金融行业市场调研

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。

核心摘要：监管政策越发收紧，回归科技属性是行业浪潮：从政策上看《金融控股公司监督管理试行办法（征求意见稿）》的推出，表明了国家对金融业务和大型金控公司（含互联网巨头）整顿的决心，回归技术是行业浪潮也是政策驱动。市场规模增长放缓，2022年基于技术的进一步成熟市场增速有望提升：AI+金融领域逐渐成熟，形成三大主流玩家阵营，整体市场增长放缓。期待技术发展为场景带来全新的动力，驱动AI+金融进一步增长。金融机构认可人工智能技术价值，传统金融机构纷纷成立全资科技子公司：作为AI+金融的主要买方，分析银行等巨型金融机构逐步认可了AI的落地价值，同时在各类合作中，逐渐掌握了AI技术能力，开始寻求主导产业话语权。人工智能技术仍旧处于“辅助智能”阶段，机器学习技术将促进更多场景的成熟：目前人工智能并不能完全做到自主决策，对于更为复杂的场景数据的预测和分析能力，仍旧有待于机器学习技术的发展。智能监管将成为最具发展潜力的场景：政府拥有最大的数据资产，如何通过AI技术将数据进行利用达成金融监管是未来一个主要方向。AI风控目前是最主要的落地场景：19年的AI+金融应用场景市场规模来看，AI风控占到了约45%，是目前市场价值最大的应用场景。趋势洞见中小银行将成为未来AI+金融领域企业主要的角逐市场：六大国有行目前已经具备一定的AI技术能力，而各类中小银行开始纷纷尝试AI赋能下的数字化转型，AI市场将逐步下沉至该类银行。联邦学习技术将成为AI+金融行业新的生产力：在开放银行概念的加持下，联邦学习技术为银行的生态构建和共享机制，找到了新的切入点，让开放银行的落地成为可能。行业观察篇AI金融领域相关政策解读金融科技促进政策日渐完善，未来将向微观层面下沉2017年5月，中国人民银行成立金融科技(Fin Tech)委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，同年6月，发布的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中，将人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术设为金融科技的重点研究方向，从政策高度上确立了上述技术的发展基调。时隔两年，2019年8月，人民银行正式发布了《金融科技（FinTech） 发展规划（2019—2021年）》，这是我国金融科技第一份科学、全面的规划，明确提出未来三年金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，尤其是建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，确定未来三年六方面重点任务，为金融科技发展指明了方向和路径，对金融科技发展具有重要且深远的意义；2020年，中证协和银保监会就银行、保险和证券行业发展金融科技方面也做出指导意见，促进技术落地于金融领域的全场景。从趋势来看，金融科技的促进政策在高度和全局性上已经相对充分，深度和微观层面也在陆续完善，未来在技术标准制定和更加具体的场景应用方面势必会产生新的引导意见，为技术合规、合理赋能行业划下行路线。供应链金融对复产复工意义重大，或为AI技术下一片良田促进中小微企业贷款服务是政策的又一大集中方向，全国范围内中小微企业承担了80%以上的就业率，是稳定国内经济，拉动内需的重要组成部分。疫情缓解以来，复产复工成为了主旋律，激活中小微企业活力则成为首当其冲的任务，合理放宽、把控风险、有效监管的贷款服务将成为有力的促进措施。2020年6月，人民银行等8家机构联合发布的《关于进一步强化中小微企业金融服务的指导意见》中指出，运用金融科技手段赋能小微企业金融服务，鼓励商业银行运用大数据、人工智能等技术建立风险定价和管控模型，改造信贷审批发放流程。《意见》肯定了上述技术在相关场景中的应用价值，也指明了落地方向，为AI+金融行业目标群体由C端向B端转型提供了政策意见。发展供应链金融服务是解决中小微企业贷款难的主要手段，而供应链金融的实质仍是金融服务，所以风险控制是重中之重。供应链金融中主要涉及的风险领域包括，主体企业风险、交易风险和操作风险，AI可以通过机器学习和知识图谱等方式，对主体企业工商、税务、舆情等信息数据进行处理建模，搭建信用评价体系，增加行业自动化评价维度；通过知识图谱对产业链中的关联性交易进行组织和透视，防止虚假交易的存在；通过OCR识别、图像识别、NLP和智能语音等技术，对各类单据进行识别和审核，起到降本增效的同时，降低机械风险和人员道德风险。从趋势上看，整体金融服务的重心将持续向B端企业倾斜，金融科技也将随之向B2B领域拓展，AI+金融相关企业能否及时调整战略，将C端积累下的经验迁移向B端服务，会成为下一阶段竞争的重点。2019年至今AI+金融相关代表政策汇总AI+金融领域行业最新动态金融机构成立全资科技子公司进入2019年，金融+科技的形式已经不再局限于金融机构和科技公司间的合作。以银行业为代表，国有四大行中三家银行成立各自的全资金融科技子公司，而大型股份制银行则相对更快一步，截至2018年共有四家大型股份制银行成立全资金融子公司，二者揭示了银行机构进军金融科技的决心。银行和金融科技公司的合作是技术与场景不断磨合的过程，AI在风控、营销等领域产生的实际价值使银行机构意识到其战略意义。同时，在与科技公司的合作中，银行掌握了技术在场景落地的丰富经验，这为银行成立科技子公司打下了基础。此外，从银行角度看，更需要的是专属于服务银行业务的技术能力，但这与科技公司依托技术向全领域发展的理念矛盾，并且双方的合作中仍旧存在一定沟通成本和项目对接问题。因此，银行更希望以成立科技子公司的形式获得服务自身和行业的技能，也以此掌握技术的主动权。从发展路径看，头部银行成立的金融科技子公司除了为母公司提供技术服务外，同时也希望输出自身的技术产品辐射中小型银行。而从市场现状来看，在2019年至2020年中，金融科技公司仍旧是中小银行的主要合作对象。