百度用金融科技画了一个普惠金融大饼好吃吗？2016年10月3日关于未来科技的画

9月1日下午，百度举行了“2016百度世界金融科技论坛”，核心议题是人工智能。在当天上午举行的主论坛上，百度董事长兼CEO李彦宏对外展示了百度在人工智能、大数据等前沿技术领域的最新突破。除了百度，蚂蚁金服、京东、宜信、陆金所等大部分互联网金融企业均在发力金融科技，大家都想掘金普惠金融。

第四是量化投资。百度的全网数据，加上百度的数据，形成丰富的场景。百度金融把这些行为动态捕捉起来，可能就会形成一种量化投资的方案。对于一个基金、一个企业的关注程度，网民的情绪，这些因素都会影响到投资的效率。

摘要：9月1日下午，百度举行了以人工智能为主题的“2016百度世界金融科技论坛”。百度画了一个致富大饼，由身份识别认证(刷脸)、大数据风控(规避风险)、智能投顾(教你理财)、量化投资(更科学地让钱生钱)等技术因子组成，还展示了六大炼金术，分别是：人工智能、安全防护、智能获客、大数据风控、IT系统、支付。

对于迅猛增长的万亿资管大蓝海，百度同学蠢蠢欲动。百度先进的金融科技不仅要应用在百度的理财资管业务中，更要将自身的技术能力与合作伙伴的艺术判断结合，向基金、证券类行业伙伴输出“更为敏锐、提前的分析”，并提供定制化的服务。

一、发布百度中小企业景气指数，通过挖掘百度海量搜索数据的价值，基于人工智能技术分析网民对中小企业产品和服务的需求，进而反映中小企业的经济景气情况;

百度金融与申万宏源证券合作研发信用预警模型，基于大数据挖掘、机器学习、大数据画像等技术对各类因子的捕捉，加以百度人工智能的分析判断，将进一步提高申万宏源证券的债券管理和风控能力。

金融之家笔者获悉，百度金融面向金融资管领域的首次落地，与易方达基金和申万宏源证券的合作将分别在量化投资和信用预警方面进行探索。

第一是身份识别。迄今为止，远程开户仍然不是很成熟。传统银行业，包括证券业、基金业、理财业务都需要完成一个远程开户和身份识别，来真人真身份获得金融服务。

资料图：百度高级副总裁、百度金融服务事业群组总经理朱光

三、研发信用预警模型，结合舆情、行业、地域、事件、财务等影响信用债资质的因素，实际落地债券观察名单、信用评估矩阵和定制化服务等为证券机构提供服务。

张旭阳强调，“在金融领域，没有人能忽视信息时效性的重要性，快速知晓政策、公司的重大变化及其对金融市场的影响至关重要”，而百度金融科技拥有神经网络、集成学习、信息综合、聚类算法、模型预测等特点，基于搜索日志、新闻舆情、网络社交、UGC、物联网及供应链交互、消费大数据等等非结构化数据和数据的分析处理居于领先地位，也能够通过基本面预测、资产配置等大数据因子提供更加精准的辅助决策信息。

第三是智能投顾。智能投顾技术给每个人打标签，形成金融画像，知道每个人风险适应程度、喜好程度。同时给资产打标签，清楚知道在中国市场上售卖这些资产的风险程度。百度金融把这两者有机匹配起来，给不同的人提供不同的资产匹配，实现真正意义上的智能投顾。

资料图：百度副总裁张旭阳

百度同学号称金融服务领域的“派”，科技行业里最懂金融，金融领域中自带科技范。金融之家笔者觉得百度把百度大脑、普惠金融二者结合起来又在“搞个大新闻”，总想擦出点火花。百度同学给吃瓜群众画了一个“致富大饼”，由身份识别认证(刷脸)、大数据风控(规避风险)、智能投顾(教你理财)、量化投资(更科学地让钱生钱)等技术因子组成，还展示了六大炼金术，分别是：人工智能、安全防护、智能获客、大数据风控、IT系统、支付。百度同学这一针鸡血打的，听起来好像分分钟人生巅峰了!让我们拭目以待懂金融、玩科技的百度到底行不行。

在百度金融的信用预警模型中，舆情因子可以实时信用债发行主体、实际控制人、公司等的相关舆情，捕捉负面信息;行业地域因子利用百度自主研发的行业景气指数与地域景气指数，可对行业地域交叉信用状况进行剖析;事件因子能够对可能影响信用债资质的事件进行聚类，并利用人工智能技术进行相似度判断;财务因子则可对营运能力、盈利能力、偿债能力指标出现恶化的公司进行标注，列入观察名单;此外，包括状况、上下游情况等其它因子也都在模型的观测之中。

百度副总裁张旭阳在中表示，百度金融科技已经实现了高效落地，主要内容有三个方面：

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第五是金融云。百度金融云包括智能获客、大数据风控、IT系统、支付、安全防护和人工智能。

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根据《中国资产管理市场2015》报告，过去三年，中国各类资管机构资产管理总额迅猛增长，年均复合增长率为51%，截止2015年底已达93万亿元规模，预计在2015-2020年之间，年均复合增长率依然会高达17%。

百度高级副总裁、百度金融服务事业群组总经理朱光表示，百度金融在未来3-5年内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。

双方合作过程中，百度提供新的数据源以及数据分析技术。所有测试集合中(如沪深300、中证800等)，百度大数据因子都有一定的alpha贡献。由于百度大数据因子与目前已有的因子相关度很低(平均在30%以下)，百度数据因子蕴含了传统金融数据中所没有的具有潜在投资价值的信息，这些对于量化投资方面具有巨大的价值。

第二是大数据风控。目前百度金融的数据、模型，结合社会各个机构的合作数据，共同构成了这个模型，通过网络大数据帮他们提升风控能力。

二、建立与基金行业的深度策略合作，通过用户画像、数据挖掘、机器学习等方式度扩容基金行业数据价值;

百度金融与易方达基金的合作，相比以往的互联网公司提供数据，机构方负责策略设计不同，百度金融的合作，是基于百度在机器学习领域的专长及数据优势，与易方达基金共同研讨开发的投资策略，从而达到双方共赢。