国务院2017年印发了《新一代人工智能发展规划》，要求到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。其中，人工智能抢先发展，成为时下最新潮的技术之一，也是各大金融公司所追捧的重要技术之一，发展前景不可估量。
人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。
在金融领域，我们可以看到，开发AI技术，引用AI技术的企业越来越多，他们从硬件、数据和算法的不同角度，深入人工智能行业，成为技术变革时代的弄潮儿。
从应用领域来看，智能风控、智能投顾和智能投研等应用场景，是人工智能在金融行业应用最具潜力的领域，也是技术要求最高、应用难度最大的领域，在未来必将成为人工智能应用的核心方向。
如果将2013年作为金融科技发展元年，那么这个行业至今已经走过了5个年头，不论传统金融机构还是互联网金融公司，都深刻感受到金融科技带来的变革。
刘正男，华盖资本TMT基金副总裁
本期嘉宾介绍：
刘正男，波士顿大学硕士，现任华盖资本副总裁，拥有多年咨询与股权投资经验，主导、参与投资51信用卡、新榜、现在支付、睿智科技等多个金融、大数据类项目。
聚焦领域：医疗健康、TMT、文化
投资阶段：成长期和成熟期
投资策略：重点关注医疗、TMT及文化产业链的投资及整合机会，寻找高速成长的新技术、新模式及新内容等优质企业，深挖企业价值，推动被投企业间的产业链整合。
公司介绍：华盖资本成立于2012年，是由一批来自境内外业界知名投资机构的专业人士共同创立的私募股权投资机构，公司以“成为一家具有国际影响力的本土资产管理机构”为愿景，专注于中国市场的私募股权投资业务，致力于推动中国中小企业成长为行业龙头。目前旗下管理有医疗健康基金、TMT基金、文化基金等多支股权投资基金，管理资产管理规模逾百亿人民币。
（星无限资本采访华盖资本TMT基金副总裁）
星无限：近几年“金融科技”在市场上的热度一直呈上升趋势，“金融科技”是指运用云计算、大数据，人工智能、区块链等各类先进技术，实现金融行业在资产特性、交易机制、组织方式等方面创新发展的一种新业态，您觉得这几个技术是相互竞争的关系还是相辅相成的关系？
刘正男：“金融科技”是一个很泛的词，我所理解的金融科技的本质是一个比较朴素的概念，就是利用科技的力量，去帮助金融行业从产品的生产到产品的分销一直到最后的终端消费，整个过程能提高效率，节约成本，改善客户的体验。至于具体使用什么科技手段去实现，那其实就五花八门了，像云计算、大数据、人工智能等都是具体可能实现的路径之一，他们实际上在整个过程中也得到了市场的验证。这些技术在赋能传统金融行业中都是相互补充的，不存在说哪一种技术会全面的超越另一种技术。比如像大数据和人工智能往往都是配合起来使用才能更好的发挥他们的作用，云计算就相对偏底层一点，在底层的存储计算上得到更多的应用。
星无限：很多传统金融机构和互联网金融公司都感受到AI给他们带来的变化，您觉得AI赋能传统金融行业具体主要应用在哪些环节？AI技术在每个环节之间的关联性大不大?
