从《大数据时代》之后，中国久久没能叩响DT时代的洞门。
这背后有多层原因，数据市场混乱，沉淀不够，数据没有打通，处于孤岛状态。
直到这两年，大数据才真正从各个峰会上虚妄的吹嘘，落到了金融的实际运用中。
十八大提出了国家大数据战略，政府扛起了潮流大旗，巨头们开始蜂拥而至。
“中国是大数据天堂，”这句话在行业中流传。如今在天堂中，又插上政策的翅膀。
BAT、华为、中兴等公司，在搭建自身的大数据帝国，触角延伸到“数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全”等全领域。
大数据开始在金融的各个环节中发酵，特别是风控领域，大数据开始沉淀到金融核心。
一边是技术的飞速落地，一边是行业的暗疾开始爆发。
市面上号称做“大数据”的公司不少，但大多还在最初级的数据收集、买卖阶段，真正的数据清洗、应用技术，还处在探索阶段。
而黑市数据泛滥，个人隐私泄漏严重的问题，已经被监管部门治理。
今年5月，数据行业开始了大清洗。
同一时间，最高人民法院通报了新的司法解释，明确：非法获取、出售或者提供个人信息五十条以上的，即构成犯罪。
“对于主营业务是数据买卖的公司而言，生存压力越来越大。” 专家预测，大数据行业，进入了洗牌期。
就此，行业必然出现马太效应——小的公司在竞争压力下被淘汰，大公司不断增强竞争力而得以存活。
大数据的发展，是人工智能、保险科技等爆发的根基。
“在某种程度上，人工智能是大数据的硕果，在大数据的沃土上，人工智能才能成长”，云脑科技CEO张本宇比喻，人工智能是一台机器，需要大量的数据“喂养”，才可运转。
时代就在如此关键的节点交汇——大数据火热两年之后，人工智能在阿尔法狗的驱动下，就成了当下最火热的技术。
说起来，人工智能的发展史着实曲折，经历过几次高峰低谷。
在人工智能的高峰期，“人类将被机器取代或统治”的悲观言论，就会甚嚣尘上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞为“创新泡沫”。
同样，在眼下，人工智能依然面临着诸多质疑。
目前，人工智能+风控的技术，主要运用在小额、分散、纯线上操作的现金贷业务中，很多公司实现了纯线上自动化的机器审核，完全淘汰了人力。
但即便如此，人工智能+风控，一度被圈内人认为是伪命题。
人工智能其中一个特点就是“黑箱化”，机器的运算太过复杂，我们已经无从追踪背后的运算过程。
但金融，一直在追求公开阳光透明，以达成某种信任感，对于所谓的“黑箱理论”，金融暂时难以接受。
监管层要求试点的征信机构，定期要去汇报，主要的汇报的内容，就是要告诉监管层：这些信用分，到底是怎么得出来的？背后计算逻辑是什么？
不论是征信，还是风控，都要保持“可溯源性”，才能建立起信任。
另一方面，很多专家提出，中国的大数据发展还处在初级阶段，现在谈人工智能太早。
不论是金融领域，还是其他领域，人工智能的落地融合，都需要彼此一个磨合期。
相比进入金融的核心风控领域来说，人工智能在客服、监管科技、智能投顾的运用，相对要更成熟一些。
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人工智能到底是虚火太旺，还是在酝酿革命？
人工智能+风控，到底是不是伪命题？
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