火の中の涅槃：ブロックチェーン、ビッグデータなど。金融テクノロジー業界の AlphaGo は誰でしょうか?

2016 年 3 月は特別な月になるはずでした。世界的に有名なアルファ碁とイ・セドルの対決は、機械知能が人間のIQに挑戦した戦いとして世界から注目された。結局、AlphaGoはイ・セドルを4対1で破った。 2016 年 3 月以降、機械知能の時代が正式に到来しました。

過去 10 年間で、インターネット時代の概念は広く認識されるようになりました。インターネットがますます日常的なツールとなり、インターネットと新しいテクノロジーが生活のあらゆる分野に浸透するにつれて、私たちは突然、テクノロジーの時代に突入していることに気づきます。科学技術の時代は、インターネットの時代よりも範囲が広いです。インターネットは、コミュニケーションの効率性と遠隔コラボレーションの問題を解決します。 3Dプリント、ワイヤレス充電、スマートホーム、仮想現実など、科学技術におけるさまざまな具体的なブレークスルーによってのみ、さらに多くの問題を解決できます。テクノロジー時代と産業時代の最大の違いは、科学的発明が大きく繁栄したことです。資本の推進により、ハイテクの民生・商業アプリケーションが急速に進歩し、製品や技術の更新と反復のサイクルが大幅に短縮されました。

金融はあらゆる産業のトップとして知られ、その巨大な規模は目を引くものです。近年、インターネットの普及により、金融業界では多くの新しいモデルや新製品が登場しています。金融技術アナリストの梁世賢氏は、これらの新しいものを、取引構造の革新、技術統合の革新、取引プロセスの革新、取引チャネルの革新に分類しています。ここでは技術革新にのみ焦点を当てます。 「FinTech Observation」は国内外の最新の金融テクノロジー動向を整理し、参考のために金融テクノロジーLangyaリストのトップ6を選出しました。

Langyaリストのトップ1: ブロックチェーン:

イノベーション指数: ★★★★★

実用性指数：★★★★★

技術内容: ★★★★

ブロックチェーンはビットコインから生まれました。ビットコインは、オンライン名サトシ・ナカモトという暗号オタクがビットコインを作成した際に設計したデータベース技術のセットです。ビットコインが世界中で普及すると、その背後にあるブロックチェーン技術の原理には、分散化、非常に透明性の高い情報、悪意のある改ざんの困難さ、追跡可能なデータなど、魔法のようなユニークな機能があることが分かりました。これらはまさに、金融分野で長年にわたり問題になりがちであったり、解決に多大なコストを必要としたりする側面です。ブロックチェーン技術の出現により、金融の世界への窓が開かれ、未来の世界の新たな姿を垣間見ることができるようになりました。

簡単に言えば、ブロックチェーンの原理は次のとおりです。

1. データの追跡可能性: 下の図に示すように、データ ノードには 1) ブロック ヘッダーと 2) ブロック本体の 2 つの部分が含まれます。ブロック ヘッダーには、各ブロック自体の識別情報が含まれています。ブロックの高さはキュー内のこのブロックの順序であり、ヘッド ハッシュはこのブロックの ID 番号であり、「親ハッシュ」はこのブロックの親ブロックの番号です。ブロックは「親ハッシュ」を通じて 1 つずつリンクされ、「チェーン」を形成します。ここからブロックチェーンという用語が生まれました。

ブロック本体には、最後のブロックから現在のブロックまでの期間に発生したすべてのトランザクション情報が含まれます。この記録方法は非常に重要で、各ブロックの取引情報をつなぎ合わせて取引の詳細の完全なリストを作成することができ、各取引の詳細が非常に明確で透明になります。さらに、最も重要な機能は、ブロックの「価値」に疑問がある場合、過去の取引記録を簡単に遡ってその値が正しいかどうかを判断し、値が改ざんされたり誤って記録されたりしていないかを特定できることです。

