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金融科技的本质、驱动力及应用趋势

  近年来,随着网络基础设施建设完善,智能设备不断普及,移动互联网广泛应用及以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的新技术日趋成熟,金融与科技的融合度不断提升,金融科技(Fintech)蓬勃发展。

  2010年到2016年,全球金融科技领域投资总额由17.91亿美元增长到232亿美元,增长了12倍。2016年中国区域金融科技投资总额为102亿美元,占亚太地区投资总额(112亿美元)的91.07%。

  未来,金融科技将一骑绝尘,呈现爆发式发展。研究金融科技的本质、驱动力及发展趋势,探索更大程度上金融与科技的高效融合,是一项重要的课题。

  一、金融科技的概念及分类

  (一)基本概念

  目前行业内尚未形成统一规范的定义。全球金融稳定理事会(FSB)认为金融科技是通过技术手段推动金融创新,以此形成对金融市场、机构和金融服务产生重大影响的业务模式、技术应用和流程、产品。

  其他金融监管机构,如国际证监会组织(IOSCO)、美国国家经济委员会(NEC)、英国金融行为监管局(FCA)、新加坡金融管理局(MAS)和中国台湾地区等,也都从范围、应用、影响、业务模式等方面给出了定义。

  综合来看,金融科技是遵循金融本质的创新金融实现形式,以数据为基础,以技术为手段,核心在于通过各种前沿科技技术的应用,实现金融服务效率提升、交易成本降低、产品和服务形式创新以及客户体验改善。

  (二)“金融科技”与“互联网金融”的异同

  “互联网金融”与“金融科技”同属以技术创新优化金融服务的概念范畴。

  但从本质上看,二者存在显著边界。

  互联网金融侧重金融领域商业模式创新,通过强化金融服务原有的信息流转渠道并提供新渠道,实现传统金融业态的互联网化,并未从根本上变革金融业的生产方式;

  金融科技则聚焦金融领域的技术创新及应用,以人工智能、大数据、区块链、云计算等技术创新及应用打破传统以人际关系维持的业务渠道和商业模式,在统一的数字化平台上基于资金本身的属性进行资金配置、产品设计和风险管理,省略了诸多不必要的中间环节,金融服务成本更低、效率更高(见表1)。

  可以说,金融科技对包含互联网在内的新技术的要求更高、变革更深,科技逐渐由渠道拓展者演变成金融发展的核心。

  (三)主要分类

  金融科技依托各种前沿技术,广泛应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等领域。

  巴塞尔银行监管委员会将其划分为四大类(见表2),在参与主体、发展规模、市场成熟度等方面不同,对金融体系的影响各异。

  第一类,支付结算类。

  第三方支付业务发展迅速且日趋成熟,能够满足客户在互联网环境下小额、高频、实时、非面对面、低费用的非现金支付需求,与银行支付系统分工协作、优势互补。

  第二类,存贷款与资本筹集类。

  包括P2P网络借贷和股权众筹等,定位为满足传统金融服务覆盖不足的个人和小微企业的融资需求,发展较快但市场份额仍较低,部分业务在信用风险管理、信息披露、投资者适当性管理和网络技术安全等方面存在问题。

  第三类,投资管理类。

  包括智能投顾和电子交易服务等,前者已在少数交易标准化程度高的发达经济体广泛应用,未来发展有赖于人工智能技术和市场接受度的提高;电子化交易在金融领域已经基本实现。

  第四类,市场设施类。

  属于针对金融机构提供的第三方服务,目前该领域业务投入较大,初步缓解了当前金融领域基础设施落后、效率低下、运维成本高昂等问题。

  二、金融科技未来趋势

  (一)“互联网+”向深度技术创新转变,行业价值链面临重整

  目前,“互联网+”业务模式已经构筑了良好的运行框架,传统金融机构通过“触网”直面C端客户,提供跨地域、高效率、低成本的金融服务。

  经过多年发展,单纯业务嫁接技术的模式已被过度发掘,依靠直面C端客户带来的规模效应和市场份额再分配获得的全行业“互联网化”红利逐渐被消耗,“触网”模式创新带来的增长日益乏力。

