從全球來看，金融科技的發(fā)展情況如何？

我國金融科技的發(fā)展在全球處于何種地位？

學界有較多成果的領域

在業(yè)界也受到了相應的重視嗎？

未來哪些技術、場景比較有發(fā)展?jié)摿Γ?/p>

金融科技，即我們通常所說的FinTech，是Financial Technology的縮寫，指通過利用各類科技手段改造傳統(tǒng)金融行業(yè)所提供的產(chǎn)品和服務，提升效率并有效降低運營成本，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、未來方向等幾個問題進行闡述。

金融科技的全球發(fā)展：東風正盛

金融科技在全球的發(fā)展，從融資情況可見一斑。據(jù)不完全統(tǒng)計，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到1353、 1650和3443億元，相當可觀。

從融資領域來看，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，P2P、區(qū)塊鏈、支付、汽車金融、大數(shù)據(jù)等領域融資金額持續(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，2016-2018年，中美印三國的融資數(shù)量占80%左右，2019年開始多地開花，中美印三國占比降至70%以下。其中最受關注的要數(shù)中國，2018年四季度之前中國的金融科技融資數(shù)量基本穩(wěn)定在50%以上，超過全世界其它國家之和，雖然今年以來有所下滑，但是依然高居世界榜首。

隨著金融科技如火如荼地發(fā)展，學術界也對金融科技進行了深入的研究。國際頂級金融雜志Review of Financial Studies（以下簡稱RFS）在2019年5月份發(fā)表了一整刊的金融科技專題研究，研究方向涉及區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、機器咨詢等各個方面，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的文章采用注冊報告的形式，也就是RFS的主編首先擬定主題（金融科技），但不設方向，邀請全世界的金融、計算機專家提供文章思路，主編和匿名審稿人經(jīng)過多輪審核后確定文章選題，之后撰稿人完成整篇文章的寫作，無論結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)表結果較好的文章，降低了研究的全面性。

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

RFS收到的金融科技論文國家分布

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。中國的金融科技發(fā)展最快，也處在研究與創(chuàng)新的最前沿。由于美國的金融行業(yè)非常成熟，在美國進行金融方面的創(chuàng)新面臨很大的阻力，而中國和其它新興國家的金融業(yè)尚在快速發(fā)展階段，金融業(yè)易于創(chuàng)新和重構。

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

金融科技的未來方向？

從全球范圍來看，關于P2P和區(qū)塊鏈的金融科技研究較多，但是國內的這兩個方向此前似乎有走偏的趨勢。不過隨著今年10月以來政策的鼓勵，我國已經(jīng)將區(qū)塊鏈提升到國家戰(zhàn)略的高度，區(qū)塊鏈技術將更加健康有序地發(fā)展，在更多金融場景落地，目前工信部也正在研究出臺區(qū)塊鏈發(fā)展政策。 

區(qū)塊鏈

被稱為“數(shù)字時代的三大思想家之一”的喬治·吉爾德認為，未來區(qū)塊鏈經(jīng)濟將崛起，因為區(qū)塊鏈是法律和契約的技術延伸，使人類行動規(guī)則能夠自動化執(zhí)行，從而體現(xiàn)不確定性降低的價值。

一個數(shù)字化的社會操作系統(tǒng)能使進步所必需的創(chuàng)新來得更容易、更高效，這正是區(qū)塊鏈的巨大潛力。對于社會數(shù)字化操作系統(tǒng)來說，區(qū)塊鏈是一種基礎性技術，使社會運作實現(xiàn)數(shù)字化轉型變得可能。

例如合同、交易及其記錄無疑是讓社會操作系統(tǒng)高效運轉的重要組件，但這些關鍵工具很大程度上沒有跟上數(shù)字化轉型，阻礙了通過機器提升效率的進程，而區(qū)塊鏈則有希望解決這個問題。

目前國內外已經(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)運營成本、激勵用戶做出貢獻、解決信任問題等。在數(shù)據(jù)方面，由于數(shù)據(jù)太容易被復制了，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)外泄很容易侵犯個人隱私與數(shù)據(jù)所有權，所以我們可以考慮結合區(qū)塊鏈技術來對數(shù)據(jù)來源進行溯源，這也可以應用于知識圖譜等人工智能領域。

人工智能與大數(shù)據(jù)

目前人工智能已在諸多場景落地，在語音識別、圖像識別、智能客服等方面發(fā)展迅猛，競爭激烈，不過在市場預測方面建樹不多，近期可能不會有大的改變。筆者認為，大數(shù)據(jù)金融、成本控制是兩個非常有潛力的發(fā)展方向。

大數(shù)據(jù)金融

Gartner認為“大數(shù)據(jù)”需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長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)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(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)在多年的運營過程中積累了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何應用到實際中來是每個金融機構正在考慮的問題。

譬如，券商積累了無數(shù)客戶的基本信息、交易信息。券商可以基于這些數(shù)據(jù)進行客戶畫像，尋找不合規(guī)的客戶，以滿足監(jiān)管要求；也可以對客戶的實際風險承受能力進行分析，為不同的客戶推薦不同的產(chǎn)品；可以從旗下的私募基金中挖掘業(yè)績好、回撤低的基金產(chǎn)品，推廣基于這些產(chǎn)品的FOF基金；也可以對基金經(jīng)理進行畫像，推廣基于這些基金經(jīng)理的MOM基金等等。

金融機構數(shù)據(jù)繁多，可應用的場景也數(shù)不勝數(shù)，如何將這些數(shù)據(jù)尋找到有價值的場景、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)實問題。在數(shù)據(jù)治理方面，金融機構可以將自有數(shù)據(jù)與外部采購數(shù)據(jù)進行整合，由專職人員統(tǒng)一治理，將數(shù)據(jù)分門別類，形成基礎數(shù)據(jù)庫，并將基礎數(shù)據(jù)庫目錄分發(fā)給各部門。各部門組織業(yè)務人員利用數(shù)據(jù)規(guī)劃部門業(yè)務場景，對各類場景進行價值評估。如有必要，實施跨部門協(xié)作，或者聘請第三方公司進行場景實現(xiàn)。

成本控制

機器學習方法是否預測市場，這個見仁見智，但是機器學習能進行成本控制是確鑿無疑的。這是金融科技方面的另一個較為確定的方向。

例如在降低信用風險方面，有學界研究表明，他們的機器學習模型能夠預測循環(huán)信用額度中的信用違約率。對于傳統(tǒng)的貸款機構，相信機器學習和人工智能降低信用風險，識別處于風險中的賬戶，減少這些機構的貸款損失。另外，恒生研究院將自然語言處理技術和傳統(tǒng)統(tǒng)計方法相結合，構造出創(chuàng)新的債券預警模型，預測結果優(yōu)于傳統(tǒng)預警模型，這也是人工智能方法的應用范例。

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

當前，全球范圍內正在發(fā)生一場關于科技和產(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)濟迅速發(fā)展，金融科技已經(jīng)成為金融創(chuàng)新的熱點。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，助推更多前沿技術在金融領域落地。

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