中國金融科技報告2020

導讀

金融與科技深度融合成為全球趨勢，深刻改變金融服務(wù)市場格局，對傳統(tǒng)商業(yè)模式和監(jiān)管規(guī)則提出新挑戰(zhàn)。如何看待金融科技創(chuàng)新？如何規(guī)范發(fā)展？

摘要

1.行業(yè)概覽：金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，技術(shù)為手段，目標和利源仍在金融。金融科技自20世紀80年代興起，經(jīng)歷金融信息化、互聯(lián)網(wǎng)金融、金融與科技深度融合三大階段，截至2019年全球金融科技投融資達1503億美元。中國金融科技后來居上，2018年伴隨螞蟻等大型融資，金融科技投融資達到階段性高點，形成少數(shù)大企業(yè)主導的市場格局。

2.細分市場：應(yīng)用場景和賽道眾多，金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)各有優(yōu)勢，競爭與合作共存。總體來看，銀行和保險科技投入多，在信貸、保險產(chǎn)品設(shè)計等應(yīng)用成熟；證券和資管科技資金投入少，前沿科技滲透較低；互聯(lián)網(wǎng)平臺多以“支付+場景”為入口，向金融機構(gòu)導流，輸出數(shù)據(jù)和技術(shù)優(yōu)勢。

（1）銀行：資金投入充足，發(fā)力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。主要上市銀行2019年技術(shù)投入高達1079億元，偏好自建科技子公司或合作開發(fā)。應(yīng)用場景包括消費信貸、供應(yīng)鏈金融、智能柜臺、智能投顧等，通過大數(shù)據(jù)、AI貸前精準營銷，貸后動態(tài)監(jiān)控，構(gòu)建信用評級體系，大幅提高業(yè)務(wù)質(zhì)量和效率。主要挑戰(zhàn)在于轉(zhuǎn)型時間長、數(shù)據(jù)處理難度大等。

（2）保險：應(yīng)用場景廣泛，發(fā)展迅速。頭部保險憑借數(shù)據(jù)和資金優(yōu)勢自行研發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)保險公司主要切入營銷、定損等局部市場，2019年技術(shù)投入達319億元。保險產(chǎn)品在設(shè)計、銷售、投保核保、理賠等環(huán)節(jié)均有金融科技滲透，顯著擴大保險覆蓋范圍。主要挑戰(zhàn)在于保險技術(shù)應(yīng)用“重銷售、輕服務(wù)”、中小險企數(shù)據(jù)運用和管理水平有待提升。

（3）證券：零售經(jīng)紀和機構(gòu)業(yè)務(wù)應(yīng)用較廣。2019年證券技術(shù)投入約205億，主要應(yīng)用于經(jīng)紀、機構(gòu)服務(wù)等標準化業(yè)務(wù)上，在投行、合規(guī)風控等依賴人力和經(jīng)驗的業(yè)務(wù)尚未大規(guī)模應(yīng)用。目前，證券科技同質(zhì)化嚴重，且涉及全資本市場基礎(chǔ)設(shè)施改革，尚待頂層設(shè)計統(tǒng)籌推進。

（4）資管：主要運用于投研決策、量化交易、智能搜索領(lǐng)域。2019年大資管行業(yè)存量規(guī)模約82萬億元，涵蓋基金、銀行理財、信托、券商資管、保險資管等機構(gòu)，其中基金行業(yè)在金融科技運用方面較為領(lǐng)先。但輕資產(chǎn)商業(yè)模式?jīng)Q定資管行業(yè)難以大規(guī)模投入技術(shù)資金，基金業(yè)技術(shù)投入不足20億元、信托業(yè)15億，目前的金融科技水平難以完全取代人力作用，主要起到智能搜索、量化交易、投研輔助作用。

（5）互聯(lián)網(wǎng)金融科技平臺：大型平臺企業(yè)主導，滲透支付、借貸、理財、技術(shù)輸出等細分領(lǐng)域。我們選取10家樣本企業(yè)觀察，企業(yè)涵蓋電商、社交、本地生活、直播等不同領(lǐng)域，但涉足金融服務(wù)路徑相同，均以獲取支付牌照為敲門磚，導流至高利潤的借貸和理財板塊，同時利用數(shù)據(jù)和技術(shù)向金融機構(gòu)輸出技術(shù)解決方案。但醞釀高杠桿、系統(tǒng)性風險、隱私保護、壟斷地位等問題，引起高度關(guān)注。

3.監(jiān)管導向：全面升級，鼓勵創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展。早期國家對金融創(chuàng)新持包容態(tài)度，但P2P等風險事件極大挑戰(zhàn)監(jiān)管底線。吸取教訓，監(jiān)管層提前預判互聯(lián)網(wǎng)金融科技潛在風險。頂層設(shè)計上，強調(diào)鼓勵創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展并重；監(jiān)管主體上，金融委、央行、監(jiān)管機構(gòu)、市場監(jiān)管總局多管齊下，提前介入，不留監(jiān)管死角；監(jiān)管思路上，推出中國版“監(jiān)管沙盒”試點，打造培育創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展長效機制。

4.展望未來：2020年是金融科技發(fā)展分水嶺，如果說上半場關(guān)鍵詞是巨頭崛起、創(chuàng)新商業(yè)模式為王，下半場則是重建規(guī)則、靠硬實力取勝。金融科技未來發(fā)展面臨四大趨勢。1）步入監(jiān)管元年，短期內(nèi)面臨強監(jiān)管，長期仍鼓勵創(chuàng)新與風險預防并重。2）金融科技前景依然廣闊，市場主體日趨多元，合作大于競爭。3）隨著新基建上升為國家戰(zhàn)略高度，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算及大數(shù)據(jù)深度融合，推動金融科技發(fā)展進入新一階段。4）商業(yè)模式或被重塑，更好服務(wù)實體經(jīng)濟、普惠金融、提高科技硬實力是三大發(fā)力方向。

風險提示：金融科技嚴監(jiān)管，對市場格局和商業(yè)模式形成沖擊

目錄

正文

1金融科技行業(yè)概覽

1.1何為金融科技：以技術(shù)為手段，提高金融效率和質(zhì)量

金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，技術(shù)為手段，金融為目標。金融科技Fintech一詞最早是花旗銀行1993年提出，由Finance（金融）+Technology（科技）合成而來。根據(jù)金融穩(wěn)定理事會（FSB）2017年《金融科技對金融穩(wěn)定的影響》，金融科技是指技術(shù)帶來的金融創(chuàng)新，能夠產(chǎn)生新的商業(yè)模式、應(yīng)用、流程或產(chǎn)品，從而對金融服務(wù)的提供方式產(chǎn)生重大影響。中國央行《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》也參考了上述定義，指出“金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，旨在運用現(xiàn)代科技成果改造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務(wù)流程等，推動金融發(fā)展提質(zhì)增效”。

1.2發(fā)展歷程：中國金融科技起步較晚，后來居上

縱觀全球金融科技發(fā)展，可分為金融信息化、互聯(lián)網(wǎng)金融、金融與科技深度融合三大階段。

1.0金融信息化：上世紀80年代經(jīng)濟全球化、金融自由化催生大量復雜金融服務(wù)需求，金融機構(gòu)設(shè)立IT部門，銀行卡、ATM、證券交易無紙化等快速普及，金融服務(wù)與電子信息技術(shù)初步融合，起到提高業(yè)務(wù)效率、降低運營成本的作用。在中國，1993年國務(wù)院《有關(guān)金融體制改革的決定》提出“加快金融電子化建設(shè)”，中國金融信息化提上日程。

2.0互聯(lián)網(wǎng)金融：2000-2010年全球信息爆炸、互聯(lián)網(wǎng)紅利快速上升，金融機構(gòu)圍繞互聯(lián)網(wǎng)拓客營銷，金融服務(wù)從線下轉(zhuǎn)移到線上，極大豐富觸及范圍和應(yīng)用場景，減少信息不對稱，銷售渠道和業(yè)務(wù)模式大變革。在中國，2013-2015年是互聯(lián)網(wǎng)金融達到高峰，P2P、移動支付、網(wǎng)上開戶遍地開花，互聯(lián)網(wǎng)銀行、證券、保險等紛紛設(shè)立。

3.0金融科技深度融合：2011年以來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈技術(shù)滲透于投資決策、風險定價、資產(chǎn)配置等環(huán)節(jié)，深刻改變金融服務(wù)方式和邏輯，對傳統(tǒng)金融機構(gòu)和監(jiān)管發(fā)起挑戰(zhàn)。中國由于人口基數(shù)龐大、移動通信和物流基建發(fā)達，在全球金融科技競爭格局中處于第一梯隊。

1.3投資情況：2019年全球金融科技投融資達1500億美元，中國市場有所降溫

全球金融科技投融資2018年達到頂峰。根據(jù)畢馬威《金融科技脈搏》，2015-2019年，全球金融科技投融資金額從649億美元增至1503億美元，年均增速達23.4%，投融資數(shù)量從2123宗增至3286宗。2018年伴隨螞蟻等一批大型融資事件落地，金融科技投融資達到階段性高點，此后市場降溫。2020年上半年，因疫情導致跨境并購中斷，金融科技僅獲1221筆交易、256億美元投資。

