再谈金融业重塑与嬗变：金融科技“加速”仍需回归本源

“金融 科技 和产业不能是‘两张皮’”“金融业本质不能变”“强监管并不是说金融 科技 行业发展到头了”“金融和 科技 的深度赋能是我们通向美好世界的一个必由之路”……12月17日，在2020南都金融高峰论坛上，来自学界、金融业界、创投业界的嘉宾，围绕“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题进行了一场头脑风暴，金句频出，他们分别从产、学、研角度阐释了金融 科技 等现代技术对金融业的赋能作用，从中或可管窥未来金融业发展的美好愿景。南都金融高峰论坛，是南方都市报自2012年举办至今的金融年度高端论坛，是华南地区持续时间最长、规模最大、规格最高的金融峰会，今年已是第九届。今年的论坛，南开金融（广东）首席经济学家论坛及广州金融服务促进会提供了合作支持。

“重塑与嬗变—— 科技 驱动 金融业赋能双循环”主题圆桌研讨

疫情激发金融行业加速拥抱金融 科技 ，双循环格局下还有哪些新思路、新机遇？中山大学岭南学院院长陆军教授认为，当前形势下，金融 科技 发展的机遇在于更多、更深地和传统金融机构合作，孕育出新业务形态。他表示，“一带一路”、RECP协定都将是金融 科技 赋能实体经济、推动经济“双循环”发展格局的重大机遇。

现场嘉宾主要以保险业为例，探讨了金融 科技 对业务的“加速”作用。“大数据时代精算师还能干什么？过去精算师主要精力是做假设，本事体现在把假设做得准一点，模型一个一个套就可以了。现在有了大数据，依然需要精算师做假设，但这些假设的依据更充分了。”中山大学岭南学院、政治与公共事务管理学院双聘教授申曙光从技术对精算师业务的改造出发这样阐释道。

“以医疗 健康 为例，医保数据覆盖了过去多年广东全省居民的就医情况，已知所有男性治疗心脏病的数据，已知做手术、用药、费用等数据，通过一定模型就能比对出结果。这说明精算的基础已经发生了重大变化，它一定会影响定价，一定会使定价合理化、精准化、个性化发展，对渠道费率将有直接的影响。这也是在重大疫情面前，保险公司依然能有所增长的抓手——移动互联网、大数据、人工智能改造了销售渠道。”申曙光总结道。

从保险业实战角度出发，明亚保险经纪广东分公司总经理李苑兰分享了疫情期间加速数字化转型的经验，验证了前述申曙光教授的观点。她介绍称，疫情促使业务方式敏捷转型，从营销团队管理、产品研发到销售保险业务全流程都在往线上转。“只有这样，整个行业还能够维持一定的增长；也因为这样，整个保险行业在民生保障这一块我认为今年做得非常好。”她这样表示，“今年也因此涌现出了很多企业，实实在在地提供给客户更精准的服务，提供给不同层级的客户更广泛的服务。”

金融 科技 如何推动金融业深度嬗变？知名 财经 学者、创投专家/如是资本董事总经理张奥平提出，按行业发展周期来看，金融行业的数字化转型目前来看仍是处于初级阶段，伴随 科技 的改变，行业的功能和属性是否会变？在场多位嘉宾均认为，金融业仍将恪守本质不会改变。

南开大学金融学院副院长/南开大学金融 科技 研究中心主任刘澜飙指出，数字化和 科技 可能会改变具体的金融业务和实现这些功能的形式，也会改变金融机构去开展业务所能够影响或覆盖的范围，但金融业本身的功能、属性会不会嬗变。

北京大学数字中国研究院（华南）院长助理傅瑜也认为，数字化是一个工具，而不是一个战略，不可能改变金融业的属性和功能，它解决问题本质上是降本增效。比如用大数据和区块链、物联网技术解决征信成本过高、信用识别难度大的问题，解决了实体企业成本高和融资难的问题。

实际上，2020年是金融 科技 监管剧变之年，一系列监管政策出台让金融 科技 行业绷紧神经。强监管要监管什么？如何有效风控？傅瑜博士的看法是，金融 科技 和产业不能是“两张皮”。她解释称，金融的创新解决了交易的问题，保险的产生解决了航海运输的问题，信用通证的出现解决了全球贸易的问题，金融的创新一定要和产业结合在一起，它来源于产业，并且服务于产业，这是一个根本点。

此外，广州乡村振兴基金副总裁/广州绿色金融协会副会长曾宇提供了一种金融业数字化转型的思路，他认为应从供给侧结构改革的方向思考转型路径，如“金融+ 科技 ”双向人才的培养，可能成为接下来一段时期。高校学科建设的一个重点方向。

当前，以5G技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术为代表的“新基建”上升至国家战略层面。医疗健康行业在积极推动人工智能技术与医疗服务的深度融合，以便提供更便捷、更优质的医疗服务，满足群众的就医需求。
例如，运用“AI+AR+5G”技术，海鹚科技AI人脸识别就诊系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院落地，上线诊室人脸核身、住院大楼人员刷脸通行服务，通过人脸识别技术主动识别患者身份，并主动提供智能就医引导服务。用户可通过“刷脸”快速完成建档、挂号、报到、缴费、打印等一系列就医服务，为患者打造全流程的无感就医体验，弥补了单纯“人防”的缺陷与风险，进一步促进了疫情防控工作落实到位。

非标检测方法是指基于特定应用领域中的某些检测需求而设计的检测方法，由于没有标准化的检测规范或者方法，需要通过对数据特性、技术特点等方面进行创新分析，以达到检测要求。以下是一些非标检测方法创新分析的路径：
1 研究对象分析：首先需要对检测对象进行分析，弄清楚其特点和需要检测的问题。通过对对象的特性进行研究和分析，可以确定合适的检测方案和技术路线。
2 数据处理分析：非标检测方法需要分析样本数据的分布等特性，以确定合适的数据处理方法，例如特征提取、降维等技术，从而减小样本数据在检测过程中的噪声和干扰，并提高检测精度。
3 模型算法分析：非标检测方法需要通过算法设计和优化来达到特定的检测目标。需要对不同的检测方法和算法进行分析，确定合适的使用场景，比较其优劣以及不同参数对检测性能的影响。
4 学习与训练分析：一些非标检测方法涉及到机器学习或深度学习技术，需要通过训练和学习算法来提高检测过程中的精度。此时需要注意合适的数据量和数据标注工作等，以及如何建立合适的模型来完成训练和学习。
5 评价与优化分析：非标检测方法的优化是一个不断循环的过程，在评价检测性能后需要进行后续的优化和改进，以达到更好的检测效果。这种分析需要结合实际应用场景去考虑，在优化算法、技术、检测流程等方面调整和改进。
综上所述，非标检测方法创新分析的路径需要通过对研究对象分析、数据处理分析、模型算法分析、学习与训练分析、评价与优化分析等方面进行综合考虑，从而设计出适合特定应用领域的非标检测方法。

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