全球金融科技現(xiàn)狀與趨勢(shì)：下一場(chǎng)東風(fēng)往哪里吹？

從全球來(lái)看，金融科技的發(fā)展情況如何？

我國(guó)金融科技的發(fā)展在全球處于何種地位？

學(xué)界有較多成果的領(lǐng)域

在業(yè)界也受到了相應(yīng)的重視嗎？

未來(lái)哪些技術(shù)、場(chǎng)景比較有發(fā)展?jié)摿Γ?/p>

金融科技，即我們通常所說(shuō)的FinTech，是Financial Technology的縮寫(xiě)，指通過(guò)利用各類(lèi)科技手段改造傳統(tǒng)金融行業(yè)所提供的產(chǎn)品和服務(wù)，提升效率并有效降低運(yùn)營(yíng)成本，通常包括大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、量化金融等核心部分。本文拋磚引玉，就金融科技的發(fā)展、研究現(xiàn)狀、未來(lái)方向等幾個(gè)問(wèn)題進(jìn)行闡述。

金融科技的全球發(fā)展：東風(fēng)正盛

金融科技在全球的發(fā)展，從融資情況可見(jiàn)一斑。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2016、 2017和2018年，全球金融科技公司融資數(shù)量分別為750、 819和1191筆，已披露的融資總額分別達(dá)到1353、 1650和3443億元，相當(dāng)可觀。

從融資領(lǐng)域來(lái)看，2018年全球金融科技融資總額TOP3為綜合金融、P2P和區(qū)塊鏈?？v觀近3年的走勢(shì)，P2P、區(qū)塊鏈、支付、汽車(chē)金融、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域融資金額持續(xù)走高，其中區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)尤為明顯。

具體到世界各國(guó)，2016-2018年，中美印三國(guó)的融資數(shù)量占80%左右，2019年開(kāi)始多地開(kāi)花，中美印三國(guó)占比降至70%以下。其中最受關(guān)注的要數(shù)中國(guó)，2018年四季度之前中國(guó)的金融科技融資數(shù)量基本穩(wěn)定在50%以上，超過(guò)全世界其它國(guó)家之和，雖然今年以來(lái)有所下滑，但是依然高居世界榜首。

隨著金融科技如火如荼地發(fā)展，學(xué)術(shù)界也對(duì)金融科技進(jìn)行了深入的研究。國(guó)際頂級(jí)金融雜志Review of Financial Studies（以下簡(jiǎn)稱(chēng)RFS）在2019年5月份發(fā)表了一整刊的金融科技專(zhuān)題研究，研究方向涉及區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、機(jī)器咨詢(xún)等各個(gè)方面，基本涵蓋了金融科技的主要發(fā)展方向。

與傳統(tǒng)的文章發(fā)表不同的是，該期RFS的文章采用注冊(cè)報(bào)告的形式，也就是RFS的主編首先擬定主題（金融科技），但不設(shè)方向，邀請(qǐng)全世界的金融、計(jì)算機(jī)專(zhuān)家提供文章思路，主編和匿名審稿人經(jīng)過(guò)多輪審核后確定文章選題，之后撰稿人完成整篇文章的寫(xiě)作，無(wú)論結(jié)果好壞與否均予以發(fā)表。這種發(fā)表方式主要是為了防止撰稿人只發(fā)表結(jié)果較好的文章，降低了研究的全面性。

該類(lèi)文章發(fā)表的方式開(kāi)金融行業(yè)之先河，不僅體現(xiàn)了頂級(jí)金融專(zhuān)家對(duì)金融科技的重視，也能更好地讓更多的專(zhuān)家投入到金融科技的研究中來(lái)，有助于促進(jìn)金融科技的研究與發(fā)展。從RFS收到的156份研究報(bào)告來(lái)看，美國(guó)的研究最多，占比50%，中國(guó)的研究次之，占比11%，德國(guó)、澳大利亞、英國(guó)等國(guó)也有一定的研究產(chǎn)出。

RFS收到的金融科技論文國(guó)家分布

縱觀全球，在金融科技的創(chuàng)新發(fā)展與研究方面，大家不約而同地指向中國(guó)。中國(guó)的金融科技發(fā)展最快，也處在研究與創(chuàng)新的最前沿。由于美國(guó)的金融行業(yè)非常成熟，在美國(guó)進(jìn)行金融方面的創(chuàng)新面臨很大的阻力，而中國(guó)和其它新興國(guó)家的金融業(yè)尚在快速發(fā)展階段，金融業(yè)易于創(chuàng)新和重構(gòu)。

國(guó)際貨幣基金組織在今年6月發(fā)布的研究報(bào)告《金融科技現(xiàn)狀體驗(yàn)》（Fintech: The Experience So Far）中也指出，在金融科技的許多方面，亞洲領(lǐng)先于其他地區(qū)，由于起步早、市場(chǎng)規(guī)模大等原因，中國(guó)成功抓住了金融科技的發(fā)展先機(jī)，并一躍成為全球金融科技領(lǐng)軍力量。

金融科技的未來(lái)方向？

從全球范圍來(lái)看，關(guān)于P2P和區(qū)塊鏈的金融科技研究較多，但是國(guó)內(nèi)的這兩個(gè)方向此前似乎有走偏的趨勢(shì)。不過(guò)隨著今年10月以來(lái)政策的鼓勵(lì)，我國(guó)已經(jīng)將區(qū)塊鏈提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度，區(qū)塊鏈技術(shù)將更加健康有序地發(fā)展，在更多金融場(chǎng)景落地，目前工信部也正在研究出臺(tái)區(qū)塊鏈發(fā)展政策。 