分投資渠道看，風投表現(xiàn)較為強勁。金融科技主要投資者包括VC、PE和并購，平均所占份額為40%、3%、41%。VC是風險投資機構(gòu)對初創(chuàng)企業(yè)股權(quán)投資，是反映金融科技投資市場領(lǐng)先指標。近5年，VC支持的金融科技投資金額從178億美元增至393億美元，2020年上半年為200億美元，超過同期水平。

分業(yè)態(tài)看，支付科技占四成，保險科技次之。金融科技投向業(yè)態(tài)包括支付、保險、監(jiān)管科技、數(shù)字貨幣、財富管理、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域，2020年上半年占比分別為38%、9%、7%、5%、1%、3%。支付科技涉及領(lǐng)域廣泛，從大眾消費到醫(yī)療、房地產(chǎn)、跨境交易等細分賽道，均對支付流動性、安全性提出較高要求，投資者熱情高漲。

分國家和地區(qū)看，美國金融科技投資最多，中國投資降溫。2020年上半年，美洲、亞洲、其他地區(qū)金融科技投融資分別為129、81、46億美元，占比分別50%、32%、18%。其中，美國金融科技投資額119億美元，占美洲92%、全球投資額46%。亞太地區(qū)，以印尼、印度為代表東南亞金融科技公司成為熱點。中國內(nèi)地金融科技投融資經(jīng)歷2018年高峰，2019年投資額為45億美元，相比縮減82%，2020年上半年進一步降至6.1億美元。

分企業(yè)看，中國金融科技市場格局寡頭化。不同于其他國家和地區(qū)金融科技以中小型公司為主，中國金融科技市場結(jié)構(gòu)趨向少數(shù)大型企業(yè)主導?！?020胡潤全球獨角獸榜》顯示，18家金融科技行業(yè)獨角獸企業(yè)估值共計16340億元。

1.4核心技術(shù)：ABCD四大技術(shù)賦能

人工智能：人工智能（AI）將人的智能延伸到計算機系統(tǒng)，具體包括圖像識別、語言識別、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。金融領(lǐng)域涉及人工環(huán)節(jié)多、對數(shù)據(jù)安全性要求高，人工智能應(yīng)用廣泛。根據(jù)艾瑞咨詢，預計2022年金融科技投資中，人工智能投入將達到580億元。

AI+金融典型應(yīng)用包括：1）基于生物識別的人臉識別，可應(yīng)用于賬戶遠程開戶、業(yè)務(wù)簽約等；2）基于語音識別與處理，實現(xiàn)智能客服、營業(yè)網(wǎng)點機器人服務(wù)，減少運營成本；3）基于OCR自動化視覺處理，將發(fā)票、合同、單據(jù)的信息結(jié)構(gòu)化處理，提高效率；4）機器學習應(yīng)用于智能投顧，提高市場有效性，加快產(chǎn)品創(chuàng)新。5）金融知識圖譜，將大量信息匯集到關(guān)系網(wǎng)，作用于風險預警、反欺詐方面。

大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)（Bigdata），是以新處理模式對大量多樣的數(shù)據(jù)集合進行捕捉、管理和處理，使之成為具備更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的生產(chǎn)資料。國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心《2019中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》顯示，2019年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到8500億,預計2020年超過1萬億。

大數(shù)據(jù)+金融典型應(yīng)用包括：1）客戶畫像：大數(shù)據(jù)根據(jù)客戶人口統(tǒng)計學特征、消費能力數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)、風險偏好等，捕捉潛在需求，實現(xiàn)精準營銷與獲客。2）大數(shù)據(jù)征信：基于金融大數(shù)據(jù)，開發(fā)授信評估、信用報告、貸中預警等服務(wù)，降低信用評估成本，將審核周期縮短至秒級。

云計算：云計算（Cloudcomputing）將原本在本地服務(wù)器進行的計算轉(zhuǎn)移到云端，按需使用，具有計算高效、成本低廉特點。按照服務(wù)方式，云計算分為IaaS（將IT基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)交付），PaaS（將數(shù)據(jù)庫等平臺作為服務(wù)交付），SaaS（將應(yīng)用解決方案作為服務(wù)交付）。根據(jù)IDC《中國金融云市場跟蹤》報告，2019年中國金融云市場規(guī)模達到33.4億美元，其中，以公有云和私有云為代表的IaaS規(guī)模達到23.5億美元，云解決方案市場規(guī)模達到9.8億美元。

云計算是金融科技基礎(chǔ)設(shè)施，典型應(yīng)用包括：1）云+大數(shù)據(jù)：云計算以分布式處理架構(gòu)為核心，高度契合大數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)云端存儲。2）拓展系統(tǒng)處理能力：傳統(tǒng)金融解決方案市場由IOE主導，即以IBM、Oracle、EMC為代表的小型機、集中式數(shù)據(jù)庫和高端存儲的技術(shù)架構(gòu)，難以應(yīng)對數(shù)據(jù)量級和計算復雜程度的增長，金融機構(gòu)自行開發(fā)或購買云服務(wù)，彌補基礎(chǔ)軟硬件的不足，滿足系統(tǒng)高性能和容災備份的要求。

區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈（Blockchain）是分布式共享記賬機制，具有去中心化、不可篡改、匿名性等特點，與金融行業(yè)對數(shù)據(jù)安全、交易真實、隱私保密等業(yè)務(wù)需求不謀而合。IDC《全球半年度區(qū)塊鏈支出指南》估算2018年中國區(qū)塊鏈市場支出規(guī)模達1.6億美元。

區(qū)塊鏈賦能金融典型場景包括：1）物聯(lián)網(wǎng)：區(qū)塊鏈是物聯(lián)網(wǎng)底層萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)，確保底層資產(chǎn)交易真實可靠，提升交易安全性，降低信息不對稱。2）支付結(jié)算：支付收單機構(gòu)間基于聯(lián)盟鏈和智能合約實時自動對賬，避免數(shù)據(jù)被篡改，全業(yè)務(wù)流程可追溯可審計。

2金融科技行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀

金融科技細分賽道眾多，涵蓋支付、借貸、投資、財富管理、保險、解決方案輸出等業(yè)務(wù)形態(tài)，主要玩家包括傳統(tǒng)金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、專業(yè)領(lǐng)域金融科技公司等。

2.1銀行科技

2.1.1行業(yè)格局：數(shù)字化加速發(fā)展，央行、商業(yè)銀行以及銀行金融科技子公司是主要推動力

近年來，銀行業(yè)發(fā)力金融科技領(lǐng)域，借助技術(shù)推動整體向數(shù)字化、智能化、生態(tài)化加速發(fā)展。根據(jù)《中國上市銀行分析報告2020》，2019年上市銀行繼續(xù)加大科技投入力度，在基礎(chǔ)平臺建設(shè)、數(shù)字化零售金融、數(shù)字化公司金融、數(shù)字化同業(yè)業(yè)務(wù)等方面取得長足進展，大中型上市銀行平均科技人員占比提升至4%以上，平均科技投入資金占營業(yè)收入比例約為2%，其中披露金融科技投入的18家上市銀行投資規(guī)模合計達1079億。

目前銀行業(yè)金融科技主要形成以下格局，央行發(fā)起設(shè)立金融科技公司引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，商業(yè)銀行與科技公司合作完善業(yè)務(wù)生態(tài)布局，大中型銀行成立金融科技子公司發(fā)力轉(zhuǎn)型。

央行主導成立金融科技公司，涉及數(shù)字貨幣、區(qū)塊鏈等。央行為完善數(shù)據(jù)共享、數(shù)字貨幣清結(jié)算、征信數(shù)據(jù)庫建設(shè)等工作，正穩(wěn)步推進計劃中的金融科技工作，目前已成立五家金融科技公司，包括數(shù)字貨幣研究所、深圳金融科技有限公司、長三角金融科技有限公司、成方金融科技有限公司、中匯金融科技等，涉及數(shù)字貨幣、區(qū)塊鏈金融、密碼學等多個方向。

銀行與第三方互聯(lián)網(wǎng)公司和科技公司合作。銀行擁有牌照、研發(fā)實力、資金和客戶，科技公司具有科技能力和金融創(chuàng)新的敏感度，二者優(yōu)勢互補，在客戶資源、科技開發(fā)與應(yīng)用、風險控制等領(lǐng)域深度合作，銀行通過合作開發(fā)、協(xié)作引入等方式接受較為成熟的技術(shù)方案，同時推動組織轉(zhuǎn)型和架構(gòu)升級。例如，贛州銀行與中興通訊、大連同方和天陽宏業(yè)等科技公司共同發(fā)起金融科技國產(chǎn)化實驗室，晉商銀行與山西移動簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議將在金融業(yè)務(wù)、通信及信息化服務(wù)等方面共建金融科技生態(tài)。

大中型銀行成立金融科技子公司。各大銀行在深化與外部科技企業(yè)合作的基礎(chǔ)上，注重加強自身科技實力，成立金融科技子公司整合技術(shù)、業(yè)務(wù)、資源及經(jīng)驗優(yōu)勢，對內(nèi)對外輸出技術(shù)能力，提升整體數(shù)字化水平。截止2020年11月，國有五大行及七家股份制銀行已成立獨立的金融科技子公司。

2.1.2應(yīng)用場景：金融科技深入各業(yè)務(wù)條線，信貸領(lǐng)域應(yīng)用已較為成熟

當前銀行金融科技應(yīng)用快速發(fā)展，深入各業(yè)務(wù)條線與產(chǎn)品，手機銀行、智能柜臺、交易銀行、智能客服、智能投顧等增值服務(wù)全面推出，提升客戶體驗、降低運營成本，各業(yè)務(wù)協(xié)同形成正向循環(huán)。其中，金融科技在信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，目前大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)已較為成熟，主要包括消費信貸、中小企業(yè)貸款及供應(yīng)鏈金融。

