新形勢下我國金融科技發展研究與思考

韓玉軍 鄧靈昭

摘要：金融科技對金融的影響是國家、社會、學術界等非常重視的課題。現階段越來越多金融科技正應用于金融工具和金融市場創新的行為中。我國作為全球新興的金融體系市場，更需要加強對金融科技發展的重視。文章就金融科技的發展歷程予以梳理，總結了金融科技的重要內核和應用場景，對未來我國金融科技的發展趨勢給與政策性建議。現階段無論是銀行、證券，還是保險等都有較大業務交叉，紛紛開始大資管、大投行的多條線業務并行發展，因此金融機構都應該更投入更多的人力物力到科技金融研發中，保持團隊能具有開發持續性迭代產品的能力。此外，還要加強金融科技與監管的一體兩翼式發展結構，從政策面引導金融科技良好發展，加大金融對實業穩步輔助。

關鍵詞：金融科技;區塊鏈;人工智能

一、 引言

金融的起源，來自于巴比倫河希臘寺廟。人們最初將貨幣、現金等價物存放在廟內，形成和銀行相似的借貸業務。近代商業銀行興起的標志是英格蘭銀行的成立，金融業整體蓬勃發展，市場上誕生了各種類型的金融交易工具，這些紛繁復雜的金融工具對金融發展和金融創新起到決定性作用。現代社會，金融工具的數字化、電子化、自動化高度結合，傳統金融工具與計算機密不可分，甚至很多金融工具只能將計算機作為載體而存在。計算機科學技術日新月異刺激了金融工具的發展，金融創新在計算機信息技術的快速發展下得到有效促進。未來金融市場的格局，將受制于信息技術水平的高低，金融和科技相結合的金融科技（FINTECH）是日后金融創新發展的突破口。

金融科技的命名最早源于美國，是指金融機構通過計算機科技企業得到技術支持。金融科技對金融的影響是各個國家、社會組織、學術圈等非常重視的課題。金融屬性是其中一方面，更重要的是技術的先進性對金融工具的改善、多樣化發展等帶來的影響效果，金融科技公司對整個金融市場起到良好的推動作用，不僅使各個金融主體以更低的成本運營，更提高了資源在不同主體間的配置效率。陳舊金融產品不斷更新迭代，結合統計技術和軟件編程，全面提升了金融工具的多樣性，也擴大了金融市場運作規模。金融脫媒現象愈發明顯，新的金融發展模式是各個金融機構重點考慮的問題。金融的本質是勾連不同時間點風險和收益的權衡問題，而計算機技術的發展使曾經明顯的信息不對稱變得市場化、透明化，對傳統金融中介可能帶來極大沖擊。

二、 發展歷程與現代金融科技核心

1. 計算機技術和互聯網崛起。美國依舊是最早利用電子信息技術進行金融活動的國家。在20世紀60年代，首個ATM的誕生使柜臺的服務效率大大提升。隨后人們開始大力對計算機硬件材料投入研發，改善機構使性能得到增強。直到70年代至80年代，計算機已經足夠在金融系統中擔任角色，開始承擔了包括儲存、統計、運算等系列功能。再后來與英特網的普及交融互聯，跨境清算和支付功能逐步實現。進入21世紀，金融科技進入嶄新發展的時代，數字經濟涵蓋的大數據重新定義了金融數據庫管理系統;人工智能、AI創造替代了部分傳統意義上必須由人類擔任的含有主觀判斷內容的工作崗職能;區塊鏈的去中心化邏輯將數字加密技術充分延展，大數據征信、供應鏈流轉、數字貨幣等新商業模式開始引領市場。這一系列的進步與計算機和互聯網技術崛起顯然密不可分。

2. 大數據與人工智能。不同時間、空間進行的資源配置是金融交易的核心。人工智能和區塊鏈這兩個板塊圍繞金融交易核心，是目前金融科技主要的發展領域，在時間以及空間領域大力推動了金融創新。