而在产品层面，银行系科技子公司尚未形成成熟的AI产品，竞争上暂未形成优势。未来在提托银行强大的资本背景和优质金融数据，在数据开源概念的加持下，银行系Fintech公司将成为科技市场的新势力，并挤压金融科技公司的市场。技术出海是大趋势，虚拟银行挂牌为科技公司提供完美场景金融科技出海和跨境金融业务是近些年来行业的热门话题，从支付宝、财付通以支付业务为切入点进军东南亚开始，移动支付、消费金融、小微信贷、投资理财和大数据风控成为了国内金融科技公司对外服务的重点方向。2019年3月，香港发布了8家虚拟银行牌照，包括蚂蚁金服、腾讯、小米、平安科技、京东数科在内的大陆金融科技公司以联合创办的形式参与其中，主要输出运营经验和科技能力，这对于金融科技公司补足银行场景，掌握技术赋能业务的闭环带来了难得的契机，借助“国际港”的优势，对于科技公司技术出海也将带来有力的助推作用。虚拟银行是采用互联网或其他形式电子传送渠道提供服务的银行，没有实体网点，虚拟化的形式更加适合数据的产生和共享，消除了数据孤岛和大量非结构数据的隐患，这为AI技术应用提供了前所未有的环境支撑；同时，海量高并发的交易数据，以及随时可触达的用户端口，为AI风控、AI营销带来了实际的应用场景。在8家虚拟银行牌照公布后，仍有不少银行、金融机构、科技公司表达了申请新牌照的意向，从市场响应情况和香港金管局的态度可以看出，这一举措将分阶段继续开展，未来有望在大陆开设试运行项目，尽早参与其中的科技公司，将抢占先发席位。2019年至今AI+金融相关代表事件汇总金融领域AI相关融资情况解读资本向优质标的汇聚，热门赛道突出，但竞争激烈通过对2015-2020年7月AI+金融相关融资情况的汇总，可以看出，2015-2018年期间，AI+金融行业备受资本青睐，融资事件数相对稳定，融资总金额增速持续上涨，创业公司表现良好，资本持续投入；而这一情况在2019年发生变化，由于P2P暴雷事件监管愈严，资本市场也趋于谨慎，融资事件数量大幅减少，但真正具有技术实力的相关企业依旧是资本追逐的对象，资源逐渐向优质标的汇聚，预计这一趋势在2020年将依旧延续。从近几年AI+金融细分赛道融资情况看，包含整体解决方案的大数据服务和智能风控是获得融资的重点，市场想象空间和明确的使用价值是吸引投资的关键，但由于业务同质性问题，赛道中竞争也最为激烈。实际应用价值和市场想象空间是资本关注的重点通过对2015-2020年7月中国AI+金融细分赛道融资事件发展节奏的统计，可以看出，2016年，中国AI应用市场爆发的前夜，资本就将目光聚焦到了智能风控赛道，相对充分的标准化数据存量、明确清晰的使用价值，以及对新技术接受度良好的市场环境都催化着赛道的繁荣；同时，想象空间更大、理想增益效果更强的智能投顾赛道也是资本青睐的对象。但经过两年的落地发展，单纯的智能风控故事已经无法引起资本的兴趣，以大数据为基础，AI技术为手段，包含风控、营销、运维在内的综合大数据服务成为了新的宠儿；而智能投顾在落地期间表现平平，价值也难以评估，故事显得不再生动，反而是服务于一级市场的智能投研赛道让资本方有了尝试的兴趣。2019年，AI+金融投资市场整体冷淡，大数据服务赛道急转直下，融资事件数少于智能风控和智能保险，边界更广的服务带来了价值模糊的隐患。预计资本寒冬的情况在2020年也难有较大起色，头部科技公司也纷纷开始拓展其他场景，行业应用较为成熟，竞争愈渐激烈，资本开始观望，都希望将橄榄枝抛向“最有价值球员”，行业整体对于初创企业而言不太友好。金融领域AI相关市场规模需求方持续加大购买力度，市场规模良性增长通过对2018-2022年中国AI+金融相关市场规模的统计和预测，可以看出金融领域对整体信息化科技投入的总规模保持上升趋势，金融科技和人工智能投入遵循同样步调，其中人工智能投入在整体科技投入中的占比增速平稳上升，并未出现特异值，说明市场中的需求方肯定了AI技术的应用价值，并有计划的加大购买力度。通过互联网金融机构与传统金融机构AI投入规模对比和预测可以看出，互联网金融机构在追加购买力度，这也符合该群体由金融服务向技术服务转型的趋势，人工智能技术在转型中成为重要的能力抓手。银行业仍然是主要需求方，2022年AI总投入将超220亿元从2019年中国金融机构AI投入规模结构中可以看出，银行业、互金行业和保险行业是AI技术的主要购买方，其中银行业的业务最为复杂，数据海量，同时风控要求最高，成为了金融领域中AI技术最主要的需求方。在过去几年中银行业对于AI技术的投入持续增加，这一趋势也将延续，据预测，2022年总投入规模将超过220亿元。从技术获取途径看，银行业主要依靠与AI公司合作，采购相应的产品和服务，2019年采购规模占投入的85%，但随着银行自建科技子公司等增强自研能力的举措发展壮大，采购规模将有所下降，不过合作与技术采购仍然会是行业中主要的技术获取手段。金融业务线中AI投入不容忽视，供应链金融有望成为新支柱我们按照“存贷汇”的业务视角，将金融业务划分为银行理财业务、保险业务、证券业务、基金业务、消费金融业务、供应链金融业务和支付业务，2019年各业务线对于金融科技的投入以云计算和大数据为主，遵循新基建方向，以构建云基础为目标，而人工智能作为生产力升级的代表技术投入占比也在逐年攀升。本年中，智能风控需求最旺盛的消费金融业务仍是AI投入的主要领域，涵盖智能核保、定损、定价场景的保险业务、涵盖智能营销、投研、投顾的银行理财业务紧随其后。其中，供应链金融业务因中小微企业数据难以采集，交易行为复杂等问题，通过技术手段建立的信用体系普遍不成熟，市场仍未打开，但随着政策推动，更多AI公司将会聚焦于此，该业务有望成为AI+金融的又一需求支柱。AI+金融产业图谱AI+金融的落地场景介绍人工智能+金融行业落地八大智能场景定义AI+金融的落地场景与规模市场偏爱AI风控，智能保险，智能客服三大场景2019年在AI+金融的主要落地场景中，AI风控，智能保险和智能客服占据了整个智能金融领域70%以上的市场规模。风控+AI技术也被银行业和互联网金融公司看作最有价值的技术落地场景。