蚂蚁金服
在KPMG刚发布的2016全球FinTech百强排行榜，今年拿下第一名宝座的，是来自中国阿里巴巴集团的蚂蚁金服。这个源自2004年阿里巴巴支付宝的金融技术团队，以普惠金融（Financial Inclusion）为愿景，专注于提供小型企业与个人金融服务。至今蚂蚁金服集团旗下已有支付宝、余额宝、芝麻信用、蚂蚁聚宝、蚂蚁微贷等横跨支付、个人信用与财富管理等领域的金融服务。
蚂蚁金服首席技术官程立指出，蚂蚁金服要在未来10年推动全球普惠金融，让每一个人都可以享有金融服务，然而这在过去只是个梦想的愿景，为何能在可见的未来实现，他说：「正是技术的发展，尤其是AI人工智慧，让普惠金融在未来可以推向全球性更大的规模。」
人工智慧，是趋势也是需要
人工智慧成为全球科技领先公司热衷探讨的核心课题，程立认为这个现象并非巧合，而是代表一种趋势和需要。人工智慧技术经历五、六十年的发展，直到最近几年才走出实验室，而不再只是研究论文上的题目，最主要是人工智慧在实际生活中终于有了合适的应用，而这是一系列技术发展之后的必然结果，并非偶然。
以蚂蚁金服为例，从2004年开发支付宝以来，就一直用技术来解决商业问题。最早支付宝採用的手段就是网际网路的手法：连结。在淘宝网这样的B2C电子商务场域，支付宝所做的就是将买家与卖家连结起来，透过技术解决支付问题与信用问题。
一旦连结建立起来了，支付宝所连结的用户越来越多，接着就开始产生相互作用。程立表示，首先是连结的丰富性，一些原本看似不相干的应用开始连结在一起，而支付宝服务所覆盖的用户族群也随之增加。伴随着应用场景与用户量的增加，最大的改变就是资料量剧增，虽然电脑必须应付大数据的挑战，然而电脑系统因而拥有大量即时、真实、準确的数据。
拥有大数据之后，电脑开始可以理解这个世界，同时云端运算架构的实现，让运算能力大为增加，再加上一些新的电脑演算法也能派上用场，程立表示，特别是机器学习与深度学习这类可以让机器自我学习的演算法，把传统的人工编写程式提升至机器自动学习，经过这样一个质变之后，人工智慧终于从梦想变成真实的应用。
有了人工智慧技术，各种连结可以变得更为智慧，进而跟人们的生活融合在一起，而生活中更多的应用结合之后，更加快推动整个应用的循环：更多的数据、更大的运算、更好的智慧。
更多的数据与更大的运算，让机器学习可以训练出规模更大、更智慧的模型，更智慧的模型进一步促使生活中更多应用导入人工智慧，并且带来更多的数据，让电脑系统获得更多关于这个世界的数据资料，再回馈给机器学习训练出更準确的模型，如此良性循环将使人工智慧迈向完美。
人工智慧如何改变金融生活
人工智慧在蚂蚁金服的技术架构中将扮演重要的角色，程立表示，蚂蚁金服希望未来推出的服务都是用人工智慧驱动。身为金融服务业者，蚂蚁金服必须提供用户可信与贴心的服务，人工智慧将会是每个服务的重要驱动力，因此必须打造一个通用的人工智慧平台。
人工智慧扮演着与人互动的介面，它要能理解人，要能够看、能够听、能够理解，所以人工智慧引擎必须先具备基本的语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等基础能力，继而在机器学习的发展过程中，让这些能力不断提升，待能力训练提升至一定程度后，反过来就会推动机器学习成为根本的核心能力。
一旦拥有人工智慧的能力，程立表示，你会发现所有金融服务的应用场景都会需要这样的能力。例如徵信，透过机器学习可以建构一个公用的信用基础，业务则需要个人化推荐、精準行销，风控可以更準确管控风险，知识搜寻、智慧助理能提供用户更贴心的服务。几乎所有金融服务都需要人工智慧的能力，因此需要打造一个通用的人工智慧平台，让上层的应用可以很容易嵌入人工智慧的能力。
