金融服务行业研究

正如CIO杂志引用的著名人物乔治·韦斯特曼（GeorgeWesterman）所说，数字化转型是“组织对人员、技术和流程从根本上改变的彻底反思”——这是金融服务行业的首要任务。举例而言，来自Gartner的研究表明，三分之一金融服务行业的CIO们认为数字化转型确实是2020年的重中之重，而去年这一数字仅为8％。如果金融机构想要赶超竞争对手，那么他们必须适应数字时代。要把数字技术回归到商业战略，不要认为只是个单纯的技术，而金融机构数字化转型之后的好处明显，带来多快好省的运营机会、保持产品竞争力、改善公司内部员工和外部客户体验、同时满足监管要求。但是，操作复杂性、原有系统和严格的监管环境使得金融机构的管理者很难像零售、旅游和酒店行业那样灵活地做转型，正如最近某个零售银行的数字营销负责人告诉我们：“那感觉就像我一只手被绑在背后去打架。”我们可以很清楚地看到该行业的期望与实际结果之间产生的鸿沟，我们来看一个统计数字，根据BDO的调查研究，虽然有68％的金融机构、服务组织已经制定了数字化转型战略，但真正实施的只有14%。那么，是什么成为金融结构数字化转型的拦路虎呢？我们知道，数字化转型具有多种形式：从更智能的数字广告，到更完善的电子商务平台，再到全新的金融科技产品等等，都很好，但从何做起？我想把解决的重点放在金融服务领域客户经常面对的几大挑战上，具体来说，如何利用数据来跟踪用户的整个营销旅程。基于以上想法，接下来具体谈下我们与金融服务行业合作的公司最常遇到的三个挑战：挑战1：数据分布在彼此不互通的系统之中如果信用卡与零售银行数据尚未打通，当用户登录银行APP或致电进行储蓄卡余额查询时，银行由于获取不到用户的信用卡数据，很难向用户提供信用卡个性化优惠信息。许多金融机构仍然以大型主机为其业务核心，尽管不少机构已经开发了自己的技术堆栈，包括企业数据仓库（EDW），他们仍然无法做到“单一客户视图”，可能背后原因在于跨部门、跨产品线的数据没有打通，或者银行缺乏统一的关联机制，造成同一用户的不同网络账号、银行卡号、各种记录等无法关联在一起。挑战2：重要的洞察见解被埋藏在大量的数据堆里即使将相关数据关联起来，在庞大的数据海洋中挖掘对消费者的洞见也难以实现。用户研究团队可能会对信用卡用户建立许多模型，比如，响应倾向、卡片批复、余额合并、对奖励的敏感性、早期欺诈检测、净信用损失预测等等，每一个模型都需要筛选真实有效的数据，包括第一方顾客消费行为偏好数据、第二方类似万德等专业平台上的开放数据以及第三方人口、经济等方面的公开数据。研究团队一般压力都很大，尤其是数据范围扩大到多种类型的金融产品的投资组合的时候。挑战3：对潜在增长领域很难进行优先级排序许多银行为潜在客户提供了大量的复杂金融产品组合、个人和企业信用及抵押贷款、信用卡产品、储蓄和财富管理等等，这些东西足以造成“分析瘫痪”，而且既要搞清楚从什么地方能挖掘到客户数据，又要具备跟踪客户旅程的能力，比如，在这个体系下我们想实现，对抵押贷款客户交叉销售财富管理产品，怎么办？又如，这些产品应通过什么渠道有效传达给客户？如何把这些培训给直接面对客户的支行员工或客服人员等等？简言之，我们给金融服务机构的建议是：一定要在全面数据基础上，建立单一的客户视图，而且“单一客户视图”需要纳入到整个金融机构的业务管理流程中，切实为团队提供商业价值，正如上述“挑战”后面所建议的那样，该视图必须具备：1. 量身定制的用例，充分考虑到跨部门的优先级2. 整个公司的相关人员都可以访问3. 随着业务的发展、时间的推移做出灵活地调整最后，一个准确的、有效的、行动导向且适应性强的“单一客户视图”是迈向数字化转型之路的关键一步。翻译：陆易斯编辑：九枝兰

今年4月，建设银行的“无人银行”在上海开业。它采用带有人脸识别功能的智能摄像头和闸机取代了安保人员，用迎宾机器人取代了原本的大堂经理，用智能柜员机取代了银行柜员，客户在进入银行之后，由机器人引导通过自助或远程的方式完成业务办理。“无人银行”引起了人们的无限遐想，未来的银行业会发展成什么样子？《Bank3.0》作者Brett King曾预言，“未来的银行将不再是一个地方，而是一种行为”。在经历了以物理网点、网络银行为主导的两代后，银行将变为：随时随地，无处不在的金融。Banking Anywhere，Banking Anytime！将“人”置于银行服务的中心位置，让传统的银行服务彻底摆脱物理网点和机具的限制，实现人们所到之处、所需之时、实时拥有便捷的金融服务。在今天，这样的畅想并不是空穴来风，伴随着科技的进步和互联网金融的冲击，银行业的智能化变革正如火如荼地展开，智慧银行时代，悄然来临。什么是智慧银行？智慧银行有哪些特征？智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。有哪些因素驱动了银行的智慧化变革？技术、数据、场景和市场是主要的驱动力。技术方面，随着人工智能等技术的逐渐成熟，其商业应用场景逐渐受到行业的重视，银行业因数据量大，应用场景众多而成为各项技术争相落地的沃土；数据方面，金融业大量的数据沉淀对数据处理工作提出了更高的要求，也为大数据、人工智能等技术的应用提供了数据基础；场景方面，银行业务场景多样且呈精细化运营的趋势，针对各个环节的服务创新有助于提升效率，优化服务；市场方面，互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。我国智慧银行的发展现状传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智慧银行的发展趋势回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。注：本报告PDF版本可点击链接下载关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师：杜玉(yu100，yu@36kr.com)，关注人工智能、金融科技领域。

