金融行業變革正在發生。

1994年，比爾·蓋茨在接受《新聞週刊》採訪時說："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，大資料首次出現在中國政府工作報告中。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，推動網際網路、大資料、人工智慧和實體經濟深度融合。

2017年6月，中中國人民銀行印發《中國金融業資訊科技"十三五"發展規劃》，將人工智慧、大資料、區塊鏈、雲端計算等新一代資訊科技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，很多問題依然擺在福斯面前。金融科技是什麼？怎麼用？金融科技能帶來什麼效果？"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，到底什麼是金融科技？

金融是經濟的血脈和國家的核心競爭力之一。

隨著網際網路、移動網際網路的發展，以及現在區塊鏈技術、人工智慧、大資料、雲端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：主要是指由大資料、區塊鏈、雲端計算、人工智慧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佈的資料顯示，中國金融科技營收規模到2020年將有望達到近20000億元。

回顧金融科技在中國的發展歷程，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、網際網路+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系統等資訊系統的應用，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體提供商為主。

2.0時代，網際網路+金融。上世紀90年代，網際網路技術的出現與應用，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、網際網路信貸、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，行業每日要處理的資料量驟增，對於資料處理速度、風險控制管理以及資料儲存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即人工智慧（AI），B即區塊鏈（Blockchain），C即雲端計算（Cloud），D即大資料（Big DATA）。

a. 人工智慧：弱人工智慧仍需人工監督

人工智慧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、生物特徵識別、知識圖譜等。從智慧程度來分，分為弱人工智慧和強人工智慧，目前階段的人工智慧技術在金融行業的應用，主要集中在"弱人工智慧"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、人臉支付以及在網路信貸過程中面部特徵提取，都是生物特徵識別技術的範疇。

金融行業作為一個風險較高的行業，人工智慧技術可以完全替代一些計算或者規測清晰的業務，如智慧客服、智慧營銷等，但是，人工智慧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"這個概念深植於福斯認知中。

區塊鏈技術目前主要包括分散式儲存技術，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、徵信管理、分散式賬簿、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. 雲端計算：技術競爭轉向生態競爭

雲端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。雲端計算包括公有云、私有云、混合雲等。在交付方式上包括基礎設施即服務（IaaS）、 平臺即服務（PaaS）、軟體即服務（SaaS）。通過雲端計算的應用，可以幫助金融企業降低風險、便於資料集中化管理、節約研發成本、提升運營效率。

雲端計算的應用場景主要在於金融企業內部，其核心價值在於提升金融行業整體的資訊化水平。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後臺業務都已經實現"上雲"。

未來，雲端計算作為一個核心技術已經趨於成熟的技術型別，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. 大資料：資料能力向分析能力轉變

金融行業資料資源豐富，且對資料依賴程度較高。大資料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。

隨著資料孤島的打通，金融大資料的核心競爭力將從金融資料掌握轉移到金融大資料應用與分析能力方面。通過大資料應用，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。

大資料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、智慧投顧、詐騙識別等。以精準營銷為例，通過對消費者的行為資料分析，實現對特定消費群體的定製化服務或產品的投放，提升合作達成效率，就是大資料分析的功勞。

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，主要作用在於幫助金融行業提效，實現高品質增長。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、金融周邊支援、通用配套業務支援，並由外向內逐步滲透。

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，涉及場景涵蓋了全使用者合作週期的各個環節。

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雲服務的使用和大資料分析技術的應用。包含使用者的觸達、存留、啟用以及沉默使用者再活躍的整個流程的使用者行為資料探勘與分析，並制定相應的產品策略。

其核心產品與服務，可以基於大資料分析實現優化迭代，涉及核心技術包括大資料分析、精準營銷、智慧投顧、智慧風控等。

證券行業由於監管更加嚴格，數字化的歷程仍處在資訊系統應用與提效的2.0階段，對於證券行業的核心業務變革相關的人工智慧與區塊鏈技術，目前仍處在曖昧的探索期。

b. 金融周邊支援

金融行業的周邊支援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。目前來看由於大資料和生物特徵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資料分析與精準營銷，以及通過生物特徵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並非具有金融行業獨特特徵一些通用化的技術應用，如以提升內部協同與辦公效率的雲服務技術，以及節約人力成本實現7X24小時線上的智慧客服等。

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，由於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、智慧化水平仍處於較為初級的階段。對於頭部金融機構來說，佔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佔據主導地位。

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.中行創新設立了資料資管部，進行有關資料的基礎、資料的標準、整個資料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+個性定製+場景融合+遠端互動"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執行一年多，業務上鍊3萬餘筆，業務發生筆數6100餘筆，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）已於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並不順暢。

"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，開發週期長等問題，且目前中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，那麼中間層的技術公司就相當於一個"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樑。

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"。

為什麼不敢轉？一方面，由於數字化轉型需要一定的週期，一些企業出於節約成本等方面的考慮，直接採購底層技術取代採購成熟的解決方案，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，但由於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。

怎麼辦？

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"。一是樹標杆示範和應用場景，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"虛擬產業叢集"，充分發掘企業間協同放大效益。支援具有產業鏈帶動能力的核心企業搭建網路化協同平臺，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。

5. 科技公司提供了哪些數字金融解決方案？不止於方案與服務

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。

現在的金融科技行業，從其業務型別與產品豐富性方面，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雲服務的阿里雲、京東雲、騰訊雲等，為金融行業提供智慧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。

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，那麼"生態"則是金融科技下半場的勝負手。

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. 中國金融科技行業走到了哪兒？又將去哪兒？

中國金融科技發展的特點概括來看主要是：起步晚、發展快，且現在仍處於初級階段。畢馬威釋出的《2020年中國金融科技企業領袖觀點洞察報告》（下簡稱"報告"）的調研資料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，只有基礎關係結構，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：政策支援+市場需要

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

其次是業務方和技術方雙方的發展。尤其是技術層面，中國將人工智慧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慧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，業務與技術的齊頭並進，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。儘管人工智慧技術已經投入到產業應用階段，但是目前人工智慧仍屬於"弱人工智慧"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，中國人工智慧人才缺口超過500萬，但是人工智慧人才普遍面臨著培養成本高、週期長的問題，如何平衡人才的供需關係，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，其原因在於對金融業務需求、科技的落地方式存在較大的理解差異和溝通成本。系統與資料方面的問題、資料品質問題、資料安全等問題緊隨其後。

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，金融科技將更規範化

聚焦中國金融科技的發展，儘管與發達國家有著一定差距，但是龐大的經濟體系、以及各方政策的支援，給金融科技在中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範化。