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無得避的智能金融科技

2017/3/21 — 12:04

(特約資訊)

FinTech 大行其道。尤其當你見到書店有滿山滿谷的研究書籍,連慢半拍的印刷行業都在談,那些 Startups 其實已經在背後發功了十年八載。最早提出相關字眼的,據說是瑞士 School of Management Fribourg 教授 Patrick Schueffel,但概念早在八十年代 Bill Gates 已經講,他預言廿一世紀傳統銀行會像恐龍絕種。

FinTech 範疇包羅萬象,最常接觸的 e-Banking、支付寶、 Apple Pay 以至眾籌都是, 總之是以科技改善金融服務,甚或創新體驗,你總會用過一兩樣。不過好多時候,所謂科技成分只是一個普通的平台或介面,電子貨幣、電子錢包純粹單向的增值付款;e-Banking 一般只是提供一個很質樸(真心話是簡陋)的介面給客戶管理戶口,弔詭的是,當要轉賬到第3方戶口、安排自動轉賬或網上付款,你仍然是先要親身去到分行輪候辦理服務開通手續,費時失事;眾籌打破地域限制,亦比股票市場的上市集資容易得多,實際處理上,說穿了,平台要做的仍然是簡單的過數。所以說這些金融科技「未算好科技」,是因為還未有充份利用科技的潛能

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踏入 FinTech + Big Data 黃金時代,如果一項金融服務無法自動給你策略以至建議,等同落後——現在是被稱為 Bot 時代。只要去 Blogger、Twitter 創辦人 Evan Williams 再創立的 Medium 一看,#Chatbots #ConversationalCommerce #AI 正在大熱中。當你還要在手機開不同的 apps 去處理不同的功能時,Apple / Google / Facebook 都叫你用 Bot 去解決。你用 Siri / Google Assistant / Messenger 召喚 Bot,就可以在對話之間讓機械人幫你處理一切,要訂機票就訂機票,要 check Email 就 check Email, 問天氣就答天氣。重點,其實就在於 AI 人工智能,提供意見以至分析。而最需要這種分析功能的服務,就是借貸。

借貸?不是投資更需要 AI 嗎?是的,但投資牽涉更多因素和不能預測的變化,由環境氣候、政治以至個人喜好,AI的實際執行性可能偏低。著重數據分析及風險評估的借貸行業要採用AI的可行性則大很多。比如清卡數服務。假設一個客人有兩筆卡數,分別是 $50,000 及 $70,000,另加一筆 $120,000 高息貸款。傳統的清卡數機構,可能會要求客人先清還最大額的私人貸款,而忽略信用卡的高息及複息效應。

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如果交予客觀理性的人工智能計算,例如香港FinTech先峰WeLend的A.I.卡數精算師,就是利用人工智能技術模仿人的思考能力分析客戶的卡數、債務狀況、風險程度及財務狀況,為他們提供不同清卡數方案,如果想慳息,A.I.就會叫申請人先清還兩筆卡數,利息可以節省最多,慳息近 $180,000!如果想較易供,A.I. 就會建議選擇60期還款,每月可還得較輕鬆,因應客戶需要提供合適的建議。由於A.I.會一次過自動列出慳息方案、易供方案、快趣方案,就算不懂得複息及單息的分別,都可以瞬間抓出適合自己的還款方案,即使需要調整任何還款選擇,也不用像傳統機構般需要再耗時等待客戶服務員的回覆,撇除人為的拖延,A.I. 卡數精算師絕對可以為客戶秒回其他方案。

已經是 2017 年,若然 FinTech 的定義仍然泛指所有跟互聯網沾上邊的金融服務,已近乎粗疏。至少要用人工智能回饋,才算是真正 Smart 的 FinTech,才算是會威脅到傳統銀行業界的革命 Startups。

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