2020年的疫情给科技、生活的方方面面都带来了巨大影响，各行各业都不同程度地加速了数字化进程，以提高线上经营的能力和对市场变化灵活反应的能力。疫情为金融机构带来挑战的同时，同样也带来了通过加大科技投入、深化数字化转型来实现弯道超车的机会。面对未来的不确定性，金融科技提供商会重点布局哪些技术，会对金融业务产生怎样的影响，金融机构会怎样调整创新战略，做好准备适应下一个新常态，以实现竞争力的提升?IDC FutureScape对中国金融服务行业的预测如下：预测1：智能贷款决策到2022年底，零售银行业务中75%的贷款决策将得到来自新兴金融科技的支持，这凸显了银行与新型金融科技合作的加速。预测2：数字身份管理到2023年底，5%的银行将通过统一的客户数字身份认证提升客户体验、创新商业模式、实现业务增长。预测3：预约式交易到2022年，约60%的银行分支机构内的交易将以预约模式开展，通过引入数字化工具，银行将积极探索线上预约与线下服务的无感式对接。预测4：保险核心系统到2021年，50%的中国头部保险公司将进行新一代核心系统的升级改造。预测5：实时支付在2021年，我国98%的数字时代的消费者对企业的支付将使用实时或“类似实时”的非卡方式完成。预测6：零售、小企业贷款流程自动化到2022年， 75%的消费者和小企业贷款将通过人工智能支持的自动化流程发放。预测7：数字货币在2025年，5%的消费贷款将以央行数字货币发放。预测 8：去中心化金融到2025年，约有超过10亿美元的资产价值将被锁定在去中心化金融（DeFi）项目中。预测9：对公贷款智能信用评分为了应对疫情的不确定性，到2023年将有60%的对公银行业务通过开放的数据战略优化信用评估模型，以改善贷款组合质量。预测10：贷后管理流程改善在2021年，约30%的银行将通过智能化贷后管理解决方案来优化不良率，这将帮助收回更多的不良贷款，而不是直接将其核销。本文转载自： IDC咨询

2018年我国消费金融市场规模约8.45万亿元，预计2020年将达12万亿元，行业前景广阔。2018-2019年，消费金融项目数量渐增，热度不减，但长尾明显，资本向头部项目集中。目前从整体来看，消费金融市场竞争格局较为分散，尚未形成垄断局面。在传统银行、持牌消费金融、互联网消费金融领域均有领先的优势企业出现，各具特色，各有所长。大数据分析、人工智能、物联网和区块链等金融科技的应用正在颠覆金融行业价值链。目前较为成熟的是大数据分析和人工智能，用以解决消费金融领域存在于贷前、贷中和贷后流程中的诸多痛点问题。随着国内金融行业监管收紧，消费金融领域历经多年规范与洗牌，利润空间收窄，对客户需求和风险点识别要求更加精准，智能风控将成为消费金融发展的关键。本报告主要研究以下问题：目前消费金融市场现状如何，有怎样的发展趋势？哪些消费金融公司最具发展潜力？消费金融产业链有哪些环节，哪些环节最具价值？消费金融有哪些商业模式，各自优劣势是什么？金融科技将为消费金融带来哪些颠覆性价值？未来消费金融公司的核心竞争力是什么？消费金融领域内哪些头部公司值得关注？注：本报告PDF版本可点击链接下载，提取码：1acn关于36氪研究院36氪研究院是36氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。

来源：金融界网站涉金融服务数据分析行业具有重大价值，笔者多次深度参与证券法、反垄断法、反不正当竞争法、电子商务法等的立法工作，并主持中国人民银行、中国互联网金融协会重大课题《开放银行金融服务生态体系研究》、《大数据与投资者适当性管理研究》、《用户数据在移动金融中的收集与使用行业标准》等，综合长期研究，对涉金融服务数据分析行业的健康发展提出建议。 一、涉金融服务数据分析行业的现状社交网络与电子商务使人们的日常社交、消费活动日益网络化、数据化，进而推动了传统金融的线上化与互联网金融的发展。互联网金融极大地缓解了传统金融市场的金融抑制问题，促进了我国普惠金融事业的发展，消费金融、网络借贷市场规模不断扩大。在这一系列社会活动进化的背后，隐藏着一条主线，即人类活动的数据化，从而催生了大数据及数据分析市场。数据分析机构利用大数据提供了有效的金融风险控制工具，如智能风控、用户画像、用户价值挖掘等。 一方面，数据分析行业快速发展，“人红是非多”；另一方面，数据分析行业缺少监管，难免良莠不齐、泥沙俱下。当下，部分数据分析机构由于缺少底线思维，涉嫌违法违规而被当局调查。 尽管纷扰不断，但传统金融机构（如商业银行）的线上化进程不可逆转。在这一进程中，数据分析机构所提供的各类工具和服务一时难以替代。以智能反欺诈为例，数据分析机构通过各种技术手段广泛采集到各类重要数据，并以此建模进而通过人工智能深度学习模型监控监督相关数据信息往来，进而及时发现预警危险数据、欺诈信息。对中小金融机构而言，自建上述建模分析能力的成本太高。若缺少数据分析机构的能力支撑，必然会增大业务风险；若停止相关业务，则会因缺乏竞争力而失去市场，同时也会影响到普惠金融的推进。 综上所述，数据分析机构为金融市场提供的各类技术与工具，是促进普惠金融事业发展的必要补充和支持。也就是说技术本身是中性的，无善恶之分。认识到这一点，有助于理性、客观地看待数据分析市场和数据分析机构。 二、涉金融服务数据分析行业的价值 传统征信体系主要是针对有完整信贷记录的社会主体，无法满足大量缺乏信贷历史数据的借款人的金融需求。例如虽然我国的征信体系覆盖了8亿人群，但是有信贷记录的人群只有3亿多。特别是金融行业服务的下沉客群，更多地是使用民间借贷和网络借贷，其征信数据难以完整收集记录，而这些下沉客群也正是普惠金融需要覆盖的人群。另外，随着金融业务的线上化，各类黑产兴起，欺诈行为愈加隐蔽，仅靠传统的征信数据显然无法应对上述问题。从这个角度来看，支持数据分析机构的发展，也就意味着支持我国普惠金融事业的发展。以目前行业内普遍使用的智能风控为例，数据分析机构利用大数据、云计算、人工智能等技术构建线上金融风控体系，并通过海量运算与校验训练提升模型精度，最终应用到反欺诈、客户识别与认证、贷前审批、授信定价、贷后监控及逾期催收等金融业务全流程，有利于提高金融机构的风控能力。 总体来看，信贷市场除了需要传统征信体系提供征信数据外，其在很多领域也需要数据分析机构提供更多支撑。一是在信贷客户反欺诈识别领域，信贷市场受限于征信数据的收集范围，难以全面获取客户与欺诈相关的信息，而数据分析机构则具有更大优势。二是对于初次申请信贷的客户，由于缺少个人征信数据，信贷市场往往难以识别和准确计量风险，而数据分析机构可以结合社交、电商、出行等数据给出一个相对准确的评估结果。三是对于有个人征信记录的客户，也可以加入数据分析机构的分析结果，更加准确地区分并计量风险，给客户提供更加优惠的信贷条件。 此外，随着开放银行的兴起，数据问题又被赋予了更多的意涵。开放银行的本质是一种数据共享统合机制，其以消费者为中心，以模式、平台以及监管三重不同的维度为建构要素，并以API技术为赋能基础。消费者数据控制权的确立是数据共享的必要前提，也是金融数据统合理论的内在要义，决定了消费者数据控制的三元标准。金融科技是由技术带来的创新，它能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响（FSB，2016）。开放银行是金融科技的新应用、也是发展数字金融的核心热点，但科技只是实现开放银行数据确权、利用、赋能目标的手段，通过开放式API实现银行数据的开放，在第三方服务商获得数据共享利益的同时，银行也能在金融生态一体化中获得更多场景化的数据，实现“双向互惠”。 