香港金融数据技术有限公司创始人及CEO 聂凡淇关于人工智能重新定义金融创新的谈话看后，感到十分有意义。这是在中国互联网金融与科技金融发展的关键时期最接地气的谈话。
为何说中国新金融发展处在关键时期呢？主要是在中国大陆一场关于新金融发展的巨大争议正在进行中。集中表现在守旧势力与创新群体的争论与较量。最为忧虑的是，守旧势力占据着金融监管、国有金融的重要部门与岗位。
对互联网金融的全面扼杀，对数字货币的穷追不舍猎杀，对区块链技术发展机会的贻误，对科技金融发展的举棋不定等都正在“贻误战机”。然而却打着防范金融风险、保护投资者利益的最冠冕堂皇的理由。
原因是复杂多样的。其中原因之一就是对新金融认识上的严重缺乏。通过各种渠道让守旧落后思想转变观念，认识到新金融的巨大威力，新金融发展趋势的不可逆转性，贻误新金融发展机会或酿成世纪大错的道理非常重要。
人工智能正在全球迅猛发展，其中对传统金融的冲击正汹涌澎湃而来。此前包括李开复等多位人工智能专家都预言过，人工智能或率先在金融领域广泛渗透。在这里欧美日行动比中国快一些。美国高盛曾经斥资百亿美元投入人工智能技术研究，今年摩根大通投资了90亿美金，汇丰银行在人脸识别、区块链技术的投入在24亿美金。经营上四面楚歌的德银早就投入人工智能研发了。日本的保险公司在年初已经在理赔岗位由人工智能全面代替人工。
人工智能金融分析师已经进入到应用“生产”层面。目前已经不时传来金融分析师岗位被人工智能机器分析师“吃掉”的消息。
一个趋势不可逆转，又要清晰明白，那就是人工智能金融对传统金融的颠覆性是多层面的，对金融生产服务方式的改变是彻底干净。人工智能金融将会使得金融高贵的头颅低下来服务大众，人工智能将使得金融彻底普惠了，使得一些长尾客户过去很难享受到金融服务，现在开始享受高端金融服务了。如美国高盛，2016年之前的服务门槛是在一千万美金以上，现在低于一百万美金的用户也能接收，以前是从来不接收的，因为人力资源上无法应付，现在不同了，全部用机器人来完成。
人工智能金融与传统金融的最大区别是，对客户分析分级、风险防范、信用获取的本质区别。传统金融获取客户的所有数据都是被动的，都是客户给其提供的，而且都是过去历史性数据。而人工智能通过大数据采集是主动的数据，不需要客户给其提供。都是客户在网络上留下的历史交易、现实交易甚至是此时此刻交易的数据，人工智能自己在后台挖取，客户没有任何弄虚作假机会。这是新金融对传统金融颠覆性的基本逻辑与原因。
人工智能金融带来的金融创新包括金融监管手段创新在内，是包括金融实务、金融监管在内的全面创新。
香港金融数据技术有限公司创始人及CEO 聂凡淇的介绍很受启发。在适当性管理出台后，一方面，各大券商为了合规改造疲于应付，同时造假、填报假信息的现象也开始滋生，投资者的风险没有得到彻底控制。另一方面，投资者的状况是动态的，去年还是第五个级别的投资者，到了今年或明年情况可能发生了很大的改变。这样一来，券商每年都要给这些投资者做评测，耗费大量的人力物力，两边都不讨好。美国同样如此，美国金融机构每年花在反洗钱上是200亿美金。如果汇丰银行反洗钱方面不投入的话，可能一下要罚几十亿美金。美国在这方面工作也是大量的靠人工完成的，和中国当前的情况类似。
这些矛盾通过金融AI是可以解决的，大大提高了效率。券商的投资者数据经过AI模型和算法，很快就能将这些投资者进行分级，投资者是什么样的等级，拥有怎样的的风险承受能力，有怎样的投资风格等信息很快就可以呈现出来，而且数据信息是动态更新的，这不仅节省了券商日常的行政支出，也可以提升投资者体验，更重要的是，投资者的等级分级是无法造假的，投资者的风险从监管层面得到了有效的控制。
在金融科技领域也掀起了一场有关大数据、机器学习、计算机自然语音、人脸识别、算法、模型等等新技术应用浪潮已经汹涌澎湃而来了。对于中国来说，BAT以及华为、联想等的民营大型互联网公司或应该成为人工智能金融创新的主力军。因为资本的力量驱使他们有投入人工智能金融、发展人工智能金融的巨大热情与积极性！