其次，因为疫情对于“无接触”业务的需求大量提升，2020年智能客服的市场规模出现短期的大幅的增长占到了11.57%的总规模，但预计在2021年后开始逐步回落。另外保险行业逐步探索出AI技术的场景落地价值，AI在该行业的市场潜力也将逐渐被挖掘，智能保险的产业规模占据整个AI+金融领域的比例也将不断攀升。从技术上，AI风控主要依托于传统机器学习技术和数据标签的训练。在技术发展上，未来在深度学习技术进一步的突破下，作为目前市场反响一般的“智能投研”，“智能投顾”未来的潜力也是巨大的。同时，政府机构拥有的庞大数据储备，20年“监管沙盒”的试点启动，也标志着政府机构在“金融监管”上迈出重大的一步，“AI监管”在未来5年内也将爆发出强大的市场动力。银行是AI风控的主要投入者，2022年其投入将超过115亿2017年央行正式成立金融科技委员会，AI+金融的落地场景正式拥有了各项的技术标准。信贷场景中的AI风控技术目前主要还是依托于机器学习和知识图谱等前沿科技。从技术发展路径上，2018年是深度学习和知识图谱商业化应用飞速发展的一年。而从金融市场角度，17年的下旬央行对于现金贷的各项整治，让市场重新开始认识到风控体系的重要性。因而18年银行对于AI风控投入占到整个AI技术投入的占比出现明显的提升，AI风控也逐步成为AI+金融领域中最有价值的“C位”。从中期来看，未来银行对于AI风控的投入占AI总投入的比例将保持50%以上，至2022年银行业对于AI风控的投入总额将超过115亿。智能保险场景的市场规模高速增长在21年将有40%的增长中国银保监会统计数据显示，国内市场的第一大险种为“人寿保险”，其次为“财产保险”。智能保险在保险业的应用主要体现在两个环节，承保定价和核保理赔。在承保定价方面，以人寿保险和信用保险（财产保险）中，通过智能保险系统协助对投保人进行风险定价。在核保理赔方面，目前车险（财产保险）的极速理赔系统已经开始得到广泛的应用，因而人工智能技术的落地，为保险公司节省大量的“人力成本”并提升风险定价的能力。从市场阶段上看，智能保险业务仍旧处于起步阶段，保险公司经过前期的探索肯定了AI技术落地的价值，2020年7月“PICC”也成立了全资科技子公司，全力发展保险科技。因而我们预计在19年后智能保险场景的市场增速不断上升，预计21年同比增长率将达到40%以上。AI+金融领域行业发展和竞争格局AI金融领域行业逐渐成熟，新入局者减少从17年-22年的AI+金融的市场趋势上看，其保持一个稳步增长的同时市场规模增速却出现下降。其主要原因在于作为供应者的上游技术厂商在行业话语权的减弱，主要的金融客户集中在银行和保险行业，而这类行业中的头部企业都在AI的自主研发能力上有较大的进步，因而作为供给侧的AI技术企业的利润空间不断缩小。在买方逐步掌握话语权后，科技公司在产品方案和技术发展上也需要更加贴近金融机构的实际应用场景。同时在拥有一定的技术自研能力后，金融机构也逐渐摸索出哪些AI技术的场景落地价值较大，不再盲目采购或投入研发AI技术进行场景适配试验。从供给侧来看，2016年以后AI金融领域的新入局者（不含银行和保险类科技子公司）出现大幅下降。因而行业已经形成一个稳步的市场格局，头部和腰部玩家已经逐渐清晰。AI+金融市场中的三大玩家阵营行业洞察篇技术与场景融合体现技术落地成熟度AI金融技术潜力仍然巨大，2022年技术将驱动市场增速上升虽然AI+金融的市场规模增长有所放缓，但作为产业第一发展力的“技术”却从未停滞。根据阿里云研究院的数据统计，AI四大技术的应用程度来看，金融业在,六大行业排名第5，属于中游水平。但2019年在AI应用层的专利申请数量来看，智能金融板块遥遥领先，由此来看大量人工智能企业对AI在金融领域的落地保持了强大的技术关注度。依据“摩尔定律”人工智能基础层通常会在18月左右发生一次技术上的革新，而基础层带来的技术红利也将为逐步传导致应用层，未来两年，现有的AI+金融落地应用场景将更加成熟，新的落地场景也将会被逐步探索，且相应的技术落地成本也将会下降。基于技术落地能力的成熟和成本的下降，预计2022年AI+金融整体市场也将出现增速的提高。AI风控是最有价值的应用场景，AI监管场景潜力巨大政策导向和行业事件交叉展示行业趋势“去金融化，回归科技”的浪潮一定程度上是政策压力从2016年国务院发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案的通知》（国办发{2016}31号文）正式宣告互联网金融进入强监管时代。然而步入2019年7月，《金融控股公司监督管理试行办法（征求意见稿）》（下称办法）释放国家将大力整治仍存有大量金融业务的非传统金融机构的信号。从2018年7月央行发布的《中国金融稳定报告》中，明确划分了大型金控公司的类型：一类是金融机构在开展本行业主营业务的同时，投资或设立其他行业金融机构，形成综合化金融集团；另一类是非金融企业投资控股两种或两种以上类型金融机构，事实上形成了金融控股公司。目前“办法”尚未正式具备法律效力，但为了避免未来的合规风险，各大互联网金融巨头纷纷开始“更名”。更名的背后，也同时伴随着部分金融业务和金融牌照从母集团的剥离。因而，回归技术在一定程度上是来自监管信号的施压，另一个层面上也离不开市场对于金融科技和人工智能技术的追捧。一线城市组织建立公共金融科技平台共同攻克AI技术自2019年8月，央行发布《金融科技发展规划》（下称规划），一线城市将金融科技发展升级为区域重点扶持战略。为了将金融科技打造成区域内重点特色产业，政府机构除了给予各金融科技企业补贴外，集合区域内的重点企业，成立公共金融科技开发平台，共同攻克人工智能，区块链等技术为AI+金融行业拓展了良好的技术成长空间。从金融业分布来看，2018年北京市金融资产总规模已经达到99.5万亿，占全国金融资产的40%左右，此外在人工智能企业分布上，北京以1070家AI企业领先全国。在此基础上，北京市科委在2019年年度绩效任务中，明确规定“建立金融科技公共研发平台-重点开展人工智能、大数据和区块链等金融科技关键技术攻关和示范应用”为年度工作目标。同时，上海市市政协十三届二次会议中“对于0674号提案的批复”中也明确了“金融科技公共服务平台”的落地。