科技驅動金融服務業重構

文/沅野

科技驅動金融服務業重構

文/沅野

科技類初創企業及金融行業新進入者利用各類科技手段對傳統金融行業所提供的產品及服務進行革新，提升金融服務效率，可見FinTech是從外向內升級金融服務行業。

高度數字化時代，FinTech（金融科技）的市場正在裂變。從去年的極為火爆，到今年的熱度不減，FinTech市場無論是投資規模還是交易數量都繼續呈現高速增長的態勢。

數據顯示，當前全球金融科技公司數量從2015年4月之前的800多家猛增至現在的2000多家。這些金融科技公司正在利用大數據、云計算等新興技術重新定義人們的金融生活。

巨大長尾需求下的FinTech

作為一股新興的革命性力量，FinTech備受追捧。除了高盛、摩根斯坦利等巨頭爭先投資外，谷歌、蘋果等科技公司也相繼進軍此領域。事實上，這場金融科技革命早已從大洋彼岸席卷而來，中國FinTech如今正是方興未艾。

Citi（花旗）此前的一份研究報告顯示，中國 FinTech公司的用戶數已經等同，甚至超越中國最大的銀行。“主要歸因于阿里、百度等科技巨頭在電子商務、第三方支付、網絡借貸上的努力。”該報告稱。據悉，在過去一年，亞太區金融科技領域投資額的90%集中在中國，而BAT等科技巨頭則參與投資了40%以上的項目。

新興科技的推陳出新與強勢資本的不斷涌入讓互聯網色彩濃郁、用戶基礎強大的中國成為了金融科技發展的重鎮。在市場潛力上，由于發達國家的傳統金融體系較為成熟，留給金融科技發展的空間并不算大。而國內市場因為傳統金融行業相對歐美國家較為落后，金融體制并不完善，金融市場仍存在著巨大的長尾需求，還存在許多傳統金融機構長期覆蓋不到的人群。

金融科技巨頭逐鹿三大領域

FinTech不是金融服務網絡化，而是強勢網絡公司金融化。因為傳統的金融機構已形成一套標準化業務體系，在業態創新上內部動力往往不足，積重難返的窘境雖然迫使傳統金融機構探索轉型，但更多的還是偽金融創新。

FinTech的核心驅動力在于數據和技術。面對FinTech帶來的服務升級和普惠金融的深入，高度數據化時代的金融產品將更具智能性與便捷性，互聯網企業在運用大數據、云計算等新興技術上確實已與傳統的金融機構不在同一層面上。雖然銀行在金融科技創新方面具備金融專業背景，但目前來看，互聯網科技企業仍是金融科技的主力軍。互聯網科技企業將分別從投資管理、借貸與支付領域開辟三個主戰場。

1.投資管理領域

在投資管理領域，金融科技主要發力在降低投資門檻和交易費用、簡化投資決策流程，并保證交易的便利性和安全性上。目前來看，智能理財、智能投顧等產品已經逐漸開始進入市場。而這也是金融科技創新在投資管理領域做出變革的一個大趨勢。例如，在未來的智能投顧領域，“智投”會通過特定算法，結合平臺的大數據體系為用戶提供免費個性化的智能投資組合。基于此，小白用戶在以后也可以變身理財達人。

在智能理財領域，美國其實已經出現了一批新興公司，例如智能投顧領域的先驅Wealthfront、Betterment，目前這兩家公司管理的資產已分別達到了近30億美元。從前年開始，國外便陸續有業界巨頭進入這個行業。作為全球最大的資產管理公司，貝克萊收購了Future Advisor。高盛、嘉信理財和RBS也都開始獨立開發智能投顧。

由于人們對于理財需求的日趨多元化，智能投顧從移動端切入投資管理領域，相比于傳統的理財產品，其市場前景非常廣闊。國內市場也開始試圖從智能理財領域找到新的發展增長點。據不完全統計，國內目前宣稱具有智能投顧功能及正在研發這一功能的理財平臺已超過二十家，新的風口正在形成。而隨著人工智能和機器算法等技術不斷進步，智能理財產品也將不斷優化和升級，這一切都將圍繞著科技力量的角逐展開。

2.借貸領域

借貸是目前金融科技公司中占比最高的領域。傳統金融機構顯然已無法滿足高度數字化時代人們對于金融服務的需求。借款難、審批難等繁瑣復雜的借貸體驗一直以來都為人們所詬病，對于眾多小微企業以及個人來說，傳統金融機構更是難以覆蓋到。事實上，傳統金融機構并非不想做出改變，但是迫于體制困局以及技術受限，很難做出徹底的變革。金融科技的到來讓以前未被銀行覆蓋到的信貸潛在客戶群體的融資需求得到了釋放。其優勢在于借款方式靈活簡便、借款條件寬松和門檻低。

金融科技在這個領域的創新將集中在借貸程序的更便捷、更智能與更安全上，這對大數據風控提出了更高的要求。以BAT為例，技術起家的百度以“百度有錢花”切入借貸領域。目前來看，其大數據風控的數據來源集中在搜索引擎沉淀的用戶數據，以及020業務數據上，在大數據的維度上更全面，其更長于在用戶畫像的基礎上確定征信水平。其核心競爭力在于技術基因和較強的數據處理能力（比如云計算），在以數據和技術驅動的金融科技領域中，呈現出較強的后勁。

電商起家的阿里以“螞蟻花唄”切入借貸領域，其風控體系的數據基本來自于電商平臺累積的大量交易信息，比如通過阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累的交易數據，以及賣家提供的銷售數據、銀行流水、水電繳納等，作為信用評級參考的原材料，這些數據的優點在于可信用化程度高，這對于阿里在風控和定價上的更加精準有很大的幫助。

社交起家的騰訊以“微粒貸”切入借貸領域，它的優勢在于用戶基礎以及活躍度上，可能在金融科技催生的金融生活中，社交之于金融產品而言將更具紐帶作用。社交屬性較強的騰訊其數據來源多為社交數據，這對于金融來說只能是補充信息，可信用化程度相對較低，其在大數據風控與精準定價方面缺乏先天優勢。

3.支付領域

支付業務的核心在于高效率和低成本。支付公司通過和連鎖商戶的合作能快速擴大客戶量。大部分支付公司致力于為商戶提供界面清晰、流程簡便的收款服務，支持線上、移動和線下多種場景的支付。

作為交易的最后一環，支付是眾多金融產品的高頻入口。對于提供支付服務的科技企業而言，占據了支付入口這個平臺，就等于拿到了無法估量的消費數據。在大數據處理和數據分析如火如荼的今天，支付入口對于金融科技企業的生態布局而言具有極高的戰略價值。縱觀中國的移動支付市場，支付寶、微信支付、百度錢包已形成了“三國爭霸”的競爭態勢。從目前的市場份額來看，支付寶雖然一直穩坐支付領域的第一把交椅，但這種優勢正在被一點點地蠶食。