（一）消費信貸

消費信貸具有小額、分散、高頻的特點，內(nèi)嵌于日常生活，與消費場景深度融合。

1）貸前：觸達客戶、挖掘需求、精準營銷

消費金融場景化構(gòu)建，增加流量、獲取數(shù)據(jù)。銀行通過和較強科技實力的頭部機構(gòu)合作為消費金融業(yè)務(wù)提供精準導流，掌握客戶大數(shù)據(jù)，目前主要有兩種方式，一是與金融科技信息平臺合作，拓展技術(shù)應(yīng)用和場景服務(wù)能力，如五大行分別與百度、阿里、騰訊、京東、蘇寧建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，在金融產(chǎn)品、渠道建設(shè)、智能金融服務(wù)領(lǐng)域深度合作，其中重點布局校園生態(tài)、交通出行、醫(yī)療健康、零售商超等線下流量大的場景，如各大銀行接入第三方支付機構(gòu)、合作線上發(fā)卡等。二是與生活社交、餐飲娛樂、旅游出行等平臺合作，互聯(lián)網(wǎng)在前端提供客戶和流量，商業(yè)銀行開放客戶端接入的API接口，同時吸引線上線下客戶，形成一站式服務(wù)。如在美團點評、永樂票務(wù)等平臺上提供支付、消費信貸等便捷優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)，聯(lián)合愛奇藝等視頻平臺提供會員服務(wù)等，形成消費金融生態(tài)圈。

根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘客戶信貸需求，實現(xiàn)精準營銷。依據(jù)外部平臺、內(nèi)部個人信貸等數(shù)據(jù)，借助生物識別、人工智能等技術(shù)，準確分析客戶屬性、行為偏好、需求傾向等，形成信用卡、財富管理、信貸等不同層次的金融產(chǎn)品和服務(wù)體系，實現(xiàn)對目標客戶的精準觸達、智能營銷，并匹配最優(yōu)產(chǎn)品組合，提升差異化定價能力。如恒豐銀行利用自主研發(fā)的企業(yè)級大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺，提供客戶360視圖、產(chǎn)品貨架與優(yōu)化組合方案、客戶風險預警等，實現(xiàn)團隊協(xié)作和精準營銷技術(shù)支撐，系統(tǒng)中的產(chǎn)品推薦和智能獲客功能有效增加了新客戶增長和產(chǎn)品持有，從2016年2月至2017年4月使用前后數(shù)據(jù)看，客戶增長率、價值客戶增加率、重點產(chǎn)品持有率分別上漲2.2%、3.6%、3.5%。

精準識別客戶資質(zhì)，實現(xiàn)恰當準入。在授信環(huán)節(jié)，通過大數(shù)據(jù)征信、人工智能、知識圖譜等驗證借款人的真實身份和償付意愿，準確判斷用戶信用等級、項目風險、成本效益。數(shù)據(jù)來自與外部聚合的生態(tài)平臺、征信機構(gòu)、社保、財稅、工商等公用事業(yè)系統(tǒng)、個人信用管理平臺等多維度，利用深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，減少人工干預。如平安金融壹賬通利用微表情面審輔助系統(tǒng)，整合人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能判斷并提示欺詐風險，可實現(xiàn)與人工判斷80%的吻合率，實現(xiàn)了面審流程智能化、規(guī)范化、減少40%以上人工干預。

2）貸中及貸后：動態(tài)監(jiān)控、用戶復貸、逾期催收

貸款發(fā)放后，1）信用風險動態(tài)監(jiān)控，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)跟蹤交易行為、關(guān)聯(lián)交易動態(tài)，關(guān)注信用風險變化，基于風險預測模型進行預警和調(diào)整；2）用戶復貸、逾期催收，對于有良好的記錄的優(yōu)質(zhì)客戶，繼續(xù)使用精準營銷推動復貸，對逾期客戶進行催收預警，與公安司法部門連通，聯(lián)合執(zhí)行催收。如恒豐銀行的全面風險預警系統(tǒng)，其依托于星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺，可適用于貸款全流程風險監(jiān)控，自上線以來，客戶識別效率、準確率、成本控制顯著提升，某平臺貸自增授信業(yè)務(wù)逾欠率控制在1%以內(nèi)，且呈逐步降低趨勢。

（二）中小企業(yè)貸款及供應(yīng)鏈金融服務(wù)

中小企業(yè)抵質(zhì)押物較少、價值較低，銀行難以觸達和有效服務(wù)中小微客戶。近年隨著金融科技和業(yè)務(wù)的逐步融合，在中小企業(yè)貸款以及供應(yīng)鏈金融方面，銀行可以通過金融科技提升數(shù)據(jù)收集能力、構(gòu)建信用評級體系，極大提高支持中小企業(yè)融資效率。

1）貸前：數(shù)據(jù)采集、信貸審核流程整合

在普通中小企業(yè)貸款中，銀行通過金融科技技術(shù)采集電商交易、物流、企業(yè)結(jié)算、流水等數(shù)據(jù)，結(jié)合工商、稅務(wù)、法院等外部信息，一并進入數(shù)據(jù)湖，經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘、特征提取、機器學習等方式刻畫企業(yè)形象，進而構(gòu)建信用模型、判斷信用風險、核定信用額度，完成企業(yè)到企業(yè)主的全面分析，實現(xiàn)線上審批、自動放款。金融科技中數(shù)據(jù)的獲取、加工、分析等是并行操作，將七大原有信貸審核流程整合為一體，提升審批效率、降低運營成本。

在供應(yīng)鏈金融服務(wù)中，銀行貸前風控從授信主體轉(zhuǎn)向整體鏈條。供應(yīng)鏈核心企業(yè)信用良好，根據(jù)上下游企業(yè)與其交易關(guān)系的大數(shù)據(jù)形成關(guān)系圖譜，通過知識圖譜技術(shù)將碎片化數(shù)據(jù)有機組織，利用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)供應(yīng)鏈上下游信用穿透，同時使用交往圈分析模型，持續(xù)觀察企業(yè)間交往數(shù)據(jù)變化，動態(tài)監(jiān)控供應(yīng)鏈健康程度，實現(xiàn)信貸全流程管理。

其中最為關(guān)鍵的是區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)的信用共享，具體來看，數(shù)據(jù)方面，通過將業(yè)務(wù)流程中的四流（信息流、商流、物流和資金流）與融資信息上鏈，利用區(qū)塊鏈不可篡改性，提升數(shù)據(jù)可信度；業(yè)務(wù)方面，將核心企業(yè)的票據(jù)、授信額度、應(yīng)收應(yīng)付等轉(zhuǎn)化為數(shù)字憑證，利用區(qū)塊鏈可溯源性，實現(xiàn)信用有效傳導，同時通過智能合約可實現(xiàn)數(shù)字憑證的多級拆分和流轉(zhuǎn)，有效提升金融機構(gòu)風控效率，降低中小企業(yè)融資難度。目前已有較多區(qū)塊鏈結(jié)合供應(yīng)鏈實踐，如工銀e信、農(nóng)行e鏈貸等，主要用于應(yīng)收款項、庫存融資等方面。以工銀e信為例，其是一種可流轉(zhuǎn)、可融資、可拆分的電子付款承諾函，可在平臺上自由轉(zhuǎn)讓、融資、質(zhì)押等，實現(xiàn)銀行資金的全產(chǎn)業(yè)鏈支持。

2）貸中及貸后：全流程管理

與消費信貸類似，用數(shù)據(jù)監(jiān)控客戶經(jīng)營周期，關(guān)注用戶的欺詐風險與經(jīng)營風險的動態(tài)改變，設(shè)置一系列預警指標，包括銀行流水、杠桿比例、稅務(wù)信息等傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，以及交易對手方經(jīng)營變化、市場數(shù)據(jù)等經(jīng)營數(shù)據(jù)。

2.1.3問題挑戰(zhàn)：技術(shù)轉(zhuǎn)型時間長、投入產(chǎn)出比不定、數(shù)據(jù)處理難度大

信貸業(yè)務(wù)數(shù)字化從根本上改善了中小企業(yè)、農(nóng)戶的貸款服務(wù)。12月8日銀保監(jiān)會主席郭樹清表示，銀行等機構(gòu)的智能風控減少授信過程中對抵押物的依賴，提升融資的可得性，甚至可精準幫助貧困戶發(fā)展適宜產(chǎn)業(yè)。截至2020年9月，全國扶貧小額信貸累計發(fā)放5038億元，支持貧困戶1204萬戶次，截至10月，銀行的小微企業(yè)信貸客戶已達到2700萬，普惠型小微企業(yè)和個體工商戶貸款同比增速超過30%，農(nóng)戶貸款同比增速達14.3%。

但當前銀行金融科技發(fā)展中也存在部分問題：

一是傳統(tǒng)對內(nèi)的技術(shù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向以客戶為中心的數(shù)字系統(tǒng)尚需時日。傳統(tǒng)IT系統(tǒng)通過內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)和信息化技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程電子化，提升工作流程效率、降低操作風險，核心系統(tǒng)的重點在于安全和穩(wěn)定。而數(shù)字化改革的重點是以客戶為核心，需要快速響應(yīng)和靈活拓展能力，以定制化、場景化的金融服務(wù)滿足客戶需求，因此傳統(tǒng)IT系統(tǒng)與以客戶為中心的數(shù)字化系統(tǒng)銜接與整合需要一定時日。