刘正男：AI是一个很强大的武器，但其实也不是谁都用的好。AI技术要想能真正落地，除了要配备很专业的技术团队，还需要大量的优质数据，否则就是“巧妇难为无米之炊”。所以一个领域要想更好的利用AI实现真实落地的话，这个领域的信息化水平一定要非常高，
只有做到了信息化，才能在AI的帮助下实现从信息化到智能化的跨越。反观国内的各个领域，金融领域可以说是信息化发展水平最高的领域之一，所以这也是为什么AI在金融行业最先得到较为广泛的应用。AI在金融行业里的哪些具体环节得到运用，背后的逻辑也是一致的：哪个环节的数据量庞大，时间上是干净有序的，而且干净少噪音，它就能首先享受到AI赋予的能量。所以AI在征信、风控、营销等环节上得到更好的运用，因为这些行业的信息化水平很高，数据量也很大，而且长期有序，并且是经过一定清洗过的，所以也可以看到很多AI企业在这个领域内竞争。不过总体来说，整个金融行业迟早都会感受到AI给他们带来的便利。
我们把AI分为底层、中层、应用层三个层面的话，中层和底层的通用性是比较强的，越往上走，整个应用层就越是垂直，越是细分，越是百花齐放。创业公司想在应用层有所突破的话，必须要扎深，各个环节之间的跨越性是比较弱的。如果团队是做一些比较偏底层的工作的话，通用性就会比较强。
星无限：您认为现在AI在金融行业内的发展是处于个什么阶段？
刘正男：总体来说还处于一个刚起步的阶段，但不同的领域起步时间也不一样，其实你把AI从开始到落地到发展成熟看作一场马拉松的话，不同领域起跑的距离都不一样，但这些距离在整个马拉松来说都是微不足道的。
星无限：当前AI在金融行业竞争也是非常的激烈，而且人工智能是长线项目，短时间很难看到回报，您认为这类的AI公司应该具备怎样的特质才能在行业内存活、发展、壮大？
刘正男：首先，我们从投资人的角度上来看，我们在市场上还是看到有些“AI类金融科技”的公司在财务上表现不错，并不是说所有的AI公司在财务层面上都是很惨的。“AI类金融科技”公司因为确实能比较显著的帮助传统金融行业的企业提升效率，创造了价值，所以他们在财务上也得到了很快速的回报。我认为AI赋能的企业相较于传统的金融企业提升2-3倍的效应还不能算显著，我们觉得真正可以算上显著提升效益，得到5-10倍甚至10倍以上，只有这样才能体现出AI的价值，这样的公司才能在财务上得到很快速的回报。
我们认为这样的公司得具备以下三个特质：第一是技术，技术是AI的前提，深度学习，神经网络等这些技术含量是相当高的，人才也很稀缺，所以首先能组建一个全方位的技术团队就已经具备很高的门槛了。
第二是落地能力，我们也观察到很多项目，他们团队里有技术大牛，但是这些人偏学术，无法真实理解客户的需求，所以交付的产品或者服务不够贴合。一个比较好的AI项目，他应该有一种翻译的能力，就是能把科学家的语言和客户的语言能够互相衔接起来，实现更好的产品落地。
第三是BD（商务扩展）能力，但是现在很多创业公司都比较忽视这一点，在金融行业像银行、保险、券商这些比较传统的大B公司，他们都是有一些必要的流程和手续，要想拿到他们的订单还是需要花费很大功夫的。所以我也希望创业公司能够认识到这一点，承认这一点，并且能尊重这一点。
星无限： 我们都知道人工智能的基础要素包括数据和算法，但市场关心的是产品的具体应用场景，您觉得这两种类型的公司谁更具备竞争力,华盖更倾向于投那类型的企业？
刘正男：我觉得应用层和底层企业是没有办法去比较的，核心原因是他们解决的不是一类问题，他们不是替代关系。不同的创业团队根据他们自身擅长的领域会选择不同的道路，这很正常，也理应如此，这才是一个比较健康的生态。