此外，广东省率先提出“数字政府+金融科技平台”概念，对全省1100多万家企业进行信用数据采样和风险画像。在政策基础上，各大巨大牵头先后组建了“金融科技产业联盟”，通过金融场景数据的合规分享和技术交流为AI+金融的技术和产业发展开拓了一片良田。企业发展与竞争格局交叉-显现商业变革未来3-5年内中小银行的AI市场潜力巨大根据2017年数据统计，银行业对于IT技术的投入金额比例中，大型国有银行以43.8%比例占据了最大的IT市场。其次为城商行与各类农商行，占据了30.4%的IT投入市场。但从17-19年的数据显示，大型国有银行对于IT的投入金额出现较小的下浮，而各类城商行与农商行从30.4%的投入比例，稳步上升至31.7%（2019年）。此外，从A股36家上市银行的营收统计中，六大行国有行以64.3%的营收总占比远远超过上市城商行与农商行的7.7%的营收占比。从而可以推断，各类城商行和农商行对于IT基础的提升和数字化转型的需求是强烈。但银行在数字化，智能化进程中的挑战也是众多的，针对中小银行而言提升信息化水平和数据治理能力是重中之重。大部分城商行和农商行的项目经理表达了“银行数据资产化”的需求，通过激活内部的数据的治理能力，提升获客和风险控制的智能化水平。其次，城商行与农商行缺乏大量的科技人才，据IDC统计54%的区域性银行的科技部门人员在150人以下。2019年大部分的城商行已经开始布局数字中台战略，中小银行在未来3年内会逐渐爆发出对于AI技术的大量需求。而在供给侧除了传统的AI科技公司，各类大型银行的全资科技子公司也将“辐射各类中小银行”设立为自身的战略目标。因而在市场潜力巨大的同时也伴随着三大玩家阵营激烈的竞争。开放银行概念兴起，联邦学习技术将成为行业新的生产力“开放银行”概念起源于英国，2013年由英国“竞争和市场管理局”（CMA）推出，并在2016年3月正式发布了《开放银行标准》。开放银行的本质是为各类小型金融机构提供共享信息的安全通道，来帮助各类金融机构提供多元化的金融服务，并创新银行产品。那么如何建立安全的信息共享通道就成了开放银行发展的关键。此外，鉴于国内对于用户金融信息的“防泄密”要求逐步严格，对于直接开放金融数据进行交互的模式是不合规的。由此，如何合规的进行金融机构间的数据交互成了中国银行业探索“开放银行”业务的关键。联邦学习的诞生就是为了解决这个难题，其技术本质是分布式加密机器学习，在保护原始数据隐私安全的情况下进行联合建模，共同分享计算结果。而在银行数字化的进程中，商业银行机构逐步将对数据的需求发展至“捕捉基于场景下的动态数据“从而实现高效获客和低成本风控。基于银行需求和合规要求，联邦学习技术的发展也将对开放银行模式起到决定性作用。该项技术的积累与突破，也将成为AI金融各赛道企业探索新AI+金融落地场景和商业模式的战略蓝海。

在国内外竞争日趋激烈的背景下，证券行业监管对金融科技的重视程度逐渐提升，鼓励券商加大信息技术和科技创新投入。2019年，我国证券行业的信息技术投入达 205.01亿元，同比增长10.49%，目前券商数字化转型已经进入到智慧券商阶段，但国内券商对金融科技的应用仍然不够深入，与国外存在较大差距。未来深度挖掘数据价值、提高财富管理智能化水平以及发挥类区块链技术的功能将是我国智慧券商发展的主要方向。监管推动行业数字化转型和高质量创新2016 年国务院颁布《十三五国家科技创新规划》，提出要“促进科技金融产品和服务创新，建设国家科技产融创新中心”，在此背景下，证券行业监管对金融科技的重视程度日益提升。从政策导向看，证监会提出鼓励证券公司加大信息技术和科技创新投入，“在确保信息系统安全可靠的基础上，加大金融科技领域研究，探索人工智能、大数据、云计算等技术应用，提高金融科技开发和应用水平”，多家券商将金融科技纳入公司可持续发展战略与核心竞争力，头部券商纷纷加大金融科技领域的人才招聘与资金投入。各大证券公司加大技术投入根据中证协公布的行业报告，自2017年以来，证券行业对信息技术的投入力度呈稳步增长之势，2019年我国证券行业的信息技术投入达 205.01亿元，同比增长10.49%，占2018年营业收入比重为8.07%，较上年提高2.03个百分点。2019年，多家券商均提出，金融科技已经成为驱动券商数字化转型的重要力量。在此背景下，券商依据各自禀赋，选择了自主研发、引入外脑和集团赋能等多条金融科技发展道路。从2019年各家券商技术投入水平来看，2019年，国泰君安技术投入金额最高，为123916万元，其次为华泰证券，为120236万元，排名第三的为中信证券，为113872万元。券商科技转型进入智慧券商阶段证券公司金融科技转型从发展特征来看可以分为三个阶段： 第一阶段，科技主要应用于网上登记、交易、结算。国泰君安、广发证券等公司开始关注互联网在证券登记结算中的应用;第二阶段，随着中国互联网用户的快速增加，网上证券交易平台成为了各家券商的标配，“掌上炒股”等新模式带来的便捷、高效的用户体验、股民数量的快速增加;第三阶段，金融科技与人工智能、大数据、区块链、云计算等技术结合推动证券行业真正进入数字化转型，重构了证券行业的金融服务生态。近年来，移动互联、人工智能、大数据、云计算等数字技术的交叉融合应用逐渐成为证券行业提高运营效率、增强盈利能力的有力抓手。数字技术在我国证券行业的应用大有可为目前国内证券公司通过数字技术主要提供并优化远程开户、在线交易、智能投顾、智能客服等服务，但与境外领先机构相比数字技术的应用水平仍存在较大差距。以摩根士丹利、摩根大通等为代表的国际一流投行，由于具备雄厚的资本实力和强大的技术能力等优势，积极探索数字技术在财富管理、支付与结算、数据分析、合规监管、数字货币等领域的应用并取得积极成效。未来深度挖掘数据价值、提高财富管理智能化水平以及发挥类区块链技术的功能将是我国智慧券商发展的主要方向。金融机构应用技术主要应用领域摩根大通人工智能2019年7月，推出智能投顾产品You Invest，可以根据投资者的风险承受能力、投资目标和目标期限来推荐投资组合，并且可以实时监控市场行情、产品价值等因素的变动，并自动调整投资组合。区块链2019年2月，推出加密数字货币摩根币(JPM Coin)，用于即时结算客户间的支付交易。摩根士丹利人工智能2017年12月，推出数字投资平台Access Investing，面向投资者提供千人千面的投资顾问服务。大数据自2010年起开始使用Hadoop技术搭建基础架构，高效处理结构化非结构化数据，实现为投资者提供投资组合分析和风险动态监控的功能。高盛集团区块链2018年11月，成为首批使用区块链结算系统CLSNet的公司。人工智能自动化交易程序取代人工交易，交易员由600名缩减至2名。以上数据来源于前瞻产业研究院《中国证券行业深度调研与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