二是轉(zhuǎn)型所需投入成本較高，需權(quán)衡投入產(chǎn)出比。戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、軟硬件改革等需要較大的金融科技投入和人才吸納成本，短期內(nèi)對銀行的盈利能力形成影響。2019年，上市銀行平均金融科技投入分別占營業(yè)收入、歸母凈利潤的2.3%和7.0%。持續(xù)高額投入能否成功轉(zhuǎn)型，未來創(chuàng)造更高額利潤、有良好的投入產(chǎn)出比仍存在不確定性，因此銀行在考慮進行改革時會不斷權(quán)衡轉(zhuǎn)型的可行性和可持續(xù)性。

三是數(shù)據(jù)處理和分析難度大。傳統(tǒng)銀行數(shù)據(jù)庫的信息具有碎片化、非結(jié)構(gòu)化的特征，各項業(yè)務(wù)和項目運行是單獨的數(shù)據(jù)集，使得數(shù)據(jù)的整合、處理和分析存在較大困難。目前主要以“數(shù)據(jù)湖”的形式將所有數(shù)據(jù)集中，再依據(jù)所需進行提取加工，但實際操作中，入湖數(shù)據(jù)的篩選、海量原始數(shù)據(jù)的輸入、高效低成本的提取和分析數(shù)據(jù)等均存在難點。

2.2保險科技

2.2.1行業(yè)格局：頭部險企和互聯(lián)網(wǎng)保險公司發(fā)展迅速，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司加速布局

近幾年，我國保險科技發(fā)展十分迅速。根據(jù)《中國金融科技生態(tài)白皮書2020》，2019年中國保險機構(gòu)的科技投入達319億元，預計2022年將增長到534億。頭部保險企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)保險公司的科技布局不斷加速，中國平安、中國人壽等傳統(tǒng)大型保險機構(gòu)，均將“保險+科技”提到戰(zhàn)略高度。

當前我國保險科技市場主要參與方有三類，分別為傳統(tǒng)保險公司、互聯(lián)網(wǎng)保險公司以及互聯(lián)網(wǎng)公司。

1)傳統(tǒng)保險公司是當前推動保險科技運用的主力。在互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的壓力下，傳統(tǒng)保險公司基于其自身穩(wěn)定成熟的保險業(yè)務(wù)模式、產(chǎn)品設(shè)計、營銷渠道，積極擴大金融科技的運用范圍，通過與科技企業(yè)合作或自研，提升金融科技實力與創(chuàng)新能力。以中國平安為例，公司持續(xù)加大科技研發(fā)投入，打造領(lǐng)先的科技能力。截至2020年6月末，公司科技專利申請數(shù)較年初增加4,625項，累計達26,008項；在全球金融科技專利申請排名榜中，連續(xù)兩年位居全球第一位。

2)互聯(lián)網(wǎng)保險公司是保險科技生態(tài)的重要力量。互聯(lián)網(wǎng)保險公司自創(chuàng)立起就致力于在各方面業(yè)務(wù)發(fā)展創(chuàng)新，與傳統(tǒng)保險公司錯位競爭，主要圍繞產(chǎn)品設(shè)計、銷售、理賠、售后等多方面，實現(xiàn)線上化、場景化和去中介化目標。以眾安保險為例，由“保險+科技”雙引擎驅(qū)動，圍繞健康、消費金融、汽車、生活消費、航旅五大生態(tài)，以科技服務(wù)新生代，提供個性化、定制化、智能化的新保險，開發(fā)了眾享e家·意外險、騎行保共享單車意外險、尊享e生、童安保等特色互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品。

3)互聯(lián)網(wǎng)公司是保險科技生態(tài)的新新力量。互聯(lián)網(wǎng)公司金融科技實力較強，并且具有豐富的流量入口，在將流量與金融科技結(jié)合方面具有顯著優(yōu)勢。互聯(lián)網(wǎng)公司在布局大金融生態(tài)的同時，與保險公司深度合作，在保險領(lǐng)域的布局逐步深入，逐步成為保險科技的新新力量。以微民保險為例，作為騰訊旗下保險代理平臺，微民與保險公司深度合作，充分發(fā)揮騰訊的互聯(lián)網(wǎng)能力和“連接器”優(yōu)勢，為用戶提供性價比高的保險產(chǎn)品以及微保特色的優(yōu)惠與增值服務(wù)。微民保險著重打造“互聯(lián)網(wǎng)+保險”生態(tài)模式、“流量+場景+保險”生態(tài)模式、“保險+服務(wù)+用戶教育”閉環(huán)模式，通過結(jié)合微保的用戶觸達、風險識別、網(wǎng)上支付，跟保險公司的精算、承保、核賠和線下服務(wù)能力，實現(xiàn)全行業(yè)的生態(tài)共享共贏，最終讓用戶受惠。

2.2.2應(yīng)用場景：貫穿保險業(yè)務(wù)全鏈條

保險業(yè)務(wù)的核心鏈條包括產(chǎn)品設(shè)計、銷售、投保核保、理賠等四個環(huán)節(jié)。以人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)應(yīng)用為代表的保險科技，正在深刻改變保險業(yè)務(wù)模式，重塑保險業(yè)務(wù)的核心價值鏈。

1)產(chǎn)品設(shè)計端：提供全面深入數(shù)據(jù)支持，提升風險定價能力

保險的產(chǎn)品設(shè)計是保險業(yè)務(wù)核心能力，通過區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，可以為保險產(chǎn)品設(shè)計提供更加全面深入的數(shù)據(jù)支持。如利用區(qū)塊鏈結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、以及人工智能技術(shù)，可以將通過場景獲得的數(shù)據(jù)上鏈儲存，保證數(shù)據(jù)安全性、真實性。在此基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)建立客戶數(shù)據(jù)庫，輔助精算師進行產(chǎn)品開發(fā)，提升風險定價能力。

保險科技在產(chǎn)品設(shè)計端的運用，一方面有助于保險業(yè)務(wù)效益提升，實現(xiàn)保險產(chǎn)品精準定價，另一方面提升客戶的產(chǎn)品體驗，將保費與個人實際情況更精準結(jié)合。當前在車險行業(yè)較為熱門的保險科技運用是UBI車險，即“UsageBasedInsurance”（基于實際使用的車險），根據(jù)《中國金融科技生態(tài)白皮書（2020）》，UBI車險采用前裝設(shè)備、OBD（On-BoardDiagnostics,車載自診斷系統(tǒng)）設(shè)備以及智能手機，實時收集實際駕駛時間、地點、里程、加速、減速、轉(zhuǎn)彎、車燈狀態(tài)等駕駛信息，加以分析建模，精準地計算風險保費、設(shè)計保險產(chǎn)品。UBI車險結(jié)合駕駛?cè)恕④囕v、路面狀況等多個維度模型的分析，可以準確評估駕駛?cè)藛T的駕駛行為風險等級，從而確定不同的保費級別，最終實現(xiàn)保費與風險的對價平衡。

2)產(chǎn)品營銷端：通過精準定位、定向投放提高轉(zhuǎn)化率

人壽集團公司副總裁盛和泰在撰文中表示，通過金融科技運用，“保險公司將保險服務(wù)融入客戶所處的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景之中，通過適時風險提示來激發(fā)客戶投保意愿，推動保險銷售從‘干擾型的介入式推銷’向‘場景型的融入式營銷’轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)客戶保險消費從‘要我買’向‘我要買’的轉(zhuǎn)變，將保險消費主導權(quán)歸還給消費者，客戶的保險消費體驗得到顯著提升?！?/span>

一是精準營銷，通過大數(shù)據(jù)、人工智能作為主要技術(shù)，對客戶進行360度精準畫像，實現(xiàn)客戶群精準定位，同時提高保險營銷渠道的精細化管理，在匹配客群及渠道的基礎(chǔ)上進行定向投放，提高轉(zhuǎn)化率。

二是輔助代理人業(yè)務(wù)，通過強大的數(shù)據(jù)化平臺，將各類保險產(chǎn)品主要數(shù)據(jù)導入，為代理人業(yè)務(wù)提供手機端可移動、實時、可修改各類參保參數(shù)的線上保單生成系統(tǒng)，便于代理人實時制定個性化方案、跟進參保進度等。

三是智能客服，通過人工智能技術(shù)與潛在客戶深度交流，獲取客戶需求以及客戶信息，并提供定制化保險方案。

3)投保與核保端：流程智能化，降本增效

在投保與核保環(huán)節(jié)，保險科技的價值在于幫助企業(yè)提升風控能力，實現(xiàn)流程智能化，電子保單與自動核保的應(yīng)用幫助降本增效。

在投保環(huán)節(jié)，通過區(qū)塊鏈技術(shù)，將過去分散的保單管理轉(zhuǎn)為統(tǒng)一鏈上管理，實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)化，便利數(shù)據(jù)分享。

在核保環(huán)節(jié)，通過區(qū)塊鏈及渠道溯源，以鏈上數(shù)據(jù)簡化投保評估流程，依據(jù)參保人全方位的數(shù)據(jù)信息，對參保人員進行智能綜合分析，實現(xiàn)智能核保以及流程自動化，降低成本；依據(jù)風險程度做出是否承保及確認承保條件，量化風險。

