传统金融是一个高信息量，低技术化的行业。现代金融科技需要做到的是通过将客户进行多样的标签化区分，结合 AI 进行风险定价，来给到定制化金融产品。

3月30号晚，由 Young Global Leaders 和 Global Shapers Shanghai II Hub 发起，特赞 Tezign 主办，SOHO 3Q 协办的“对话产业领袖”主题论坛在外滩 Soho 完美落幕。

论坛大腕云集，来自阿里巴巴，宜家，英孚教育集团，OFO，第一财经，点融网，GrowingIO 等的行业领袖齐聚一堂，共同探讨了大数据和企业的创新与增长，给观众们带来了干货满满的一个难忘的夜晚。

贯穿整个讨论的，是大数据和人工智能将如何推动各行各业的发展。大数据和人工智能的思维已经在各个行业，领域，及不同规模的企业中深入。

Panel 1: 大型企业的转型与创新

第一个圆桌会议中来自阿里巴巴、英孚、宜家、联合利华的嘉宾共同探讨了大型企业如何在新时期进行转型和创新。嘉宾表示大数据对成熟大型企业公司的未来发展方向的影响不容小觑。

阿里巴巴副总裁 Brian Wong 提到，阿里的最强潜在竞争对手，不是百度和腾讯，而是那些我们看不到却在飞速发展的新兴初创企业。为保证不受制于大公司走向成熟和停滞的一般规律，和初创企业的合作，支持创业发展生态系统，多和平台型伙伴接触, 是推动大企业演变发展，创造新的增长点的重要方式。

当谈到有哪些行业发展正在颠覆传统大公司的商业模型的时候，联合利华大数据互动营销总监任远表示，大数据对 FMCG 的影响不容小视。80后的年代，消费者对品牌的认同度比较单一，拥有一双阿迪达斯或者耐克品牌的鞋可能可以让消费者满意，而如今，中国新一代年轻人的品牌价值观已经非常不同。如今的90后，00后追求个性多样化，和产品差异化。这就要求擅长大规模低成本流水线生产和规模化营销的国际大公司们更多的从产品的多样性去考虑，针对不同的客户需求，定制和推荐不同的产品。现在的公司需要在某个点上做到精和专，同质化的产品和营销在未来将变得越来越没有竞争力。

Panel 2: 成长型企业如何保持growth

第二个圆桌会议中，来自高成长型的热门公司的嘉宾们进行了一场如何定义企业成长性，保持企业高速发展进行了的讨论。战略发展的成熟被定义为一个重要指标，其中对数据的合理利用将帮助企业保持增长点。

第一财经首席市场官王洋谈到，时间和金钱不再是衡量企业是否成熟的标志，成长的体现在于战略的变化与成熟度。

阿里巴巴把全球最大的线上消费者数据库注入到第一财经当中，希望第一财经专业的财经分析对这些数据进行商业价值的挖掘，同时把这种大数据的基因注入到第一财经内。在不到两年的时间第一财经和阿里的两种基因，数据和媒体，被结合作到一起。通过数据加媒体的倍增效应释放出来，赋能给商业社会，提高商业社会的运行效率。因此，企业是否进入成长期，战略的一次转型或者战略的成熟和成长是一个重要的衡量标准。

Panel 3: 技术如何驱动企业创新

第三个圆桌会议中，嘉宾们共同探讨了人工智能在金融领域的机会及 AI 在未来将如何驱动企业创新。AI 的进入门槛已经不像从前那么高，计算机数据处理能力的提升，及数据的普及化使得更多新兴企业进入 AI 领域成为可能。

谈及 AI 在金融领域的发展机会，Ling 巧妙的用了一个故事来引入。传统金融是一个高信息量，低技术化的行业。传统的金融风控就像酒吧入场的身份检查，所采用的检查方式是单一的、同质化的。酒吧入场通过年龄的识别，而传统的信贷审核也是按照申请者年龄、是否结婚、有车、有房等来区分，进行风险评估。时代发展是迅速的，传统银行的风控模型如今已经不能适应社会的变化。

伴随着获取的数据越来越丰富，维度更具多样化，我们有着很多未被证明的启发式数据。比如：一个表面上有结婚证的男人去平台借款，但平台接入淘宝数据后发现，这个人在上个月在淘宝上曾经买了一个假结婚证，那么这两个维度被结合运用，将会影响这个人的风险定价。

今天的数据模型不是正态分布，是一个多维度的，人脑无法解决的模型，而 AI 能够在现代金融领域去帮助我们处理这些数据。现代金融科技需要做到的是通过将客户进行多样的标签化区分，结合 AI 进行风险定价，来给到定制化金融产品。

关于 AI 时代的展望，Ling 认为：就像如今美国的公路上，卡车司机的职能已经被自动驾驶渐渐被取代。在人工智能时代，低成本，低容错率的重复劳动将首先被替代。

如今的编程与算法也在变得简单化、模块化。今后也许一个5岁的小孩也将可以像搭积木一样迅速搭建自己的算法。但这并不意味着人类将被人工智能取代。

产品的本质是搭建这套产品的人的逻辑，思维，与审美。为保证自己站在时代的最前沿，不被机器淘汰，人类应该不断发展自己思考与创造的能力，利用人工智能建设更加美好高效的社会。