  金融科技的核心在于以深度技术创新改造和颠覆传统金融服务方式,重整行业价值链。

  一方面,以新技术应用全面取代传统上以人为媒介的规章和流程控制体系,在统一的数字化平台上依托“数据+技术”进行产品设计和运营管理,简化业务流程、降低成本、提升服务效率(见图1)。

  另一方面,转变企业估值方式,在“互联网+”模式下,企业价值将取决于C端用户数目和在特定业务领域的市场份额;在深度技术创新模式下,价值将同时取决于B端和C端用户数目、因取代线下设备和人员配备以及效率提升导致的总体运营成本节约、业务在全产业链中的价值占比等因素。

  (二)技术驱动金融产业链纵向扩展,但技术应用不改金融本质

  金融科技的市场参与主体包括传统金融机构、科技公司(提供技术服务支持)、金融科技公司(以技术手段提供创新金融服务)、监管科技公司(提供金融合规科技应对方案)以及金融科技投资机构、商业模式孵化器、金融及科技监管机构等(见图2)。

  多方主体在以技术为核心的金融产业链纵向扩展中开展竞争与合作,碎片化的行业竞争力结构决定了“科技+牌照”的深度融合将成主流。

  在此背景下,传统金融机构,如证券公司将加大技术创新应用,通过线上服务极大降低对实体营业部的依赖;部分大型证券公司将集中优势布局场景端,增强对特定场景的把控和风险识别,实现目标客群的低成本触达,形成竞争优势。

  各类科技公司将继续在新技术领域发力,以技术支持传统金融机构服务供给,或通过模式创新在监管许可的前提下直接参与金融活动。

  大型金融科技公司则将通过收购、参股金融机构或直接申请业务牌照等方式在金融领域布局,参与传统金融机构竞争。

  总之,未来技术将在金融产业链纵向扩展中占据更大比重,科技将驱动金融深度变革。

  但是,金融科技的本质仍是金融,二者同属不同主体间跨时空的资源配置,期间所有涉及价值或收入在不同时空间配置的交易都是金融交易(陈志武,2009)。

  不管技术如何发展,技术与金融以何种方式融合,金融科技的发展都应密切围绕服务实体经济和切实为投融资交易提供资金匹配渠道、定价机制和风险控制。

  (三)大数据、区块链、人工智能是金融科技发展的重要方向,并将驱动金融体系变革

  1.从渠道拓展到技术变革。

  互联网金融通过客户引流、移动终端拓展、线上线下相结合(O2O)等方式增强了金融产品及服务的营销渠道变革,实现了客户规模和业务覆盖范围的大幅提升。

  随着大数据、云计算、人工智能等新技术的广泛应用,线上、线下协同一体,以大数据分析实现客户分层及以此为基础提供智能化、多样化、针对性强的金融服务将趋于主流,渠道变革将逐渐转向金融技术变革。

  2.信用流转架构。

  区块链技术具有去中心化、去信任、集体维护、不可篡改且可追溯的技术优势,交易双方能在无需借助第三方信用中介的条件下直接进行交易,实现低成本的价值转移。

  目前,该技术已在证券发行交易、数字货币、支付结算、征信、票据与供应链金融等领域有所应用。未来,区块链分布式共识机制将摈弃信任中介,颠覆传统信用流转架构。

  3.信息。

  一是金融科技通过全面重构金融业信息数据处理方式,提升金融服务效率,缓解投融资信息不对称。如区块链和分布式账本技术能够大幅提高证券公司在清算结算、经纪业务、风险管理、客户服务等方面的信息处理能力,提升服务效率。

  二是金融科技触发客户维护及服务方式变革。依托大数据技术进行客户画像,能够破译“千人千面”,实现客户分层;通过技术和数据分析制定针对性强的产品和服务策略,可提高投资收益匹配及客户满意度;依托券商虚拟化服务、移动端金融服务和O2O模式拓展,可增强客户体验,提高客户黏性。

  4.价值实现形式。

  金融科技依托技术创新及应用能够引发传统价值链瓦解:

  一是技术应用将逐渐取代线下网点、设备和人力,降低运营成本,分布式技术应用将减少物理节点和机构流转环节,降低中介成本,提高运营效率。

  二是技术供应商在连接客户和业务的基础上,成为事实上的业务运营商,盈利模式不再仅限技术和解决方案供应,而是能够参与资本分配,如恒生HOMS系统在未被监管禁止前,其在撼动证券公司收入格局方面的力量不容忽视。