4)理賠與售后：提高理賠效率，識別騙保風險

通過人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)，保險公司可以顯著提高理賠效率、實現(xiàn)騙保識別、提升客戶體驗。

在智能客服方面，利用人工智能可以實現(xiàn)理賠決策自動化，提高理賠效率，減少人工成本。如一些保險科技公司已推出“智能閃賠”產(chǎn)品，實現(xiàn)機構(gòu)數(shù)據(jù)打通，能夠通過線上操作，不受時間地點限制，在半天內(nèi)賠款到位，90%以上的案件10分鐘內(nèi)就能完成查勘，自助理賠率達到60%，提升效率，降低賠付成本。

在理賠反欺詐方面，利用大數(shù)據(jù)，可以建設(shè)智能風控系統(tǒng)識別欺詐風險，改善傳統(tǒng)理賠環(huán)節(jié)存在的數(shù)據(jù)割裂問題。保險欺詐行為嚴重損害保險公司的利益，為識別可疑保險欺詐行為，需要開展多方面專項調(diào)查，耗時耗力。而借助大數(shù)據(jù)手段，通過建立保險欺詐識別模型，完善智能風控系統(tǒng)，通過篩選從數(shù)萬條賠付信息中挑出疑似詐騙索賠，再根據(jù)疑似詐騙索賠展開調(diào)查，提高工作效率。此外，保險企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)，結(jié)合內(nèi)部、第三方和社交媒體數(shù)據(jù)進行早期異常值檢測，包括了客戶的健康狀況、財產(chǎn)狀況、理賠記錄等，及時采取干預措施，減少先期賠付。

2.2.3問題挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)化進程緩慢、新技術(shù)運用尚不成熟

保險科技的運營顯著擴大了保險覆蓋范圍，實現(xiàn)保險業(yè)務(wù)降本增效。郭樹清在2020年新加坡科技節(jié)演講中提出，“數(shù)字保險顯著拓寬了保險覆蓋范圍。中國基本養(yǎng)老保險已覆蓋近10億人，基本醫(yī)療保險覆蓋超過13億人，并已實現(xiàn)跨省結(jié)算。保險機構(gòu)運用視頻連線和遠程認證等科技手段，實現(xiàn)業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)線上化。2020年上半年，互聯(lián)網(wǎng)人身險保費收入同比增長12.2%，互聯(lián)網(wǎng)財產(chǎn)保險公司保費收入同比增長44.2%。”

當前保險金融科技應(yīng)用不斷向縱深化發(fā)展，然而仍面臨一定問題：

一是部分保險金融科技應(yīng)用重銷售、輕服務(wù)。當前保險科技運用主要集中于銷售以及產(chǎn)品設(shè)計端，側(cè)重于獲取客戶信息、塑造場景化保險購買體驗，提升產(chǎn)品設(shè)計能力以及客戶購買意向，但對于售后、理賠便利性等環(huán)節(jié)的技術(shù)運用仍有待提升，切實提高保險服務(wù)品質(zhì)。

二是數(shù)據(jù)化進程存在挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)儲存和安全問題日益突出。在當前保險行業(yè)在推進科技運用過程中，部分中小險企數(shù)據(jù)管理規(guī)范有待建立，在數(shù)據(jù)資源采集、傳輸、存儲、利用、開放等全流程數(shù)據(jù)化進程建設(shè)仍存在問題。部分保險公司積累大量客戶行為數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)管理水平仍不足，存在數(shù)據(jù)孤島化、分割化問題，數(shù)據(jù)安全性程度難以保障。

三是新技術(shù)在保險行業(yè)的運用尚不成熟，如區(qū)塊鏈、人工智能等。受限于科技成熟度，以及理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)換的問題，新技術(shù)應(yīng)用速度難以滿足市場需求，保險科技在行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用仍然有很大提升空間。

2.3證券科技

2.3.1行業(yè)格局：金融科技投資約200億，頭部券商、互聯(lián)網(wǎng)券商和軟件服務(wù)商三分天下

證券行業(yè)金融科技投入2019年超200億。根據(jù)中證協(xié)，2017-2019年證券業(yè)信息技術(shù)投入金額從2017年112元增長至2019年205億元，年均增速35%；信息技術(shù)投入占上一年度營收比重從2.80%提高至8.07%。2019年證券行業(yè)信息技術(shù)人才有13241人，占3.75%。證券領(lǐng)域金融科技參與者主要包括大型綜合類券商、互聯(lián)網(wǎng)券商和軟件服務(wù)商。

1)大型綜合類券商通過自建團隊、合作開發(fā)等方式，注重培育自主研發(fā)能力。國泰君安成立數(shù)字金融部、華泰證券成立數(shù)字化運營部、中金與騰訊成立合資技術(shù)公司，2019年，國泰君安、華泰證券、中信證券信息技術(shù)投入位列前三，投入規(guī)模分別為12.4億元、12.0億元和11.4億元。

2)互聯(lián)網(wǎng)券商主打流量運營。東方財富從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型券商，注重科技賦能，研發(fā)人員占比近40%。根據(jù)中證協(xié)，2019年東方財富信息技術(shù)投入占營收比重25%，遙遙領(lǐng)先于其他券商，旗下“東方財富網(wǎng)”PC端和APP分別貢獻日活6252萬人和月活4141萬人。

3)軟件服務(wù)商專注產(chǎn)品開發(fā)。同花順將人工智能導入傳統(tǒng)的理財顧問服務(wù)，提供投資建議，2019年研發(fā)投入占營收25%，研發(fā)人員占65%。恒生電子為證券等金融機構(gòu)提供IT軟件產(chǎn)品和解決方案，研發(fā)支出占營業(yè)收入比例超過40%。

2.3.2應(yīng)用場景：廣泛應(yīng)用于零售經(jīng)紀和機構(gòu)業(yè)務(wù)

金融科技廣泛應(yīng)用于證券行業(yè)經(jīng)紀交易等標準化業(yè)務(wù)上，在投行、合規(guī)風控等依賴人力和經(jīng)驗的業(yè)務(wù)尚未大規(guī)模應(yīng)用。具體體現(xiàn)：以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)升級移動終端、精準獲客，以智能投顧增加客戶粘性和服務(wù)附加值，以流程自動化RPA技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫提高PB機構(gòu)服務(wù)。

1)零售經(jīng)紀：人工智能、大數(shù)據(jù)助力經(jīng)紀業(yè)務(wù)向財富管理升級。券商零售業(yè)務(wù)服務(wù)于C端客戶，包括經(jīng)紀、投資咨詢、財富管理等業(yè)務(wù)。金融科技作用，一是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)營銷，升級一站式終端平臺，通過身份信息、交易數(shù)據(jù)，挖掘客戶在理財、基金、融資、財富管理等深層需求，精準營銷；二是智能投顧，運用金融科技、量化模型、智能算法等技術(shù)打造智能投顧平臺，客戶輸入條件，即可篩選標的、生成資產(chǎn)配置方案，不但降低人工成本、提升投顧效率，而且擴大對長尾用戶的覆蓋范圍。

2)機構(gòu)業(yè)務(wù)：RPA、數(shù)據(jù)倉庫打開PB發(fā)展空間。券商機構(gòu)業(yè)務(wù)包括做市、托管等，存在海量交易數(shù)據(jù)和標準化流程。其中PB業(yè)務(wù)涉及為私募基金等專業(yè)投資者提供交易、估值、清算、風控等一攬子服務(wù)，對信息系統(tǒng)穩(wěn)定性、時效性要求高。RPA技術(shù)（機器人流程自動化）基于人工智能完成重復工作，應(yīng)用于量化交易平臺，是券商和軟件供應(yīng)商發(fā)力方向。大數(shù)據(jù)和云計算集合，支持PB級數(shù)據(jù)和秒級處理，數(shù)據(jù)倉庫存儲容量將得到大幅拓展，滿足日常監(jiān)控、交易分析等需求。

3)投行業(yè)務(wù)：區(qū)塊鏈在資產(chǎn)證券化潛力大。區(qū)塊鏈具有不可篡改、可追溯、可溯源、可驗證的特征，通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)資產(chǎn)證券化產(chǎn)品底層穿透，會計、評估、律師等中介機構(gòu)上鏈盡調(diào)，顯著推動新經(jīng)濟資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)。2017年，百度-長安新生-天風2017年第一期資產(chǎn)支持專項計劃，是首單基于區(qū)塊鏈技術(shù)的場內(nèi)ABS，基礎(chǔ)資產(chǎn)為汽車消費信貸。

4)合規(guī)風控：構(gòu)建智能風控體系。通過大數(shù)據(jù)、智能算法構(gòu)建智能風控體系，多維度數(shù)據(jù)綜合評估，加強線上業(yè)務(wù)合規(guī)審查，達到欺詐行為、異常交易、反洗錢識別監(jiān)控效果，進行“全面風險管理”，保障投資及資產(chǎn)安全。

2.3.3問題挑戰(zhàn)：科技投入和應(yīng)用深度不足，同質(zhì)化嚴重

證券行業(yè)在金融科技投入不足、業(yè)務(wù)復雜，金融科技應(yīng)用多停留在系統(tǒng)建設(shè)表層，難以實現(xiàn)前沿金融科技融合創(chuàng)新，依靠金融科技實現(xiàn)差異化發(fā)展仍任重道遠。

