科技|深度观察｜以科技为主线解决上海金融科技中心建设的痛点
_原题为 深度观察｜以科技为主线解决上海金融科技中心建设的痛点 
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一、上海建设金融科技中心的规划
2019年初 ， 中国人民银行、国家发展改革委等八部门联合印发《上海国际金融中心建设行动计划（2018-2020年）》 ， 明确上海将建成包括金融科技中心在内的“六大中心” 。 中国人民银行印发的《金融科技发展规划（2019-2021年）》 ， 进一步对金融科技发展工作做出了总体安排 。 为具体落实国家关于金融科技的工作部署 ， 上海市又于2020年1月8日正式印发了《加快推进上海金融科技中心建设实施方案》 。
随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术广泛运用 ， 金融业也面临重大变革 。 2015年 ， 金融科技一词（Fintech）在全球范围内引发热潮 ， 它取自“Financial”(金融)和 “Technology”(科技)，意寓科技与金融的有机结合 。从金融业的发展路径来看 ， 新兴科技或将成为金融业全面升级的重要引擎 。 在这一历史时期 ， 上海建设金融科技中心的规划 ， 对于推动上海成为全球金融中心 ， 以及强化中国在全球金融体系中地位都具有十分重要的意义 。
二、上海金融科技中心的建设 ， 需直面金融业痛点
上海金融科技中心的建设 ， 核心还在于如何用科技去解决金融业的痛点 。 当然 ， 首要还是明确当下金融业的痛点是什么？当然 ， 找对了痛点 ， 就需要用人工智能等新兴科技来解决这些痛点 ， 最终能解决到什么程度 ， 也就决定上海金融科技中心实际发挥的价值与意义 。
金融业的痛点 ， 可以被理解为当下阻碍金融业发展的系列难题 。 寻找金融业的痛点可以从金融业的四维关系入手 ， 即投资人、创业者、中介服务、监管者 。 其中 ， 投资人又包括机构投资者与个人投资者 ， 投资人在选择投资项目时有两大核心价值选择 ， 即安全和效益 。 尽管投资者风险偏好不同 ， 但均需要兼顾安全与效益双重价值后才会进行投资 。 金融好比是投资者与创业者之间桥梁 ， 金融业追求的终极目的便是实现投资者与创业者的双赢目的 。 然而 ， 金融业的高度专业和复杂性 ， 又使得金融中介服务机构（如律师事务所、会计师事务所、券商等）在建构投资人与创业者之间桥梁的过程中不可或缺 。 最后 ， 所有的金融活动都需要受到监管 。
基于投资人、创业者、中介服务、监管者四维关系出发 ， 金融业的痛点可以总结为：
第一 ， 发现价值之痛 。 发现价值引领资源实现优化配置 ， 然而 ， 到哪里去发现价值以及如何发现价值 ， 却是摆在投资人面前的一个重大难题；尤其在我国 ， 投资者结构又恰恰是以个人投资者为主体 ， 对于个人投资者而言 ， 要做到真正发现价值更是难于上青天 。
第二 ， 寻找融资之痛 。 创业者如何凸显创业项目的价值 ， 以及选择什么样的融资模型（债权融资、股权融资抑或是资产证券化等形式融资） ， 均是摆在创业者面前的难点和痛点 。
第三 ， 专业服务之痛 。 诸如会计师事务、律师事务所、券商等金融服务机构对于提升金融市场专业化以及风险控制发挥重要作用；然而 ， 随着信息化和智能化程度提升 ， 传统的中介服务模式再难以满足市场主体的需求 ， 以尽职调查为例 ， 如仍然延续传统的调查方式 ， 脱离了数据分析与用户画相调查报告 ， 非但耗费时间 ， 还会缺少必要的信服力 。
第四 ， 市场监管之痛 。 我国《证券法》明确上市融资的注册制原则 ， 由此也定调了“宽进严管”的金融监管原则 。 然而 ， 面对上市企业数量的急剧增加 ， 同时借助于人工智能的新型投融资形式又再不断推陈出新 ， 如何完成有效监督 ， 亦成为时下的监管难题 。
三、以科技为主线解决上海金融科技中心建设的痛点
金融科技的核心恰恰在于用科技去解决金融领域的上述痛点 ， 从而全面提升金融服务于实体经济的功能 ， 为此 ，上海金融科技中心有必要推动以下科技的运用：
第一 ， 大力发展发现价值之神经网络科技 ， 帮助投资者发现价值 。
一个项目的价值系由多种要素决定的 ， 其中包括该项目所能够解决的社会问题及其程度 ， 项目的竞争能力以及该项目专利的合法性等 ， 其中包含了大量经济分析、法律分析、投资决策分析等专业知识 ， 由此也让发现价值变得“高不可攀” 。 对于普通投资者而言 ， 让其发现价值实为“奢求”；即使对于机构投资者而言 ， 发现价值之路依然是十分艰难 。
然而 ， 人工神经网络却又在价值发现领域有着极大运用空间 ， 我们在实验中也发现 ， 通过模拟人脑（部署大量神经元） ， 同时借助于海量数据运算 ， 机器则可以为发现价值提供更多警示和建议；比如 ， 机器在对一个项目综合评测后 ， 向投资人提供该项目的商业模式是否具有创新性 ， 以及包括的专利是否存在侵权嫌疑等 ， 由此帮助投资人更为快速和专业地发现价值 。
第二 ， 大力发展融资模型机器学习科技 ， 助推创业者科学融资 。
围绕一个创业项目设计融资模型 ， 这是一项十分复杂的工作 。 到底最终采用借贷融资、股权融资 ， 抑或将我们在实验室正在进行一项实验 ， 旨在于帮助创业者完成融资模型构建 。 机器人经过对于成功融资项目的学习 ， 可以为创业者提供融资模型设计提供相对成熟的建议 。
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