由上可以认为，数据分析市场（及数据分析机构）具有如下价值：一是帮助金融机构服务下沉客群，进一步促进我国普惠金融的发展，拓展银行业务；二是有效防范金融风险（欺诈风险及信用风险），维护金融稳定；三是作为传统征信业的有益补充，助力社会信用体系的完善。 三、涉金融服务数据分析行业的善治 由于数据分析机构拥有海量的替代数据，能够有效弥补传统征信机构在客户数据上的不足，故而金融业逐步采用这些数据分析机构的产品和服务以扩展金融服务范围，例如开展小微企业贷款等普惠金融业务。随着数据分析机构服务金融业的作用越来越大，对其进行适当规制也成为有关各方亟需思考的问题。 毋庸置疑，数据分析机构为金融市场提供的相关技术与工具是中立的。然而，数据分析市场确实存在诸多乱象，问题出在人性善恶与规制（管理）不足。国家已经发布了一系列的规范性文件，如《网络安全法》、《数据安全管理办法（征求意见稿）》、《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》，以及金融数据保护方面的部门规章制度等。然而，数据分析行业发展迅速，部分数据分析机构尚未及时消化各类规范要求，这就需要监管机构加强引导，促进行业建立一套良好的实践做法，在隐私保护与合理利用之间达到平衡，以包容创新促进数据的合理利用。 当前的紧要任务是推动形成金融监管机构、行业头部企业与法律界等共同研究探讨的善治局面，鼓励科技向善。针对当前数据分析行业的弊端，可以考虑采取以下措施： （一）金融监管机构出台金融业个人数据保护合规操作指南针对金融业大量使用自有个人数据和第三方个人数据以及相关法律法规尚未健全的现状，金融监管机构应出台相应的合规操作指南，引导金融机构及数据分析机构的合规运行。从欧盟个人数据保护的实践经验来看，在《数据保护指令》和GDPR出台前后，欧盟出台了一系列合规操作指南，帮助行业企业提高合规操作能力。 在金融业个人数据保护合规操作指南的指导下，金融机构可以制定相应的内外部个人数据使用合规流程，规范日常金融活动中的个人数据使用行为，以减少法律合规性风险。金融机构在采购第三方数据服务时，依据内部个人数据使用规则，要求数据分析机构也符合相应的合规要求，这样也间接促进了数据分析行业的合规运行。 （二）建立个人数据保护的行业自律组织金融业应以行业自律组织为基础，制定个人数据保护自律守则，设立隐私认证标识（Privacy Mark）。以日本为例，日本信息处理与开发中心（Japan Information Processingand Development）成立于1967年，2011年更名为日本情报处理开发协会（又译日本情报经济社会推进协会，Japan Institutefor Promotionof Digital Economyand Community，JIPDEC），1996年4月开始推荐隐私标识系统（Privacy Marksystem），2016年6月成为隐私标识系统认证提供商。隐私标志制度是评估私营企业是否采取适当措施保护个人信息的制度。私营企业在经营活动中，享有“隐私标志”的标识权。该系统符合日本工业标准（JIS15001：[个人信息保护管理系统-要求]）。参照日本经验，我国金融监管机构可以组织金融业成立行业自律组织，设立“隐私认证”标识。数据分析机构可以按照市场化原则自愿参与“隐私认证”标识认证，通过相关认证的数据分析机构方可为金融机构提供数据分析服务。 由于金融业是数据分析机构的主要市场，对数据分析机构采取适当的监管措施也是必要的。2018年11月，香港环联资讯发生泄漏个人信贷资料的事故。事发后，该公司立即停止了相关服务。香港金融管理局（金管局）在获知事故后通过银行公会要求环联立即全面调查事件，并尽早提升索取资料所须的认证程序。尽管环联并不受到金管局的直接监管，但该事故涉及到银行向环联提供的个人信贷资料的安全性，因此金管局的介入是恰当的。金融监管机构可以要求数据分析机构做好数据保护与认证工作，进而可以组织数据分析机构建立市场化自律性行业协会，起到间接规范数据分析行业的作用。这样一来，如同香港金融监管局一样，金融监管机构可以对数据分析行业实施恰当的行为监管措施。 （三）以合规供应商清单的方式促进数据分析行业的发展在金融业个人数据保护合规操作指南的指导下，金融监管机构可以进一步设置数据分析机构合规操作指南，要求数据分析机构按照指南要求开展相关个人数据保护工作，并采取现场检查、非现场检查等措施定期评估其合规性，根据合规性评估结果定期公布合规供应商清单，以此来加强数据分析行业的个人数据保护。 四、以共票促进涉金融数据分析行业的数据共享当前，随着5G、大数据、云计算、人工智能、物联网等技术突飞猛进的发展，社会已经迎来了继农业经济、工业经济之后的数字经济时代，新一轮科技革命即将爆发。历史表明，每一次人类社会重大的经济形态变革，必然产生新的生产要素，形成先进生产力，如同农业时代的土地和劳动力、工业时代的资本与组织，数字时代也将产生新的生产要素。生产力提高所带来的生产要素变革是共票理论提出的根本原因。 工业革命诞生了公司制与股份制，用于集合社会资金投入生产建设，并向投资者分配利润。而本次科技革命最大的特点是不同技术之间的融合，混淆了虚拟世界与现实世界之间的界限，作为虚拟与现实世界联结点的数据成为了新的生产要素。在数据经济业态中，传统的公司制与股份制当然仍在发挥着作用，但推动该经济业态发展壮大的核心在于众筹制度理念。“众筹”译自“crowdfunding”一词，顾名思义是指一种向群众筹资用以支持发起项目的行为。众筹是继公司制后的又一伟大的融资制度创新，有利于生产供给与需求的匹配，优化资源配置；也有利于资本家对打破生产资料的垄断，让生产资料所有者、劳动者与消费者等各方主体均能参与生产经营并分享利润。类比于公司制与股份制，新的经济业态与众筹制度也需要与之配套的新的权益分配与共享机制，“Token”则为权益分配机制的演进提供了契机。为了适应数据引起的生产关系变革，清除行业乱象，笔者提出了“共票”理论，并将其英文译为“Coken”。“共票”即凝聚共识、共享权益的票证；而“Coken”则是对“Token”的扬弃，其中“Co”作为英语词汇前缀具有“共同、相互、联合”的意思，非常契合众筹理念，有利于引导数据经济业态的正确发展方向。共票理论内含众筹理念，既可以指引项目方摆脱依赖二级市场售币套现的困境，消解滥发空气币的乱象；也可以为监管者提供数据治理的手段和目标，更好地实现“以链治链”。“共票”本质上是数据新业态下产生的一种新型权益分配机制，是吸引系统外资源投入后回馈的权益凭证，具有权益证明、分享红利、消费流通等功能，而系统参与人则具有投资者（贡献价值）、消费者（使用）、管理者（参与决策）三重身份，体现了众筹的价值。 数据分析行业的核心在于数据。“共票”能为数据的确权、定价与交易赋能，实现价值发现，推动数据共享。