一是整體投入方面，證券業(yè)金融科技整體投入不足。證券行業(yè)為輕資產(chǎn)模式，整體資金實力較弱，2019年中國券業(yè)技術(shù)投入205億元，頭部券商投入規(guī)模在10-14億元。相比之下，不但落后于銀行業(yè)1079億、保險業(yè)330億元的信息投入水平，而且與國際投行相差甚遠，摩根士丹利、高盛信息技術(shù)投入超過10億美元，通過自研和大手筆收購布局金融前沿技術(shù)。

二是應(yīng)用深度方面，金融科技應(yīng)用的深度和廣度不足，同質(zhì)化嚴重。目前券業(yè)處于數(shù)字化探索轉(zhuǎn)型期，線上化、智能化已經(jīng)滲透到各個業(yè)務(wù)鏈條，但大部分停留在信息系統(tǒng)建設(shè)、移動終端平臺等層面，對前沿金融科技投入和應(yīng)用不足。根據(jù)艾瑞咨詢，2019年證券公司投入在云計算大數(shù)據(jù)、AI、RPA、區(qū)塊鏈金額分別為3.3、2、0.6、0.5億元，合計在信息技術(shù)投入占比2.9%，金融與科技如何深度融合發(fā)展尚未形成共識。

三是外部環(huán)境方面，證券科技創(chuàng)新復雜性高，面臨更嚴格的監(jiān)管要求。證券業(yè)前中后臺種類較多，業(yè)務(wù)之間數(shù)據(jù)共享、系統(tǒng)串聯(lián)和防火墻要求嚴格，金融科技基礎(chǔ)設(shè)施牽一發(fā)而動全身，證券行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新受到嚴格監(jiān)管。能否突破系統(tǒng)壁壘、打通數(shù)據(jù)孤島，需要在頂層設(shè)計層面予以統(tǒng)一明確。

2.4資管科技

2.4.1行業(yè)格局：規(guī)模龐大、背景多元，但科技滲透較低

資管行業(yè)參與者包括以基金、銀行理財、信托等為代表的資產(chǎn)管理機構(gòu)。截至2019年，大資管行業(yè)存量規(guī)模約82萬億元，銀行、信托、公募基金、基金專戶及基金子公司、券商資管、保險資管、期貨資管分別占28.5%、26.3%、18.0%、10.4%、13.2%、3.4%、0.2%。此外，還有私募基金、第三方財富管理公司等眾多非持牌參與者。

基金行業(yè)以二級市場標準化產(chǎn)品投資為特色，金融科技輔助投研決策。主動型投資對基金經(jīng)理個人經(jīng)驗依賴度高，目前的金融科技水平難以完全取代人力作用，主要起到智能搜索、投研輔助作用。根據(jù)艾瑞咨詢，2019年中國基金行業(yè)整體技術(shù)投入為19.8億元?；饦I(yè)協(xié)會2020年《資產(chǎn)管理行業(yè)金融科技應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)查分析報告》，22家公募基金對金融科技年投入額在千萬級別，受訪公募基金對金融科技投入占收入比重低于5%、介于5%-10%、超過10%，分別占54%、39%、7%。

以信托為代表的非標投資機構(gòu)，金融科技水平較低，仍處于探索期。根據(jù)信托業(yè)協(xié)會，2019年信托公司投入信息科技建設(shè)的金額約15億元，主要應(yīng)用場景是提升信息化系統(tǒng)、消費金融智能風控等方面。

2.4.2應(yīng)用場景：輔助投資決策，提高金融產(chǎn)品設(shè)計能力

金融科技在資管行業(yè)的應(yīng)用場景，除了系統(tǒng)改造降低成本、大數(shù)據(jù)獲客等常規(guī)應(yīng)用，在投研管理、被動產(chǎn)品開發(fā)、客戶資產(chǎn)配置方面表現(xiàn)突出。

主動投資方面，機器學習在信息篩選、模型搭建方面表現(xiàn)突出，輔助主動管理型投研決策。基于人工智能的投研系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、算法優(yōu)化方面遠高于人力，落地場景包括，1）信息篩選：大數(shù)據(jù)、機器學習、爬蟲技術(shù)可以實現(xiàn)多渠道抓取信息，不但全面網(wǎng)羅公告、研報、新聞等傳統(tǒng)渠道，而且更好捕捉微博、論壇等市場情緒因子，提高信息有效性，輔助生成投資觀點。2）模型構(gòu)建：利用機器算法構(gòu)建智能信評、智能風控、量化模型，用于歷史回測、情景模擬、未來預測，投資決策模型經(jīng)過不斷訓練迭代，更加精確地識別潛在風險和超額收益機會。

被動投資方面，算法和量化模型實現(xiàn)低成本、大規(guī)模開發(fā)指數(shù)產(chǎn)品。國際經(jīng)驗表明，以指數(shù)基金、ETF為代表的被動投資發(fā)展空間廣闊，2019年全球指數(shù)型基金規(guī)模達到11.8萬億美元，近10年年均增長約15%。金融科技在被動投資應(yīng)用關(guān)鍵是量化模型開發(fā)和大數(shù)據(jù)處理，為ETF等創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計提供低成本、最優(yōu)化解決方案。博時基金2019年初曾表示，近兩年基于大數(shù)據(jù)的指數(shù)增強基金取得了超越基準指數(shù)10%以上的超額收益。

2.4.3問題挑戰(zhàn)：資管行業(yè)大整合，金融科技尚處探索階段。

一是整體投入方面，資管行業(yè)技術(shù)投入明顯不足。無論是以二級市場投資為代表的公募基金，還是以非標為代表的信托，金融科技投入量級僅數(shù)十億，遠遠低于銀行千億級別和保險、證券百億級別的科技投入。這是由行業(yè)和業(yè)務(wù)特性共同決定：一方面，資管行業(yè)普遍以代客理財?shù)妮p資產(chǎn)運營模式，資金體量小，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)資管業(yè)務(wù)高度依賴人才、經(jīng)驗、人際關(guān)系等定性因素，難以被科技完全取代。但從長遠看，重視金融科技投入是資管行業(yè)差異化、跨越式發(fā)展的必經(jīng)之路，仍需長期科技投入，培育科技創(chuàng)新文化。

二是滲透深度方面，前沿技術(shù)尚未普及。資管行業(yè)普遍在信息系統(tǒng)升級改造、互聯(lián)網(wǎng)獲客方面獲得長足進展，例如通過自有APP打造運營、互聯(lián)網(wǎng)平臺線上引流，基金公司突破了傳統(tǒng)銷售渠道束縛，直達用戶需求，大幅提高營銷效率。但對人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等前沿科技在投研、風控等核心領(lǐng)域尚未形成普及。相比貝萊德2019年技術(shù)投入費用為2.89億美元，占比近16.4%，自主研發(fā)Aladdin系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建的風險管理平臺，2019年已獲得9.74億美元技術(shù)服務(wù)收入。

三是外部環(huán)境方面，市場與監(jiān)管處于磨合探索期，金融科技具體展業(yè)方式存在不確定。市場端，近年來面對資管新規(guī)、金融開放等挑戰(zhàn)，資管行業(yè)處于整合和轉(zhuǎn)型階段，既要壓降不符合規(guī)定的舊業(yè)務(wù)，同時還要想方設(shè)法創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，轉(zhuǎn)型任務(wù)重、競爭激烈。政策端，監(jiān)管規(guī)則也處在變化和完善過程中，如何規(guī)范金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作、如何在確保獨立合規(guī)前提下實現(xiàn)金融集團與旗下資管子公司業(yè)務(wù)協(xié)同、如何引導財富管理機構(gòu)健康發(fā)展、如何建立信息安全與投資者保護機制等一系列問題尚無確定規(guī)范，使部分中小機構(gòu)對金融科技的投入和應(yīng)用處于觀察階段。

2.5互聯(lián)網(wǎng)金融科技平臺

2.5.1行業(yè)格局：大型平臺企業(yè)主導，細分市場眾多

互聯(lián)網(wǎng)巨頭通過豐富場景、海量用戶、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)滲透到支付、借貸、投資、保險等各個金融服務(wù)，形成金融科技頭部平臺。根據(jù)畢馬威2019年全球金融科技100強榜單（Fintech100），中國共7家公司列入前50強，其中螞蟻集團、京東數(shù)科、度小滿金融等分別列第1、3、6位，是我國互聯(lián)網(wǎng)金融科技平臺類企業(yè)的代表。我們選取螞蟻、騰訊、京東、百度、新浪、蘇寧、美團、網(wǎng)易、字節(jié)跳動、陸金所共10家互聯(lián)網(wǎng)平臺作為研究樣本。

2.5.2應(yīng)用場景：支付和借貸為主，逐步轉(zhuǎn)向技術(shù)方案輸出

1）第三方支付

支付業(yè)務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)巨頭參與金融服務(wù)的敲門磚，10家樣本企業(yè)均完成支付業(yè)務(wù)布局，通過數(shù)以億計的用戶構(gòu)建金融生態(tài)。截至2020年6月我國第三方移動支付市場規(guī)模達到59.8萬億，支付寶和財付通分別憑借強大的電商和社交屬性，占據(jù)55%和39%的市場份額，其他競爭者僅壹錢包和京東支付份額超過1%。雖然剩余市場空間有限但支付業(yè)務(wù)起到重要的流量端口作用，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們?nèi)约ち腋偁幋媪颗普眨?020年1月拼多多收購付費通，8月字節(jié)跳動入手合眾支付，11月快手收購易聯(lián)支付等。

