AlphaGo 横扫棋坛之后，许多人都期待着看到人工智能 (AI) 在金融行业的表现。
毕竟，真正对下围棋有兴趣的普通人不过是少数，但是对于人工智能帮忙赚钱没兴趣的，恐怕是更少的少数。
关于人工智能推动下的 Fintech 产业能有多少发展，其实过去已经有很多企业从不同的角度展示了不同的发展方向和对应的产品。
那么这些领域和产品，到底有多少产品落地了？
在人工智能领域起步早积累多的百度，在 9 月 17 日的第二届中国金融科技大会上，由领军金融业务的高级副总裁朱光，交出了百度的答卷，就 AI 给出了 N 个答案。
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AI 识别反欺诈，为职业教育贷款护航
在教育贷款领域，百度从来是路线独特的一家。
当许多机构专注于高校学生的消费信贷领域时，百度的教育贷却是聚焦于职业教育贷款。
在此次的大会上，朱光现场以一张新东方烹调学校学员上课照片，呈现了不一样的百度教育贷款，同时披露了相关的数据：
自百度金融成立以来的一年半时间里，累计服务大专学历以下用户超 130 万人。其中，已为超 32 万大专学历以下用户发放学贷近 50 亿元。
在统计中额外强调大专学历以下用户，无疑突出了百度教育贷款的特色。
谈及开拓这个市场的缘起，朱光如是说：
在高端英语培训、MBA、EBMA 的群体里面有非常多金融机构在服务。但如果说一个人是高中毕业，没有考上大学，在乡村里想学一技之长，比如会计或者汽车修理，可能 5000 元都借不出来。…… 这些教育机构如果要服务好他，在风险控制、各方面的能力上都要求很大的提升。
于是，就有了百度教育贷款的这块业务。
的确，虽然大专学历以下看似在这个学历社会恐怕做不了白领，但并不等于还贷能力的低下。
眼下，一个大学生毕业，未必能够找到收入不错的工作，四年的大学开支，短期未必能带来收入上合理的回报——而后者则是各类消费信贷的重要保障。
但是，一个学过烹饪、汽车维修的大专以下学历学员，往往能够快速的找到一份收入还算不错的工作——虽然这样的工作可能缺乏收入增长的潜力，但是对于偿还教育贷款却是大有保障。
正因此，职业教育贷款可算是一块优质资产。
当然，对于主打这块领域的百度而言，最担心的其实不是学员在学习后找不到工作还不出款，而是担心培训学校本身存在欺诈行为。
朱光现场表示，百度针对这块业务，构建 「50 亿节点、230 亿条边」 的巨型关联网络，可以对不同学校的管理网络结构进行甄别，从而进行有效的反欺诈——而在此前，这些欺诈使得金融机构根本不敢进去服务，因为这里面坏账成本太高了，不可持续。朱光指出，这就是为什么很多职业培训根本得不到金融服务的关键，就是技术不能支撑这样的服务。
当然，在针对个体领域，百度也会使用基于百度大数据＋外部数据的百度信用分来对贷款对象进行甑别——对于百度教育贷款这样主要针对非高学历的用户，这些数据无疑更有价值。正如朱光所言：
百度信用分通过不同的打分，逾期率和分数的关系，我们就能在没有央行征信记录和央行征信记录很薄的这群人里面，还是能选出实际上行为表现非常好的人，我们对他的还款预期、预测能够做到相对比较准，我们给这些人提供服务，让服务边界更加往下探一层。
一方面可以帮助学历不高但信用预测结果良好的人获得金融服务，另一方面又可以将高逾期可能的用户拒之门外，降低企业自身的风险。
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赋能金融机构 拓展服务疆界
百度金融，本身是金融行业的一份子，以教育贷款等方式参与金融业务运作。
但是百度本质上是一家科技企业，正因此其研发的 AI 技术，除了服务自有业务，今年的一大趋势就是走 TechFin 的道路，向金融企业开放，为科技相对薄弱的金融企业赋能，帮助他们拓展服务疆界。
在银行领域，从此次大会朱光的展示来看，百度与农业银行和南京银行进行了不同层面的两种合作尝试。
与农业银行的合作，聚焦在为农行客户提供更优质的服务，提高农行贷款业务的响应率。
贷款业务，银行都希望发放给那些还款能力好的优质客户，用银行内部的术语，就是优先级客户。
对此，朱光在现场指出，农行有 5 亿用户，但触达激活依然是大挑战：
