金融科技助力傳統金融市場中資產管理路徑分析

柴宏蕊

【摘要】金融科技作為一個新興領域，時金融業的發展起到了巨大的推動作用。資產管理業在金融信息技術的快速發展的背景下，面臨著新的機遇和挑戰。本文分析總結了金融科技的三大核心技術在資產管理行業的應用和發展前景，指出了金融科技產業未來可能出現的風險并提出了防范措施。

【關鍵詞】金融科技 資產管理 人工智能

一、研究背景及意義

（一）研究背景

金融科技（FinTech，Financial Technology）己經成為最近幾年全球投資創業者的焦點產業。金融和信息技術的深度融合不斷打破現有金融行業的邊際，深刻改變著金融服務的運作方式，并且使金融逐漸回歸至資金供給與需求方面提供服務的本質。

從金融科技的發展歷程來看，其產生的最初目的是通過信息科技在金融領域的運用，為金融行業在營銷獲客、風險評定及資金流通等環節提供技術支持，進而壓縮金融行業運營成本。金融科技經歷了金融科技1.01金融科技2.0，金融科技3.0階段（2011年至今）。傳統金融行業通過一系列的新的信息技術，如大數據、AI、區塊鏈等技術手段，來完善自身的信用中介角色、投資決策過程、風險定價模型，從而大幅提升傳統金融的運營效率。

（二）研究意義

金融科技無論是在提升傳統金融行業的運行成本方面，還是降低其運行效率方面，均表現出了相對優勢。對于新興的金融科技企業，其將金融與科技的深度融合，能夠大大延伸企業的成長邊界，進而可以拓展更廣闊的金融業態。

二、中國金融科技的發展現狀

2016年，中國帶動亞太地區替代北美成為全球金融科技首選投資地，多個金融科技企業發展壯大。2016年前三個季度，中國金融科技公司獲得的融資占全球金融科技公司融資總額的份額超過50%，首次超越美國位列全球第一。傳統金融服務的不足、監管的寬松為中國金融科技興起提供了土壤，而技術的發展則給中國金融科技的迅速發展提供了養分。

三、金融科技助力資產管理的路徑研究

金融科技著重強調科技，意在說明科技對金融的服務作用，目的是為了壓縮金融行業成本、提高金融服務的效率、避免金融運營風險。本節重點為讀者介紹大數據、區塊鏈、人工智能三大金融科技的關鍵技術及其在資產管理行業的應用。

（一）大數據在資產管理行業的應用

大數據征信，金融科技面對的是傳統金融機構無法服務到的大量長尾客戶，這些客戶在虛擬網絡世界中留下個人信息，傳統的各大門戶網站紛紛開展大數據征信業務；大數據風控，風控的立足于大數據，通過大數據來收集海量客戶的綜合信息，從而確定用戶的信用風險指數；大數據消費金融，如面向長尾用戶的網絡信貸的產生，大數據技術能夠風控模型，進行信用評級和風險防控；大數據在支付領域的應用，通過大數據在設備指紋、人臉識別、用戶行為習慣等方面預先建立交易反欺詐引擎；大數據財富管理，大數據技術的的營銷獲客和智能投顧技能，很好地解決這僅對少量高凈值客戶展開財富管理服務，極大提升了資管效率。

（二）區塊鏈在資產管理行業的應用

區塊鏈通過在兩地接受者與支付者人之間建立直接信任關系，從而實現跨境支付的現代方式，達成實時結算進而達到提高交易效率，壓縮業務成本的目的；在保險理賠方面，區塊鏈憑借其數據真實開放、難以篡改的特性，極大降低保單理賠過程中的欺詐現象；將權益添加進區塊鏈中，實現新形式的證券交易，對交易主體的身份、交易量等關鍵信息實時記錄，從而降低黑匣子操作、內幕交易的可能性。

（三）智能AI技術在資產管理行業的應用

資管新規實施以來，金融科技憑借其易合規的特點在金融領域的創新卻在持續推進，包括生物識別技術在內的人工智能等新科學技術在第三方支付領域也被廣泛應用。目前AI技術逐步成熟，并開始運用到保險、信貸、智能投顧等眾多具體領域當中。

四、金融科技的技術風險

金融科技的應用增加了財務覆蓋面，壓縮了運營成本、提升服務效率。但也增加了金融操作風險、信息科技風險、信用風險以及流動性風險，給傳統的金融行業的盈利模式帶來挑戰。適時采取措施，使金融科技發揮服務金融的正面作用。

大數據技術風險。一是數據竊取和個人信息泄露，非法添加和篡改分析結果；二是指存儲數據的安全性，一方面是安全防護技術的更新速度不夠及時，沒有及時跟上數據量的級數級增長，大數據對信息的安全防護容易出現問題；區塊鏈技術風險。一是區塊鏈信息源不可控，網絡層沒有準入驗證或身份核實等防護措施；二是在目前的技術水平下，區塊鏈技術大規模應用還不成熟。三是容易遭受算力攻擊產生道德風險，隨著算力的逐漸集中，掌握超過系統內半數節點算力的組織會出現，可能導致區塊鏈信息被篡改從而產生道德風險。四是客戶端蘊含風險；人工智能技術風險。一是用戶隱私遭到泄露。二是問責難導致的監管成本上升，在現有法律監管體系下，難以有效界定責任主體及責任份額。

五、金融科技治理的政策建議

建立大數據金融系統，來對系統內的不法行為進行嚴格精確地監管。首先加強技術處理手段，數據專業化處理，大數據應該進行專業化的清洗處理，甄別、篩選出有用信息；規范數據的交易手段和流程，對大數據主體要有一個明確的界定；加大信息技術的研發投入。一方面，引導國內金融行業，與國內高校、研究機構合作，共同協作研究可行性強的操作技術；另一方面，對網絡基礎設施的投入力度要加強。采用算法和現實約束相結合的手段來克服算力攻擊；加強授權管理和身份認證，人工智能的發明者和使用者必須制定嚴密的安防措施；采用自我終結機制防范系統性失控風險，從而使其始終處于人類的監管范圍之內。

六、結語

我們對待金融科技，既要保持吸收采納，也要冷靜對待。金融監管機構任要密切跟蹤研究大數據、區塊鏈等信息技術的發展對金融業務效率、金融監管和金融風險種類的影響。在全球范圍內，中國應積極參關于金融科技的相關問題研究，以求互相吸收采納優秀觀點，在全球范圍內，共同探索如何改進監管手段，完善監管規則，確保監管的時效性。

參考文獻：

[1]吳匡，鄭楊.關于資管“強監管”環境下金融科技發揮作用的展望[J].科技經濟導刊，2018.