我们华盖的策略比较简单，我们的投资标的会随着我们自身的能力圈扩展而去扩展，在实操层面上，我们过往投资还是在应用层面的企业为主，原因其实也比较简单，基于我们团队过往的经验，包括我们的学术背景，应用层面的项目对于我们来说比较容易去理解，然后从竞争格局到变现路径来说，我们也比较有信心。
因为我们在应用层面已经有所布局了，积累了一定的底层技术方面的认识，所以我们现在也是积极的往更底层项目去探索。
另一个原因是，从绝对数量上来说，做应用层的企业也比底层企业多，应用层企业离变现更近一些，所以很多创业项目会优先选择这个路径。
星无限： 您觉得“金融科技”总体的市场情况是怎样的，像BATJ这种巨头都在布局金融行业，而且他们有着足够的财力和数据获取能力来支撑他们的AI技术的研发，会不会导致其他新兴的“金融科技”公司在人工智能的实践上会困难很多？
刘正男：我觉得BATJ可以说是几乎所有创业项目的潜在对手，他们甚至威胁到一些成熟金融机构的行业地位，所以巨头的竞争是很多初创公司都要面临的情况。BATJ在一些领域确实具备很强的竞争力，甚至让某些领域里“寸草不生”，拿移动支付领域为例，腾讯阿里几乎是占据全部的市场，在这个领域里面是没有哪家公司能跟这两家公司正面竞争的。但是他们也不是万能的，我们可以反过来想想这些巨头的优势在哪，首先他们最擅长的是C端的市场，其次他们更擅长一些偏底层、基础设施类的东西，所以反过来讲，他们如果去做to B业务的话是比专注于某一领域的公司慢一拍的，而且他们去服务B端，像银行，保险，券商这类型的公司，他们未必愿意接受BATJ的服务，相反他们反而会有些忌惮，因为这些巨头说不定还会成为他们的竞争对手。而且他们擅长的底层技术基本都是需要重金长期投入，但是应用层却是百花齐放的，有很多需求是巨头所不能顾及到的。所以只要找到一个天花板不低的一个细分领域深耕的话，还是能打出泉水的。
星无限： 国家高度重视金融风险防控和安全监管，您觉得AI技术的进入，会引起一些风险吗？
刘正男：AI确实是一把双刃剑，使用不好的话可能会捅出一些大篓子，比如像个人的信息被贩卖，隐私被泄露的问题。但是政策上来说大的趋势是不会改变的，政府还是会积极鼓励AI技术进入传统金融行业服务这些金融公司，让整个行业有一个可控有序的发展。具体到实操层面，AI其实太容易被“玩坏”了，很多项目打着AI这个幌子，实际上做的却是数据贩卖的事，所谓的隐私保护，隐私隔离都形同虚设，对于政府来说，很难做到事先去甄别这样的企业，目前政府在实操层面上也很难想出一个比较面面俱到的政策去规范企业的这种行为。行业现在都处在一个摸着石头过河的阶段，从投资人圈到创业人圈再到监管机构，大家都没想好怎么去制定好规则，都是走一步看一步。
不过，整体上来说信息化向智能化转变这个趋势是不可逆的，信息化水平较高的领域可以优先借助数据化的力量，把一些沉睡的信息唤醒，达到明显的效率提升。信息化水平较低的领域可以慢慢的把自己的信息化建立好，但是基本上不可能实现弯道超车。
星无限：您觉得AI在金融行业的未来的发展趋势是怎样的？技术和应用领域会往哪些方向发展？
刘正男：大的趋势其实还是比较明显，简单来说就是信息化向智能化转变。 哪些方向这个问题，如之前所述，AI落地需要一定的基础前提。目前AI 赋能比较多的环节有智能风控，随着上一波互联网金融公司的教育、洗礼，银行、券商、互联网金融等公司的风控信息化水平已经得到显著提高，所以智能风控这个环节， AI还是比较容易实现落地的。
其次是营销环节，几年前数字化营销就已经是个老生常谈的话题了，现在营销环节的信息化水平相对而言也比较高，所以在这些环节已经能看到AI在实操上的落地
还有就是智能投研，像一些基金公司和一些券商，他们之前可能都是用万德，在这个时候他们就已经利用数据化能力去获取一些研报或者股票的信息，所以这个环节的信息化水平也是较高的。像一些比较传统的环节，比如说催收，可能还需要一段时间才能运用到AI的技术。