来源：金融界网站作者：薛洪言苏宁金融研究院发布的《2019互联网金融半年报》共分为五个部分：1、数据里的信号：通过最新的数据动态反映宏观经济及互金行业的整体发展趋势；2、行业热点及拐点：通过对第二季度重大事件的梳理和点评，反应行业的发展热点及拐点；3、巨头动向：行业龙头企业的动向无疑是整个行业的风向标，追踪巨头的动向，能够为行业更好的发展指明方向；4、专题分析：针对第二季度的头部互金平台的密集风险事件，提供“网贷投资者保护”专题，供投资者参考；5、最后是对互金行业的后续展望，给同业一些参考。以下，是报告详细内容：一数据里的信号数据能够反映行业的发展情况和发展趋势，我们选取GDP增速、社会融资规模、债券违约数量来简要反映宏观经济的情况，通过对网贷行业的成交量和待偿余额以及第三方支付行业发展情况来反映互金行业的发展趋势，最后对已经上市的互金平台业绩进行简单的盘点。1、从GDP增速来看，第二季度GDP增速（不变价）创近10年新低。2、二季度社会融资规模环比一季度大幅度下降。3、债券违约数量不断增加，上半年违约数量和规模仍居历史高位，流动性压力大的企业风险犹存。4、受互金整治工作的持续影响，网贷发展持续性低迷，成交量和待还余额持续下降。5、第三方支付，小额高频仍是显著特点，行业的发展速度降低、企稳，双寡头格局持续。6、趣店、宜人贷等九大上市互金平台业绩盘点。二行业热点及拐点2019年第二季度，监管方面，明确了当前金融业的五大重点工作；网贷行业方面，备案再次延期，出现数起头部平台退出事件；银行业金融科技方面，开放银行成为了主流趋势，各银行都推出了开放银行平台，同时，银行再次下注金融科技子公司；新技术方面，Facebook主导的Libra再次将比特币拉回到公众视野；小微金融方面，商业银行发力，多维数据成为小微金融业务的关键点。1、监管明确金融业五大重点工作2019年6月13日，刘鹤在陆家嘴论坛上发言表示，在党中央、国务院领导下，金融工作主要聚焦在以下五个方面：2、网贷备案延期，行业再现龙头退出事件按照之前监管的要求，6月底将有一部分网贷平台进入备案程序，但从目前的情况来看，没有一家平台完成备案，网贷备案延期已是板上钉钉的事。在备案延期的大背景下，网贷行业持续出清，平台数量已跌破900大关，活跃出借人数以及活跃借款人数呈现双降趋势。7月4日，网信平台爆出“出现了小规模逾期”，正在积极同产品管理方及相关融资企业进行沟通，积极进行催收回款。7月16日，网信集团公告，已正式与“湖岸（嘉兴）投资有限公司”签署战略合作协议，湖岸公司将协助网信集团清收和处置相关资产。7月18日，一则陆金所计划退出网贷（P2P）业务的传闻，备受市场关注。随后，陆金所回应称：陆金服P2P业务正积极响应和配合监管“三降”要求，现有产品与客户权益不受影响。（“三降”，是指国家有关部门关于P2P压降存量业务规模、出借人数量、借款人数量的要求。）3、开放银行成为主流开放银行发展背景有两个方面，一方面是是欧盟PSD2法案生效之后（PSD2将强制所有欧洲国家向欧洲央行批准的所有第三方免费提供三个API ——账户、交易和支付），银行在陆续开放自己的API；另一方面是欧盟，英、澳、新加坡等国家和地区的金融监管当局，要求部分银行以开放标准API的形式向第三方开放数据。从我国目前的开放银行发展情况看，浦发银行、工商银行、建设银行等纷纷建立了“开放银行平台”。在实现开放的方式上，主要有API 、SDK、H5三种技术方式。其中，API（应用程序接口 ）方式定制化程度最高；SDK（软件开发程序包）的定制化程度次之，主要提供银行标准 API 的快速接口；H5提供银行产品和服务的访问，不包含定制化。目前实施银行开放的技术手段主要是API，未来可能更多是SDK。以苏宁银行为例，通过构建开放平台，标准化商户接入和下游业务对接流程，并不断演进后端管理和运营能力，将苏宁银行的金融能力输出给外部客户，构建开放的金融生态，联合合作伙伴实现多方共赢。4、银行密集成立科技子公司截至2019年6月末，已经有10家银行陆续成立了金融科技子公司，并根据自身战略目标和资源禀赋的不同，提出了各金融科技子公司的定位和发展目标。5、Facebook欲推Libra，虚拟货币再迎上涨沉寂近一年的比特币，因暴涨重回舆论视野。自2019年2季度起，比特币价格谷底爬升，走出上涨通道，短短三个月，涨幅2.15倍，一度接近1.3万美元/个（折合人民币近9万元/个）。关于此次上涨，主要有两大促进因素，一是国际形势不确定性下的避险效应，另一推动因素则是facebook拟联合一众巨头推出虚拟货币——Libra。6、小微金融成风口，多维数据是关键我国中小微企业贡献了50％以上的税收、60％以上的GDP、70％以上的技术创新、80％以上的城镇劳动就业、90％以上的企业数量，是大众创业、万众创新的重要载体。2019年 5 月末，五大银行对普惠型小微企业贷款比去年底增长 23.7％，已完成全年计划的绝大部分，平均利率 4.79％，较2018年全年下降0.65 个百分点。在探索小微金融的道路上，金融机构发现，只有发掘实时数据，随小微企业经营状况实时调整信贷策略，才能深入小微金融又不被高风险所伤。从数据层面看，主要有这几个维度：产业链数据、政务数据以及金融机构内生数据等。三巨头动向通过对蚂蚁金服、腾讯金融、苏宁金融、百度金融（度小满）、平安金融科技（金融壹账通）五大金融科技巨头的战略追踪，还原第二季度互联网金融行业的发展新动向。