泛華智庫
以下文章來源于資本市場50人論壇 ，作者K50智庫
資本市場50人論壇
中國資本市場50人論壇由中國人民大學金融界、產業方、科技圈、政府部門四大領域的杰出校友發起，打造政企、資企、研企、企企四大交流平臺，為中國資本市場的參與者、研究者和政策制定者提供一個高端交流平臺，并致力于成為中國資本市場的第一智庫。
申志華 聚均科技集團首席大數據官
在新的金融科技環境下，銀行和金融機構面臨一些新的發展趨勢。總結一點，就是我們要趕上這個時代發展新的機會和新的應用潛力。結合這些技術，要真正服務實體經濟，真正為產業鏈上下游的企業進行賦能。幫助他們降本增效，實施滴灌式的，精準行業金融服務。這是一個銀行必由之路，是正在興起的一個新方向。
以下內容節選自直播實錄：
本文內容主要分為六部分：
1、金融科技發展三年規劃
2、金融科技指導意見
3、數字經濟為金融科技發展帶來新的機遇
4、金融科技在金融服務中的應用領域
5、5G成為金融科技關鍵技術發展的基礎
6、新興技術需要關注各自技術特長和優勢
金融科技發展三年規劃
金融科技的發展越來越引起社會的關注。2019年9月6日，央行發布了《 金融科技(FinTech)發展規劃(2019—2021年)》：
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建立健全我國金融科技發展的“四梁八柱 ”， 進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網絡化、智能化金融產品和服務的滿意度，使我國金融科技發展居于國際領先水平。
02
提出的重點任務包括六個方面，即加強金融科技戰略部署、強化金融科技合理應用、賦能金融服務提質增效、增強金融風險技防能力、加大金融審慎監管力度、夯實金融科技基礎支撐。
《規劃》對金融科技行業的影響至少表現在五大方面：
01
這是我國第一次制定的，將金融科技提到戰略部署高度、自上而下的頂層設計和總體規劃，是金融科技發展進程中的里程碑;
02
明確了三年的發展目標，從長遠視角加強頂層設計，肯定了科技的引領和驅動作用，給金融機構的科技轉型指明了方向;
03
明確了大數據、云計算、人工智能、網絡身份認證等核心技術及相對應的場景化應用;
04
明確了金融科技的定位，以及其在提高金融服務效率、風控水平及監管效能等方面的價值;
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《規劃》中還多次提到“先行先試”“試點”，表明監管機構靈活監管的態度，強調對應用的過程監管。
金融科技指導意見
為了促進金融科技的發展，各地政府紛紛出臺相關的政策。2019年10月30日，央行上海總部印發了《關于促進金融科技發展支持上海建設金融科技中心的指導意見》，旨在進一步推動上海國際金融中心和科技創新中心的聯動發展。
01
《指導意見》共有40項，涵蓋了打造有全球影響力的金融科技生態圈、深化金融科技成果應用、加大新興技術研發、持續優化金融服務、加強長三角金融科技合作共享、提升金融科技風險管理水平、提升金融科技監管效能、加強人才培養和合作交流等八個方面。
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在打造金融科技生態圈、形成金融科技集聚效應方面，《指導意見》指出，支持金融機構強化戰略部署，激發科技創新活力。鼓勵金融機構創新思維與經營理念、順應智能發展態勢，借助云計算、區塊鏈、人工智能、生物識別等技術，依托金融大數據平臺，找準突破口和主攻方向，在智慧網點、智能客服、智能投顧、智能風控等金融產品和服務方面進行創新。
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中小企業融資難、融資貴的問題有望得到進一步緩解。《指導意見》要求，提升企業融資精準化服務水平，引導金融機構使用金融科技手段加快完善中小微企業、民營企業、科創企業等重點領域的信貸流程和信用評級模型，通過數據融合、替代數據等方式提升數據洞察能力，降低運營成本，提高對重點領域企業的貸款發放效率和服務便利度。鼓勵銀行、供應鏈核心企業有效運用區塊鏈等新技術，建立供應鏈金融服務平臺，為上下游中小微企業提供高效便捷的融資服務，解決中小企業融資難、融資貴的問題。
數字經濟為金融科技發展帶來新的機遇
數字經濟的發展需要更加數字化的金融。所謂數字化的金融，是金融場景、金融工具和運營管理的全面數字化。
01
在場景的數字化方面，金融機構通過移動互聯、大數據、人工智能等技術，嵌入到傳統金融服務難以觸達或者觸達成本很高的場景，比如社交、電商、搜索、出行、租房等等，形成信用，進而提供金融服務。
