本文整理自洞察金融界訪談，嘉賓為京東數科研究院高階研究員金天。
金融界：金融新基建有非常多的可能性。您剛才說到的具體的金融機構、實體產業，還有居民社會生活。那就想請問一下您，金融科技當前它發展的難點是什麼？因為已經有很多已經落地的場景，那麼對未來它的發展您有什麼憧憬或者建議？
金天：金融科技這幾年發展很快，而且很多已經從技術領域進入到了一些可以落地應用的領域，確實給普通人生活帶來了比較大的變化。舉幾個例子，一個就是說，現在看人工智慧，過去可能還是一個概念層面，現在包括金融行業，已經有一些很成熟的落地場景。比如他是不是這個使用者，現在機器學習納入的應用、判斷，基於人臉識別，基於眼角虹膜識別，甚至於腦電波識別等等，很多這種生物識別方式進來了。判斷你這張臉確實是你的臉，而且它確實是一張真臉，不是一個照片，不是一個影片，不是一個模具等等。這個精準度，如果說過去80％沒有辦法應用，因為承擔不起剩餘的那部分造成的潛在的風險。但是現在已經到了99.9％，這種情況下，它就有充分的應用空間，它可以更好地去識別使用者的身份，可以去預測使用者的一些行為，包括它可以在很多渠道替代真人的參與，比如客服。現在不用那麼多人去打客服了，人工智慧的方式打機器人電話，而且很多人聽不出它是一個機器人電話。它不是那種一字一頓的，是非常連貫的，而且能夠基於你對它的一些反饋調整話術。這個話術可能一開始是基於一個知道庫，它在裡邊找一個合適的話術。那後來已經發展到它可以識別，就是90％的客戶都會這麼回答，接下來怎麼樣回答會有一個怎麼樣的反饋，它會有一個自主學習的過程。這個實際上就是它突破了很多技術上的難點，有一個更廣闊的應用的空間，這是人工智慧。
同時對雲計算來講，過去應有的資料量相對來講比較少。金融機構主要是一些金融資料，而且是一些結構化資料。比如你到底持有多少理財，到底有多少貸款，是基於一些很簡單的資料。現在這個資料可能是非常大量的了，可能使用者打了一個電話給客服，說了很多話，話裡可能有些關鍵詞，可能有一些情緒上的識別，這些都是非結構化的資料，如果這些資料都去儲存、採集，都去加工的話，這實際是非常大的資料量，如果沒有強大的計算能力，是支撐不了金融機構去做這樣的事情。現在有了雲計算這樣一個空間支柱，有一個很強大的網路運算，可以打破過去的孤島，存在於各個角落裡沒有被充分應用到資料，現在把它打通。而且現在對於金融機構來講，透過雲計算這樣的方式，可以快速地部署上線，而且遇到一些突發事件，可以去及時地響應、處理。這些在金融領域有大量的金融雲的實踐，都可以幫助金融機構做這樣的事情。
還有就是5G和網際網路。現在不僅是電腦端、手機移動終端能聯網，所有裝置都能聯網，它可能是可穿戴裝置，可能是網點上的物理裝置，而且資料都能採集，都能提供一些服務。在實體經濟裡有很多這種應用，在5G條件下，因為大頻寬、低時延，可以讓無人駕駛有這個可能性，可以讓一些遠端醫療手術有這個可行性。實際上對銀行來講，過去的網點物理渠道可能就要重新定位它的角色，可能是一箇中控化的服務定位，因為所有裝置都可以用上。比如說使用者現在去買一筆理財，到底是不是知曉了風險，現在還要去調他的探頭，去調他的錄音，以後都不用了，這些都是可以實時採集。那麼對於金融行業來講，它的整個服務效率都會有一個明顯提升。對於最終企業服務來講也是一樣，過去很多中小微企業融資難，因為它的抵質押物沒有辦法用，不知道這些產品是不是有價值，也不知道這些產品在逾期、出現不良後，拿去變現是否可行。比如說拿了一堆鋼材，一堆水果，如何變現？現在都可以去做這項事情，所有的倉儲、賬單管理，進貨，退貨，都可以知道。然後形成的這些票據，如何讓它去更好地在金融機構之間流轉，其實都可以基於物聯網和區塊鏈做相應的事情。