4.2 当人工智能遇上金融 这四个领域最赚钱

在美国人工智能结合非常紧密的领域，除了医疗以外就是金融，中国也一样。金融和人工智能的结合在四个方面会有比较大的突破，但这四个方面的优先级的排序，中国和美国挺不一样的。

是哪四个领域呢？

中国，我们认为排第一的是利用人工智能技术帮助金融机构做精准营销。做营销类的离钱最近，离效果最快，金融机构愿意为他买单。中国第一家人工智能公司收入过亿的就是从事这个行业的。更精准的营销，大的金融机构、银行、保险愿意买单。

但在美国我们恰恰认为，精准营销和人工智能的助力是排在最后的。不是说我们中国技术比别人牛，而是国外对数据的隐私保护比中国高。

很多公司知道数据加上人工智能是能够达到更好的精准营销效果的，但是不敢用。消费者说，我怎么会收到这条邮件呢，你咋知道我有这个需求，碰到一两个较真的消费者，那就会可能起诉这些大型金融机构有没有滥用消费者的数据。

所以中国排第一我恰恰认为美国在这四个方面排是最后。

第二，我认为美国和中国都会非常重视排第二位的，第一在中国叫精准营销，第二在中国和美国同等重要叫风险控制。

人工智能对金融机构的风险控制，就是抓坏人吧，一定比人脑要厉害多，而且对金融机构来说，见效也一定很快。见效快的，他就愿意为它买单。

第三个，我们叫做人工智能帮助金融机构做流程优化。

什么叫人工智能帮助金融机构做流程优化？

无论是中国还是美国，比如离我们这不远的张江都有大型金融机构叫后援支持中心，动辄几千人、上万人，人工不断在处理全国各地搜来的各种单据、票证。比如保险中的医疗健康险，它需要报销，这都是人工在审核，中间骗保的情况肯定有。

那通过人工智能，现在美国已经很容易的来判断，这个同学你在这个阶段吃这个药和这个剂量跟以前情况对比，你不该吃这个药，可能是你老婆在吃这个药，那你报销报到我头上来了。它不仅及时风控，也能大量的把人工对单据的处理和审核变得更加高效。所以我们把它叫做第三类叫流程优化。

第四个领域，我们叫做中国最流行的，但我们恰恰认为中国不应该这么流行，叫智能投顾，就是人工智能帮你来做资产配置和投资决策。

美国恰恰是这个离钱最近的，排第一位，中国我觉得排第四位。为什么？因为中国可供交易的证券的品种非常少，三千多家上市公司，而且中国很多金融定价是国家管理的。

比如说利率国家是管理的，连保险费率国家也是对上线下线有规定的。如果价格是有监管的、被管制的，那其实你通过算法来提高配置和提高投资的能力是有限的。

而美国交易品种是中国的N倍，金融产品的风险定价又是市场定价，那么基于这两个大的前提，智能投顾在美国变得非常重要。而且我们已经看到很多这样的公司，见效很快，同样的数据你两台机器跑一个月就知道了，一个月以后你对照一下盈亏情况就知道哪台机器厉害了，再跑三个月又能比出胜负了。所以我们看到这类公司在美国离钱也很近，见效也很明显。

但是在中国，智能投顾在人工智能和金融领域的结合是排第四位，中国排第一的精准营销，美国可能排第四位。

人工智能最终有很多结合点还是软硬兼施。人工智能和机器人的结合，如果人工智能不和机器人结合，它未来取代大量初级白领的工作；那么人工智能和机器人结合，将取代大量高级蓝领的工作。所以以后恰恰是低级蓝领很安全，人工智能无人机给你送饭，但高级蓝领倒可能会被人工智能和机器人结合取代，初级白领会被人工智能取代。

今天流行很多技术应用，大部分直接到了2C的应用，就是面向消费者应用。其实一个产品和服务，面向消费者是最严格的，所以我们看好最后跟大家分享一个方向，叫对一些技术领域的突破降维用在2B和商业上。

怎么理解呢？无人驾驶的汽车上路对人类安全的影响太大了，但是无人驾驶技术降一个维度，在仓库、码头使用一定会更快。因为它不会发生人撞人，它最多是货撞货，它没有生命安全。

同样，Google也不是什么项目都成功，比如Google眼镜就不是很成功，但我们也看到很多创业公司用Google眼镜的一些技术做2B的业务。

比如以前在仓库我们都有一把扫条码的码抢，又重，又贵，还容易损坏，然后你用这个抢的时候手就被占用了。而我们看到一些公司在用Google眼镜的技术，看一看，耳机告诉我扫完条码以后的结果。

其实Google眼镜有很多失败原因，一个最重要的失败原因就电池的续航时间实在太短，因为Google眼镜电池在眼镜框上，你要是增加电池容量吧，一个太重，二没准一炸，等于拿枪对着脑门炸，太危险了。

那降维使用，就把这个最复杂的问题变简单了。那家公司就在眼睛框上拖根电线，别一节电池，把电池别腰上。你要续航多久就续航多久。

就当你降维使用的时候，你发现很多技术壁垒在2C的是门槛，到2B就不重要了。

全世界原来最成功的做所谓的人工智能手环的公司已经不行了，但是我们看到一些公司说，那我给猪做一个脚环行不行，判断一下母猪的发情期。这个原来都是凭经验判断的，但通过人工智能的手环，它的精准性用在人的上面真的不太够，但如果降一个维度，用在牲畜方面，那精准度不高就问题不大，风险小很多。

包括在美国看到一些无人机，它更多和工业场景紧密结合，它的技术甚至比2C要简单。

通过这些例子想跟大家说，有很多新的技术点，技术应用，直接用到2C的技术降一个维度用在2B上，它的商业化推广程度会更高，实用性会更强。

不是所有的人都要去登珠穆朗玛峰，只要你具备登珠穆朗玛峰的能力，即使最终登上的是泰山 ，一样可以一览众山小。