“守正創新”——金融科技邁向2.0階段！

導語 | 金融科技自 2014 年迎來爆發的膨脹期，經歷了多年發展後，現在已然邁進 2.0 新階段。本期我們邀請了國家工程實驗室金融大資料研究中心祕書長、騰訊雲 TVP 王超老師，為我們分享金融科技背景與行業現狀，並以技術角度與金融業務結合的視角，帶我們共探金融科技的未來機遇。

作者簡介

王超，國家工程實驗室金融大資料研究中心祕書長、騰訊雲 TVP。主攻金融大資料方向，涉足金融雲端計算、信創、AI、音視訊、語音，甚至區塊鏈、物聯網等相關技術領域的應用研究和佈道。

本文將從四個角度進行分享。首先是從金融科技的背景角度去分析金融科技發展的實況和行業的現狀。其次是從技術的角度，看技術如何推動金融產業的發展。接著再從金融本身業務的場景出發，看金融的場景如何用到一些相關的技術去推進發展。最後再聚焦於分享金融科技面臨的機遇。

一、背景：金融科技發展實況與行業現狀

我國金融科技已經邁入 2.0 階段，金融科技的發展需求主要來源於金融服務需求、金融服務供給和金融風險安全三個方面。一方面金融科技發展的內在訴求在不斷生長，但另一方面卻也面臨著行業性的金融痛點：

中小微融資、供給側改革、碳達峰碳中和、鄉村振興、專精特新等戰略；
不均衡、縣域以下金融服務短缺，金融抑制與金融脫媒；
金融基礎設施面臨發展挑戰，新技術發展應用與安全。

從金融和科技兩個角度來看，金融是一個驅動科技發展的重要場景。同時，它也是一個很重要的支撐科技的工具。回顧整個金融科技發展的過程，金融科技發展史是一個逐步去偽存真、守正創新的過程。從 2015 年至今，隨著金融科技的逐漸規範化，相關法律法規的制定與完善，推動了金融的發展，同時也把最核心、最本質的優勢保留了下來，被傳統的金融機構所吸收消化，真正地開始邁入了金融科技的 2.0 時代。

當前參與到整體的金融科技的產業生態圈裡，主要有以下三大主體：

金融科技市場主體：手握大量金融資源的傳統金融機構；提供 IT、營銷和風控等服務的金融科技公司；純廣告營銷、IT 研發或軟硬體的科技網際網路公司；
金融科技監管機構：金融監管機構；科技監管機構；地方金融監管機構；
金融科技服務機構：金融科技投融資機構；金融科技孵化機構；金融科技人才服務。

金融科技進入到 2.0 階段，發生了許多變化。值得一提的是，金融機構在科技層面的投入飛速增長。從 2020 年資料來看，四大行包括股份制銀行相關的金融機構，IT 的投入達到了 2 千多億，保險達到了 300 多億，證券達到了 200 多億，並以每年20% 以上的增長率持續增長。另一方面，金融科技公司在網際網路金融服務方面的收入也保持著快速的增長勢頭，據螞蟻集團 Q1 和 Q3 的財報顯示，它的利潤已達到 500 多億。以上都是金融科技在發展創新過程中的直觀體現。

二、技術：科技應用推動金融產業發展

當下金融科技的新一代資訊科技——簡稱“ABCDI”。即人工智慧、大資料、雲端計算、區塊鏈和物聯網 5 個核心技術方向，金融科技的技術大體上是圍繞這幾個技術在做組合應用。

A-人工智慧：金融的核心是風控，在 AI 技術應用之前，風控的核心是專家規則和評分卡模型。AI 普及後帶來的大資料分析，目前正在重構全領域的金融風控核心。
B-大資料：我國數字經濟規模佔國內生產總值的比重達到 1/3，資料資源是繼陸空海三大資源外的另一種重要國家戰略資源，被視為“新時代的石油”，大資料就是我們的燃料技術。
C-雲端計算技術：它提供計算、儲存、網路資源的基礎設施，使用者可以隨時獲取“雲”上的資源，按需求量使用，無限擴充套件，按使用量付費。
D-區塊鏈技術：它是一個共享資料庫，具有不可偽造、全程留痕、可以追溯、公開透明、集體維護等特徵，不僅奠定了堅實的信任基礎，而且創造了新時代的生產關係。
I-物聯網技術：它通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、鐳射掃描器等資訊感測裝置，可以把所有物品與網際網路相連線，以此實現對物品的智慧化識別、定位、跟蹤、監控和管理的網路。