目前蚂蚁金服已经逐步把人工智慧整合到每个金融服务应用，例如2010年开始为小型企业提供，基于大数据无抵押的信用贷款服务，至今已为2600万小型企业提供超过6千亿人民币贷款。程立指出，在小额贷款的每个环节都可以整合人工智慧的能力，而且有非常大的效果，例如将深度学习技术运用在小额信贷服务，在防诈欺能力上有很大的提升。在财富管理服务方面，最早支付宝提供给用户的服务就只有余额宝，客户没得选择。后来陆续增加了基金推荐等各式服务，用户开始就有选择了，而要让用户能够依据自己的需要选择最好的产品，就需要对用户、金融市场与风险都有更深的理解，程立表示，尤其是要把这个能力扩展到上亿用户的话，就必须要具备人工智慧。
人工智慧对于金融业的基石——风险控制，也有很大的助益，特别是建立大规模信用体系。信用对一般人而言是很陌生的事，除非是买房子要贷款，否则大多数人根本不知道银行对自己的信用评估。但对于蚂蚁金服这样以普惠金融为目标的金融科技公司，透过人工智慧去分析用户的资讯，打造一个可信赖、大规模、适用于网际网路情境的信用体系，就格外重要。而以人工智慧为基础的用户信用评等，如蚂蚁金服推出的芝麻分，就能将用户的信用扩及其他体系的服务，并且能从用户的整体行为更準确的判断其信用，使其信用机制与传统金融业截然不同。例如以借贷的信用用于租车的费率，或从租车、借书等归还的行为习惯评估其信用。
保险也是人工智慧在金融有潜力的应用，尤其是用户的生活、经济行为都搬到网际网路上，新型保险的类型与风险都与传统保险很不一样，如何在创造新型保险服务时，既能涵盖用户的新需求，同时又做好风险控制，将会是人工智慧切入的重要关键。
过去几年随着智慧型手机与行动网路的普及，让金融服务的普及度大为提升，在金融普及的同时带来了大量数据，进而推动数据处理能力的提升，以及云端运算能力的提升，而云端运算与大数据结合在一起之后，就看到了人工智慧。从行动网路到云端运算，再一路发展到大数据，现在这些技术都汇集在一起了，「最后我们发现真正想要的就是AI人工智慧的能力。」程立说，而AI这样的能力可以让普惠金融的普与惠两个字成为可能，让每个普通用户都能享有非常个人化的金融服务，「我们目前看到人工智慧带给金融强大的助力，当然一切才刚开始。」他深信未来10年在技术的驱动下，全民普惠金融的理想一定能够实现。
?金融科技相关技术?
在蚂蚁金服眼中，未来十年要实现全球普惠金融的基本技术要素，现在已经出现了，而且技术发展不断成熟。
金融科技关键技术1：连网技术
程立表示，要克服普惠金融的核心问题：怎幺为用户解决生活中每一个场景的金融需求，必须透过技术把用户的每一刻都连结在一起，而现在已经有许多新技术可以做到，除了网际网路，虚拟实境（VR）、扩增实境（AR）、物联网（IoT）等等技术，都会让用户无时无刻跟电脑系统连结在一起。
金融科技关键技术2：生物辨识、区块链
安全是金融的根本，因为金融是信用与信任的生意，没有安全谈何信用。在网际网路上提供金融服务，最为困难的就是如何取得信用与信任，程立表示，现在的技术比较有办法在网际网路上识别一个人，以蚂蚁金服而言，已经在大部分的服务上启用人脸辨识，获得很好的效果，而且现在生物辨识技术也在蓬勃发展，在人脸辨识的基础上再结合其他生物辨识技术，就能再增强识别能力，「未来在网路上，我们可以像在真实世界一样，很好去识别一个人。」
另一个金融科技重要的技术是现在非常热门的区块链（Blockchain），程立表示，区块链技术是真正运用分散式系统与演算法的力量，实现一种去中心化的信任机制。蚂蚁金服经过多年经营累积下来的信用机制，有可能在未来由区块链以技术的方式让信用更加普及。
金融科技关键技术3：人工智慧
另一个对金融服务而言特别重要的是个人化，金融要融入每个人的生活场景，让每个人都感到贴心，金融服务就必须个人化。然而每个人所需要的金融服务都不一样，风险系数也不一样，程立说，如果要为全球20多亿人建立一个信用、贴心的金融服务体系，那幺机器必须要有智慧，才有办法达到大规模的个人化。以目前机器学习、大数据及大规模运算技术的进展来看，这些技术正在逐步成熟，并且加速推动应用，他认为人工智慧已成可能，而未来大规模个人化的金融生活也将会实现。
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