2. データの改ざん防止: ブロックチェーン情報は、中央ノードなしで分散形式で保存されます。各ノードは同等であり、データの完全なコピー（業界では元帳と呼ばれます）を保存します。任意の個人または組織のコンピュータ リソースを使用してノードに参加できます。ノード数が拡大し続けると、システム全体の 51% のノードを制御できなければ、単一ノードのデータベースを改ざんしても無効となり、他のノードの内容には影響しません。追加されるノードが増えるほど、システム全体のセキュリティが強化されます。

ブロックチェーンは次のような用途に使用できる可能性があります。

1. 信用調査：現在、当社の信用調査で採用されている主なモードは、中央記録および中央クエリモードですが、情報の不完全さ、メンテナンスコストの高さ、データの遅延などの問題があります。ブロックチェーンは膨大な量の行動情報を記録し、各ノードに保存することができます。情報は透明性があり、改ざん防止機能があり、メンテナンスコストが低く抑えられます。おそらく将来、人々がローンを申請する際に、ブロックチェーンから情報を呼び出して承認プロセスを完了できるようになるでしょう。これが本当のフラッシュローンです。

2. 支払い: 現在の支払いモデルは、銀行システムからの支払いであれ、サードパーティの支払い会社からの支払いであれ、集中管理されるモデルです。取引記録、口座残高、口座セキュリティ管理はすべて中央決済システムを中心に構築されており、次のようないくつかの問題が生じます。1) セキュリティ リスク: 中央システムが侵害されると、悲惨な結果になります。 2) 過剰なコスト: ハッキングを回避するために、中央システムはリスク防止のために多額の資金を投資する必要があります。また、中央システムの運用には膨大な人手が必要であり、権力が集中化された後の中央システム運営機関は、チャネル料金、サービス料金、セキュリティ料金などから利益を得始めます。現在、銀行業界が提供するサービス料金が必要な項目は数百に上ると報告されています。

3. ポイント: ある保険会社は最近、ブロックチェーン技術に基づいたポイントを導入しました。ユーザーはポイントを友人に譲渡したり、ブロックチェーン技術に基づいて他のポイントと交換したりすることもできます。ポイントスワップの価格設定は長年の課題でしたが、ブロックチェーンベースのスワップで採用された市場ベースの価格設定アプローチにより、ポイントの相互運用性の強固な基盤が構築されました。

現在、業界ではブロックチェーン技術の応用の可能性のある分野をさらに模索しています。以下は MindMap からの画像です:

最近、多くの金融機関がブロックチェーン研究所を設立し、関連技術企業に投資することでこの分野に参入しています。ナスダック、JPモルガン・チェース、シティグループ、UBS、ゴールドマン・サックス、サンタンデール、バークレイズ、デロイトなどをはじめ、証券、銀行、監査​​などの業界でブロックチェーン技術の応用実験が開始されています。

金融技術アナリストの梁世賢氏は、ブロックチェーン技術はまだ初期段階にあると考えている。実際の応用はまだ普及していないものの、その革新はボトムアップで生まれ、従来の金融システムの本来のロジックとはまったく異なります。この転覆は根本的なものであり、金融​​が包括的なデジタル化と分散化へと進み、リスク管理を強化し、金融取引への不信を解消するための新しい考え方を提供します。

これがインターネット金融の未来です。

火のニルヴァーナのトップ2：インテリジェントカスタマーサービスロボット：

知能指数：★★★★★

実用性指数：★★★★★

技術内容: ★★★★

2015年8月、WeChat上で突然ロボットが人気を博した。それは交通銀行のサービスロビーマネージャー「Jiaojiao」でした。

交通銀行のサービスホールでは、焦焦が白い服と交通銀行のスカーフを身に着け、ロビーを自由に歩き回っていた。彼女の大きな瞳と、素朴で少し可愛らしい容姿は、多くの観客を魅了しました。 「ジャオジャオ、一緒に写真を撮ってもいい？」 「さあ、待ってるよ。必ずMeitu XiuXiuを使ってね！」 「ジャオジャオ、50万入金したいです。」 「金持ちさん、私はあなたと友達になりたいです。」簡単で心のこもったやり取りの後、「Jiaojiao」はすぐにロビーマネージャーの「役割」を引き受け、銀行のさまざまな業務を顧客に巧みかつ正確に案内し、紹介します。言語コミュニケーションのプロセスにおいて、Jiaojiao は顧客のさまざまな質問に正確に答えることができます。彼の豊富な知識、ユーモアのある質疑応答スタイル、そしてプロフェッショナルなサービス能力は、ユーザーから賞賛されています。