就交易而言，一旦共票与数据嵌合，某一段数据可以被单独标识，并在不断使用、交换、再使用、再交换的循环中以单一匹配的共票作为定价工具在公开交易市场中实现价值发现的功能，进而亦可锁定高价值特殊数据，因此数据可以通过共票在不断分享中增值以回报初始贡献者。就监管而言，目前监管数据经济业态的痛点在于数据。政府对新科技业态的管理决策建立在与之相关的特定数据的基础之上，而数据经济业态日新月异的创新实践往往导致相关数据尚未及积累或监管者选取了错误的数据作为依据和指标，从而陷入缺乏充足、有效数据的盲目规制或消极规制的困境。“共票”机制结合内嵌的智能合约与区块链，具有不可篡改的记录功能，可以一比一智能匹配一段数据串，实现数据聚合、匹配与追踪，自动化分析海量数据。同时结合大数据、云计算、人工智能等其他前沿技术，构建数据聚合、大数据处理和解释、建模分析与预测的有效机制，可以辅助监管者实现技术驱动型治理。 围绕数据进行规制，共票也需要一定的配套机制，这些配套机制需从科技治理、数据治理的角度出发进行设计，例如构建大数据分析和风险预警机制，制定数据技术标准。提高数据采集和管理能力的技术主要包括新的加密与安全技术，云技术和公共平台具有创建标准化的数据共享功能，机器学习技术以及区块链技术。互联网带来了金融经营方式的变革，金融机构的核心竞争力在于其高速的科技创新，区块链技术带来了金融市场的深刻变革与发展机遇，同时也冲击着现有的金融法律制度。变革与冲击促使着金融监管模式由分业的机构性监管向功能性监管转变、制度化监管向技术化监管转变、单一中心监管向多中心监管转变，也促使着金融消费者保护机制的新探索。只有在技术的创新下搜寻到合适的制度演化路径，才能够真正体会到其给社会发展带来的正效益。

本文是关于供应链金融行业研究报告，enjoy~一、供应链金融概况所谓供应链金融，是指为中小型企业制定的一套融资模式，将资金整合到供应链管理中，以核心企业为中心，以真实存在的贸易为背景，通过对资金流、信息流、物流进行有效控制，把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险。通过立体获取各类信息，将风险控制在最低，从而提高链条上的企业在金融市场融得资金的可能性，进而促进链条上企业间的高效运转，实现资源的有效整合。通过对融资参与主体、融资条件、金融机构参与程度、信息披露、风险等方面进行对比分析，我们可以发现，供应链金融相较于传统金融而言优势更为明显，两者的对比分析如下图所示：二、供应链金融行业概况1. 市场容量大，行业这几年快速发展我国的供应链金融经历了传统线下供应链金融、线上供应链金融、电商供应链金融、开放化供应链金融四个阶段。传统的供应链金融核心就是“1+n”模式，1即为核心企业，n是与核心企业匹配的上下游中小微企业。该时期的供应链融资主要集中在线下，银行难以评估融资项目的真实性，加之在实际操作过程中，由于信息闭塞，造成重复抵押屡禁不止，大量的假仓出现，潜在风险很大。从线下转战线上，供应链金融最几年快速发展：银行专门开发与供应链融资配套的系统，通过与核心企业的合作，能够获取核心企业信息，比如物流、资金流、信息流等；以阿里、京东等电商巨头为例，结合具体业务场景打造的场景模式和强大的数据信息体系，对其平台的商户信息和消费者信息实现了点对点式的监控，在这一阶段，资金流、物流、商流、信息流都在电商的闭环管理之内，金融业务成为电商食物链上最顶端的一环。2. 政策支持小微企业融资及三农金融服务支持供应链金融发展及小微企业融资。（1）切实支持实体经济发展供应链金融与企业真实业务场景紧密结合，资金流向和还款来源明确，有助于企业及时把握市场机会，做大做强。需求导向的业务模式也有助于资源的合理配置，使供需达到动态平衡。（2）中小企业的危与机供给侧改革导致产能过剩行业的中小企业面临生存危机，强化供应链管理，提高技术水平和互联网化是在洗牌中生存的关键。另一方面，政策鼓励行业的中小企业需要抓住发展机遇，通过灵活的融资手段做大业务规模，抢占市场份额。农业成为供应链金融布局的重要方向之一。近三年中央的一号文件都是 关于农业发展的政策支持，金融服务也要向农业倾斜。农牧业市场分散，中小企业和个体农户众多，是适合于供应链金融发展的重要行业领域。三、供应链金融的主要参与者1. 供应链金融生态图谱2. 供应链金融参与主体供应链金融行业的参与主体囊括了银行、行业龙头、供应链公司或外贸综合服务平台、B2B平台、物流公司、金融信息 服务平台、金融科技公司等各类企业。供应链金融公司类型分布其中，供应链公司/外贸综合服务平台、B2B平台类数量约占45%，在参与主体中占比最高，这些服务主体各自的特点如下：供应链公司：供应链公司主要是在采购执行、销售执行等供应链服务的基础上提供垫资垫税服务。主要包括供应链服务企业、外贸综合服务平台。供应链公司的金融服务模式成熟、回款相对稳定、收益预期相对明确，风险多为操作风险。B2B平台：B2B平台主要体现为两种服务模式: 一种是从交易端切入的B2B平台， 提供在线交易，鼓励并促成客户的在线交易，使交易数据沉淀在平台上，可以通过数据模型为企业提供更好的资信支持。另一种是从服务端切入的B2B，为客户提供从寻源，仓储，物流，信息管理等一系列的服务。金融科技公司：金融科技公司主要负责内外部数据归集、处理、传输、分析，协助风险识别与控制，比较典型代表企业包括京东金融、蚂蚁金服等。以京东为例，目前针对B端，京东金融设计了“京保贝”、“京小贷”等产品。以“京小贷”为例，通过利用商家在平台的交易记录、商品情况，以及消费者评价等关键信息，为商家提供浮动利率的融资服务。行业龙头：行业龙头企业通过自有资金或依托产业联盟打造产业互联网与金融服务平台，通常优先满足核心企业上下游的融资需求，再沿上下游向外延拓展。或者部分国有企业利用低成本融资渠道获得资金，然后对接规模稍大的项目，而这部分项目保理及小贷公司无法承接，从而形成了一个细分空间银行：银行在供应链金融领域有天然优势，如资金成本低、 获客容易、管控资金等，但也有体制、风控、技术等方面的制约。且银行的粗放模式在特定的中小企业融资领域是短板，造成风险识别成本高，操作手续复杂，难以保证高频、小额的融资需求，所以，银行在供中小企业供应链融资领域有天生的短板。3. 供应链金融的服务对象从市场发展的角度来看，一般认为部分行业的供应链融资潜在需求尚未被挖掘，某些垂直领域可能存在较大机会。包括：物流行业，农业，零售业，化工行业，餐饮业等等。（1）物流行业中国社会物流总费用已从2015年的7.10万亿增长到2016年的10.80万亿，增速8.8%。其中，公路运输的规模接近5万亿，有近70万企业提供不同形式的物流 服务，而专线物流服务领域的市场不低于万亿，排名前10的专线物流企业占整体市场的份额不足1%，更大的市场份额在几十万家专线中小企业手中。