1、蚂蚁金服：持续加码ToB业务，全资控股恒生电子；境外布局再下一城，获香港金管局颁发的“虚拟银行”牌照；联手境外资管巨头，或入局智能投顾市场。2、腾讯金融：腾讯金融科技“独立”，在腾讯财报中收入单独显示；金融科技业务（FIT事业线）换帅，赖智明派任刚刚获得牌照的香港虚拟银行Infinium Limited（贻丰）董事长，林海峰晋升为副总裁，全面负责腾讯金融科技业务的管理与发展。3、苏宁金融：苏宁消费金融获准进入全国银行间同业拆借市场，消费金融公司的资金端优势进一步扩大；苏宁支付在场景端布局再下一城，全面接入37家更名为苏宁易购广场的万达百货商店；在新技术的应用上取得突破性进展，上线业内首个“区块链+物联网汽车库融平台”。4、度小满金融：度小满金融内测信用评分“小满分”，并尝试在招聘场景中应用；度小满金融4.5亿参股哈银消费金融，持股30％。5、平安金融科技：金融壹账通获得香港虚拟银行牌照，预计在6到9个月内推出虚拟银行服务；估值约为80亿美元的平安壹账通与壹钱包合并落空，壹账通计划在港或赴美上市。四网贷投资者保护专题2019年二季度，头部平台积极整改，积极准备备案——包括小赢在线、微贷网、宜人贷、你我贷等平台陆续宣布增资（根据互联网流传出来的《备案细则》，全国性的网贷平台注册资本金需要达到5亿），另外各平台普遍完成了对接银行存管；尾部平台逐步退出，退出方式包括良性退出和爆雷被立案。为了使投资者更好地应对网贷平台退出事件，我们详细分析了网贷平台主要涉及的风险，并从投资者角度进行分析，在遇到平台暴雷或退出时，如何进行自我保护。1、网贷平台四大风险分析（1）合规风险在实践中，问题网贷平台往往表现出较大的合规风险，主要包括：（1）虚构资产，实际自融。部分问题平台控制人，为了达到非法占用投资者资金，实现个人受益（投资其他高风险项目，或者消费挥霍）的目的，往往采取虚构资产标的的方式，向网贷投资人进行自融。（2）期限错配，搭建资金池。为了吸引投资者，部分问题平台选择将长期标的拆分成短期标的（如将一个三年期的债权，拆分成三个一年期的债权进行滚动），甚至采用资金池方式，错配资金和债权。（3）信息披露不清晰，承诺兜底。问题平台为了规避监管，对于底层标的的信息和风险往往不进行充分披露。同时，为了让投资者放心，对于标的资产，承诺或者变相承诺兜底。（2）操作风险操作风险是互金平台在运营过程中关于系统、人和流程的风险。我们复盘众多爆雷案件发现，互金行业也是操作风险的“重灾区”。产生操作风险的原因主要有三个：一是高管专业度不足。网贷平台设立门槛相对较低，许多问题平台的创始人没有金融业从业经验，更没经过系统的风险管理训练，很难指望他们敬畏市场，管理好风险。二是内控体系不完备。问题平台的大量资金被实际控制人挪用，从事高风险的资本运作，转移隐匿，甚至肆意挥霍，内控体系形同虚设。三是风险缺乏有效的计量和管理。相比于银行对操作风险的一系列科学严格的计量方法，并按比例提取资本金应对危机（参考巴塞尔协议III），网贷行业在这一部分尚处于认识提高阶段。（3）信用风险在实务中，网贷平台表现出较大的信用风险，主要有三点原因：一是尾部互金平台不具备相关金融科技优势。虽然通过引入金融科技，可以引入更多征信维度，提升信用风险管理水平，但所有的一切，基于头部互金平台在金融科技和场景布局方面大量的积累和投入。尾部平台无论是在技术还是资源方面，并不具备相关优势，在传统风控领域又不及银行等金融机构。二是金融科技风控效果有待检验。一方面，我国征信采集相对落后，国外的成功经验不一定适用，业界曾经发生过海归“风控大牛”回国创业，最后因为坏账身陷囹圄的案例；另一方面，金融科技也是一把双刃剑，在带来便利和更多风控维度的同时，也容易被不法分子所利用。三是资金成本较高，客群偏次级。一方面，互金平台没有吸收存款的资质，只能通过各种通道变相吸存；另一方面，互金平台在出借人心目中的风险等级不高，需要以较高的溢价来吸引出借人。较高的成本，使得互金平台的客群偏次级。（4）高杠杆＆流动性风险在实务中，网贷平台一般对所发布债权进行兜底，故在贷余额与注册资本的比例（杠杆率），成为衡量平台风险的重要指标（因为出现风险后，需要用资本来填补，杠杆率越高，同样的业务规模，用来填补的资本越少，平台风险越大），而高杠杆与流动性风险成为压倒问题平台的“最后一根稻草”：一是高杠杆带来的高风险。问题平台的杠杆倍数，高达几十倍（此处注册资本为认缴，如果按实缴计算，杠杆倍数更高），远高于正规金融机构的杠杆倍数。如此，意味着随着市场的波动，更高的不确定性。二是高流动性风险。一方面，部分平台方肆意挪用，投资于收益高、流动性差的项目；以及追求期限错配、短债长投造成的流动性风险。综合起来说，高杠杆放大了网贷平台风险，期限错配、短债长投、肆意挪用降低了平台的流动性，最终导致了兑付风险的爆发。2、投资者如何应对平台爆雷网贷平台暴雷或跑路，一般会被归入非法集资犯罪。在刑法中，非法集资犯罪是一系列罪名的统称，在实务中，根据犯罪嫌疑人的客观行为和主观故意，还会具体涉及非法吸收公众存款罪（《刑法》176条）和集资诈骗罪（《刑法》192条）。与将罪犯绳之以法相比，投资人更加关心的是投资资产的保全和回收。但是资产回收的效果往往不理想，究其原因，主要有四点：犯罪嫌疑人的肆意挥霍；债权关系不清晰，优先级较弱；平台停止运营引发混乱；资产处置过程中的减值。对于投资人而言，最好能配合司法机关调查，提供更多的线索，以便及时控制嫌疑人和更多资产，维护自身合法权益。除了上述司法途径的资产保全措施，从去年网贷爆雷潮以来，就一直传说要引入四大资产管理公司处置网贷不良资产，但时至今日，各资产管理公司仍然在持续调研，进展有限。根据以上分析，给网贷投资人提三点建议：（1）爆雷前：发现风险，尽快退出。在发生爆雷风险前期，平台会出现一些异常信号，如提现延期、大量的转债申请、发现一些借款标的描述不清晰、信息存在明显错误等，此时，建议提起转债，尽快退出。为了提高转出速度，可以考虑适当折价转出，逃命要紧。（2）爆雷中：留证据，报案。一般刚刚开始爆雷，服务器还在工作，账户还可以登陆。此时，建议尽快记录全部的债权信息，下载相关的投资合同，打印银行交易流水，为采取进一步行动留下证据。