金融科技新趨勢

邊鵬　閆晗　郭勁夫

科技變革金融業的趨勢仍在持續。

當前，以信息技術為代表的技術革命正在以金融科技的形式向金融行業滲透。經過數年的飛速發展，金融科技已經給傳統金融業帶來了巨大的變革，而且這些變革仍在繼續，金融科技依然在持續而深遠地影響著整個金融行業。

未來一兩年，一系列新的金融科技趨勢或將出現，知識圖譜、差分隱私、智能助手等技術將被進一步應用，金融智能化也將從智能營銷等前臺應用逐漸深入到中后臺，早前在金融線上服務中占據主要地位的金融類APP也將出現新的變化，甚至被取代。

趨勢一：知識圖譜技術將被進一步推廣

知識圖譜是指用來顯示知識發展進程與結構關系的一系列圖形，通過使用數學、圖形學、信息科學等技術手段以可視化的形式展示不同個體、變量之間的關系。

經過多年探索，知識圖譜已經成為金融科技的重要組成部分之一，被大量應用于反欺詐、反洗錢等領域中，并將被更廣泛地應用于金融行業各領域中。例如，知識圖譜可用于風險分析和預測，梳理目標企業或目標客戶的業務往來、社會關系、資金往來，從中發現潛在的風險節點并加以防范;通過對目標群體的商業關系進行分析，也能挖掘出客戶的潛在需求，拓展業務范圍，增強客戶粘性。

APP 以手機為代表的移動終端將無需安裝紛繁復雜的金融類APP ，用戶只需利用瀏覽器即可通過高速網絡享受到云端的金融服務。

目前，招商銀行、柳州銀行、蘭州銀行等金融機構已開始搭建知識圖譜平臺，通過知識圖譜技術防控風險、挖掘潛在客戶。預計今年內，應用這一技術的金融機構數量將大幅增加，其業務范圍也將大幅拓展。

趨勢二：差分隱私等將助力消費者隱私保護

在技術引領的金融變革中，數據是核心驅動力，而保護數據的隱私又是前提。

數據隱私保護技術在經歷了以限制發布為技術手段、以數據加密為技術手段等階段后，正演進至以數據失真為技術手段的階段，因而差分隱私（Differential Privacy）成為了關鍵。其基本思想，是對原始數據進行轉換或對統計結果添加噪音來達到隱私保護的效果，數據使用者只能知道數據的統計信息而無法獲取原始數據中的個體隱私。

預計在2019年，差分隱私等技術將更多地加以應用，以期在依法加強隱私保護的前提下，金融數據的范圍邊界和使用方式將更加明確，各金融機構將穩步推動數據資源開放和共享，打通數據孤島，更好地服務消費者與實體經濟。

趨勢三：智能助手將利于普惠金融

隨著金融科技進一步發展尤其是人工智能技術的進步，金融智能助手將不斷涌現，通過結合語音識別、自然語言處理、圖像處理、模擬問答等技術模擬人工客服，了解、收集客戶需求，推薦或提供相應的金融服務，也可對用戶進行指導，幫助其盡快完成復雜的業務流程。

相比于其他金融科技產品，智能助手大大降低了客戶獲得金融服務的門檻。例如，模擬人工客服能讓一些中老年人快速上手金融服務業務流程;再例如，針對失聰用戶側重圖像引導、對于盲人用戶側重語音指導等，也能讓傳統金融覆蓋不到的人群享受到金融服務。

趨勢四：區塊鏈中的聯盟鏈逐漸“脫鏈”

同其他金融科技技術相比，區塊鏈技術發展時間較短，尚處在探索嘗試階段，各大金融機構和科技企業仍在摸索適合的商業模式。2018年，多家大型商業銀行組建了以自己為中心的區塊鏈聯盟，在聯盟內部開展區塊鏈技術應用實驗，但此種做法與區塊鏈的去中心化思想存在一定的偏差。