區塊鏈的空間拓展功能讓人們徹底擺脫了價值支配的信任問題。最開始，區塊鏈僅僅是一種數字加密貨幣的底層運算技術，具有不可篡改、不可逆以及守恒性質三個特征。數字貨幣誕生于區塊鏈被創造的時候，使支付和價值轉移不再集中運算，而是點對點的開展。如此一來雖然增加了整體的運算負荷，但降低了中央集中運算與儲存的壓力，而且隨著計算機和網絡硬件以及5G技術的發展，運算和容量的問題更容易解決。其次，信息傳遞介質的變換導致的信息不對稱是長久以來需要克服的難題，而區塊鏈的點對點智能合約可以在事后觸發生效，真正意義上杜絕了信息服務提供商控制關鍵交易信息的情況，維持交易雙方公平性。

人工智能雖然目前不能全面替代人類進行過度復雜的判斷，但效率提升上至少體現在如下幾個方面：

（1）對于信息的分類吸收和處理。傳統人工信息的處理即使可以通過電腦程序利用計算機語言和統計軟件數據庫等加速處理，還是比人工智能程序低效。人工智能程序對于文字、影像的處理和篩選遠遠超過傳統代碼指令所執行的程序效果，尤其是大規模、多樣本庫里的信息篩選和處理能力。現在許多金融機構將人工智能運用于客戶畫像的生成、智能產品推送和數據甄別等領域。機器交易、程序化交易是人工智能起步實踐較早的領域。華爾街早在20世紀80年代就開始嘗試程序自動交易，后來嵌入更復雜的邏輯判斷指令，是最早嘗試將科技與金融高度結合的先行者，也因此造就了全球最大規模的金融交易市場。

（2）對未來風險的預測防范能力。基于歷史數據走勢形成的判斷對未來具有一定的參考性，但不能進行準確預測。因此預測方法和科學性是關鍵。大數據的規模足夠充分的時候，領域建模的數據分析和結構化數據預測算法需要人工智能程序來處理，由此作出的判斷相比簡單的量化處理可以節省大量運算時間，并且這種預測叢統計學上是理論優化值。

（3）在統一規則的情況下優化博弈。博弈判斷需要對最優決策進行大規模的歷史數據演練和模擬量化分析。人工智能程序可以鏈接數萬臺電腦共同協作，排除人類因精神狀態等影響導致的非理性錯誤判斷，從而系統性提高博弈演練的準確性。而且大規模運算的準確率和效率遠遠超過人工協作的情況。因此統一規則下的博弈演練非常適合人工智能程序嵌入。

三、 金融科技創新與應用

金融科技領先的技術水平促進了FINTECH發展。一些率先決定使用FINTECH的企業，將區塊鏈和人工智能這兩個板塊定義為現階段FINTECH最重要的基礎形式。企業的產品、商業模式、人員配置都圍繞這兩個形式開展，這對傳統金融造成一定的沖擊和影響。傳統金融高成本和低效的部分被替代，運營架構和邏輯體系被重新定義設計。當然傳統金融和FINTECH技術還不能完全呈現出競爭或替代全系，在實際應用中雙方還是相輔相成的情況，但未來FINTECH普及是必然發展趨勢，應用場景也在不斷拓展。

人工智能的應用場景之一：智能投顧、量化投資。

對人工智能科技的投入，橋水基金是非常舍得的，也受益匪淺。在2015年，橋水基金組件的人工智能團隊通過設計機器學習語言，推出純粹的量化投資基金，全部投資策略由機器學習的程式創造。2016年，中國的安信證券用人工智能策略對戰五萬投資人，結果機器人以96%（年化）收益擊敗百分之九十八的人類投資者。從技術角度講，計算機可以從多個數據角度入手，包括投資標的的行業情況、財務情況、新聞媒體關鍵詞情況、投資交易數據情況等綜合判斷，并且在歷史基礎數據上不斷自動更新迭代，產生新的投資指令策略。人工智能程序可以同時讀取成千上萬的數據、媒體資料。在2016年西南財經大學一名金融學博士研發出專門抓取彭博、萬德等全球各大媒體網站關鍵詞的智能程序，可以根據關鍵詞形成影響因子，判斷所選投資庫中各個股票的正面、負面情緒從而判斷投資方向，這也是國內較早根據媒體關鍵詞投資的量化投資模型之一。中國最大的股票交易軟件公司同花順研發多款人工智能報告模型，可以在第一時間自動推送適合投資者個性化關注的完整投資策略報告。