區(qū)塊鏈

被稱(chēng)為“數(shù)字時(shí)代的三大思想家之一”的喬治·吉爾德認(rèn)為，未來(lái)區(qū)塊鏈經(jīng)濟(jì)將崛起，因?yàn)閰^(qū)塊鏈?zhǔn)欠珊推跫s的技術(shù)延伸，使人類(lèi)行動(dòng)規(guī)則能夠自動(dòng)化執(zhí)行，從而體現(xiàn)不確定性降低的價(jià)值。

一個(gè)數(shù)字化的社會(huì)操作系統(tǒng)能使進(jìn)步所必需的創(chuàng)新來(lái)得更容易、更高效，這正是區(qū)塊鏈的巨大潛力。對(duì)于社會(huì)數(shù)字化操作系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N基礎(chǔ)性技術(shù)，使社會(huì)運(yùn)作實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得可能。

例如合同、交易及其記錄無(wú)疑是讓社會(huì)操作系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的重要組件，但這些關(guān)鍵工具很大程度上沒(méi)有跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型，阻礙了通過(guò)機(jī)器提升效率的進(jìn)程，而區(qū)塊鏈則有希望解決這個(gè)問(wèn)題。

目前國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有一些基于區(qū)塊鏈的創(chuàng)新在孕養(yǎng)許多理性的商業(yè)模式，例如降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本、激勵(lì)用戶(hù)做出貢獻(xiàn)、解決信任問(wèn)題等。在數(shù)據(jù)方面，由于數(shù)據(jù)太容易被復(fù)制了，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)外泄很容易侵犯?jìng)€(gè)人隱私與數(shù)據(jù)所有權(quán)，所以我們可以考慮結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行溯源，這也可以應(yīng)用于知識(shí)圖譜等人工智能領(lǐng)域。

人工智能與大數(shù)據(jù)

目前人工智能已在諸多場(chǎng)景落地，在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能客服等方面發(fā)展迅猛，競(jìng)爭(zhēng)激烈，不過(guò)在市場(chǎng)預(yù)測(cè)方面建樹(shù)不多，近期可能不會(huì)有大的改變。筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)金融、成本控制是兩個(gè)非常有潛力的發(fā)展方向。

大數(shù)據(jù)金融

Gartner認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)是金融科技行業(yè)最為確定的方向之一。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。在“數(shù)據(jù)=資產(chǎn)”的理念下，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展如火如荼。金融行業(yè)在多年的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到實(shí)際中來(lái)是每個(gè)金融機(jī)構(gòu)正在考慮的問(wèn)題。

譬如，券商積累了無(wú)數(shù)客戶(hù)的基本信息、交易信息。券商可以基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)畫(huà)像，尋找不合規(guī)的客戶(hù)，以滿(mǎn)足監(jiān)管要求；也可以對(duì)客戶(hù)的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)承受能力進(jìn)行分析，為不同的客戶(hù)推薦不同的產(chǎn)品；可以從旗下的私募基金中挖掘業(yè)績(jī)好、回撤低的基金產(chǎn)品，推廣基于這些產(chǎn)品的FOF基金；也可以對(duì)基金經(jīng)理進(jìn)行畫(huà)像，推廣基于這些基金經(jīng)理的MOM基金等等。

金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)繁多，可應(yīng)用的場(chǎng)景也數(shù)不勝數(shù)，如何將這些數(shù)據(jù)尋找到有價(jià)值的場(chǎng)景、將自己所擁有的大數(shù)據(jù)變現(xiàn)是擺在金融從業(yè)人員面前的一道現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。在數(shù)據(jù)治理方面，金融機(jī)構(gòu)可以將自有數(shù)據(jù)與外部采購(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，由專(zhuān)職人員統(tǒng)一治理，將數(shù)據(jù)分門(mén)別類(lèi)，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，并將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)目錄分發(fā)給各部門(mén)。各部門(mén)組織業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)規(guī)劃部門(mén)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)各類(lèi)場(chǎng)景進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。如有必要，實(shí)施跨部門(mén)協(xié)作，或者聘請(qǐng)第三方公司進(jìn)行場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。

成本控制

機(jī)器學(xué)習(xí)方法是否預(yù)測(cè)市場(chǎng)，這個(gè)見(jiàn)仁見(jiàn)智，但是機(jī)器學(xué)習(xí)能進(jìn)行成本控制是確鑿無(wú)疑的。這是金融科技方面的另一個(gè)較為確定的方向。

例如在降低信用風(fēng)險(xiǎn)方面，有學(xué)界研究表明，他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠預(yù)測(cè)循環(huán)信用額度中的信用違約率。對(duì)于傳統(tǒng)的貸款機(jī)構(gòu)，相信機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能降低信用風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別處于風(fēng)險(xiǎn)中的賬戶(hù)，減少這些機(jī)構(gòu)的貸款損失。另外，恒生研究院將自然語(yǔ)言處理技術(shù)和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合，構(gòu)造出創(chuàng)新的債券預(yù)警模型，預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)警模型，這也是人工智能方法的應(yīng)用范例。

在降低合規(guī)成本方面，人工智能技術(shù)極為擅長(zhǎng)處理文本數(shù)據(jù)，如果采用該技術(shù)，機(jī)構(gòu)不必投入大量的人力進(jìn)行合規(guī)審查，可以顯著降低合規(guī)成本。

當(dāng)前，全球范圍內(nèi)正在發(fā)生一場(chǎng)關(guān)于科技和產(chǎn)業(yè)的變革，數(shù)字化、電子化、智能化三浪疊加，數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，金融科技已經(jīng)成為金融創(chuàng)新的熱點(diǎn)。在金融科技這條賽道上，恒生公司也將跟行業(yè)伙伴一起奔跑，助推更多前沿技術(shù)在金融領(lǐng)域落地。

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