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【经济观察报|垄断式创新：金融科技的底层逻辑】( 三 )


比如说3G、4G通信标准最后以一种技术标准的形式存在 ， 但我们想要使用一种技术标准的时候要付费 。 大量的在线支付产生了客户数据 ， 客户数据又可以产生顾客洞察 ， 从数据到顾客洞察中间是一个计算的过程 ， IP整合在数据和算法 ， 而数据和算法又是存在于本地 。 这里的本地 ， 是指一个一个商家 ， 商家获得的数据是基于各自数据获得的顾客洞察不同于其他商家 ， 最终知识产权得以整合在数据和算法里 。
新视角对于管理者有怎样的启示？
既然讲金融科技 ， 不妨更多聚焦在银行领域 。 今天 ， 很多银行都很注重大数据人工智能的发展 ， 成立了大数据、人工智能中心 ， 做了一些金融科技 。 银行内部如何有效建立创新治理的模式 ， 什么模式是最优的可以支持金融科技的发展 ， 这些都是很有价值的话题 。
从垄断式创新的角度出发 ， 金融科技的创新应该是需求驱动 ， 而非技术驱动 。
我和一些银行的接触者经常会被问到一个问题 ， 业界现在有什么样的新科技 ， 这些科技可以做什么事？问这些问题的思路是从技术角度出发 ， 我反过来会说 ， “今天我们有什么样的需求 ， 明确了这些需求之后 ， 再来找什么科技可以满足这些需求 。 ”
对于Fin-tech ， finance和tech哪个应该在前？我想Fin-tech这个词的顺序还是有道理的：金融需求应该是驱动我们去选择适用的技术 。
开放式创新系统回到银行内部 ， 一个新的金融科技项目 ， 应该是业务部门主导还是人工智能部门主导？这是一个有意思的话题 。 有时候会看到 ， 在一些银行内部这两个部门在打架 ， 人工智能部门也想做金融科技创新 ， 业务部门也提出金融科技创新 。
我认为应该是业务部门主导 ， 而大数据部门、人工智能部门应该提供AI服务 ， 扮演内部支持和服务的角色 。 人工智能、大数据服务 ， 未来在银行业 ， 应该像电一样成为基础设施 ， 使用算法、计算能力、存储能力、数据处理能力 ， 应该是银行内部的基础设施 ， 向业务部门提供 ， 然后业务部门按照流量给大数据部门、人工智能部门付费 。 这种治理模式比较适合金融科技垄断式创新的发展 。
听到垄断式创新这个词 ， 银行业特别是大银行应该思考这是一个发展契机 。 很多大银行具备市场规模 ， 积累大量客户数据 ， 具备市场影响力 ， 善于利用这些数据能够做出具有市场垄断力的金融科技的创新 ， 但前提是必须做好内部的创新管理 。
但垄断式创新并不是剥夺了小企业、个人创新的机会 ， 政策制定者应该思考如何建立一个有效的创新生态系统 。
很多数据今天都是在大企业里面 ， 政府是否考虑在一部分数据以某种形式脱敏、保证安全的情况下向市场开放 ， 和大企业合作 ， 鼓励开放式创新 ， 让很多小企业创新团队获得局部数据之后进行研究 ， 用算法进行商业计算 ， 把自己的研究成果展现给大企业 ， 让大企业用更大体量的数据商业化 。 我认为 ， 这样的合作模式可以更好促进金融科技创新的发展 。
同时 ， 我们必须要回避垄断有可能带来的负面因素 。 我们提出这个词 ， 也是希望让大家对于如何创造出来负责任的AI引起高度重视 。 负责任的AI近年来是被广泛热议 ， 不同组织对什么是负责任的AI有自己的定义 ， 我认为以下几个标准很重要 。
首先 ， AI要保障而不是剥夺人的自主 ， AI目的是为了社会利益最大化 ， AI应该是透明的 ， 一个银行建立了智能头部 ， 应该告诉消费者是通过分析过去的数据才对顾客进行了推介 ， 顾客有权利参与或不参与 。 其次 ， AI也应是公正的 ， 所有人应该都有平等的机会享受技术发展带来的价值 。
（徐心系清华大学经济管理学院教授、副院长 ， 清华大学经济管理学院人工智能与管理(AIM)研究中心主任 ， 张晓泉系香港中文大学商学院教授、副院长 ， 经济观察报陈伊凡整理自清华大学经管学院2020年校友论坛演讲整理）


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