金融行業變革正在發生。

1994年，比爾·蓋茨在接受《新聞周刊》采訪時說："我們需要銀行業，但是我們將不需要銀行。傳統銀行將成為21世紀的恐龍。"

2014年，大數據首次出現在我國政府工作報告中。習近平總書記多次強調要加快數字經濟發展，推進數字產業化、產業數字化，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。

2017年6月，中國人民銀行印發《中國金融業信息技術"十三五"發展規劃》，將人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等新一代信息技術設為金融科技的重點研究方向。

傳統金融行業數字化轉型在即，很多問題依然擺在大眾面前。金融科技是什么？怎么用？金融科技能帶來什么效果？"轉型是找死，不轉型是等死"的困境如何解決？今天，我們將從政策、技術、產業等方面，全面解讀這個最熟悉的陌生詞——"金融科技"。

1. 概念眾說紛紜，到底什么是金融科技？

金融是經濟的血脈和國家的核心競爭力之一。

隨著互聯網、移動互聯網的發展，以及如今區塊鏈技術、人工智能、大數據、云計算等新技術的出現，科技在金融行業的應用場景進一步拓展，也更加深入到金融業務中。

金融科技（Fintech）的概念由此開始登上歷史舞臺。

金融穩定理事會（FBS）將金融科技定義為：主要是指由大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等新興前沿技術帶動，對金融市場以及金融服務業務供給產生重大影響的新興業務模式、新技術應用、新產品服務等。

據前瞻產業研究院公布的數據顯示，我國金融科技營收規模到2020年將有望達到近20000億元。

回顧金融科技在我國的發展歷程，行業內普遍將現代金融科技發展歷程劃分為了三個階段——IT+金融、互聯網+金融、新科技+金融。

1.0時代，IT+金融。從上世紀50年代起，詞條信用卡技術、ATM機、POS機等"基建"技術的出現，加上CRM系統等信息系統的應用，實現了業務辦公的電子化與自動化，這一階段的技術公司主要以軟硬件提供商為主。

2.0時代，互聯網+金融。上世紀90年代，互聯網技術的出現與應用，使得金融行業的服務方式發生重大變革。網上銀行、手機支付、互聯網信貸、個人理財等業務的線上化，提升金融行業服務效率的同時，催生出了從未有過的業務場景與產品服務。

3.0時代，新科技+金融。隨著前兩個階段的積累，全球金融行業數字化步伐加快，行業每日要處理的數據量驟增，對于數據處理速度、風險控制管理以及數據存儲方式等都提出了全新的挑戰。在這樣的背景之下，金融科技開始邁入3.0階段。

不難發現，科技創新已經逐步發展成為引領經濟金融變革的主導性力量，金融與科技深度結合，使得跨界合作、構建金融服務生態圈成為新趨勢。

2. 金融科技四大核心技術——"ABCD"都是啥？

代表金融科技前沿發展方向的技術有哪些呢？

金融科技核心技術，被普遍歸納為ABCD。A即人工智能（AI），B即區塊鏈（Blockchain），C即云計算（Cloud），D即大數據（Big DATA）。

a. 人工智能：弱人工智能仍需人工監督

人工智能技術是一個體系龐雜的綜合類技術。其中包括機器學習、自然語言處理、生物特征識別、知識圖譜等。從智能程度來分，分為弱人工智能和強人工智能，目前階段的人工智能技術在金融行業的應用，主要集中在"弱人工智能"方面，覆蓋了包括營銷、風控、支付、投顧、投研、客服等眾多場景。我們常說的指紋支付、人臉支付以及在網絡信貸過程中面部特征提取，都是生物特征識別技術的范疇。

金融行業作為一個風險較高的行業，人工智能技術可以完全替代一些計算或者規測清晰的業務，如智能客服、智能營銷等，但是，人工智能在核心金融業務場景的應用，仍需要人工的監督和引導。

b. 區塊鏈：去中心化面臨阻力重重

近年來，區塊鏈技術可謂是潮起潮落，但最終還是將"區塊鏈"這個概念深植于大眾認知中。

區塊鏈技術目前主要包括分布式存儲技術，其特點為去中心化、不可篡改、可追溯。應用場景包括供應鏈金融、征信管理、分布式賬簿、數字票據、貸款放款等領域。區塊鏈技術作為一個具有變革意義的技術，現階段發展仍面臨不小的阻力。

