以下為演講實錄：

謝謝大家，剛才大家都在談普惠金融的話題。我們認為普惠金融主要的含義有兩個方面，一個方面大家談到的讓那些現(xiàn)在還不能很好的得到金融服務的人能得到金融服務。比如說我們現(xiàn)在主要的金融服務機構，服務的對象還是那些在央行有征信記錄的人，可能這大概有三億人左右。但中國的經(jīng)濟人口可能有八億，剩下的五億誰去服務？另外我們認為，即使這三億人，大家應該通過技術的創(chuàng)新，通過各種金融服務的完善，讓不同的人得到不同的服務，比如說我們在座的各位可能大家發(fā)信用卡，做分期，大家基本上利率都是一樣的。實際上在這個社會里面我們希望看到的一種狀態(tài)是信用記錄良好的人。真實信用記錄的人他應該得到更便捷的服務和更便宜的服務。你如果可以很好的維護你的信用記錄，你應該得到更便宜的服務。但是今天我相信10以下的利率很難借到錢，實際上資金成本不需要這么高。這都普惠金融的本質所在。

另外我想分享的是，只有技術的創(chuàng)新才是實現(xiàn)普惠金融的唯一途徑。而人工智能的技術會讓金融科技帶來一個本質的變化。我們現(xiàn)在看到，今天百度正在做的事情，比如在金融領域我們要解決身份識別的問題。比如我們現(xiàn)在遠程開戶銀行還不能辦到，比如你要做一個理財服務你必須要到柜臺前面做一個確認，要識別你的風險程度。這些從借款的角度出發(fā)都是非常好的。但是問題是技術今天還不能夠完全的解決反欺詐的問題，身份識別的問題。但人工智能、機器學習這些技術的出現(xiàn)可以在遠程幫助你實現(xiàn)。而我覺得這個從技術上來講一到兩年之內一定會有一個完善的解決方案。比如說身份識別的問題。

同時另外一個，比方我們的大數(shù)據(jù)風控的問題，我們可否識別一個人的風險程度，我們敢不敢給他提供金融服務？比如說一個學生從來沒有借過錢，第一筆錢應該由誰借給他？如果他需要的話。這些東西都是需要我們通過大數(shù)據(jù)的收集處理，通過機器學習，人工智能的手段能夠去判定我們應該怎么樣去給他授信，怎么樣給他提供服務的問題。而大數(shù)據(jù)風控的技術肯定是需要人工智能的技術加速。

還有比如說我們的智能投顧的問題，很多人借來的錢只是一個單一的投資渠道。如果很單一的話，中國會出現(xiàn)，要不你把錢放在銀行有一個較低的利息，要不你就買房，促進房價的增長，要不你就投入股市，引起股市的波動。因為中國人理財?shù)氖侄翁珕我涣?。這些東西從長期來講，我覺得通過技術的方式都可以解決。我們可不可以給他多種的投資渠道，能不能給他復核自己的風險承受能力的投資方式，這些都是通過技術可以解決的問題。還有比如我們正在研究的量化投資，我們可以通過數(shù)據(jù)評判一個企業(yè)的狀況。

當然，另外一個手段，我們還可以根據(jù)網(wǎng)民的情緒，大家對你的期望，根據(jù)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)可以判斷一個走勢。這些東西都是我們正在研究的問題。

今天我覺得最根本的一個東西就是如果我們實現(xiàn)普惠金融，我們一定要在技術上更多的投入。要不然，比如以信貸為核心的東西最關鍵的一個是獲客，一個是風控。如果獲客能力強的互聯(lián)網(wǎng)金融公司可能會跟金融銀行PK，客戶從中會選擇自己認為更好的一個。另外一個就是風控，風控的能力會決定你客戶的寬度和厚度。

如果真正可以實現(xiàn)普惠金融的夢想，我們一定要在技術上，在人工智能上做更多的投入，謝謝！