Apple の Siri、Microsoft の Xiaoice と Cortana、Baidu の Dumi、そして以前の Xiaoi はすべて、インテリジェントな顧客サービスのリーダーです。機械学習、音声認識、意味解析などの技術を通じて、人工知能アシスタントが人々の生活に入り込み、人間と機械の対話の傾向がますます一般的になっています。

金融商品は通常複雑で、手続きも比較的面倒であるため、金融機関では多くの顧客サービススタッフが必要になることがよくあります。

インテリジェントなカスタマー サービスは、頻繁に寄せられる質問を標準化してテンプレート化し、エントリを継続的に蓄積するためのナレッジ ベースを構築し、セマンティック分析とマッチング テクノロジーを改善します。ほとんどの問題は、わずかな手動介入のみで自動的に処理できます。

これは、金融機関にとってコスト削減の面で良いだけでなく、顧客体験にとっても素晴らしいことです。手動処理のために列に並んで待つ必要がなくなり、問題をすぐに解決できるようになります。

これは空想ではありません。インテリジェントな顧客サービスロボットはすでに私たちの生活に入り込み、私たちの生活に影響を与えています。

火の涅槃のトップ3：顔認識技術：

知能指数：★★★★

実用性指数：★★★★★

技術内容: ★★★★

平安包括金融は顔認証による融資を提供する。

中国招商銀行のATMでは顔認証による現金引き出しが可能。

海通証券は顔認証により遠隔で口座を開設できる。

......

SF映画に登場するシーンが、いつの間にか私たちの身の回りに浮かんできました。

未来はここにあります!

人間の顔は、指紋や虹彩などの他の生物学的特徴と同様に、固有のものであり、複製することはできないからです。本人確認の要件を満たしています。

顔認識技術は、カメラを通じて顔の写真やビデオを収集し、顔画像を自動的に分析し、システムに保存されている顔データベースと照合して本人確認を行います。顔認識技術には次のような利点があります。

1. 使いやすい: 顔のスキャンプロセスは非常に良い体験です。パスワードを隠す必要はなく、間違えてもやり直す必要もありません。顔を見せるだけで完了です。本当にかっこいいですね。

2. セキュリティ：クレジットカードのコピーやパスワードの漏洩などの問題が完全に解決されます。何百ものパスワードを記録するために厚いノートを使用する必要がなくなります。

3. リモート承認: 詐欺リスクへの懸念から、多くの金融ビジネスでは長年にわたり対面でのインタビューと署名を要求してきました。時々、自分が本人であることを証明するのは本当に面倒なことがあります。今では顔認識技術によって本人確認の問題が解決され、オフサイトの金融ビジネスの受け入れがトレンドになるでしょう。

「ID+パスワード」によるユーザー認証モデルは数十年にわたって使用されてきたが、顔認証によって突破される可能性があるようだ。

火の涅槃のトップ4：ビッグデータ

知能指数：★★★★

実用性指数：★★★★★

技術内容: ★★★★

ビッグデータは、従来のサンプリング調査方法とは異なり、利用可能なすべてのデータを多次元的に分析し、データの下に隠された論理的な関係を探り、それをビジネスシナリオで活用します。