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在金融工具的數字化方面，利用數字科技對金融工具進行全流程改造，實現準入/發行標準、信息披露、交易、風險控制等環節的數字化，加深對數字經濟的理解，提高金融效率。
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在運營管理數字化方面，金融機構通過對運營管理進行數字化改造，降低人工成本，減少人的主觀性，提高準確度和安全度，實現全流程數字化可追溯，本身就成為了數字經濟的踐行者和受益者，從而更好地服務數字經濟。
通過對金融服務的數字化改造，金融機構成為數字經濟的一個有機環節，實現金融與實體經濟的真正融合。另一方面，我們也面臨著一個新時代的到來，就是現在媒體上廣泛傳播的數字經濟。投資界經常在談互聯網的上半場和下半場，上半場是指對C端服務，提高客戶、用戶消費體驗的服務。包括BAT、MAT都在圍繞C端服務。
我們也說下半場就是圍繞產業經濟的，對制造業、實體企業，整個供應鏈、整個產業集群、整個中國公司的數字化提升的服務。在中國下一個階段發展中，發現中國企業的提升和信息化能力、數字化能力水平還是有很大的改革空間。所以數字經濟應運而生，數字經濟的發展更加需要數字化金融，所謂的數字化金融就是金融場景運用工具和運用管理全部數字化。這就是整個時代發展給我們一個非常難得的機會。
金融科技在金融服務中的應用領域
關于金融科技，其實有很多的內容和技術，領域非常多，而且很多的技術都在金融領域有了一些初步的應用。初步歸納成下面8類，便于大家學習和了解。
第一類，互聯網技術。包括移動技術，互聯網手機應用等，這是大家以前比較熟悉的，用的比較多的。
第二類，數據技術。很多數據會慢慢變成重要的生產資源、生產資料，很多的數據孤島進行整合以后能發揮更大的作用。
第三類，云計算。國外有亞馬遜云，國內有阿里云、騰訊云等云計算來提升整個運行效率、管理效率。
第四類，區塊鏈。去年10月份主席專門組織了常委關于區塊鏈學習的會議，最近半年在區塊鏈形成了全民學習的熱潮。
第五類，人工智能。在大數據基礎上不斷延伸，芯片計算能力、存儲能力大量提升。
第六類，生物識別。
第七類，5G。
第八類，物聯網。
5G成為金融科技關鍵技術發展的基礎
全球移動通信技術歷經4個十年的爆發式增長，即移動語音時代(1G)、文本時代(2G)、數據時代(3G)、融合應用時代(4G)相繼到來，移動通信極大地改變了人們的生活方式，并成為推動經濟社會發展的最重要動力之一。
5G來源于2008年土耳其阿勒坎教授的一篇數學論文。2019年6月6日，工信部正式向中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電發放5G商用牌照，中國正式進入5G商用元年，并開始領先于其他國家。現階段，5G網絡建設穩步推進，為工業互聯網、物聯網、無人駕駛、人工智能等技術的發展奠定了基礎。
金融行業向來是新興科技應用最早最全面的行業。5G具有很多的創新點，跟其他的新技術結合會產生更多的價值。隨著5G的興起和發展，金融與5G會加速進行融合。云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等新技術也正在向金融業滲透。
回顧60年代，銀行最早開始引用核心系統。在美國IBM倡導下，美國各大銀行開始使用巨型機。但中國用核心系統是從00年開始，我們還是跟國外差距有好幾十年。ATM機是在72年，花旗銀行首先使用，而我們是在90年代末，00年普遍在中國使用。
80年代開始，幾大數據公司開始興起。90年代使用評分卡技術。銀監會08年、09年開始正式倡導巴塞爾協議，大量使用評分卡。現在各大金融機構已經陸陸續續開始使用新的評分卡技術，能夠提高整個風控效率和管理效率。
00年開始網上銀行，大家現在已經轉成手機銀行，在這個過程中，中國從原來的學習、接受，跟進，到慢慢縮短差距，到現在開始逐步領先。5G對中國來說是一個非常好的機會點，和很多的技術能夠結合起來產生更大的價值。金融和5G預計會加速進行融合，云計算、大數據、人工智能、區塊鏈因為有5G，信息得到更快速、更高效傳播的基礎上，能夠進一步發揮它的價值。
新興技術需要關注各自的技術特長和優勢
當然各個信息技術之間還有很多的特點和要求。我們具體在了解和應用的時候，要看到他們各自的技術特長、優勢。
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物聯網技術