2）互聯(lián)網(wǎng)借貸

互聯(lián)網(wǎng)信貸市場規(guī)模巨大，利潤豐厚，10家樣本企業(yè)均有布局。截至2018年底我國互聯(lián)網(wǎng)消費金融市場規(guī)模達到9.15萬億。電商巨頭旗下消費金融平臺憑借流量和場景占據(jù)市場優(yōu)勢，2018年市場份額最高達到37.2%；其中，螞蟻集團互聯(lián)網(wǎng)平臺促成信貸余額最高，截至2020年6月達到21356億元，其次為陸金所5194億元。

互聯(lián)網(wǎng)平臺普遍通過助貸、聯(lián)合貸、賒銷等模式開展借貸業(yè)務(wù)。1）螞蟻集團、陸金所、京東金條等產(chǎn)品以助貸和聯(lián)合貸的方式為主，該模式下互聯(lián)網(wǎng)平臺負責獲客、信用評估、風控等，金融機構(gòu)負責提供大部分貸款。截至2020年6月，螞蟻促成信貸余額2.15萬億，其中表內(nèi)貸款僅362億元，占比1.68%，2020年上半年陸金所新增零售信貸284億元，其中自有資金放款比例僅為0.7%，其余60.6%的資金來自49家銀行銀行、38.7%的資金來自信托計劃融資。2）京東白條以賒銷模式為主，該模式下，京東數(shù)科與電商合作，提供數(shù)據(jù)支持和風控等服務(wù)，針對用戶使用京東白條產(chǎn)生的應(yīng)收賬款進行資產(chǎn)證券化。

3）互聯(lián)網(wǎng)投資理財和保險

互聯(lián)網(wǎng)平臺集合銀行存款、公募基金、股票、保險等各類資產(chǎn)，試圖打造一站式財富管理平臺，為金融機構(gòu)導流。截至2018年，我國互聯(lián)網(wǎng)理財市場規(guī)模達到5.67萬億元，同比17.1%。截至2020年6月螞蟻集團與約170家資產(chǎn)管理公司合作，促成資產(chǎn)管理規(guī)模約4萬億元，根據(jù)澳緯咨詢的統(tǒng)計其市場份額約為48%-51%，其次騰訊金融管理規(guī)模超過8000億元，陸金所合作機構(gòu)達429家，AUM為3742億元。

4）科技輸出

頭部互聯(lián)網(wǎng)平臺去金融化，增加科技研發(fā)投入，提供金融服務(wù)解決方案。投入方面，2020年上半年，螞蟻研發(fā)投入57.2億元，占收入比重7.9%；京東數(shù)科研發(fā)投入16.19億元，占收入比重15.7%。產(chǎn)出方面，螞蟻集團在數(shù)據(jù)庫和區(qū)塊鏈領(lǐng)域的布局成果卓著，2019年和2020年上半年支付寶申請公開的全球區(qū)塊鏈發(fā)明專利數(shù)量分別為1505項、1457項，全球位列第一；2019年螞蟻自研的OceanBase數(shù)據(jù)庫在被譽為“數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域世界杯”的TPC-C基準測試中，成為首個登頂該榜單的中國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。而京東數(shù)科重點在發(fā)展智能城市業(yè)務(wù)，例如京東以自研“智能城市操作系統(tǒng)”為指揮中心，打通南通市9個委辦局、12個系統(tǒng)聯(lián)動，打造?；啡鞒瘫O(jiān)管創(chuàng)新應(yīng)用；2019年10月京東與中儲發(fā)展公司合資成立“中儲京科”共同研發(fā)在大宗商品領(lǐng)域的“區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)”的應(yīng)用技術(shù)。

2.5.3問題挑戰(zhàn)：高杠桿、系統(tǒng)性、隱私保護、壟斷地位

1）高杠桿放貸轉(zhuǎn)移風險。螞蟻等互聯(lián)網(wǎng)金融科技平臺的信貸業(yè)務(wù)放杠桿過大，引發(fā)監(jiān)管擔憂。拆解螞蟻發(fā)現(xiàn)，大部分以ABS、信托計劃、聯(lián)合貸款等形式將信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到表外，避免了自身承擔違約風險，壞賬風險將轉(zhuǎn)嫁至出資的金融機構(gòu)；雖然有技術(shù)和數(shù)據(jù)保駕護航，但如此大體量信貸存量一旦出現(xiàn)極端環(huán)境、風控模型失靈，社會隱性成本難以估量。

2）數(shù)據(jù)確權(quán)與隱私保護問題亟待改善。大型科技公司實際上擁有數(shù)據(jù)的控制權(quán)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為科技公司產(chǎn)品開發(fā)、精準營銷、業(yè)務(wù)拓展等基石。但是，一些科技公司利用市場優(yōu)勢，過度采集、使用企業(yè)和個人數(shù)據(jù)，甚至盜賣數(shù)據(jù)，這些行為沒有得到用戶充分授權(quán)，嚴重侵犯企業(yè)利益和個人隱私，因而完善個人信息保護的相關(guān)法律法規(guī)，構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)采集、使用、交易機制亟待解決。

3）濫用市場支配地位，壟斷市場。無論傳統(tǒng)行業(yè)或新興行業(yè)均可能形成壟斷，新經(jīng)濟在移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大規(guī)模資本的支持下，形成自然壟斷速度更快，涉及面更廣，用戶粘性更強，由平臺壟斷造成的危害消費者權(quán)益、榨取剩余價值、擠壓小企業(yè)生存空間等負外部性可能更大，誘導過度消費、會員之上再收費、“大數(shù)據(jù)殺熟”、捆綁銷售等侵害消費者權(quán)益的問題屢見不鮮。

3監(jiān)管導向：監(jiān)管升級，鼓勵創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展

我國高度重視信息科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用拓展，早期以包容創(chuàng)新為導向，但隨著風險積累與暴露，金融監(jiān)管全面升級，2020年進入監(jiān)管元年，規(guī)范與發(fā)展并重。

3.1吸取P2P教訓，從包容創(chuàng)新到整治規(guī)范

2018年前，高度重視金融科技，包容性政策為主。2017年5月，央行成立專門“金融科技委員會”，定位于“金融科技工作的研究、規(guī)劃與統(tǒng)籌協(xié)調(diào)”，標志著金融科技行業(yè)迎來監(jiān)管層面的重要支持與規(guī)范。7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》專門提出了“智能金融”的發(fā)展要求，12月，工信部印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》，將“金融”列為智能產(chǎn)品應(yīng)用的重要方向之一。

業(yè)務(wù)模式日益復雜、交易規(guī)模迅速增加，挑戰(zhàn)監(jiān)管能力。隨著P2P網(wǎng)貸大面積暴雷、非法代幣融資等風險事件頻發(fā)，動搖金融穩(wěn)定，負面影響深遠，暴露出分業(yè)監(jiān)管漏洞。2018年多部委聯(lián)合開啟整治風險行動，清退P2P平臺、地方交易所、加密貨幣等，整肅市場秩序。

3.2金融科技進入監(jiān)管元年，創(chuàng)新與規(guī)范并重

2020年以來，金融科技在經(jīng)歷爆發(fā)式增長后，行業(yè)規(guī)范化和標準化的缺失，系統(tǒng)性風險累積，引起監(jiān)管高度重視。吸取P2P事后監(jiān)管教訓，監(jiān)管層提前預判風險，出臺政策整治互聯(lián)網(wǎng)貸款、網(wǎng)絡(luò)小貸等，約談金融科技巨頭，平衡創(chuàng)新與風險的關(guān)系。

一是頂層設(shè)計上，金融科技的發(fā)展與監(jiān)管上升至重要地位，鼓勵創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展并重。央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019-2021）》，從國家層面對金融科技發(fā)展做出全局規(guī)劃，制定《金融科技產(chǎn)品認證目錄》等明確金融科技技術(shù)標準、業(yè)務(wù)規(guī)范、風險管控等政策，出臺針對移動支付、網(wǎng)絡(luò)借貸、數(shù)字貨幣等監(jiān)管強化文件。12月16-18日中央經(jīng)濟工作會議將“強化反壟斷和防止資本無序擴張”列為2021年八項重點工作之一，并明確提出要完善數(shù)據(jù)收集使用管理。未來新金融必然匹配新監(jiān)管，既要保持創(chuàng)新活力，又要防止打著“金融創(chuàng)新”的旗號割韭菜，防止金融業(yè)務(wù)“無照駕駛”導致監(jiān)管失效。

二是監(jiān)管主體上，跨市場跨行業(yè)監(jiān)管提前介入，不留監(jiān)管死角。金融委統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，10月31日劉鶴副總理主持金融委會議時強調(diào)，“當前金融科技與金融創(chuàng)新快速發(fā)展，必須處理好金融發(fā)展、金融穩(wěn)定和金融安全的關(guān)系”，“對同類業(yè)務(wù)、同類主體一視同仁”，明確持牌經(jīng)營監(jiān)管方向。央行正式實施《金融控股公司監(jiān)督管理試行辦法》，金控必須持牌經(jīng)營。銀保監(jiān)會、證監(jiān)會在細分領(lǐng)域出臺監(jiān)管辦法，如互聯(lián)網(wǎng)貸款新規(guī)、網(wǎng)絡(luò)小貸新規(guī)、互聯(lián)網(wǎng)保險新規(guī)。同時非金融監(jiān)管機構(gòu)迅速介入，最高法規(guī)定民間借貸最高利率不超4倍LPR，市場監(jiān)管總局發(fā)布《關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南（征求意見稿）》。監(jiān)管機構(gòu)涵蓋金融業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)安全、互聯(lián)網(wǎng)等度方面，體現(xiàn)全方位、跨行業(yè)監(jiān)管思路。

