金融科技的本质、驱动力及发展趋势 | 在证券资本市场的应用及建议

本文选自中国证券2017年08期

原文标题：金融科技在资本市场的应用发展研究

原文作者：清华大学五道口金融学院  赵阳

整理：券商互联网

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。

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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。

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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。

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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（见图3）：

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% 2。

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。应用情况见表3。

从上述应用场景看，智能投顾最具发展潜力，能够提供包括股票、债券、股票期权、房地产资产等的资产配置及管理，减少人工干预。

按照人的参与程度高低可分为三类五种模式：

第一类是机器导向型。主要有两种模式：基于现代资产组合的资产大类配置模式（如Wealthfront、Betterment、嘉信理财等，以被动投资为主，以风险最小化追求长期稳定收益）；数据分析模式（如Estimize、Trefis等，通过机器学习分析海量数据，提供垂直金融服务）。

第二类是以人为主型。包括主题投资（如Motif，根据不同投资主题和理念创建不同投资组合）和跟投模式（如Covestor，将职业或业余投资高手的投资业绩和持仓情况分享供投资者参考）两种。

第三类是人机结合型。采用线上引流至线下的O2O模式（如Personal Capital，通过线上免费的金融工具吸引大量客户，通过二次挖掘合适的客户引流至线下，并提供有偿投资服务）。

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（见表4）。

（四）金融科技典型业务模式分析

新技术的融合应用催生了不少典型业务模式，分布在资本市场业务的前、中、后台（见表5）。

总结来看，成熟的业务模式具有以下策略：

一是平台通过与B端机构合作获取C端用户，获客过程“短、平、快”，获客方式更加有效，如平台通过直接与商学院等机构合作，获得高质量的投资者。

二是以互联网和移动设备为客户提供纯线上服务，业务流程简化，客户体验增强，配合与线下相结合的O2O模式增强服务的针对性和有效性，如不论是互联网型证券平台还是传统证券公司都高度重视O2O模式。

三是大数据、云计算、人工智能为业务开展提供基础技术支持，在此基础上实现金融服务的个性化及业务创新，如Finxact、D-Wave等技术供应商和Wealthfront、Linq等金融服务平台。

四是以细分市场为切入点，专注提供个性化服务和增值服务是平台起步期的占优策略，如Archer、InvestCloud等针对特定人群和行业的服务平台。

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中美金融科技发展的对比与启示

中美金融科技发展在全球具有重要影响力，深入研究两国发展情况有助于我国取长补短，探索适合我国资本市场发展的有效路径，更好发挥资本市场在金融创新发展中的引领作用。

（一）中美金融科技发展情况对比

1．两国金融科技发展共性。

一是金融科技公司与金融机构间的合作不断加深。

美国投资银行与金融科技公司合作的例子不胜枚举，如花旗创投（Citi Ventures）为小额融资平台BlueVine提供D轮融资，高盛投资了住房抵押借贷平台BetterMortgage，摩根大通与小企业贷款平台On Deck Capital合作提供信贷产品服务等；我国证券公司也与百度、阿里、淘宝、京东（BATJ）等互联网公司开展了深度合作，布局大数据分析、智能投顾、财富管理等业务。

二是金融科技发展出现一定的风险外溢。

科技与金融的结合使风险叠加，导致金融科技风险传播速度更快、感染性更强、波及面更广，投资者“羊群效应”更加加剧了风险的外溢。

三是金融科技监管逐步强化。

美国在对金融科技的监管初期，以监管一致性原则从微观审慎和行为监管角度评估金融科技影响，行使监管权；后期则强调市场自律，尝试在监管一致、渐进适度和市场自律原则下寻求风险和创新间的平衡，如美国将P2P业务归为证券类，和众筹一并纳入证券市场行为监管，对将已发放贷款作为基础资产、以互联网平台向投资者发行证券的网络平台认定为“证券发行或销售”，适用美国证券法，纳入美国证券交易委员会（SEC）监管。与之类似，目前我国对以第三方支付、P2P网络借贷和股权众筹为代表的金融科技监管也正由宽松向监管与自律同步加强方向演进。

2．两国金融科技发展差异。

一是创新主体不同。

美国金融科技创新的主体是初创企业（据Visual Capitalist：全球27家估值10亿美元以上的金融科技初创公司，美国有14家），尽管公司规模相对较小，但数量众多、创新能力强，给金融业发展带来较大冲击。

我国金融科技创新的主力则是互联网巨头企业，如BATJ，凭借其技术、人才、数据、资金等优势介入银行、证券、保险等细分市场并取得领先地位。

二是服务对象不同。

美国线下金融体系发达，金融科技企业服务主要面向传统金融体系遗漏客户和市场覆盖不足领域，同时以技术支持已有业务效率提升；中国传统金融服务本身供给不足，金融科技企业发展能够有效覆盖长尾客户、填补空白，同时在传统金融机构难以覆盖的领域抢占先机。

三是核心优势差异。

美国金融科技发展的优势表现为在大数据、云计算、区块链和人工智能等核心技术上的领先优势和依托技术创新带来的的业务模式及产品创新；我国金融科技最突出的优势则是依托互联网公司的导流和场景化应用以及市场需求的巨大增长潜力，使金融产品和服务的规模化、市场化应用范围不断拓展。

（二）推动金融科技在我国资本市场应用发展的策略建议

1．认清金融科技本质，平衡好创新与风控。

遵循“技术中立”原则，保持金融的本质功能不变、风险的本质特征不变、监管的本质要求不变的“三个不变”原则，以扩大金融服务渠道、提高经营效率、降低运营成本、实现普惠金融为发展目标，在技术创新应用和金融防风险、促稳定间平衡发展。

2．顺应现代金融消费者的需求特点和变化趋势，推动金融科技在资本市场更加广泛应用。

充分重视新生代金融消费者对线上生活场景的需求，研究技术与资本市场各业务点的融合切入点，促进金融服务全面融入智慧生活场景。同时丰富移动金融服务载体功能和线上金融产品服务的种类，不断提升客户体验，以O2O模式打造综合金融服务平台。

3．强化底层技术创新，为金融科技发展提供持续动能。

持续加大对金融科技底层技术研发的政策、资金支持，营造有利于金融科技人才集聚的发展环境。积极搭建金融科技公司、金融机构、科研院所等多主体间的底层技术创新协同机制，构建形成良好的金融科技生态。

4．以开放、合作提升金融科技创新力和竞争力。

鼓励国内具备条件的金融机构和金融科技公司加入各类国际性金融科技组织，如R3区块链联盟等，参与行业标准制定和技术协作开发。支持国内机构与国外同行成立合资公司、研发中心、试验室，加强技术开发和合作应用。探索设立Fintech海外并购基金，对接境外金融科技项目和企业，以开放合作助力国内行业发展。

5．创新金融科技监管。

按照业务发展的本质要求，强化功能与行为监管，构建有效的金融科技监管框架，维护市场公平竞争，保护投资者权益。准确评估当前发达国家和监管机构在鼓励创新方面的三种模式——监管沙盒（Regulatory 

Sandboxes）、创新中心（Innovation Hubs）和创新加速器（Innovation Accelerator），通过监管部门、传统金融机构与金融科技企业等的协调配合，构建良好的金融科技生态。