預計今年，一些企業將開始嘗試聯盟鏈“脫鏈”，回歸區塊鏈的去中心化本質。“脫鏈”并非區塊真的脫離所在鏈條，而是類似于銀行支票的使用，“脫鏈”的區塊背后仍擁有一定的來自某個金融機構的背書，使得該區塊不僅能得到聯盟內部的認可，也能受到非聯盟成員的信任，試圖打造一個更加開放、互信的金融信息共享平臺，打通不同金融機構間的數據孤島。

趨勢五：APP的強勢地位或被動搖

近年來，移動通信帶寬不斷增強、速率穩步提升，5G的部署與商用，能提供近百倍于4G的峰值速率，連接能力將增強至百億級，帶來海量的機器類通信及連接的深度融合。

這將使得金融領域中的軟件云化趨勢更加明顯，即以手機為代表的移動終端將無需安裝紛繁復雜的金融類APP，用戶只需利用瀏覽器即可通過高速網絡享受到云端的金融服務，使得金融服務在手機端與網頁端的線上渠道格局被打破，即從手機APP回歸網頁端。從金融機構的角度來講，這一回歸更易于用戶的導流，且高速網絡將使得金融服務從文字、圖片指引快速向視頻指引發展，更有利于提升用戶的使用體驗。

趨勢六：金融智能化向中后臺滲透

隨著技術對金融業的改造愈加廣泛和深入，越來越多新技術被應用于金融業務中，所輻射的業務范圍也更加多元，逐漸從前臺拓展到中后臺。例如，人工智能和大數據技術使得風險管控更加智能和有效;RPA（機器人流程自動化）、OCR（光學字符識別）、圖像識別等技術將協助實現紙質文件數字化和業務流程線上化，金融業中后臺對賬、錄入等業務受到巨大影響，不會疲勞、準確度極高的機器有望取代部分金融機構工作人員，節約人工成本并提升中后臺業務處理效率。

一系列新的金融科技趨勢或將出現。

目前，德勤、普華永道、安永、畢馬威已相繼上線財務機器人解決方案，可代替部分財務流程中的人工操作，對各種財務流程進行一定的自動化監控，提升了中后臺業務的效率并降低了成本。

趨勢七：金融類APP“走出去”與“引進來”

“走出去”是指隨著商業銀行資管業務獨立性增加，出現一批來自商業銀行的專攻理財、資管的金融類APP，大大加劇理財市場的競爭;“引進來”是指商業銀行的部分原有業務會被引入其理財子公司以增強其競爭力與盈利能力，將會不斷拓展商業銀行的資管類業務。

2018年4月，四部委聯合發布資管新規，對金融機構資產管理業務提出了新的、更嚴格的要求。為適應新的監管模式與監管要求，多家商業銀行成立全資理財子公司，采取與以往不同的經營方式，相應地也會對金融科技的應用模式產生影響，也使得金融類APP呈現“走出去”與“引進來”趨勢。

趨勢八：非零售型金融業務還是藍海

經過幾年的發展，金融科技在零售端業務的應用已成為紅海，市場被各路機構瓜分。而非零售業務中的金融科技應用相對較少，將成為金融科技未來發展的藍海。

預計在2019年，一些具有市場敏銳度的金融機構將會加大非零售領域金融科技的發展投入，積極拓展以大數據、云計算、人工智能等為代表的金融科技技術在非零售業務中的應用，如投資銀行、供應鏈金融、中后臺運營等領域。

中國建設銀行研究院與國務院發展研究中心金融研究所共同開展的“全球系統重要性銀行金融科技活躍度評估指數”課題研究結果顯示，金融科技存在一定跨界競爭的趨勢，例如摩根大通、高盛等原本專注對公業務尤其是投行業務的銀行，其金融科技活躍度也較高。這種跨界競爭勢頭可能來自非零售型銀行的后發優勢。

趨勢九：金融機構將持續加強金融科技投入

在金融科技的發展浪潮中，金融機構尤其是商業銀行面臨新的挑戰，為應對來自互聯網公司的挑戰，提高自身核心競爭力，金融機構將會加強在金融科技領域的資金投入和人才建設。例如，招商銀行和中國銀行宣布將確保每年對科技創新的投入不少于上年度集團營業收入的1%，分別約為22億元和48億元。