物流运输企业向货主承运货物时需要向货主缴纳保证金，而且即使是信用好的货主，其支付结算也有60-90天账期；而对个体承运方或者车队，一般都要先付一部分运费，等运输完成，凭回单完成剩余部分的支付。巨额的运输费用和较长的资金缺口期使物流企业面临运营资金短缺，这些60-90天高质量的应收账款为供应链金融带来巨大的想象空间。（2）农业供应链金融正在成为农业上市公司的发展方向， 这种趋势主要在畜禽养殖产业链，在饲料企业居于产业链的强势地位，而养殖业资金回笼需要较长时间，资金压力大，一些上游龙头企业利用供应链金融满足下游养殖业客户的资金需求，同时也进一步促进了自身主业的发展。（3）零售业对于零售行业，专业市场最为受益，因为专业市场掌握着大量商户资源。一方面，因为互联网对线下零售业的冲击以及实体经济的疲软，商户的资金压力越来越大，除了少数商户可以通过银行获得贷款，大部分商户只能通过小贷公司、民间融资来筹集资金，而供应链金融则立足于产融结合，为小B类商户提供了新的融资渠道。另一方面，供应链金融的关键在于风险控制，专业市场掌握商户的经营信息，并且具有商铺租金、承租权费等抵押手段，能更有效地控制风险。因此，专业市场发展供应链金融有其内在的优势。（4）化工行业塑料行业是最适合做供应链金融的化工品种，因为其具有1.6-1.8万亿级的市场空间，产品具备易运输、易储存的特点，市场交易活跃，下游分散且多为中小企业。中小企业利润空间薄，融资需求大。而塑料行业B2B平台在产业发展中充当着越来越重要的角色，一些 B2B平台也已初具规模。（5）餐饮行业目前国内市场有250万家餐饮企业，420万 家餐饮门店，1100万家食品分销商，整个餐饮行业有3万亿营收，其中1万亿用于食材采购。餐饮行业的供应链金融还处于起步阶段，餐饮业的供应链具有环节多、供应链 运作波动大、效率低的特点，大量餐饮类中小企业/个体户资金链紧张，银行的传统信贷业务无法满足大部分中小企业的融资需求。四、供应链金融的业务模式从业务模式看，供应链融资包括：应收账款融资、存货质押融资、预付账款融资三个方式。（1）应收账款融资企业为取得运营资金，以买卖双方签订的贸易合同产生的应收账款为基础，为卖方提供的，以合同项下的应收账款作为还款来源的融资业务。具体的操作流程是：上游的供应商与下游的采购商达成采购协议，由下游的采购商开具应收账款收据，证明应收权利的实时存在，供应商将应收账款的收益所有权转让给金融机构，进行融资，与此同时，下游的采购商对金融机构做出付款承诺。获得应收权益的金融机构按照下游采购商的信用状况和债权可实现的可能性，给予上游供应商即融资企业对应额度的信用贷款，从而盘活融资方资金流。当合同付款期限到期，下游采购商须按照协议内容，支付金融机构账款，金融机构在扣除前付账款和核定利息后，将剩余款项支付给上游供应商。至此一笔应收账款的业务圆满完成。（2）存货质押融资又称融通仓融资。融资企业以在第三方物流公司的存货作为质押物，期间引入第三方物流公司对质押物进行监督管理进行的融资。各自的角色是：第三方物流公司对货物完成验收并进行评估，向银行出具相应的证明文件，银行根据评估结果给予一定额度授信。其具体操作方式有两种：质押担保和信用担保。质押担保融资的具体操作方式是：融资企业、仓储公司、合作银行签署协议，开立账户。融资企业物资进物流公司仓库，随后向银行发出贷款请求，物流公司收货后对货物进行验收和评估，向银行提交相关证明文件，银行依据货物的数额、贬值风险等给予一定额度的贷款。期间，融资企业清偿能力受限，银行享有货物的优先受偿权。融资企业通过销售存货回笼资金，银行在扣除前欠借款和相应利息后，将余款汇入融资企业账户。信用担保融资具体的操作方式为：合作金融机构直接对第三方物流公司进行综合授信，由物流公司根据融资企业的经营状况、市场控制能力等因素给予信用额度，第三方公司除了对融资企业的货物承担监管责任之外，还为融资企业提供信用担保。存货质押融资充分实现了以物流拉动资金流，有效降低了质押贷款的繁琐程序，提高了贷款效率和资金周转能力，同时降低了金融机构的融资风险；另一方面，引入第三方物流公司对货物进行监管，金融机构对整个融资过程的控制程度有提高。（3）预付账款融资又称保兑仓融资。上下游企业签订交易合同，共同向金融机构办理保兑业务（保兑仓业务指承兑银行与经销商(承兑申请人，以下称买方)、供货商（以下称卖方）通过三方合作协议参照保全仓库方式，即在卖方承诺回购的前提下，以贸易中的物权控制包括货物监管、回购担保等作为保证措施，而开展的特定票据业务服务模式）。买方获取该笔交易的仓单质押款额度，向供应商购买货物（仓单是保管人收到仓储物后给存货人开付的提取仓储物的凭证）。金融机构与卖方签订质量保证协议和回购协议，与第三方仓储物流机构签署仓储监管协议。卖方在买方获得银行融资后，对仓储物流机构发货，并获取仓单。买方向金融机构缴纳承兑保证金及手续费，卖方将仓单质押给银行，银行开具承兑汇票（银行承兑汇票是由付款人委托银行开据的一种延期支付票据，票据到期银行具有见票即付的义务;票据最长期限为六个月，票据期限内可以进行背书转让），由此买方获得了提货权。需要说明的是，该类业务有买方承诺回购，有效地拓广了卖方的销售渠道，而买方也可以分批次购得货物，降低了财务成本和仓储成本。这三类业务模式各自主要特点如下：五、供应链金融主要商业模式分析1. 传统模式：银行+核心企业核心企业是关键。商业银行通过核心企业，将服务对象拓展到核心 企业上下游的中小企业，拓展了客户数量，打开了业务空间，优化信贷结构和盈利模式，并解决了一部分中小企业信贷难的问题。核心企业要有完善的供应链管理体系。对上下游企业建立准入和退出机制，完 善奖惩制度，强化与上下游企业的合作关系和信任感。对商业银行的业务能力要求：风控能力。从对核心企业的信用评估到对供应链交易风险和动产质押的把握。综合金融服务能力。从单一的信贷业务拓展到围绕企业的综合性金融服务，如现金管理等。2. 综合电商平台（1）基于真实业务场景产生的交易数据是核心电商平台开展供应链金融有其天然的数据优势。企业的真实交易活动在电商平台上完成，平台累积了大量、连续的历史交易数据，包括交易对手的履约情况。贷款发放和还款形成资金闭环。贷款资金流向与交易行为一致，还款来源明确。支付结算都 通过互联网第三方支付完成。可对接多种资金方，电商模式的资金可以来自于商业银行、金融服务平台或者自有资金。（2）京东的供应链金融京东的优势在于电子商务平台和物流网络体系，供应链金融业务包括订单融资、入库单融资、应收账款融资、委托贷款以 及京保贝。其中“京保贝”是一种新型的业务模式，资金来自于京东自有资金，随借随贷，无须抵押担保，贷款额度基于长期贸易往来及物流 活动产生的大数据。前提是长期合作，交易质量稳定。该产品门槛低、效率高，京东的供应商凭采购、销售等数据，3分钟内即可完成从申请到放款的全过程，能有效地提高企业资金周转能力。（3）阿里巴巴的供应链金融阿里巴巴具有最全面的电子商务布局，包括阿里巴巴网站、1688 网站、淘宝、天猫、全球速卖通、阿里云计算、阿里妈妈和支付宝。