如果方便，建议前往网贷平台注册地公安机关报案，关注相关新闻和事态发展。（3）立案后：配合公安机关调查。如果可以的话，尽量提供一些关于犯罪嫌疑人和资产的线索，以便尽早控制犯罪嫌疑人和查扣相关资产，这对于案件的迅速解决有积极作用。在审判阶段，如果有条件（投资金额较大），可以考虑提起附带民事诉讼，争取自己的权益。五前景展望互金行业早已步入下半场，行业整体规模仍在扩围，但门槛越来越高，中小机构愈发不适应，开始加速离场，优胜劣汰已是不可逆转的大趋势。行业分化阶段，也是格局固化阶段，要突破现有定位、实现格局跃升，变得越来越难。从经营策略上看，当行业开始分化时，考验长跑能力，精益运营、体验优良、合规合法的运作模式才有前途。下表为互金巨头的估值分化。在行业分化的大环境下，互金平台还面临来自内外部的各种不确定性，比如资产质量问题、多头借贷问题、合规风险以及日益严格的隐私保护环境带来的不确定性等问题。从出路上看，在夯实内功、强化长板的基础上，互金平台应聚拢资源、精准转型，具体可从以下几个方向发力：最后，转型不易、发展不易，祝愿每家机构都心愿得偿。我们下季度再见~

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。

用完即走是小程序的目标，不管小程序满足了用户的何种需求，如果不能促使用户高频使用，并且促进用户的裂变，则这款小程序本身就不具备成功的因素。一、 分析目的小程序是是移动互联网时代的第二次大变革，上一次变革，是从PC互联网转移到移动互联网。本次对小程序进行调研分析，有以下几点目的：第一，让初入小程序的新从业者，了解小程序的发展过程及前景；第二，总结各家小程序市场的优势，以便进一步选择合适的小程序市场；第三，调研市场上金融交易类小程序的特点，为相关的金融行业进入小程序提供参考。调研分析的终极目的是通过了解和熟悉小程序，进而为公司的小程序规划、开发和运营提供参考。二、 小程序分析1. 小程序的产生在PC电脑时代，因PC电脑的使用场景只限于在办公室、家庭等环境中，电脑携带不便，使用场景受限，无法与生活产生更多的连接。自进入移动互联网时代以来，互联网行业的发展更加繁荣。手机是移动互联网的载体，APP是连接的通道，人们通过APP与生活进行链接。生活的场景越多，链接越多，再加上同行业有无数个竞争者，就有成倍数量的APP产生，移动互联网时代，给人们提供便利的APP逐渐成为了负担。APP需要下载，下载后需要安装，会占用手机的内存，影响手机的运行，同时，使用APP的服务需要手机号和相关信息，各行各业的APP各自为战，无法进行连接与配合，各APP的信息绝缘使之成为了信息孤岛。并且，APP的发展逃脱不了马太效应，一批头部APP拥有的了绝大部分市场占有率，新型的APP很难再脱颖而出。行业的变革契机即将到来。2015年，微信之父张小龙开始思考APP更轻量的形态——应用号；2016年，应用号改名为小程序，在腾讯内部进行研发和测试；2017年1月，小程序正式上线，无需下载，无需安装，不占用手机内存，无需注册，用完即走的小程序，依托微信APP诞生了。2. 小程序的发展自微信小程序发布以来，小程序成为了移动互联网的时代的下一个风口；除了腾讯，各大公司都在依托自己的生态体系，推出属于自己的小程序生态：2017年1月，微信小程序上线；2017年9月，支付宝小程序开始公测；2018年7月，百度智能小程序正式上线；2018年9月，今日头条小程序正式发布。以上是国内小程序生态的F4集团。 小程序的发展格局是以BAT为首的互联网巨头们延续本身的优势，并且，在争夺对小程序的定义，它们都试图将小程序作为一种基础能力，扩展平台生态的边界，甚至成为所有 app 补足自身能力的底层技术。小程序的理念率先由微信的张小龙提出，以微信社交的用户基数优势明显；支付宝小程序着重赋能消费与金融场景；百度智能小程序以搜索，信息流和AI实现精准分发；头条小程序是针对头条生态体系的内容创作者的延伸和变现。小程序的本质，是依托超级APP的轻应用。除了BATJ的小程序之外，另外一股隐形的力量值得关注，那就是依托手机应用商店的快应用诞生了。2018年3月，华为、小米、OPPO、VIVO、中兴、金立、联想、魅族、努比亚9大手机厂商共同推出“快应用”，快应用依托的是安卓手机系统和应用商店，只要是使用国内的这9大品牌的手机，都能快速开启快应用，快应用和小程序一样，不需要安装，直接点击就可以使用。小程序和快应用，都是移动互联网时代针对APP的一次革命。3. 市场及用户分析随着移动互联网的繁荣发展，手机已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，依托手机产生的用户流量，是整个移动互联网市场得以发展的基础，没有用户流量，就没有移动互联网。在小程序之前，APP的用户流量的来源用户下载APP，使用APP，随着APP的弊端越来越严重，用户对APP产生了疲劳，已经严重制约了移动端用户流量的成长，进而影响了整个行业的发展。而在商家方面，APP的运营也需要极大的运营成本，却收效胜微。小程序产生以后，用户使用新服务的门槛降低（不在需要下载APP和注册信息，也不会影响手机的运行等），用户体验感增强，这极大的促进了移动互联网的流量的快速增长，流量的增长，也是代表了整个移动互联网的增长。在商家方面，商家依托BAT的小程序，能随着用户场景的不同，提供和满足用户的丰富需求，从而更极大的促进了商家市场的发展。当小程序产生以后，由APP弊端所阻碍的用户流量，成倍的迸发出来，并涌入到小程序生态中，商家根据小程序生态的流量，提供个性化的服务，促进了小程序的活跃。引用业界人士的看法：“H5的体验从未令人满意，APP的割裂找不到解决的路径。小程序将是用户体验的一次革命性升级。用户体验升级，这也意味着曾经阻碍移动互联网真正开放的的关键门槛被打破。”4. 小程序特点分析各小程序的特点及优势劣势：各小程序的载体、入口及头部应用：在各小程序中，微信拥有觉得用户体系和社交资源，但是生态过于封闭，当前是小程序市场中绝对的霸主。而百度是曾经PC时代最大的流量主，在百度智能小程序全放开的姿态下，未来百度小程序的发展前景值得期待。