特に金融業界では、ビッグデータは主に以下の方向に適用されます。

1. 顧客ポートレート分析と的確なサービス：

現在、金融機関では、顧客の履歴データを分析し、顧客にさまざまなラベルを付与し、顧客プロファイルを作成し、顧客にサービスや製品を正確に推奨するために、ビッグデータを徐々に活用しています。たとえば、クライアントの株式取引行動を分析すると、クライアントは高値で買って安値で売ることを繰り返しており、値上がり株を追いかけて値下がり株を売るのが好きだということがわかります。クライアントを「ハイリスク志向」、「短期」、「感情的」、「初心者」などと分類することができます。基本的に、クライアントは感情的、ギャンブラー、適切な運用方法を持たない初心者の株式投資家であることがわかります。その後、クライアントが適格な投資家になるために、株式取引に関する基本的な知識を推奨することができます。また、お客様のリスク嗜好に合わせた株式ファンドのご提案も可能ですが、運用は専門機関が行います。

2. 信用分析:

インターネット信用部門が信用分析にビッグデータを活用し始めたのは、第一に、国内には信用報告書に何も記載されていない人がまだ多く、こうした人々がまさに消費者金融のターゲット層だからである。第二に、データに基づく分析により、信用の重要な要素である「返済能力」と密接に関係する個人の社会的特性をより立体的に理解することができます。例えば、ソーシャルアプリの子会社であるWei*daiは、顧客によるソーシャルアプリの使用頻度が高いため、友人の数、友人レベル（友人の信用限度額）、友人間の交流（信用度の高い友人との交流が多いか、信用度の低い友人との交流が多いか）、位置情報、毎日の移動経路（生活の安定性を測るため）など、多くのデータを蓄積しています。筆者は、これらが信用照会のための信用分析モデルに入力される可能性が高いと考えています。

3. 不正行為防止:

過去の不正行為を行った顧客の行動特性と結果特性を分析することで、新規顧客がローン、クレジットカード、保険に申し込む際に、自動的に不正行為防止モデルとマッチングされます。一致度が高いものは手動判定に移行されるか、直接拒否されます。詐欺は融資損失の主な原因です。現在、中国のTongdunなど、この分野に特化した企業がいくつかあります。

4. 予測:

この点では、米国の金融テクノロジー企業である Kensho が代表的である。政治、経済、ビジネス、社会イベントなど、世界市場で発見され、金融株式市場に直接的または間接的に影響を与える可能性のあるすべてのリアルタイムのマクロおよびミクロのビッグデータをスキャンし、非常に複雑な統計、人工知能、機械学習、ビッグデータアルゴリズム、定量的経済理論とモデルを使用して、特定のイベントに関連する特定の種類の株式（個別の株式も含む）の最も可能性の高い変化傾向と確率を推測し、最終的に一般的な方法で提示します。たとえば、iPhone 6 のリリースによってどの株が恩恵を受けるかなどです。この体験は、Google での検索に似ています。質問して答えを得るのです。とてもかっこいいですね。幸いなことに、Kenshoは現在、機関投資家のみに開放されており、そうでなければ、さまざまな証券アナリストやファンドマネージャーなどが職を失う可能性があります。

Langyaリストのトップ5：定量取引：

知能指数：★★★★

実用性指数：★★★★

技術内容: ★★★★

定量取引とは、履歴データを分析し、特定の種類の「イベント」または「シグナル」が発生した後のターゲット（またはターゲットの組み合わせ）の収益を観察することを指します。リターンがベンチマークリターンを上回った場合、それは戦略を策定し、その後の投資を導くためのモデルとして使用されます。さらに、その後の投資は機械が主導権を握り、貪欲や恐怖といった人間の弱点を最大限に回避することになるだろう。

定量取引の利点は次のとおりです。

1. 歴史から学ぶ: ビッグデータを通じてできるだけ多くの過去のデータを分析し、超過収益をもたらすモデルを見つけます。

2. 自動化: モデルに基づいてプログラムされた取引を使用し、事前に設定されたシグナルが表示されたときに、完全に自動的に売買します。

3. 利益の分散: 各取引では高い収益ではなく成功率を追求します。毎回の利益は小さいかもしれませんが、小さな利益を積み重ねることで大きな利益が得られます。

近年、NYSE の予定取引量の割合は約 30% で推移しています。国も活況を呈している。

定量取引を利用して投資する人々は、「クオンツ」という高尚な名前で呼ばれます。覚えておいてください。自慢したいときは、将来他の人にこう言うことができます。「私は株式投資家ではありません。私の名前はクオンツです。」

