金融科技的广泛应用的风险与机遇
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日前，在“AI+金融 数造未来”X-BigQuant1.0系统发布会上，宽邦科技 总经理 梁举\湘财证券 副总裁 周乐峰\西南财经大学经济信息工程学院 副院长、副教授王宇\北京盈科律所 律师 王隐一起圆桌论坛，畅谈了《金融科技的广泛应用的风险与机遇》，内容如下：
图片湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：今天的主题是《金融科技的广泛应用的风险与机遇》，我想这个问题首先大家感兴趣的应该是各类先进技术，到底哪些技术在金融行业进行应用了，而未来的发展又会怎么样？这个问题请教一下梁举先生。
宽邦科技 总经理 梁举 ：这个话题有一点大。我可以先分享一本书《银行4.0》：1.0时代就是板凳，过去六七百年的发展没有太大变化，只是板凳外面加房子变成营业部，更多依靠建筑来去建立信任。
2.0的时代就是电子化，计算机的发展让ATM之类的技术改变行业，变成24小时都可以做金融交易。
移动互联网的发展我们就有了银行3.0，银行就在我们的手机里，网络化、数据化在改造我们的银行业。
到现在银行4.0，金融无处不在，可能不止在银行里面，而是在我们生活中的每一个地方。AI、大数据我们在新的数据化之上建立数字世界、重塑金融。
ABCD这4类技术在影响我们今天的金融：
A就是AI人工智能，我们通过机器学习、人工智能等相关的技术去更好地去理解市场和用户。
B就是Block chain区块链，区块链重塑底层的生产关系，重新去链接，达到价值的交换。
C就是Cloud云，现在很多金融机构技术架设在云上，无论是公有云还是私有云。
D就是Data数据，未来所有的金融公司甚至所有的公司其实质都是数据公司。
我们重点讲讲金融科技在投资场景里面的应用：宽邦这个团队做搜索引擎出身，我们现在看到很多大型AI公司都是从搜索出来的，比如商汤科技、今日头条等。这是因为搜索天然有大量数据，同时用户每天有强烈需求，达到几十亿用户上百亿次查询，因此构成了技术高速发展的土壤。过去10年最成熟的场景都在搜索里面，一端是用户的需求，另一端是信息，我们技术就是去做中间的匹配，包括爬虫、文本处理、图像识别、大规模的机器学习训练等等。
投资场景和搜索引擎很像像。有朋友问，当自产管理规模增大时，策略会不会失效？当我们管理规模从1个亿到10个亿到100个亿，首先的变化就是需要处理更大量的信息——能接收处理多少信息，其实已经决定了的管理资产规模的上限。这就和搜索引擎很像，我们有了信息之后做信息数据化，再把数据变成知识，解构抽取因子做建模，有了模型的话再去做交易。未来会有更多的互联网技术应用于金融领域，因为金融天然就是数据的，所以未来每一个金融机构可能首先都是科技企业、数据公司、AI公司。
湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：有人说互联网金融时代已经到头了，后面需要更深层次、更先进的技术来替代原有的互联网产品，您对此有什么看法？
宽邦科技 总经理 梁举：以前讲互联网，大家觉得是传统互联网或者消费互联网，但是未来是产业互联网。
两者底层技术其实相对通用，但也有不同，消费互联网更多的是面向个人，连接60亿人群。产业互联网面向 B端实现新的价值交换，需要连接更多设备、各个工厂、企业，把整个物理世界变成数字世界，所以会产生新的技术。
回到投资上，宽邦科技其实希望把资产管理和财富管理连接起来，变成产业连接平台。财富管理已经用到很多技术，包括互联网获客、用户洞察，但资产管理端当前应用比较少，很多机构独立地基于自身的理解和少量的数据在做。未来如果有基础设施平台，能够更好地去收集海量的信息，不只看到上市公司简单的财报，甚至随着物联网的深入发展，能感受、知道每一天的经营情况、销售数据，行业就会产生非常大的变化。
湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：梁总举例了时下我们正在试用的技术点，那么这些技术特点，结合了我们金融机构，我们换个角度，从业务方向又是怎么看待科技对我们金融业务的增长和转型的，这个问题请教乐峰总。
湘财证券 副总裁 周乐峰：金融行业这100多年以来，无论是从清朝就发行的开平矿务的股票，到现在各种衍生品，产品本质没有变，而是钱的空间和时间发生变化。就像我们以前做用煤球炉，到现在连厨房都可以不需要，而改用外卖平台点餐，但饭还是一样地吃。所以工具本身的变化，只能提高效率和用户体验，本质没有变。
回到金融的本质，是怎样能够让大家对于钱的空间和时间运用地更好，跑赢邻居、同事、同学、CPI，这是相对概念。2018年很多投资人因为资管新规购买信托、私募、公募亏损较多，反而那时候我心情很好，因为我买基金也亏了钱，但比较少。