人工智能的應用場景之二：信貸優化。

人工智能信貸優化場景可以根據收入和支出的現金流情況，個性化匹配和推送符合要求的信貸產品，結合大數據征信，設置還款條件。越來越多的金融機構可以實現"一鍵評估額度"功能，科學的人工智能程序可以精準匹配信貸額度，減少冗雜的人工審核程序。此外，以信用卡還款也可以嵌入人工智能。中國是最大的信用卡消費市場，至2015年底，中國所存續的信用卡超過5.5億張，人均持卡4張左右。如何管理好還款的時間安排始終是令人頭疼的事，而人工智能程序可以通過有序的安排和設計，自動進行集中管理，甚至對如何消費給與意見和建議，讓個人信用卡用戶處于負債最優的動態平衡，既讓資金流保持充足流動性，又提高資金效率，使空置額度得到充分使用。同時超級網銀將各個銀行網銀清算系統串聯，更大大保障了還款及時性和可靠性。

人工智能的應用場景之三：生物識別。

建行率先推出全智能無人零售網點。從前臺接待到引導、存取款、轉賬等多個流程全部實行無人化服務。顧客在登陸界面可通過人臉識別（虹膜識別）、指紋識別和語音識別等方式完成認證，不僅準確保障了客戶本人的操作風險，也提高了零售運營的服務效率，使客戶不用攜帶或記憶過多密碼從而提升客戶體驗。除了建行，目前招行、中行、工行等都嘗試了上線自己的遠程服務柜臺，客戶也逐漸在習慣人工智能金融場景帶來的便利。

區塊鏈的應用場景之一：數字貨幣。

數字貨幣是21世紀新興的區塊鏈產品。最著名的是比特幣。比特幣目前在全球擁有最廣泛的交易和認可度，雖然還不是所有的國家和地區都承認其合法性。德銀、UPS、CITY GROUP等都開始開發了自己的專屬數字貨幣。數字貨幣作為全新的交易媒介，大大促進加快了經濟全球化的步伐。但需要注意的是，數字貨幣由于其自由的流通性和去中心化，被部分不法分子用于洗錢，或者違法逃稅等情況，甚至部分傳銷性質的活動打著數字貨幣的旗號廣泛開展，各國應加強網警和技術監控手段，杜絕此類情況發生，這也是數字貨幣監管需要注意的地方。

區塊鏈的應用場景之二：保險綜合應用。

區塊鏈可以在保險的業務中解決信息不對稱的技術問題。比如航空意外險在實際銷售過程中，航空公司和保險公司在保單流轉過程中，中介公司往往對其控制“暗箱操作”，實際投保人的權益無法得到保障，甚至折價受讓權益。而依托區塊鏈技術的保險投保系統則改變了這一情況，可以從最初保單的源頭開始，整個流轉過程采用分布式共享記賬技術，將后續的理賠階段也嵌入系統中，保持不可篡改性，大大減少由于不透明造成的成本損失。如此一來區塊鏈設計嵌入可以讓消費者、投保人充分享有保險的有效權益，防止利潤和利益被不良中介侵蝕。

區塊鏈的應用場景之三：其它領域。

區塊鏈還有非常廣闊的應用空間。比如登記功能。登記需要可靠數據且留痕，區塊鏈的可追溯特性讓登記系統更完善，記錄的數據更加可靠，目前已被應用于多個登記領域。另外是產權的明晰。共享數據對于區塊鏈的貢獻是人人可以參與整個體系的監控，每個參與者都能夠獨立取得數據報告，在既定規則下監督數據完整性，確保產權明晰。其次是有序管理，區塊鏈可以自動選擇合約執行，而不是由上而下的總分式管理模式，避免了集權集中的冗雜管理體系。另外，區塊鏈金融科技與金融監管的結合，可以不斷優化金融創新環境，金融科技公司在有序管理下成長發展，反過來也對金融市場起到促進作用。

四、 對我國金融科技未來發展建議

1. 加強金融科技開發投入，加大人才儲備。商業銀行都開始組建自己的IT子公司或信息技術部，而不是像以前一樣采取技術外包的措施，一方面保障了安全性，特別是內部信息保護和災備措施;另一方面銀行有這個實力和意愿來獨立運營開發契合自身需要的科技產品。比如招商銀行在兩年前開發的嵌于手機銀行和網銀的智能投顧項目，在市場上取得了良好的反響，客戶的認可接受度較高。該智能投顧項目基于招行強大的零售客群基礎以及完善的技術研發團隊，其他銀行復制起來較為困難，還為招行起到品牌示范作用。