首先是技術方面的風險，從技術角度來說，區塊鏈技術還尚未成熟，許多虛擬貨幣的出現也都是以概念炒作為主；其次是其去中心化的特點與中心監管的矛盾得不到解決，發展面臨的政策風險較為突出。

c. 云計算：技術競爭轉向生態競爭

云計算技術相較前兩者，出現時間較早，目前技術水平已經相對成熟，且應用場景更加豐富。云計算包括公有云、私有云、混合云等。在交付方式上包括基礎設施即服務（IaaS）、 平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）。通過云計算的應用，可以幫助金融企業降低風險、便于數據集中化管理、節約研發成本、提升運營效率。

云計算的應用場景主要在于金融企業內部，其核心價值在于提升金融行業整體的信息化水平。目前已知的如開發測試、辦公、網上交易、移動營銷以及一些中后臺業務都已經實現"上云"。

未來，云計算作為一個核心技術已經趨于成熟的技術類型，技術壁壘將逐漸被拉齊，核心競爭力將逐漸從技術水平向生態水平偏移。

d. 大數據：數據能力向分析能力轉變

金融行業數據資源豐富，且對數據依賴程度較高。大數據技術在金融行業的應用因而起步也相對較早，目前已經成為金融行業的基礎技術。

隨著數據孤島的打通，金融大數據的核心競爭力將從金融數據掌握轉移到金融大數據應用與分析能力方面。通過大數據應用，可以幫助金融企業提升運營效率、促進業務與服務創新、節約成本、充分了解客戶狀態。

大數據的應用場景主要包括精準營銷、消費信貸、風險評估、股市行情預測、智能投顧、詐騙識別等。以精準營銷為例，通過對消費者的行為數據分析，實現對特定消費群體的定制化服務或產品的投放，提升合作達成效率，就是大數據分析的功勞。

此外隨著物聯網技術的發展，5G也逐步投入商用，將進一步拓寬金融科技的外延。這些技術，主要作用在于幫助金融行業提效，實現高質量增長。提效主要體現在提升金融機構內部的管理、協作、服務效率，增長則是面向消費者端提供更多貼合場景需求的服務及產品，提升客戶體驗。新的技術出現不斷催生出新的應用場景與業務形態，而同時也會伴生出更多業務需求，反哺到新技術的研發與創新。

3.金融科技如何滲透到金融業務？金融業務轉型的三大層級

金融行業的業務轉型可以劃分為三個層級：核心業務層、金融周邊支持、通用配套業務支持，并由外向內逐步滲透。

a. 核心業務

金融行業核心業務層包括銀行、保險、證券、基金等，涉及場景涵蓋了全用戶合作周期的各個環節。

目前，除證券行業外，銀行、保險、基金的數字化程度主要體現在云服務的使用和大數據分析技術的應用。包含用戶的觸達、存留、激活以及沉默用戶再活躍的整個流程的用戶行為數據挖掘與分析，并制定相應的產品策略。

其核心產品與服務，可以基于大數據分析實現優化迭代，涉及核心技術包括大數據分析、精準營銷、智能投顧、智能風控等。

證券行業由于監管更加嚴格，數字化的歷程仍處在信息系統應用與提效的2.0階段，對于證券行業的核心業務變革相關的人工智能與區塊鏈技術，目前仍處在曖昧的探索期。

b. 金融周邊支持

金融行業的周邊支持業務包括在上文中提到的風險控制的解決方案、支付方式的轉變、營銷方式的轉變等。目前來看由于大數據和生物特征識別技術相對而言應用更為普及，因此其周邊業務也主要圍繞大數據分析與精準營銷，以及通過生物特征識別來實現風險把控。

c. 通用配套業務

通用配套業務主要是指并非具有金融行業獨特特征一些通用化的技術應用，如以提升內部協同與辦公效率的云服務技術，以及節約人力成本實現7X24小時在線的智能客服等。

d. 頭部機構成果喜人

通過總結金融行業的業務場景與技術應用水平，不難看出，由于全新的技術研發成本高，技術門檻高，目前金融行業的整體數字化、智能化水平仍處于較為初級的階段。對于頭部金融機構來說，占據資質的先天優勢外，資金實力雄厚，在金融科技創新發展中占據主導地位。

