当前,数据的融合应用正推动着各行各业向数字化、智能化发展,身处数字化浪潮核心圈的金融行业更是首当其冲,在数据要素、隐私计算等新技术的驱动下,金融机构的商业模式、数据处理、需求洞察、风控均在发生变革,金融数字化以迅猛的速度重塑产业生态,同时也面临着数据安全、信息保护的新挑战。

人工智能产业论坛由香港科技大学智能网络系统实验室主任、副教授、星云Clustar创始人陈凯,清华大学国强教授聂再清担任论坛主席,大会下午场,金融、科技领域专家、学者及行业代表围绕“数据要素与数字金融”主题展开分享与讨论。

当前,大多数银行的数字化转型仍处于起步阶段,针对不同类型的银行应当探索不同方向的数字化路径,提供不同类型的数字化服务方案。国家金融与发展实验室副主任曾刚表示,传统金融机构数字化转型具有全面性,不仅仅是技术层面的运用,其重点主要表现在六个方面:适应数字经济的企业文化,敏捷、稳定的技术架构,完善的数据资产化能力,高效的数字化营销和运营能力,健全的数字化风险管控能力以及开放的数字化生态构建能力。

人工智能的金融场景应用在经历技术创新、普及再到变革之后,将迎来一个蓬勃发展的新时代,信息孤岛、基础设施安全、技术可控性等挑战也在逐步显现,致力于实现多方数据“可用不可见”的隐私计算技术,成为关键的技术解决之道。

对此,星云Clustar CEO、中国通信学会金融科技与数字经济发展专家委员会专家委员陈沫表示,过去十年,消费互联网高速发展,产生了大量的消费数据。未来十年,金融行业将是实现不同行业数据合作的最佳领域,是数据融合规模最大、需求最强、基础最佳的战略高地。星云Clustar提供的全栈式解决方案能够为数据使用方以及数据源方提供一站式的服务体验,全维度解决企业数据安全与效率隐患的核心诉求。

以银行通过隐私保护计算技术解决数据资产流转、风险控制等创新实践的场景应用为例,建信金融科技有限公司创新实验室总经理王雪分享到,银行开展金融业务过程中,在客户画像、用户画像、多元场景应用等方面均面临多方数据融合的需求。隐私保护监管趋严,建设银行和建信金科通过引入隐私计算技术,在合法合规的前提下实现数据互联互通,构建“技术+场景协同发展”与“场景+生态相互促进”双闭环,探索出一条渐进式创新路径。

在演讲环节,清华大学智能产业研究院首席研究员、国强教授聂再清,清华大学经济管理学院数字金融资产研究中心主任罗玫,华为昇腾计算业务CTO周斌,光大信托信息技术部副总经理、数据中心总经理祝世虎,百融云创副总裁刘军围绕可信AI、智慧金融、数据资产、金融科技等热点议题展开探讨。

数据、场景、技术,作为金融业推进数字化转型的三驾马车,缺一不可。在论坛第二场圆桌思辨环节,成都市科技金融协会创始会长、成都未来数字科技研究院理事长兼院长蒋鲲主持了“数据要素与数字金融”的主题讨论。

数字经济时代,金融机构在数字化转型、数据治理维度都进行了较多尝试,招商银行分行信息技术部副总经理蔡毅分享了两点看法,他认为金融机构数字化转型的路径探索,体制与思路的转变非常关键,首先要完成内部体制的转型和理顺;其次,要从始为终,先找到一个场景,再从场景需求倒推需要什么样的技术和数据,一步步推演最后做到产品落地。

新网银行大数据中心负责人陈思成分享新网银行的创新实践案例时表示,相比于机制成熟的大型金融机构而言,中小银行则由于自身资源有限,在数字化转型路上面临不少挑战。如果金融机构与金融机构可以实现数据融合,将可以实现“1+1>2”的效果。跨行业、跨机构的数据融合,对金融机构获取高频高维的数据价值,在营销获客、风控能力、创新成本方面都会有显著助力。

《数据安全法》《个人信息保护法》的相继出台,构成数据安全法律法规的里程碑事件,企业在数据应用、数据治理方面将受到哪些显性影响,北明软件副总裁、全面智能CTO陈章表示,从国家层面来看,是希望提供一个合法使用数据的环境,金融企业会经历两个“必将”,必将重新审视自身的数据来源,以及必将重新审视自身数据处理的过程。未来,在隐私计算的覆盖下,金融行业各顶点与顶点之间的数据,将有希望实现更加充分的数据流通。

宽邦科技创始人梁举表示,不同企业、机构的数据是相对割裂的,银行有交易数据,电商有生活类数据,而数据之间只有连接起来才能产生更大的价值。

谈到使用隐私计算等新技术赋能金融数字化转型的决策考量,广州金控征信服务有限公司技术总监何博表示,从政务数据在金融场景的实际应用来看,数据提供方的第一核心诉求是安全,政务数据部门把数据提供给金融机构,比如财产数据、收入数据,都是非常敏感的数据。政府会关心数据使用的目的,数据的使用维度,数据模型的安全性,隐私计算技术可以作为很重要的考量指标。

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