三是監(jiān)管思路上，中國版“監(jiān)管沙盒”試點推出，有望打造培育創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展長效機制。2016年FSB提出金融科技監(jiān)管評估框架，一是判斷金融科技產(chǎn)品和服務(wù)是不是創(chuàng)新，二是評估創(chuàng)新動力是提高效率還是監(jiān)管套利，三是評估對金融穩(wěn)定的影響，成為全球金融創(chuàng)新監(jiān)管共識。英國金融行為監(jiān)管局（FCA）2015年提出“監(jiān)管沙盒”（Sandbox），針對難以判斷影響的金融科技創(chuàng)新，先選擇進行小范圍試行，監(jiān)管部門與企業(yè)共同設(shè)定范圍、參數(shù)等，若創(chuàng)新確實提高效率并風險可控，則允許在更大范圍應(yīng)用。截至2020年5月，F(xiàn)CA已開展5批測試，參與企業(yè)累計118家。中國央行2019年12月啟動“監(jiān)管沙盒”，截至2020年8月已有北京、上海、成渝、粵港澳、蘇杭等地區(qū)啟動金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點，推出60個試點項目，有望打造培育創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展長效機制。

4展望和建議

2020年是金融科技發(fā)展分水嶺，如果說上半場關(guān)鍵詞是巨頭崛起、創(chuàng)新商業(yè)模式為王，下半場則是重建規(guī)則、靠硬實力取勝。金融科技未來發(fā)展面臨四大趨勢。

趨勢一：步入監(jiān)管元年，短期內(nèi)面臨強監(jiān)管，長期仍鼓勵創(chuàng)新與風險預防并重。金融科技是把“雙刃劍”，一方面，我國金融科技發(fā)展迅猛，不可否認依托大數(shù)據(jù)優(yōu)勢讓金融惠及更多長尾客戶，移動支付方便日常生活，但另一方面，金融科技主體多元化、跨行業(yè)、去中心化，部分互聯(lián)網(wǎng)金融打著金融創(chuàng)新的旗號，實質(zhì)進行監(jiān)管套利、甚至觸犯法律，傳統(tǒng)的機構(gòu)監(jiān)管、事后監(jiān)管難以全面管控金融風險，對金融監(jiān)管帶來一定挑戰(zhàn)。創(chuàng)新必須在審慎監(jiān)管的框架下進行，充分發(fā)揮金融科技對社會和市場效率的支持，同時樹立監(jiān)管底線，才能保證金融科技發(fā)展行穩(wěn)致遠。2020年中央經(jīng)濟工作會議強調(diào)“強化反壟斷和防止資本無序擴張”，劍指平臺型企業(yè)濫用市場支配地位等亂象。展望未來，針對金融科技相關(guān)監(jiān)管將大幅提速，引導行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。

趨勢二：金融科技前景依然廣闊，市場主體多元化，合作大于競爭。在供給端，中國具有龐大的用戶群體、發(fā)達的互聯(lián)網(wǎng)5G等基礎(chǔ)設(shè)施，為金融科技發(fā)展提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；在需求端，普惠金融程度尚存短板，金融科技空間仍然巨大?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭具有場景和流量優(yōu)勢，但在金融嚴監(jiān)管、持牌經(jīng)營背景下，紛紛“去金融化”；傳統(tǒng)金融機構(gòu)具有牌照和資金優(yōu)勢，明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，選擇成立金融科技子公司，或與互聯(lián)網(wǎng)公司加深合作。未來傳統(tǒng)金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)公司以及細分賽道中小型服務(wù)商仍將在競爭中長期共存。

趨勢三：隨著新基建上升為國家戰(zhàn)略高度，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算及大數(shù)據(jù)深度融合，推動金融科技發(fā)展進入新一階段。根據(jù)《中國金融科技生態(tài)白皮書2019》，從各項技術(shù)的運用領(lǐng)域來看，大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)資源、云計算是基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能依托于云計算和大數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈為金融業(yè)務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)和交易機制變革提供條件，但是離不開數(shù)據(jù)資源和計算分析能力的支持。當前各個技術(shù)發(fā)展程度各有不同，云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)成熟度較高，但在應(yīng)用方面，系統(tǒng)云集中面臨的傳統(tǒng)信息系統(tǒng)改造升級壓力較大，大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建在系統(tǒng)穩(wěn)定性和實際使用效益方面面臨挑戰(zhàn)，人工智能和區(qū)塊鏈處于技術(shù)演進發(fā)展階段。從未來發(fā)展趨勢來看，隨著5G、芯片等基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展，四項技術(shù)在實際應(yīng)用中將會更加趨向深度融合，技術(shù)邊界削弱，技術(shù)創(chuàng)新將會集中產(chǎn)生于技術(shù)交叉和融合領(lǐng)域。

趨勢四：商業(yè)模式或被重塑，更好服務(wù)實體經(jīng)濟、普惠金融、提高科技硬實力是三大發(fā)力方向。隨著金融科技發(fā)展逐步進入深水區(qū)，社會輿論對互聯(lián)網(wǎng)金融利用監(jiān)管規(guī)則漏洞加杠桿、“普而不惠”、進軍“社區(qū)團購”提出質(zhì)疑，政策引導互聯(lián)網(wǎng)巨頭增強社會責任感和科技創(chuàng)新意識。展望未來，在持續(xù)的政策引導下，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有望進一步利用數(shù)據(jù)和技術(shù)優(yōu)勢，承擔起推進科技創(chuàng)新排頭兵的責任，著眼攻克更長遠的前沿技術(shù)難題，力爭突破“卡脖子”的關(guān)鍵技術(shù)，服務(wù)實體經(jīng)濟，在解決民營小微企業(yè)融資難融資貴等問題上發(fā)揮成效，與國家戰(zhàn)略相契合。

中國金融科技已經(jīng)走在世界前列，金融為民、科技向善，加強監(jiān)管引導行業(yè)健康有序發(fā)展，更好培育新經(jīng)濟，提高我國經(jīng)濟金融和科技實力。我們建議：

1）落實金融科技監(jiān)管，樹立監(jiān)管底線。金融科技是把“雙刃劍”，創(chuàng)新必須在審慎監(jiān)管的框架下進行，充分發(fā)揮金融科技對社會和市場效率的支持，同時樹立監(jiān)管底線，才能保證金融科技發(fā)展行穩(wěn)致遠。在監(jiān)管政策執(zhí)行過程中，需要將良性金融創(chuàng)新與“偽創(chuàng)新”區(qū)分開來，更好地保護金融機構(gòu)創(chuàng)新發(fā)展的積極性和能動性，對于以監(jiān)管套利、無序擴張為主要形式的“偽創(chuàng)新”，堅決予以整治和取締。

2）完善金融科技行業(yè)標準和監(jiān)管規(guī)則，明確市場預期。金融科技產(chǎn)業(yè)同時具備金融屬性和科技屬性。在金融屬性下，業(yè)務(wù)存在復雜性、專業(yè)性，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存在較高的保密要求，在科技屬性下，業(yè)務(wù)技術(shù)迭代速度較快、靈活性較高。未來在金融科技持續(xù)推進的大趨勢下，亟待統(tǒng)一金融科技產(chǎn)業(yè)規(guī)范、技術(shù)標準。

3）健全數(shù)據(jù)規(guī)則，完善數(shù)據(jù)確權(quán)、隱私保護的相關(guān)法律法規(guī)。建議通過立法明確數(shù)據(jù)資源具有公共屬性，敦促平臺對數(shù)據(jù)的使用、篩選、處理等過程進行全流程管控，對用于共享或交易的數(shù)據(jù)進行嚴格的脫敏處理；對于過度采集、使用企業(yè)和個人數(shù)據(jù)，甚至盜賣數(shù)據(jù)等嚴重侵犯企業(yè)利益和個人隱私的行為予以處罰。

4）落實反壟斷法律法規(guī)，關(guān)注和防范新型“大而不能倒”風險。當前部分互聯(lián)網(wǎng)金融科技平臺的信貸業(yè)務(wù)放杠桿過大，引發(fā)監(jiān)管擔憂，平臺大部分以ABS、信托計劃、聯(lián)合貸款等形式將信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到表外，避免了自身承擔違約風險，壞賬風險將轉(zhuǎn)嫁至出資的金融機構(gòu)；雖然有技術(shù)和數(shù)據(jù)保駕護航，但如此大體量信貸存量一旦出現(xiàn)極端環(huán)境、風控模型失靈，社會隱性成本難以估量。要將大型互聯(lián)網(wǎng)平臺納入宏觀審慎監(jiān)管框架，加大力度整治市場亂象，防止平臺風險跨行業(yè)跨領(lǐng)域傳導。

（來源：微信公眾號《澤平宏觀》 作者：任澤平 曹志楠 方思元 黃斯佳 梁珣）