如果對金融科技技術做一個簡易的分層，可以參照雲端計算的劃分方法，從底層的 IaaS 層到中間的 PaaS+DaaS 層，再到頂層的 SaaS 層。

在 IaaS 層面，大部分金融機構會選擇私有云，小部分金融機構會選擇行業雲。目前可能只有證券、保險，以及一些地方金融會涉及到用公有云的金融雲，因為金融對資料安全的保護是非常強的，而且金融行業內預設的概念是金融資料不出行。

在 PaaS 層面，各家銀行和各家公司正圍繞著各種中臺進行應用，比如：資料中臺、AI 中臺、技術中臺、應用中臺等相關的領域，在進行大量應用。許多行業的金融科技公司也在致力於提供這種資料中臺的建設服務，以及資料相關的服務。

在 SaaS 層面，大型銀行，包括股份制銀行在小程式、APP，包括 PC 端上的技術都有了很大的進步，比如招行信用卡，銀聯雲閃付等相關的 APP 在技術上都有不小的突破。金融行業向網際網路行業進行了非常深入的學習，而且大量來自網際網路側的人才已經進入到了金融機構端。

具體到金融科技的典型技術用例，也有著非常翔實的技術方向：

人工智慧：機器學習演算法在股票市場預測、風險評估和預警、交易反欺詐等場景有著廣泛應用；知識圖譜在挖掘潛在客戶、預警潛在風險方面比較領先；計算機視覺在身份驗證和移動支付等環節備受追捧。
大資料：金融機構的資料中臺基本都已構建完成，在資料接入、資料儲存、資料計算、資料分析等方面有著廣泛用例。
金融雲端計算/信創：金融信創一期、二期試點效果明顯，開始在存量機構全面推廣。
區塊鏈：比較有代表性的用例是央行的數字人民幣；此外區塊鏈構建了一個去中心化的信任基礎，區塊鏈存證，資料庫的打通及對供應鏈金融產業的發展等都有所支援。
聯邦學習：相比傳統方式，聯邦學習的技術帶來更加嚴密的隱私防護，在資料使用的安全合規方面提供極大便利。
RPA：智慧 RPA 大幅提升工作效率，全流程從 4 小時減少至 10 分鐘內。

三、場景：業務貫穿金融科技實踐

在介紹完金融科技的代表技術以後，我們再結合實踐深入瞭解一下金融科技領域下的典型場景。

首先是資料中臺的建立，為資料獲取、資料儲存、資料分析、資料安全保護等，提供了一個功能齊全的中臺能力，為技術研發、產品開發、業務合規、日常運營、運維及職能機構建設等方面都提供了有力的支援，幫助企業領導者更好地做出正確決策。

其次是數智化的運營，通過使用者畫像，資料分析建模，進行精準投放，從而提升營銷各環節的轉化率，同時也提升了使用者體驗。很多銀行要求資料不出行，那麼它就不能像網際網路企業那樣快速獲取標籤使用者的資料。而我們會嘗試用隱私計算或者資料交換的方式來保證既能實現精準營銷、精準運營的目的，又能保證資料不被第三方獲取。

第三是大資料風控，實現從建立底層標籤庫，層層往上搭建模型，最後通過決策引擎落地的方式，助力業務合規。

此外，數字貨幣、小微金融、產業金融、政策金融、金融監管、智慧網點等方面，也有日漸成熟的金融科技的場景化實踐案例。這些金融場景的發展都離不開整體的大資料風控的概念。

四、機遇：金融科技迎來新發展

今年，人民銀行印發了《金融科技發展規劃( 2022-2025 年)》，其中提到了健全金融科技治理、充分釋放資料要素潛能、打造新型數字基礎設施、深化關鍵核心技術應用等8項重點任務。我們以此為背景，一起來分析可能會涉及到的場景，共探金融科技新時代下的新機遇。

首先是金融數字化轉型諮詢，金融數字化轉型的方式，企業架構如何構建，資料的採集、分析、治理如何完善，資訊科技如何創新等關鍵方向，這些都需要大量的諮詢與服務來支撐。

其次是人才培養，金融行業紛紛成立科技子公司，在深化數字化轉型的過程中，供給側的高素質人員缺位非常嚴重，導致行業對人才培養的呼聲日趨高漲。

第三是金融雲端計算與信創，為國內的雲端計算與信創企業帶來了更多機會點。不管是對於原來已經進入信創目錄的一些名單，還是對於即將進入的企業都提供了一些標準和推導，金融信創的適配正在進行。

此外，金融科技的運營與風控，監管合規也是經典的機遇方向，而隨著網路安全法律法規日趨健全，金融科技領域的資料治理與安全也將迎來更多的機遇和發展。例如對於金融科技倫理等相關的管理，包括消費者的保護，這一側都需要有監管系統的建立。金融機構側合規系統建立的過程，將會引發大量的金融科技需求。