从 2007 年开始，阿里巴巴就开始尝试供应链金融业务，大致可分为三个发展阶段：首先是采用与银行合作的联保贷款，解决规模较大的商户融资，由银行提供资金；第二阶段阿里巴巴分别在浙江杭州和重庆注册了两家资本金分别为6亿元和10亿元的小贷公司，向其平台上的商家发放贷款；目前阿里巴巴已经向金融机构开放平台合作。 产品模式有“阿里小贷”、“淘宝小贷”和“合营贷款”，分别针对不同的客户类型，采取不同的贷款方式。六、供应链金融的趋势和前景1. 电商平台发展供应链金融业务值得期待中小企业商户在 B2B、B2C 电商网站上，累积了大量的经营数据，针对商户的物流、信息流、资金流等，就能衍生出针对商户上下游货物、服务赊购产生的应收账款的资金融通服务，这种服务一般由合作的保理或者小贷公司提供，也只有基于电商的消费场景，数据闭环的平台，信用赊购的垫付和应收账款才能有了标准化扩张的可能。2. 供应链金融资产的资产证券化或成为新方向基于电商平台商户的信用垫付和应收账款，一旦可以通过标准化的流程进行风险定价，伴随电商业务的发展，供给资金的瓶颈就会愈发突出。小贷公司和保理公司自由资金难以满足，对资产进行证劵化打包分发对接机构资金，就可能创造出新的商业机会。3. 需要更加关注垂直细分领域每个垂直细分领域都有其特定的属性，且垂直领域可能衍生出千亿级的市场，发展供应链金融，将融资更加精细化和集成化，在垂直行业精耕细作，开辟新市场，如：教育、培训等。选择现金流相对较好行业，纵深发展供应链金融业务。本文由 @阿旺 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自正版图库 图虫创意

研究报告丨金融供应链金融发展背景小微企业融资困境2016年我国不同规模的企业贷款结构具有明显差异，中小微企业的抵（质）押贷款比例要明显高于大型企业。中小微企业本就缺乏房、车等固定资产作抵押，但银行贷款却更倾向于向小微企业发放抵押贷款。论及原因，我们可以归因于中小微企业的信用水平不及大型企业，需要更多的抵押担保来补充，但这背后更深层次的原因在于风险评估是按照主体信用来进行的。然而，中小微企业也有回款稳定风险低的“好”业务，理想的供应链金融可以介入到中小微企业的每笔业务中，依托真实的贸易背景，针对特定的、风险可识别的现金流提供金融解决方案。供应链金融的定义以供应链上下游真实贸易为基础，穿透业务优化现金流供应链金融服务以供应链上下游真实贸易为基础（而不仅以企业整体状况为依据），以企业贸易行为所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，为供应链上企业提供金融解决方案，从而达到优化现金流继而提高供应链整体效率的目的。在供应链上，往往会出现地位相对强势的核心企业，是目前开展供应链金融的核心。在理想的情况下，供应链金融服务商贯通供应链起点至终点各个环节的信用，有效控制供应链上的物流、资金流、信息流，使融通资金的使用限制在可控范围内。但值得注意的一点是，信息流只是供应链的反映，供应链金融业务需要的还是对物流和资金流的把控，单纯把握信息流的轻模式并不适应现阶段的发展环境。供应链金融交易形态应收账款融资、库存融资、预付款融资、战略关系融资我国供应链金融业务的形态主要有应收账款融资、库存融资、预付款融资和战略关系融资四种，对应于企业交易流程的不同环节，由此也对应着不同的风险。由于应收账款融资直接确认了以信用较好的核心企业应收账款作为还款来源，所以是目前较为主要的供应链金融产品。值得注意的一点是，虽然供应链金融的产品十分多样化，但是由于针对的是一笔交易，所以在交易进程中不同的产品之间可以相互转化，例如预付款融资在发货后可以直接转为库存融资。供应链融资的发展基础基础流动资产规模已经具备，供给端能力限制行业规模供应链融资产品的三种形态都是依托于应收账款和（未来）库存来进行的。在我国，工业企业的应收账款和存货规模已经具备一定体量，为开展相应的供应链融资奠定了基础。然而，供应链融资的规模远远不及基础的应收账款和库存融资规模。但银行家调查问卷显示，中小企业贷款需求指数持续大于50%，说明企业融资的需求持续存在，而银行贷款审批指数持续低于50%，说明银行贷款审批条件在不断收紧，这表明，影响供应链金融市场规模的因素出现在产品供给端。供应链金融市场规模应收账款为主的供应链融资艾瑞分析认为，影响市场规模的主要三个因素在于核心企业的配合程度、对存货价值的准确度量和监控能力、基于供应链信息对小微企业综合授信风险定价能力。这三个因素既是行业规模的重要影响因素，也是市场参与者的关键能力，由于商业银行这个资金充裕的参与者在后两项能力上稍显薄弱，其他参与者的资金、杠杆率相对受限，所以应收账款融资是我国供应链金融的主要开展方式。在这种情况下，我们可以从应收账款的规模推算供应链金融的市场规模。一般而言，应收账款融资的额度是应收账款本身的70%-80%，库存融资的额度是货物价值的30%-50%，结合艾瑞对市场专家访谈，在一个具备能力优秀的供应链金融提供者的供应链体系内，30%的供应商被供应链金融产品覆盖，预计供应链金融行业整体渗透率远低于此，在此我们按20%预估。艾瑞分析认为，未来伴随着资金充裕的银行和具备核心能力的其他类别市场参与者合作加深，或者商业银行可以通过技术手段控制库存融资的操作风险后，未来市场可以迎来快速增长。核心业务能力应收账款融资业务核心能力核心企业的配合程度决定了应收账款融资规模银行更加青睐以应收账款融资的方式开张供应链金融业务的原因在于：（1）以应收账款为直接还款来源，相对于订单融资、库存融资不涉及货物的发出及分销，从流程和时间上风险更容易确定；（2）业务围绕核心企业开展，核心企业整体信用资质更高；（3）核心企业原本已经是银行的客户，在此基础上开展供应链融资业务降低了获客成本；（4）直接对接核心企业ERP系统减少了与众多小微企业对接系统的成本。从业务角度而言，无论线上化是仅仅介入资料提交环节还是已全部渗透到风控环节，由于本质上需要核心企业确认还款，所以核心企业的作用至关重要且无法替代，并不会随着互联网的渗透发生本质改变。库存融资业务核心能力对存货价值的准确度量和监控；对质押存货的分销能力库存融资以存货价值为融资的基础，从授信到贷后涉及到三个层次的核心能力：（1）对存货价值进行准确度量从而确定融资金额；（2）在存货质押过程中控制物流把握人为操作风险；（3）出现逾期后对存货的快速分销变现能力。尽管对于存货的自行分销是在出现逾期后不得已而进行的，然而在实际的业务过程中，衡量自身是否有能力在逾期后自行分销货物是需要前置在授信环节的。可以看出，库存融资与线下实体物流的联系更为紧密，也需要服务商与供应链嵌入更加紧密才能快速分销逾期后的质押存货，所以银行等纯粹的金融机构对这类产品的开展力度远不如应收账款融资，从业者多为电商平台或物流机构。