯的技术。所以我们在自己的金融场景中不断历练，不断完善。在我们的场景中打磨好，我们服务给金融机构。今天我们跟农行合作，我们服务的技术，都是在过去两年内在百度的金融场景中打磨得比较成熟的技术和一些金融方案，这是我们整个百度金融的一个步骤。

我们非常珍视和中国农业银行合作的这次机会。农业银行是世界上最大的金融机构之一，同时农业银行有丰富的金融科技应用场景，我们很愿意通过百度的科技，能够服务好农业银行。同时百度金融也会抓住这个机会，我们完全有信心，在金融科技领域，百度金融能够弯道超车。谢谢大家！