以銀行業為例，目前，全國銀行業金融機構已設立700多家科技支行或專營機構。2019年以來，國有大行數字化轉型和金融科技創新方面不斷提速。

工行成立金融科技公司及金融科技研究院，推出智慧銀行生態系統ECOS1.0.中行創新設立了數據資管部，進行有關數據的基礎、數據的標準、整個數據的價值挖掘方面的工作；農行把數字化轉型作為"第一經營戰略"，打造"農銀e貸"線上融資品牌及"智慧識別+個性定制+場景融合+遠程互動"新型智慧網點；交行正加速推進集團智慧化轉型，啟動了"金融科技萬人計劃"、Fintech管培生工程、存量人才賦能轉型工程等金融科技人才隊伍"三大工程"。

在區塊鏈領域，央行貿易金融區塊鏈平臺已上線試運行一年多，業務上鏈3萬余筆，業務發生筆數6100余筆，業務發生量約760億元人民幣。建行區塊鏈貿易金融平臺自2018年4與上線以來累計交易量突破3600億元，中行與中國人民銀行貨幣所、清華大學目前正在開發供應鏈融資純粹的區塊鏈融資應用，中行、中信銀行、民生銀行、平安銀行等銀行共同搭建的跨行區塊鏈福費廷交易平臺（BCFT）已于2019年10月25日作為區塊鏈核心節點成功投產上線。

4. 金融科技在中小金融機構數字化轉型中如何起作用？

但是除了頭部金融機構外，中小金融機構的數字化轉型之路并不順暢。

"不會轉"、"沒錢轉"、"不敢轉"，在2020年國家發改委創新和高技術發展司有關負責人在解答記者提問時提到中小企業數字化轉型的痛點。痛點催生產業。

金融科技行業的產業鏈簡單，主要由上層的金融機構與監管部門，中間層的科技公司以及底層的基礎前沿技術提供方組成。

除了少數頭部金融機構外，大部分中小金融機構都沒有足夠的經濟實力進行從無到有的技術研發攻關。而且前文所提到的ABCD四大基礎技術普遍存在技術門檻高，開發周期長等問題，且目前我國在這四大技術方面已經有一些成熟的技術公司，再度自主開發容易形成資源浪費。

在沒有技術儲備的情況下，想要快速實現數字化轉型，更高效的方式是，調動市場上各類主體的優勢，實現合理有效的社會化分工，應用已有的成熟技術直接與業務相結合。中間層的技術公司應運而生。

如果把底層技術比作沒有任何屬性的原材料，那么中間層的技術公司就相當于一個"加工廠"，將原材料組合加工成為一個個適合業務層需求的解決方案，對外輸出。金融科技，是一座聯結科技與產業的橋梁。

通過技術公司提供技術和解決方案，解決了缺乏技術儲備和攻關困難的"不會轉"的問題；通過推廣普惠型服務，加之各項補貼政策來解決缺乏資金的"沒錢轉"的問題。

還有個問題"不敢轉"。

為什么不敢轉？一方面，由于數字化轉型需要一定的周期，一些企業出于節約成本等方面的考慮，直接采購底層技術取代采購成熟的解決方案，自我摸索的方式延長了企業轉型的陣痛期，提高了企業生存的不確定性。另一方面，即便購買了成熟的解決方案，但由于數字化生態尚未形成，無法享受到生態協同帶來的增長效果。

怎么辦？

國家發展改革委創新和高技術發展司有關負責人提出"聚合力建生態"。一是樹標桿示范和應用場景，引導企業快速轉型。二是打造跨越物理邊界的"虛擬產業園"和"虛擬產業集群"，充分發掘企業間協同放大效益。支持具有產業鏈帶動能力的核心企業搭建網絡化協同平臺，帶動上下游企業加快數字化轉型，促進產業鏈向更高層級躍升，打造傳統產業服務化的新生態。

前不久，京東數科首次提出了"Tie"模式，即"科技（Technology）+業務（Industry）+生態（Ecosystem）"，完美詮釋了科技公司在金融行業和技術創新中間的行業定位。

5. 科技公司提供了哪些數字金融解決方案？不止于方案與服務

隨著社會化分工逐漸明確，加之金融行業對技術的依賴程度與日俱增，金融科技的主要業務方向也開始從曾經的百花齊放，逐漸穩定為行業提供完整的數字金融解決方案與服務，幫助金融機構將逐漸實現基建、業務、產品及服務的全方位數字化轉型。

如今的金融科技行業，從其業務類型與產品豐富性方面，主要形成了如下三類：

a. 垂直技術解決方案類

b. 綜合解決方案類

c. 綜合解決方案+生態類

垂直技術解決方案類，主要是以在ABCD四大核心技術有一定技術優勢的科技類公司為代表。例如為金融行業提供云服務的阿里云、京東云、騰訊云等，為金融行業提供智能客服解決方案的科大訊飛、環信、網易七魚等。另一些則是有金融機構為代表分拆出來的部分垂直業務成立的公司，如央行數字貨幣研究院在上海成立金融科技公司專攻金融區塊鏈平臺與技術研發。