订单融资和战略关系融资核心能力基于供应链信息对小微企业综合授信风险定价由于订单融资处于整个货物交易的早期，只有预付款项下客户对供应商的提货权作为基础，由于远离最终的商品销售变现环节，涉及到上游供货商未能足额、按时发货、对货权控制落空等诸多环节的风险，所以订单融资开展得较少，部分会以基于战略关系的信用贷款形式开展。而战略关系融资，多是以中小微企业主个人信用为依托，结合供应链贸易信息，利用税收、海关和保险等信息综合评判小微企业信用，额度通常在50万以下。由于额度较低，可替代的信贷产品种类增加，能否获取到有效的数据并进行合理的风险定价是开展战略关系融资的关键。核心能力的施展建立在资金供给基础上银行是主要资金来源，受政策推动未来参与度会更高供应链金融产品的供给一方面取决于业务能力，另一方面则取决于是否具备充足的资金开展业务。对于商业银行而言，具备天然的资金成本优势以及充足的资金，而小贷公司和保理公司则受限于杠杆率和有限的注册资本金。银行以外的供应链金融服务商通常是借助于小贷公司、保理公司甚至P2P平台开展业务，这就导致非银行的市场参与者可放款规模有限。不同类别市场参与者的核心能力业务能力与资金供给未聚集在同一参与者，限制产品供给供应链金融市场的主要参与方有核心企业、物流商、资金方、信息系统服务商四类，都可以直接为小微企业提供供应链金融产品。但由于供应链融资笔均金额较高，受资金限制，供应链金融产品的主要提供方还是商业银行。然而，供应链金融市场参与者的三项关键业务能力，商业银行并不完全具备。正是资金与能力的不匹配，限制了供应链金融产品的供给。在此情景下，市场参与者开始探索行业合作的可能，使合作方各自发挥所长。合作型供应链金融产品分润分析风险测评者获取主要利润，合作方同时获益，行业合作加深对于供应链金融的借款方而言，供应链金融为他带来的好处是与其他更高息产品相比的利差。而对于供应链金融产品的直接提供者而言，借款方的利息是其收入，对应会发生资金成本、运营成本和风险准备，剩余的为利润。分析行业主流的供应链金融产品，可以看到供应链金融的主要利润被具备核心能力的风险测评者获取。当供应链金融产品由银行以外的参与者提供时，利率相对而言更高，借款方效用相对下降但仍为正，主要利润被风险测评者获取的同时银行分润高于自身直接开展供应链金融业务。可见，由具备核心业务能力的非银行参与者主导风险测评，会使资金方和主导方同时获益，推动行业合作加深。企业案例分析苏宁金融完善的供应链金融产品体系及风控能力凸显核心竞争力苏宁供应链金融依托以苏宁易购为核心、八大体系产业融合、战略客户群为主要场景的生态圈，从产、供、销、存全维度打造供应链金融业务产品体系，解决上下游小微企业不同环节的资金需求痛点，全部业务实现了数据实时传输，全线上操作，实时到帐。同时通过风控安全大脑CSI系统、智能案件分析系统、物流库存管理系统（4ps）等风控系统及风控技术实现了苏宁供应链金融低成本、低风险运行。存货质押－苏宁供应链金融重点培育的下一个蓝海存货质押融资是苏宁供应链金融重点培育的爆款产品。存货质押业务最难解决的两个问题，一是管得住货，二是能快速处置、变现。苏宁生态圈海量的客群、丰富的场景解决了这两大难题：苏宁自有的智能物流仓储体系，可以做到出入库数量实时动态把控，系统自动核准质押率实现智能质押；苏宁易购海量客户群体和生态圈战略客户群，可确保家电、家居、建材、食品及各类快销品快速处置、变现。怡亚通分销平台赋予其在贷款客户逾期后快速处置存货的能力怡亚通是集采购与分销于一体的供应链服务提供商，但其主要的营收来源是380分销平台业务。380分销平台供应链服务，将传统渠道代理商模式转变为平台运营模式，整合各地经销商形成自身的分销网络，建立覆盖全国各级城市乃至东南亚等地区的深度分销平台，实现从品牌商到终端的网络扁平，构建一体化运营的直供渠道。由于深耕快消品行业的分销，怡亚通对其链接的分销商业务能力具备一定的了解，更了解行业的销售速度、季节特性等对风控审批至关重要的行业数据，有助于供应链金融业务的贷前审批。同时，强大的分销网络可以在客户出现逾期后快速处置存货，有利于贷后管理。财务成本高企，供应链金融业务受限怡亚通的供应链金融业务属于宇商金控平台板块，主要由其下属保理公司、小贷公司和宇商金控的网络借贷平台开展。由于受到较为严格的杠杆率限制，在注册资本金有限的情况下，保理公司和小贷业务所能开展得业务规模有限。而通过网络借贷平台开展业务，一方面企业融资额度受限，另一方面由于需要在平台上挂出标的等待投资人投资，所以放款速度稍慢。而对于怡亚通而言，由于主营业务已经需要大量的现金流，能够补充到小贷和保理公司的注册资本金较为有限，在宏观环境整体“去杠杆”的情况下，供应链金融业务在2018年上半年出现了收缩。对于怡亚通而言，在原本业务需要大量现金流支撑的情况下，适合加强与商业银行的合作，减少自有资金放款，开展“轻资产”模式的供应链金融业务。但目前而言，这种合作方式面临的困境是双方如何划分坏账风险。发展趋势供应链金融行业发展趋势资金与业务能力融合，多元市场参与者合作加深从核心业务能力来看，供应链上的核心企业、电商平台为代表的线上交易平台和物流企业在细分业务能力上有商业银行所不具备的优势。从资金供给角度而言，商业银行具备着其他资金方所不具备的规模和成本优势，且受政策推动明显具有增长的开展供应链融资业务的意愿。从合作分润方式来看，银行作为出资方、其他参与者主导风险的测评可以为双方带来效益的增加。在此基础上，艾瑞分析认为未来银行将会加强与其他类别市场参与者的合作。但风险测定与承担的方案，以及双方间的信任机制，仍需要进一步在实践中摸索。库存融资进一步标准化、自动化发展从线上化介入程度纵观供应链金融产品的各个环节，有待于依靠技术进一步标准化、自动化的环节出现在库存融资的贷前、贷中风控过程中。库存融资的操作风险较大，也曾经出现过较为重大的恶性事件，目前控制操作风险的方案是依靠更重的人力去线下进行。可以预见，当存货的质押状态可以减少人力成本的投入，依靠货物标准码等技术实现从重模式演变到轻模式后，库存融资的规模将会出现快速上涨。

