“从全世界范围来看，中国在金融科技领域上走得非常靠前，但这就意味着需要做更多尝试和试错。”在接受《中国经营报》记者采访时，陆金所平台科技中心总监卢峻如是说道。
当前，各种新的科技都正在被应用到金融领域中，卢峻认为，所有新技术都应在提高效率、减少失真和错误的前提下被运用，不能因为技术反而给投资者带来风险。从科技金融到智能金融，道路还很长。
2017年，Fintech成为一个热门关键词。在中国，越来越多的金融企业在“科技”上投入更多精力，大数据、人工智能、云计算、区块链被广泛运用到实际的金融产品和场景中去。
不少市场人士将AI视为未来最有看点的金融科技，机构们也应声推出了智能投顾、机器选股的“新服务”。对此，卢峻则认为，目前人工智能并没有发展到大家所想象的高度，并且还有很长的一段路需要走。
“人工智能的逻辑其实就是深度学习，既然是深度，那机器需要学习的层次就非常多，由此就需要涉及大量的数据。不仅仅是原数据，还要结果。”
“举个简单的例子，我们需要让机器知道什么是猫，就要给它一大堆猫以外的动物，这可能涉及到上百万张图片的数据。再进一步，猫还分不同种类，要真正让机器能分辨什么是猫，还需要给它这方面的知识，所以数据量极为庞大。更花时间的是，我们需要对所有给到的数据进行分类和标签，这将耗费大量的人力和精力。”
相较于学习图片，让电脑来学习金融显然更加困难。“金融市场涉及非常多的动态信息和不稳定因素，数据量庞大，而我们还得分类和标签，为其定性何为正面影响、何为负面影响，这在当前很难实现。”
卢峻认为，人工智能的难点不仅在于模型和算法，“更关键的其实是数据，因为深度学习的关键就是要调用大量的数据去训练机器，才能得出更贴近正解的答案。在我看来，数据的重要性要大于算法和模型。拥有更多数据的企业，将具有显著的优势。”
卢峻还提到，在人工智能领域还有一个新名词：迁移学习。“也就是将从一个环境中学到的知识，迁移到另一个新环境中进行学习。”他认为，未来各种新的科技都有可能被应用到金融领域中，“但所有新技术都应在提高效率、减少失真和错误的前提下被运用，所以这条路还很长。”
毕马威近期与H2再度推出年度重磅的“全球金融科技100”榜单，五家中国企业占领榜单前十，其中就有陆金所。卢峻也表示，从全世界范围来看，中国在金融科技领域上走得非常靠前，但这就意味着需要做更多尝试和试错。
“金融科技最难的地方就在于一直处于不停变化的过程中，而它在中国的发展是全世界最快的，其变化更加迅速。”
据了解，陆金所现在主要的团队有2000人，其中约1200人有互联网科技背景，800人有金融背景，这样大比例的技术人员在金融企业中是很少见的。
“今年陆金所先后推出指纹支付、快捷绑卡、人脸识别、手机令牌等一系列优化功能，这些都只是大家能接触到的。陆金所努力了6年，今天看起来做得比较大，但是现在你在陆金所看到的产品，也只是我们原先设想的产品总数的五分之一。”他说，“想成功，需要快速且非常密集的尝试。因为很有可能要做20个产品，才会有一两个成功。”
“尽管AI选基金、选股票，我们没有做，但依托于KYC（Know Your Customer）的技术，知道这个用户到底偏好是怎样的，知道他过去的习惯，以及对产品的习惯和喜好，我们会配不同的资产。在陆金所平台上资产非常多，除了基金、保险、P2P、活期和定期，我们平台可以让客户做到综合的资产配置，不光是去配基金，还可以配一些P2P产品，甚至配备保险产品都可以，这样的配置可以让它既满足用户对稳定性的要求，也满足对流动性的要求。”
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