國內商業銀行同美國商業銀行相比，在金融科技的投入方面仍存在一定差距。2017年，美國摩根大通在金融科技領域的投入約為95億美元，占其利潤的1/3，而2018年的這一數據約為105億美元。預計在2019年，國內金融機構強化金融科技投入勢頭不僅會繼續保持，還將出現加速。

趨勢十：模型可解釋性將成關注熱點

德國聯邦金融監管局（BaFin）2018年7月發布《當大數據遇上人工智能——金融監管面臨的挑戰與啟示》，認為模型可解釋性將是機器學習應用在金融領域的“攔路虎”。

對于監管機構而言，模型可解釋的好處有兩點，一是更好地對消費者權益進行保護，即實現“一碗水端平”，有助于去除模型設計時的“歧視性”因子，實現普惠金融;二是防止“模型共振”，即各個金融機構都基于相似的背景知識設計相似的模型，導致模型的輸出結果也大多相同，發生共振，進而有可能引發系統性金融風險。

對于金融機構自身而言，模型可解釋也使其更容易滿足監管機構的合規要求，使模型更為有效，可以保護金融機構的從業者。

當前，美國國防預先研究計劃局（DARPA）正在開展“可解釋人工智能”計劃（XAI），以此探索對人工智能模型進行解釋的技術。按照DARPA的設想，XAI的目標是“產生更多可解釋的模型，同時保持高水平的學習表現（預測準確性），使人類用戶理解、信任和有效地管理新一代人工智能合作伙伴”。歐盟的全球數據保護法規（GDPR）也要求科技企業對其所使用的人工智能模型的工作方式對用戶做出解釋。

1/3 2017年，美國摩根大通在金融科技領域的投入約為95億美元，占其利潤的1/3，而2018年的這一數據約為105億美元

盡管中國的監管機構暫未明確要求金融機構在使用金融科技技術拓展客戶渠道、升級業務模式、提升服務體驗時所使用的模型需要可解釋，但模型可解釋性將成為金融機構與監管機構共同關注的熱點。

趨勢十一：“沙盒”性質的監管日漸普及

“沙盒”概念最早由英國政府提出，隨后新加坡、澳大利亞、中國香港等地金融監管部門紛紛采取，在保護消費者權益、防止風險外溢前提下，放寬監管、鼓勵金融創新與發展。2018年10月，中關村管委會、北京市金融工作局和北京市科學技術委員會發布消息，經市政府同意，聯合發布《北京市促進金融科技發展規劃（2018年～2022年）》，探索以“監管沙盒”為核心的金融科技監管創新試點落地。該規劃明確指出“支持金融科技企業在特定區域和樓宇聚集”，這可以看作為某種維度的“沙盒”監管措施。預計2019年，“沙盒”監管模式將會在全國范圍內進一步發展。

趨勢十二：監管科技與合規科技同步

金融科技發展迅速，深刻地影響著金融行業的方方面面，在極大提升金融機構服務水平與工作效率的同時，也產生了新的風險，給監管機構的監管和內部合規控制帶來了巨大的挑戰。

在新形勢下，監管科技與合規科技呈現自動化、全口徑化與預測化的趨勢。

在人工智能、云計算、大數據等技術與各類金融信息平臺的幫助下，監管機構與金融機構內控部門將有能力實現對金融業務的全天候、全方位自動監控，更強大的計算能力能夠保證對每一筆金融業務進行合規分析，24小時在線的云端服務能夠實現全天候的金融監管。此外，利用大數據與人工智能相關技術，監管部門與金融機構內控人員也可以對特定企業或業務團隊做出行為預測，有針對性地進行提醒和督導，做到事前監管，防患于未然。

2018年，證監會印發的《中國證監會監管科技總體建設方案》指出，證監會未來監管科技建設的目標是建設一個高效的監管平臺，利用大數據、電子預警等技術對資本市場主要生產和業務活動進行實時監控和歷史分析調查，輔助監管人員對市場主體進行全方位、實時監控監測。預計2019年，監管科技與合規科技將同步發展。