总的来说AI赋能是一个循序渐进的过程，不要总想着弯道超车，这个不太现实。
星无限：咱们华盖投过哪些相关的企业，目前发展的怎么样了？后续的布局又会是怎样的呢？
刘正男：“金融科技”是我们重点布局的赛道，我们投的企业或多或少都借助了大数据、人工智能的力量。严格意义上来说，以AI去赋能传统金融行业的企业我们就投了两家。一家是百融金服，另一家是睿智科技。这两家的主营业务都是服务银行、保险这类大B的传统金融企业，发展也很快，无论是财务层面，还是估值层面都是远超我们的投资时的预期，这也体现出来市场的需求，以及团队的战斗力。
星无限： 我们都知道现在的市场环境比较低迷，华盖这边的投资策略会受到影响吗？另外您是如何看待现在的市场环境的？
刘正男：我们华盖的总体投资策略，比如说喜欢什么样的企业，投什么阶段，未来怎么退出，策略方向的问题，无论市场低迷与否，我们是一直在思考和总结，所以投资策略的变化不以市场冷暖为转移，而是以我们自身的能力圈变化而变化。不过，市场的好坏确实会影响到我们战术层面的执行，市场低迷我们出手会更加谨慎，对于估值会更加的敏感，对投资的条款会相对更加严格，投资的交割周期也会变得更长。
针对现在比较低迷的市场，创业公司一直讲PMF（产品与市场需求匹配），我们做基金业一样，我们也要做到产品，也就是我们的策略，与市场相吻合，每家基金也要基于自身的能力圈，基于自身的地位也要找到自己的生存之道。所以这轮洗牌不仅仅刷掉一些创业型公司，同时业会刷掉一些基金。未来12-18个月，如果哪些基金还不能找到贴合自身定位，贴合市场需求领域，那可能会面临被淘汰的风险。
对于企业估值问题，我觉得不能说没有下降，应该说是没有有效下降，之间的区别在于，一些头部项目，他们的估值是比较坚挺的，那些估值下降的项目大多都是存在一些不太被机构和市场认可的项目。我们华盖希望所投的每个企业都是各自细分领域的头部项目，对于一些二流的项目，我们可投可不投的项目，基本等于不投。所以达到我们投资标准的项目估值基本都没怎么下降，这也是我说估值下降和估值有效下降的区别。
但是为什么市场不好，一些头部项目估值却没怎么下降呢，那是因为一些头部基金还是非常有钱的，他们募资还是相对容易，所以现在不管是项目还是基金都在加速二八分化。
星无限：您觉得在投资的道路上需要注意哪些问题？
刘正男：其实投资是一项比较偏艺术的工作，特别是一级市场，会有很多各种各样的坑，根据我过往的经验，除了老生常谈的问题，比如说辨明一些伪需求、团队是否专业、股权要清晰，我个人体会比较深的有两点：第一个是投前，在价值判断的阶段一定要注意时机，一级市场投资天生是非常低流动性，意味着一级市场投资人很难去“捡烟蒂”的，所以一个非常超前的公司在风口到来之前是非常痛苦的，投资人股东也跟着痛苦，更糟糕的是可能你熬了好几年，等风口到来的时候，企业已经奄奄一息了，而且整个大环境还是比较喜新厌旧的，即使风口真的来了，市场机基本不会给你第二次机会了，这是一级市场的一个特性，所以时机非常关键。
第二点是投后，你投资完成后一定要跟企业有非常密切的粘性，国内股权投资基本上都是小比例的股权投资，虽然你是小股东，但是你还是要花很多的心思去与企业沟通。说句不好听的就是“挣着卖白菜的钱，操着卖白粉的心”。这样做的好处是你可以盘活基金手上的资源，企业与企业之间起到一定的产业协同效应。还有就是如果出现极端的情况，企业发展的不是很好，如果你保持高频的沟通，你能很快的发现企业的问题，并且凭借长期沟通建立的影响力，你可以为自己争取更大的腾挪空间。
星无限资本（ID:xingwuxian8）
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