物聯網就是物物相連的互聯網。這有兩層意思：其一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡;其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用于網絡的融合中，互聯網的應用拓展，也因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。
2018年中國物聯網行業市場規模達13300億元，增長迅速。因此，隨著5G和數字經濟的發展，物聯網采集的數據將遠遠超過互聯網采集的數據，將提供更加客觀、真實的數據，為金融服務管理提供更有價值的技術。
物聯網金融領域有一個潛在的意識，就是通過運輸過程、倉儲環節收集互聯網的數據，實現對運輸貨物監控和周邊環境的監控，在技術上實現動產融資，倉儲、動產、物流、貨、箱、車、庫、船信息，實現流通。
既然是動產，你就很難監控它、跟蹤它，融資的風險就很高。有了物聯網技術，這個問題有可能得到解決，因為它能夠用很便宜的成本嵌入到一些芯片和感應器以后全程進行跟蹤。
很多金融機構嘗試依托物聯網技術，進行智慧產業金融的布局和規劃。我們初步整理了一下，有很多領域，舉一個例子，比如說農產品追溯體系，物流信息的透明化，城市污染監測和控制，還有停車統一收費，還有城市地圖，一卡通等，這對大家來說有很多創業的機會。
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區塊鏈技術
區塊鏈(Blockchain)是一項分布式共享記賬技術，其表現形式是：由多個節點參與共同維護的、有統一共識機制保障的、不可篡改、時間有序的密碼學賬本數據庫
19年10月24號習主席也指出了區塊鏈技術應用，延伸到數字金融、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域，這個是一個非常好的技術。在此之后，整個社會興起了區塊鏈學習的浪潮。各級包括金融機構和政府都紛紛學習，如何促進區塊鏈和經濟社會的融合。
區塊鏈的主要應用在于多交易對手存在信用問題或交易成本過高領域能夠發揮很大的作用。跟互聯網技術不同，互聯網主要解決信息傳輸和信息不對稱問題，區塊鏈主要解決價值傳輸和信任問題。
螞蟻金服2019年1月4日發布“雙鏈通”，作為其主攻供應鏈金融區塊鏈應用的拳頭產品。2019年，螞蟻金服正力推雙鏈通在汽車制造、家電、電子制造等行業的應用，已在洽談與行業頭部公司合作。
雙鏈通是螞蟻區塊鏈進軍供應鏈金融的主打產品，以核心企業的應付賬款為依托，以產業鏈上各參與方間的真實貿易為背景，讓核心企業的信用可以在區塊鏈上逐級流轉，解決供應鏈上游中小微企業到款等問題。據悉，雙鏈通在此前半年的試點中已經有所成效。
杭州趣鏈科技有限公司成立于2016年7月，公司自主研發了一個高性能的區塊鏈平臺Hyperchain，具有高吞吐量(大于1萬筆每秒)、低系統延遲(小于300毫秒)和高安全性(多級加密)等特點。公司目前主要提供銀行、支付、交易所三類解決方案。
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大數據
隨著數據量和維度不斷豐富，需要新處理模式才能具有更強的決策力、更精準的洞察發現力和流程優化能力，海量、高增長和多樣化的信息和數據將通過整合和學習逐步發揮更有潛在的價值，成為現代社會的新的生產資料。
隨著互聯網技術的成熟以后，每家企業都聚集大量的數據，這些數據真實、大量、高效、多樣。大家看到，我們手中產生的數據會形成很大的價值。當然這還需要有些商業模式的設計和產品的設計，變廢為寶，把這些數據變成非常有價值的產品。
中國大數據產業發展受宏觀政策環境、技術進步與升級、數字應用普及滲透等眾多利好因素的影響，2018年整體規模達到4384.5億元，到2021年將達8070.6億元，持續促進傳統產業轉型升級，激發經濟增長活力，助力新型智慧城市和數字經濟建設。
大數據在金融行業的應用非常多，金融大數據以金融數據集為核心，面向銀行、證券、保險、信托和互聯網金融等細分行業，提供覆蓋從數據采集、存儲、分析挖掘到可視化展示全流程的解決方案。金融大數據通常用以實現資源配置效率提升、風險管控能力強化和業務能力創新等目標。一方面是通過云計算等信息化手段對海量數據進行專業的挖掘和分析，從而比傳統金融模式下更好地判斷資產價格走勢、評估機構個人信用、分配資金流向、把控金融風險;另一方面則是應用這些技術實現更完善的市場監管。
大數據在金融行業的應用非常多，我簡要羅列如下表所示。
美國富國銀行在20年前就已經實現了柜臺10秒鐘快速審批，當客戶來柜臺辦理業務(如結算業務)，柜員輸入客戶的社會安全號碼(Social Security Number)和其他客戶基本信息，后臺系統自動在10秒內進行出適合此客戶的信貸產品(包括是否授信獲批、利率以及授信金額)并且推送給柜員，方便柜員進行交叉銷售,實現快速獲客。