  三是技术创新引发的资金导入便利和配置效率提升,能够进一步发掘、引入增量闲置资本并以智能化方式获取并应用,如在线信用查询公司Credit Karma平台通过免费提供征信信息获客,再与金融机构合作提供消费贷款或金融产品。

  三、金融科技在资本市场的应用

  大数据、人工智能和区块链是金融科技的核心技术,在资本市场的应用空间十分广阔。

  (一)大数据

  大数据是一种数据集合,其在数据获取、分析、存储及管理等方面的处理能力远远领先于传统数据库工具软件,具有数据规模庞大、数据流转速度迅速、数据类型多样以及数据价值密度低等特征。

  资本市场对数据依赖性极强,经整合、分析、处理的大数据蕴含价值极高,大数据应用将对资本市场发展带来巨大价值。

  据埃森哲预测,到2020年,我国资本市场的金融大数据应用价值将达到450亿元人民币。

  从数据处理流程来看,大数据分析可分为四个层次:

  一是建立一个收集和存储的大数据系统架构;

  二是各种关系型和非关系型数据信息的整合、处理;

  三是知识发现,依靠人工建模分析、机器学习等进行数据分析,发现规律;

  四是构建以信用及定价为核心的主要应用场景,提供智慧决策。

  现阶段,受潜在的如个人隐私保护、数据安全、数据归属权、数据流通壁垒等问题制约,尽管大数据在资本市场方面的应用不断丰富,但尚未出现预期中的大爆发,应用主要集中在个人和企业客户精准画像及风控、定价、营销、征信、评级等方面的应用场景布局。

  按照外部数据所有权是否独特,目前较为成熟的商业模式有三类:测试即服务(TaaS)模式(利用内部或结合第三方数据提供大数据服务,如以OpenStack为代表的开源云计算等),分成模式(以自身独特数据和外部独特数据提供大数据服务)和内部生态模式(拥有自身独特数据,同时为其他业务发展提供大数据服务)。

  (二)人工智能

  人工智能作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的一系列理论、方法、技术及应用系统,通过模拟人的意识、思维信息过程,部分或全面替代人的劳动。

  从技术层面来看,人工智能可以拆分为三个层面:

  一是基础层,以大数据、云计算、智能芯片、传感器及智能硬件等技术为人工智能技术提供支持;

  二是技术层,包括语音识别、图像识别、生物特征识别、光学字符识别(OCR)、机器学习(ML)、知识图谱(KG)、自然语言处理(NLP)等;

  三是应用层,包括计算智能、认知智能、神经网络、遗传算法等。

  作为驱动金融变革的重要力量,人工智能的应用前景十分广阔,2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元,中国人工智能将达91亿元,年复合增速将超过50%。

  目前,人工智能尚处在发展初期,应用场景主要集中在大规模的量化、替代部分人力分析层面,尚未形成对人脑决策的全面替代。

  未来,人工智能领域将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局,可能的商业模式如下:

  一是以“技术+数据”构建算法平台,通用技术平台和应用平台形成全产业链生态,同时以场景应用为入口,积累用户;

  二是深挖量化算法、策略和通用技术,形成技术优势,同时以场景应用为入口,积累用户;

  三是聚焦场景,建立大量多维度的场景应用,同时与互联网公司合作开发;

  四是作为金融行业专业化的基础设施提供者,开发新技术和应用场景。

  (三)区块链

  区块链是基于分布式记账原理,使用去中心化共识机制维护一个公共、透明、海量的账本数据库,核心技术包括P2P网络、密码学和共识机制(智能合约)。

  技术原理可以概括为:一个网络中的所有用户同步记录某一交易信息,相互验证信息真实性,通过共同验证机制减小信息被少数用户伪造、篡改、冒用的可能性,增强交易双方的直接信任。

  区块链技术凭借去中心化、不可篡改和加密安全性等特点,可以在互相不信任的节点间建立去中心化的信用体系,在资本市场具有广阔的应用空间。

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作者: 来源:科技金融 发布时间:2017-11-28 07:51:34
 
 
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