我们要做的，或者和宽邦科技要合作的是通过系统、服务，在传统金融本质的不变情况下，通过工具赋能让客户赢得多亏得少，而且覆盖更多客户。
财富管理和资产管理到底有什么区别？资产管理管理的是品种，各种交易所的场内场外的品种，股票、基金、债券、期权、期货，财富管理管的是人的需求，人的需求就更复杂。所以我的理解目前不光是要在资产管理端提供很多的赋能，在财富管理端也要对客户的需求、目标结合做相应的判断。
传统金融往前走一步是通过技术手段提升效率，而更美好的未来，金融科技公司通过打通资产管理和财富管理中间的屏障，形成自己的生产力，我相信宽邦科技的发展可能也是基于这种发展模式下产生新的估值和方向。
湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：传统的金融机构的人才体系里面，学习金融的可能占到大多数。可是金融科技领域还有一半是技术基因，人才的补充就成了我们现在都面临的大问题。找不到合适的人怎么办？请问王宇教授，咱们学校对这方面的人才是怎么培养的，怎么解决我企业人才需求的这块痛点？
西南财经大学经济信息工程学院 副院长、副教授王宇：科技金融确实在业界面临着融合的问题，需要人才。挑战在于：
第一，交叉和融合。这个行业既需要数学知识、计算机知识，还需要金融学知识。在现有体制下，几个方向专业差别非常大。从2008年开始我们做了一个实验班，叫做金融智能与信息管理，把信息管理和金融学2个学位放在一起，可以多修37个学分、拿2个学位。2020年，我们有了一个新的人工智能专业，调整为智能金融班，明显感受两个专业很难结合。但渐渐地，我们也看到经过这么多年探索，量化投资、金融智能、大数据分析已经有的老师能够横跨，而有一年整个年级学生深造率（读研、保研、留学）更是达到了76%。
第二，社会实践能力。这需要与业界的各位领头羊投资公司合作，业界在很大程度上引领学界往上走，如果教育不与业界实践相合作，基本上是看不到希望的。如果大家关注高等教育的话，就发现近来有两个热词：新工科，新文科，这两个热词是从教育部从上往下推动的，金融科技恰好把这两个东西融合在了一起，所以毫无疑问，这一定是个趋势，我们会争取通过努力，为更多公司输送金融科技人才。
湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：谈了那么多机遇。咱们也该聊聊风险。众所周知，金融执业的底线是合规，金融行业也是一个监管实时记挂在心的行业。与此同时，我们也非常注重我们的和合作伙伴的合规性问题。只有稳当的运营，合作才能做久，而我们的金融科技企业往往都是近几年崭新的公司。谈到这点，这块绝对请我们王律师来给我们谈谈，咱们这行，需要注重哪些的法律风险也教教大家如何避免违规事件的发生。
北京盈科律所 律师 王隐：金融科技企业既带有大数据公司性质，又带有金融行业服务商的性质，具备双重属性。在数据层面，现在的《网络安全法》、9月1日马上要实行的《数据安全法》，以及现在正在二审的《个人信息保护法》都涉及大数据公司法律规范。
在金融科技当中，一行三会也会有很多规范性文件，包括信息监管、风险监控、数据安全。针对金融行业的监管，一定会延伸到金融科技服务公司，而这管是非常严格的。
在我们服务科技金融企业的时候，大致会遇到以下几个监管问题：第一就是资质，比如证监会备案的信息服务资质、从业人员的要求。
第二在于网络安全和数据安的规范，包括岗位职责、员工行为。比如通过算法得出了比较好的股票，这些有价值的信息，可能会引起证券市场波动的，是什么样的人可以来担任这样的岗位，自己有没有要求？人才遴选时候有没有做过风险核查、背景调查？在设置岗位的时候，是否考虑过现行的法律法规？这些都是容易出现问题的地方，公司有规章制度还得严格监管，如果员工出现违规行为并不能单纯地判断为个人行为，出现违规，主体法人可能也会承担相应的责任。至于到底是民事责任，还是刑事责任、行政责任那就看具体的案情。当前关于大数据、金融科技的法律规范体系正在建设当中，有很多情况是非常具体的，欢迎大家更多探讨。
湘财证券 吴奇奇 （圆桌主持人）：作为量化的一个初学者，想要从事行业交易或者研究，几位大咖有什么建议？
西南财经大学经济信息工程学院 副院长、副教授王宇：其实谈到的金融科技人才具有什么素质的时候，如果大家细心的话，可能会发现我忽略了一个东西——创新，这个领域是一个很特殊的领域，金融先别说收益，要先说风险，只有把风险放在最高位置的金融创新，我觉得才是可以信赖的。
湘财证券 副总裁 周乐峰：不懂计算机的人要做金融真的很难，以前只要一个f10，就包含很完整的信息，但这些信息不能解决投资的问题。做权益多头的投资人里面，你会发现很多人自己没有客户有钱，但量化交易做的好的私募投资机构，老板一定比客户有钱，为什么？因为好策略自己用，机构会分成资管和自营，最好的策略一定自己用，最好的系统、最好的数据、最好的投资的模型一定自己先挣钱，这才是符合投资逻辑的，所以很多年轻人要去这个行业是对的，因为能摸到财富的顶端的。