中商情报网讯：金融服务业即从事金融服务业务的行业。我国金融服务业目前包括（不含香港、澳门特别行政区和台湾省）四个分支：银行，证券，信托，保险。金融、保险业包括：中央银行、商业银行、其他银行、信用合作社、信托投资业、证券经纪与交易业、其他非银行金融业和保险业等。金融服务业主要提供金融的存贷、社会资金收缩、扩放，金融领域消费的管理和设计，对金融产品设计，对消费支付方式提供和创新，金融服务业成为现代社会不可缺少的重要服务手段。就金融服务业而言，与其他产业部门相比，金融服务业同样具有一些显著的特征，比如：1、金融服务业的实物资本投入较少，难以找到一个合适的物理单位来度量金融服务的数量，这也就无法准确定义其价格，从而也无法编制准确的价格指数和数量指数，因此金融服务业的产出也就难以确定和计量。2、传统金融服务业的功能是资金融通的中介，而现代金融服务业则具有越来越多的与信息生产、传递和使用相关的功能，特别是由于经济活动日益“金融化”，所以，金融信息越来越成为经济活动的重要资源之一。3、金融服务业传统上是劳动密集型产业，而随着金融活动的日趋复杂化和信息化，金融服务业逐渐变成了知识密集和人力资本密集的产业，人力资本的密集度和信息资源的多寡在现代金融服务业中已经成为决定金融企业创造价值的能力以及金融企业生存和发展前景的重要因素。4、在当今这样一个国内和国际竞争加剧的时代，金融服务业正处于大变革的过程之中，信息技术、放松管制和自由化的影响已经永远改变并在不断重新塑造着金融服务业领域，而且这种趋势还将持续下去。近年来，山东省通过深化改革、扩大开放、优化环境，激发金融改革创新活力，防范金融运行风险，在全省基本形成多层次、广覆盖、竞争有序、风险可控、与经济社会发展相适应的现代金融服务体系。力争到2022年，金融业增加值达到6000亿元以上，占GDP的比重达到6%左右；到2028年，金融业增加值突破万亿元。资料来源：中商产业研究院整理山东省金融服务业产业布局：（1）银行业在银行业方面，山东省支持济南重点引进外资和总部型金融机构，推动中国进出口银行等在济南设立省级管辖行，支持恒丰银行总部迁址济南；推动青岛发挥地缘优势，重点引进韩资、日资等外资银行机构，支持青岛银行、青岛农村商业银行等银行业金融机构利用资本市场实现跨越式发展；鼓励各市城商行、农商行、村镇银行以及其他驻地银行业金融机构，立足本地、细分市场，提升服务实体经济能力。（2）证券业证券业中，山东省推动全国知名证券机构、外资证券机构向济南、青岛聚集；支持中泰证券加快上市步伐，进入券商第一梯队；支持中信（山东）证券提高核心竞争力，发展成为行业领先企业。（3）期货业推动鲁证期货等法人期货公司利用资本市场做大做强，进一步提高竞争力；推动各市布局发展期货公司分支机构，扩充期货市场参与主体；深化与各期货交易所战略合作，推动对全省经济有重大影响的大宗商品、主要农副产品、海洋产品的期货交易品种上市，完善期货交割库布局。（4）基金业从基金业来看，山东省发挥政府股权投资引导基金作用，通过政府财政资金投资参股或共同发起设立股权投资基金等形式，引进和培育更多私募股权基金和私募基金管理人，促进私募产业集聚发展；支持烟台开展基金管理服务创新，着力打造山东黄河基金小镇、济南新金融产业园区、青岛红岛经济区、烟台基金港等基金集聚区。（5)保险业山东的保险业支持济南、青岛、潍坊等市开展现代保险服务创新，推动济南、青岛等市引导各类资本发起或参股设立法人保险机构，积极引进国内外保险集团总部、地区总部等入驻；支持各市设立区域性的业务总部、功能性中心或保险中介服务机构，鼓励泰山财险、德华安顾寿险等法人保险机构完善治理结构，创新业务模式，优化区域布局，提升服务能力。地方金融组织鼓励各地充分发挥地方金融组织拾遗补缺作用，加大对实体经济特别是小微企业、“三农”的服务能力，引导小额贷款公司拓宽融资渠道、补充资本实力，通过细分市场、特色经营、全程风控、开发运用大数据等措施，努力提升行业竞争力；鼓励民间融资机构参与新旧动能转换和乡村振兴战略重大项目，培育一批资产规模10亿元以上的重点机构；优化政府性融资担保体系，整合组建省级融资担保机构，推动融资担保行业减量增质，做精做强；稳步扩大新型农村合作金融试点规模，鼓励基层在风险可控的前提下，探索创新信用互助模式；促进典当行、融资租赁公司、商业保理公司更好发挥作用。要素市场从要素市场来看，山东发挥齐鲁股权交易中心、青岛蓝海股权交易中心的引领作用，创新服务模式，建设服务全省的四板市场；推动产权、金融资产、文化产权、知识产权、能源环境等交易场所在济南集聚发展，支持青岛财富产品、海洋产权、数据资产等交易场所向全省辐射服务；支持潍坊重点打造覆盖全省、辐射周边的农村产权交易市场；针对山东资源禀赋和企业特征，支持各地有序发展符合现代市场经济要求的权益类和大宗商品交易市场。更多资料请参考中商产业研究院发布的《2019-2024年山东省金融服务业市场前景及投资机会研究报告》,同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业规划策划、产业园策划规划、产业招商引资等解决方案。

机构：中泰证券投资要点 智能投研的产业链分析： （1）智能投研是人工智能在投资研究及其他资本 市场相关领域的应用，其核心是提升金融数据的分析能力，提高人工的工 作效率。（2）智能投研的产业链涉及数据的获取、处理及应用。数据源包 含传统金融数据、爬虫数据及另类数据等。中游主要是数据的采集和标准 化。下游是数据的需求方和应用场景，包括投资机构、监管部门及非金融 机构等。（3）智能投研行业的参与者包括传统的金融数据服务商、创业公 司、互联网巨头及投资机构内部研发。 三种商业模式：（1）金融文本处理工具。针对特定场景的金融数据处理的 工具，所处理的文本以标准化的金融文本为主，主要的功能是审核检查。 客户以证监会、交易所等监管职能部门，其次是券商投行部门、银行信贷 审核部门等，交付方式以项目制为主。（2）一级市场数据库。提供全方位 了解一级市场公司的数据库和搜索工具。产品的核心是标签体系。目标客 户包括一级市场投资机构、券商投行部门及直投部门、银行企业客户部门 等。一般采用数据终端或者数据接口的方式交付。（3）二级市场数据库。 提供比传统金融数据服务商颗粒度更高的数据产品，重点在非结构化数据 的处理。成熟资本市场客户主要是二级市场投资者，尤其是量化投资。国 内的客户还包括券商和综合金融集团。 底层技术：在智能投研中主要应用的人工智能技术包括图像识别、自然语 言处理、情感分析、知识图谱等。（1）优势：人工智能拓展了数据来源， 大幅提升了数据运算的能力。机器能分析多元、非线性关系，寻找相关性 而非局限于因果关系。（2）不足：就现阶段来看，人工智能在有明确边界、 规则和目标的场景中，效果更明显。（3）约束条件：数据质量影响智能投 研的效果，随着底层数据质量不断提升，智能投研的效果会越来越好。 市场空间及行业趋势：（1）要从数据服务广义的角度看智能投研的市场空 间。在考虑资产管理规模和资产管理机构数量之外，收入的增量空间还包 括对数据量、数据维度、数据综合服务的需求提升，以及投资机构之外其 他机构对金融数据的需求。从长期来看，智能投研的潜在市场空间远大于 现有金融数据行业规模。（2）智能投研的发展趋势。资产管理机构在数据 及技术方面的投入增速大于资产管理规模的增速。传统的金融数据公司通 过并购整合保持持续的竞争优势。大量创业公司在努力拓展人工智能的边 界。成功的智能投研公司在数据服务的广度或深度上超越对手。 风险提示：金融行业监管政策变化、人工智能技术发展不及预期