從2015年開始，平安銀行校園招聘中技術出生應屆畢業生尤其是名校理工科比例明顯增高，甚至有的分行直接將招聘對象分為金融科技類和綜合類。一類負責金融科技產品的研發即技術開發崗位，一類為傳統銀行的運營、營銷和管理類綜合崗位。金融科學技術開發在銀行未來的發展中將越來越占據主導地位。平安銀行甚至將集團的標語由保險、銀行、證券改為金融、科技。而且平安旗下一賬通幾乎成為一家軟件科技公司，專門為供應鏈、金融企業開發服務類金融平臺軟件。

無論是現階段銀行、證券、保險等都有較大業務交叉，紛紛開始大資管、大投行的業務并行發展策略，因此金融機構都應該更投入更多的人力物力到科技金融研發中，保持團隊能開發可持續迭代、符合自身發展需要的 FINTECH產品。特別是開發人員和團隊的投入，應不斷增加，減少傳統銷售渠道和柜臺人員。未來的金融市場一定是充斥著新興金融科技產品工具的多元化市場，而高精尖人才更多是掌握機器語言、算法結合人工智能和區塊鏈等先進技術的IT專家。

2. 構建更完善的金融科技監管體系。目前金融監管體系的科技化發展已經取得了長足進步，在我國人民銀行、銀監局都具有成熟的監控體系。普通的洗錢、坐莊等違法行為得到了有效抑制，但監管畢竟難以面面俱到，如何通過更好的科技手段提高金融監管效率，杜絕金融違法犯罪行為是目前要考慮的問題。金融機構有充足的實力和費用組建技術團隊，而監管機關也應投入更多資源到人才引進的工作中，打造先進的一體化監控系統。

由于起步較晚，監管機關可以多考察和學習國外先進的管理手段和辦法，引進先進的管理體系。與大型的企業和集團如騰訊、阿里、百度等合作，提高民營機構的技術溢出效應。另一方面，大數據征信和智能追蹤技術需要更加完善，監管對象可使用機器算法衍生出規避傳統監控的手段，監管機關要有更高效的系統實時監控隨時變化的非正常金融活動。監管系統的人才對隊伍和科學技術開發升級應當不落后于金融科技企業本身，否則只能“事后堵漏洞”而不能“防范于未然”。以現有銀行的風控體系為例，風控部門在某一風險觸發后制定一條風控流程，嵌入業務體系中以防范后期的同類風險再次發生。但隨著科技的升級迭代，系統化流程中產生的操作風險已經大大降低，更要注意的還是與系統外勾鏈的信用風險的防范。因此，不斷提高人員風控意識、加強風險防范宣傳力度，提高科技治理的監管技術，從主動防范、技術監控這兩個維度提高綜合監管水平。

3. 從政策面引導金融科技良好發展，加大金融對實業穩步輔助。金融科技是未來金融發展的重點方向，我國需要在日益復雜的金融大環境下保持自身金融科技的競爭力。金融科學技術日新月異，更需要合理適當的政策支持。首先鼓勵相關部門開放金融科技牌照的壁壘，對于金融科技企業要予以支持，比如政府牽頭成立金融科技扶持基金等，對于初創和發展階段的金融科技公司給與支持，同時對金融科技公司或創新金融公司優惠稅收，對公司的股東或高管給與人才政策支助。另外，鼓勵實體企業運用金融科學技術輔助自身運營，特別是資本市場層次鼓勵通過金融科技手段進行整合，對優先發展金融科技的企業給與更低的貸款利率，或給與優先發債的政策鼓勵，從而將我國建設為金融科技大國，在未來國際金融市場中保持技術先進性。

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作者簡介：韓玉軍（1958-），男，漢族，山東省沂南縣人，中國人民大學經濟學院國際經濟系副主任、教授、博士生導師，研究方向為國際貿易理論、國際貿易政策、WTO與國際經濟法;鄧靈昭（1988-），男，漢族，四川省閬中市人，中國人民大學經濟學院博士生，研究方向為國際貿易理論和逆向技術溢出問題。

收稿日期：2019-04-08。