Langyaリストのトップ6：スマート投資アドバイザー：

知能指数：★★★★

実用性指数：★★★

技術内容: ★★★★

ほとんどの人は投資アドバイザーが何であるかを知りません。

もしあなたがそれを知っているなら、おめでとうございます、あなたはすでに地球上の人々の 95% に勝っています。

プライベート投資顧問サービスは、通常、銀行のプライベートバンキング部門、または大口顧客を相手にする証券会社やファンド会社によってのみ提供されます。

民間の投資コンサルタントは通常、高等教育を受け、素晴らしい経歴を持ち、身なりがよく、礼儀正しく、魅力的な容姿をしています。彼は世界経済情勢について雄弁に語ることができ、さまざまな経済の現状をよく認識しており、海外の資産配分を明確に理解しています。当社は、顧客のリスク選好と資産規模に基づいて、グローバルな資産スクリーニング、リスクマッチング、割合配分、流動性管理を実施できます。合理的な収益を確保しながら、VIP の資産の安全を確保します。

しかし、このような VIP サービスは、数百万の資産を持つ顧客のみが利用できます。その理由は、人的サービスのコストが高すぎる (投資コンサルタントの年収を考えてみてください) ことと、サービスの効率が低すぎる (1 日に何人の顧客にサービスを提供できるかを考えてみてください) からです。

今、金融オタクたちはこの現状を打破したいと考えています。

Betterment を例に、スマートアドバイザーを見てみましょう。

まず投資目標を設定する必要があります。その後、Betterment が目標に基づいて一連の質問をします。 Betterment はあなたの回答を分析し、株式ファンド (ETF) ポートフォリオの推奨や債券ファンド ポートフォリオの推奨など、対応する投資ポートフォリオの推奨を提供します。また、Betterment プラットフォームを通じて直接投資することもできます。ユーザーの銀行口座に紐付けられており、現在の預金口座から自動的に資金が引き落とされます。同じ収入や職業を持つ他のユーザーの投資プランを参考にすることもできます。 Bettermentは現在30億ドルの資産を管理している。

金融テクノロジーアナリストのLiang Shixian氏は、賢明な投資アドバイザーにはいくつかの中核的な価値観があると考えています。

1. プロフェッショナルな選択: ほとんどのユーザーはプロフェッショナルではありません。数多くの商品を前にすると、情報の非対称性や知識不足などの問題があり、選択することが困難になります。ロボットモデルの背後には、ユーザーのために商品の審査作業を行う金融商品の専門家がいます。

2. ダイナミックトラッキング：モデルに入るときとモデルから出るときの組み合わせを設定できます。事前に設定されたしきい値に達すると、早期警告が発せられたり、自動操作が行われたりします。それはあなたの忠実な召使であり、24時間365日あなたのお金を監視しています。

3. 自動化: ポートフォリオの実行が開始された後も、ポジション調整、資産配分調整、ポートフォリオ目標調整など、市場の変化に応じて調整する必要があります。人間の力ではリアルタイムで追跡したり操作したりすることはできないため、機械知能が役立ちます。

海外の金融テクノロジー機関は長年にわたってこの分野を研究しており、その中でもWealthfront、Betterment、Personal Capital、FutureAdvisorがこの分野のリーダーとなっています。

ATカーニーのデータによると、2020年までに、米国のスマートアドバイザーが管理する資産額は2兆ドルに達するだろう。

著者：梁世賢、上場企業のインターネット金融プラットフォーム責任者。平安グループ本社で13年間勤務し、平安グループの革新的な金融テクノロジーとインターネットビジネスを数多く目撃した。彼は中国におけるインターネット金融起業家の第一人者の一人として、あるP2Pの起業プロセスに参加しました。