綜合解決方案類，主要是以大型科技公司為代表，這類公司由于技術實力強，解決方案可以涵蓋金融行業的大部分業務場景。例如螞蟻金服、京東數科、蘇寧金融等。另一些則是由一些頭部金融企業自主研發的并對外輸出，如宜信、平安金融等。

前面兩種解決方案主要是以提供打包產品為主，而且已經形成了成熟的市場，如果說這是金融科技上半場的成果，那么"生態"則是金融科技下半場的勝負手。

綜合解決方案+生態，是由綜合解決方案"進階"而來。在原有解決方案這一產品的基礎上，加入了生態的優勢，通過科技公司自身的生態，反哺金融行業，為其提供數字化轉型方案的同時，幫助金融機構實現存量業務與增量業務的雙增長。如果解決方案是解決數字化轉型的速度問題，那么生態則是解決"效果"這一問題。目前提出生態這一概念的主要以京東數科為代表。

技術決定了能不能做，生態則是影響了能做多好。金融科技發展到下半場，當技術壁壘逐漸被拉平，生態的對抗將更加明顯，誰能夠為企業提供更多資源，誰將更受企業的信賴。

6. 我國金融科技行業走到了哪兒？又將去哪兒？

我國金融科技發展的特點概括來看主要是：起步晚、發展快，且現在仍處于初級階段。畢馬威發布的《2020年中國金融科技企業領袖觀點洞察報告》（下簡稱"報告"）的調研數據顯示有接近半數的企業認為金融行業業務層面金融科技的應用程度一般，只有基礎關系結構，僅有2%的受訪企業認為目前金融科技生態系統建設程度非常高，體系完善。

立足當下：政策支持+市場需要

在高質量發展、供給側改革、數字化轉型等戰略及政策推動下，我國金融科技行業迎來快速崛起的機會。

首先是政策方面的支持，央行金融科技頂層規劃目標是到2021年，建立健全我國金融科技發展的"四梁八柱"，進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網絡化、智能化金融產品和服務的滿意度，使我國金融科技發展居于國際領先水平。以京東數科、螞蟻金服為例，都已經打到國際領先水平，且開始實現技術輸出。

其次是業務方和技術方雙方的發展。尤其是技術層面，我國將人工智能技術的發展已經列入到國家戰略層面，未來金融科技在人工智能方面將會迎來重大突破。同時國家也在大力扶持如保險業等金融行業，業務與技術的齊頭并進，將為中間層的金融科技發展拉撤出更大的空間。

但是，發展的挑戰依然不容忽視。

首先，金融科技面臨技術與人才雙重壓力。盡管人工智能技術已經投入到產業應用階段，但是目前人工智能仍屬于"弱人工智能"階段，從技術突破到投入產業應用，道路依然曲折且漫長。

進入智慧金融時代的另一個約束是人才缺口難以一時填平。根據中國教育部門測算，我國人工智能人才缺口超過500萬，但是人工智能人才普遍面臨著培養成本高、周期長的問題，如何平衡人才的供需關系，是一個急需解決的問題。

另一方面，監管層面的壓力是金融科技行業發展的另一個重要不確定因素。隨著監管收緊，金融科技公司的業務也隨之收縮。

還有則是技術方面高速發展，和業務場景結合的矛盾需要解決。以成熟的商業化解決方案為產品的技術公司仍是少數。

畢馬威的報告中顯示，60%的企業認為科技企業與金融企業的對接是金融科技行業發展的主要痛點，其原因在于對金融業務需求、科技的落地方式存在較大的理解差異和溝通成本。系統與數據方面的問題、數據質量問題、數據安全等問題緊隨其后。

此外，還提到監管的不確定性和人才不足都是影響未來金融科技行業發展的主要痛點問題。

未來：土壤肥沃，金融科技將更規范化

聚焦我國金融科技的發展，盡管與發達國家有著一定差距，但是龐大的經濟體系、以及各方政策的支持，給金融科技在我國的高速成長提供了豐沃的土壤。

隨著金融機構與科技公司的界限逐漸明晰，社會化分工逐步明確，以及"監管沙盒"的逐步成型，金融科技行業的發展將更加規范化。

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