申請評分模型應用于各業務條線的審批階段，主要包括自動審批拒絕、額度及利率策略等，可以大大提高審批效率和審批的準確性。
現在像淘寶、天貓、京東等電商交易平臺積累大量的數據，采購數據、經營數據、銷售數據，這些平臺可以充分的利用里面的數據挖掘好優質電商，能夠為電商平臺上面的中小企業提供很好的貸款，這個模型、技術都已經結果了。
大數據也在新冠病毒傳播，抗擊疫情過程中，非常好的發揮了作用。現在有很多的健康碼，還有應用商提供的城市跟蹤，其實都是用大數據的方式。大數據可以迅速找到密切接觸者，網上有很多報道，很好的幫助我們找到傳播源、疑似病人、確診病人，很好的跟蹤每個人的行蹤。大數據對中國成功抗擊新冠肺炎2020年的疫情起了非常大的作用。
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人工智能技術
其實任何技術都有一個啟蒙發展、爆破(爆發破滅)和整合穩定的階段，這是Gartner對任何技術的發展成熟度曲線。我們對一個技術往往暴露太多的熱情，太多的期望，和太高的價值，這會導致過度發展和泡沫導致破裂，然后這個技術才會慢慢成熟。
人工智能產業形態逐步形成，從解決方案到開放的軟件、平臺，還有智能產品和技術，一些底層的算法，還有基礎設施芯片，一個配套的產業生態正在進行。
人工智能技術模型算法很多，我的材料里面羅列了一些技術，比如說邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡、知識向量、深度學習、圖譜論、聚類、文本識別、文本挖掘、自然語言處理，都可以從大類上歸納過來。
邏輯回歸模型(Logistic Regression)
邏輯回歸分析起源于生物實驗，對實驗結果有效性進行分析，70年代引入到經濟學領域，目前是發展信用評分模型非常廣泛的應用統計技術,它主要適用于二元性目標變量(Binary Performance Variable),也就是說，因變量Y的值只能是0或者1。自變量X可以是連續性變量，也可以是類別性變量。邏輯回歸模型的預測結果是目標變量Y=1的概率。以數學公式來表示如下：
卷積神經網絡( Convolutional Neural Network，CNN)
卷積神經網絡是一種多層的監督學習神經網絡，隱含層的卷積層和池采樣層是實現卷積神經網絡特征提取功能的核心模塊。該網絡模型通過采用梯度下降法最小化損失函數對網絡中的權重參數逐層反向調節，通過頻繁的迭代訓練提高網絡的精度。對于大型圖像處理有出色表現。
圖象識別
想到圖象識別就有OCR了，用卷積神經，現在很多的單據，比如說我們做的財報、出庫單、發票、合同都能識別。大家所知的停車場，停車場小區開進去車牌就是很簡單的事情，123456和ABCD進行識別，那都是小case。
人臉識別
背后也是用了人工智能的方式，把人臉變成200多個點進行抽取它的特征值放到機器學習里面，實際上就是一個圖象識別，是常用的應用。現在在手機開戶、帳戶貸款簽約，商業銀行KYC里面非常多。
自從互聯網金融出現暴雷等事件以后，國家也非常重視，出臺了很多指導意見。這里比較典型就是15號文，關于推動供應鏈金融服務實體經濟的指導意見。其實它也是很好的總結、反思了我們出現的問題。這個文件堅持四個原則，要精準的服務，要堅持貿易背景真實可靠，交易信息可獲得，充分利用物聯網、區塊鏈、人工智能、生物識別等先進技術，能夠為上下游鏈條的實體企業真正提供融資服務。要真正服務實體經濟才是金融發展的根本之道。
在新的金融科技環境下，銀行和金融機構面臨一些新的發展趨勢。總結一點，就是我們要趕上這個時代發展新的機會和新的應用潛力。結合這些技術，要真正服務實體經濟，真正為產業鏈上下游的企業進行賦能。幫助他們降本增效，實施滴灌式的，精準行業金融服務，是一個銀行必由之路，是正在興起的一個新方向。
在做金融服務的過程中，要保證貿易和交易的真實性，了解底層資產，了解客戶，對客戶資產實現穿透化的管理，才能真正保證風險可控性。要做正確的事情，為客戶提供正確的服務，為社會提供正能量，銀行不能唯利是圖，不能做高利貸，應該真正為企業帶來效益和降本增效，應該做這個事情。
在現代信息技術情況下，充分利用現代智慧的科技手段加強對風險全面管理，提高服務效率和客戶體驗，能夠充分發揮科技是第一生產力這個宗旨。
最后，我們還是認為社會應該進行更好的專業分工，分類經營，尤其對過去幾年出現的產業做金融這樣一個現象，應該進行糾正。產業還是專心致志，把自己的實業做好，金融機構專心致志把金融做好。大家進行合理的分工，才能夠真的進行一個很好的合作，整個社會能夠得到更加良性的發展。
來源：資本市場50人論壇