支付宝本身就被用户定义为一款工具，其在金融和生活服务方面的优势，让支付宝小程序更适合作为工具型的小程序。5. 小程序市场数据因小程序市场格局以BAT为主，并分属BAT三家公司的各自的生态系统，相关的数据只能依赖于官方发布的数据，头条小程序和快应用的相关数据暂时无法收集到，下面是搜集到的BAT小程序的具体数据情况：微信小程序：截止2018年7月，微信小程序超过100万个，开发者数量超过150万，2000款小游戏。小程序累计用户数突破6亿，在此期间，小游戏、618电商节功不可没。百度智能小程序：截止2018年12月，智能小程序月活用户已经超过1.5亿，累计用户数超过3亿，服务已经深入到政策民生、娱乐、资讯等23个大行业，覆盖了262个细分领域。支付宝小程序：截止2018年9月，支付宝小程序的数量已经达到2万+，累计用户数量达到3亿+，日活跃量为1.2亿+。从数据来看，微信小程序已经是绝对的巨头，从小程序数量，到开发者数量，再到用户数量等方面，都是其他小程序无法企及的高度。而随着百度小程序的全开放模式，未来或许会形成微信小程序第一，百度第二的两强局面。至于支付宝小程序，用户感知度目前较低，支付宝在宣传和推广方面也比较低调，还不好评估未来形势。6. 小程序的参与角色小程序作为一个新兴的应用，其发展情况离不开市场的参与者，在小程序的整个市场中，参与的用户包括如下角色（1）应用开发者小程序应用包含3类开发者，第一是市场中的超级APP品牌，除去一些功能较为复杂的产品，大多超级APP也都推出了小程序；第二是完全基于小程序生态的创业开发者不断增加；第三最相关场景的线下商家，比如餐饮和生活服务，通过扫码、卡券、识别码等场景来应用小程序的开发者。（2）应用消费者目前约有10C端用户，以微信数据为例，小程序累计用户数超过6亿，C端用户在一线城市占比接近一半，另外一半是二三四线城市，男女均衡，使用频率和时长正在逐步攀升。（3）SaaS服务商目前SaaS服务也包含3类开发者，首先是基于公众号的服务商推出的小程序模板，如有赞、微盟等；其次是专门针对小程序服务的新服务商，如好物满仓、小店铺、小电商等；最后是原本渠道平台的服务拓展，如京东开普勒、LOOK内容电商等。（4）应用助手小程序应用助手目前有第九程序、大梦想程序、知晓程序等。（5）垂直媒体除了TMT媒体的小程序垂直专栏，专门针对小程序领域的垂直媒体包括阿拉丁、知晓程序，还有自媒体公众号晓程序观察和造程序等。（6）数据助手一方面是官方提供的小程序数据助手，另一方面是第三方数据平台提供的数据工具，如阿拉丁、新榜等。（7）乙方传统的IT外包开发团队，针对小程序的定制开发服务。这7类用户构成了目前小程序的整体用户生态，除去C端用户以外，大多都是小程序服务链体系的补充。7. 小程序资本投资小程序作为一个新兴的市场，已经大有取代APP的趋势，随着微信的全力推动，小程序成为新的创业风口，引得巨头们纷纷下场，市场热度升温，资本也纷至沓来。据新榜数据显示，2017年共有超过30家小程序平台获得融资，融资规模多为百万或千万量级，其中融资规模最大的小电在两轮融资内获得接近5亿元投资；从融资轮次来看，种子轮和天使轮是占比较多的轮次。2017年是微信小程序发力的初年，众多小程序仍处在项目早期，沉淀的用户数据以及交易闭环尚不成熟，投资机构的出手为卡位策略，以观察小程序后续发展到2018年，小程序进入活跃状态，热钱涌入市场。据新榜统计显示，去年微信小程序领域共出现130次融资，总金额超过43亿元，是2017年的6倍之多；融资轮次上，A轮占比以33.09%位居第一，有10家小程序一年内获两轮及以上融资。2017-2018年腾讯参与投资的小程序，来源于地歌网资本市场对小程序的投资，也是认可了小程序前景，提前对相关的投资进行布局。其中，腾讯作为小程序类企业投资的领头羊，也代表了腾讯对小程序的绝对看好，是小程序市场未来持续成长重要保证。三、 金融小程序分析1. 小程序的金融环境对于金融行业来说，微信小程序的出现会为金融及其细分行情的互联网金融发展提供新的创新热点。2017年1月9日，小程序第一次上线时，就在金融圈内掀起了一股热潮。短短一周内，在金融领域，第一批就已有超过 20 家的机构开始尝鲜微信小程序，包括证券、银行、基金等，上线最齐全的是xx证券的微信小程序，xx证券的微信小程序服务最为齐全，能够提供行情、自选、资讯、交易、查询等功能。然而，任何金融领域的创新都是一把双刃剑。1月19日，监管机构基于政策及风险管控的因素考虑，金融类小程序被紧急叫停，叫停的小程序主要包含金融的开户、交易等业务。自此之后，金融类小程序在发展上受限，相关金融机构不能再依托小程序的便利性开展与交易相关的业务，只能提供基础的信息浏览等。众多一线金融机构也不再考虑依托小程序开展市场业务，基本都退出了小程序市场。2. 金融小程序格局自从金融机构小程序被监管机构踩紧急刹车之后，微信也会针对私自上线的交易类小程序进行审核把控，整个小程序市场的金融小程序数量已经屈指可数，下面从数据统计方面来查看金融小程序的市场格局。下图是8家小程序商店及统计平台获得的金融小程序收录情况（百度和支付宝小程序无直接分类）：上图中的数据，是在小程序商店中，按照金融类别来统计的，包含了信用卡、网贷、理财、投资、银行、股票、证券、基金、记账、保险、创投、资讯、房贷等等细分类别（细分类别无法统计），而在百度小程序、支付宝小程序和头条小程序的列表展示页面，因无类别筛选功能，则无法统计。各家统计的小程序数量大有不同，这也代表了小程序商店实力的不同。现在小程序的数据统计及各类别无法进行准确统计，只能依照小程序的名称进行搜索，而小程序的名称是是营销的一种手段，和小程序本身的功能和交易会有差异性，所以无法一一统计金融小程序下面的细分状态是资讯类的，还是模拟交易类的，还是工具类的。因金融监管的影响，金融小程序一直处于原地踏步的状态，而其他行业如电商、小游戏则不断发展壮大。四、 调研对象根据金融小程序的现状和本行业特点，需要选择一批与本行业具有相关性，同时具有用户交易功能的和模拟比赛功能的小程序进行调研，选择的调研对象包含以下方面：国内股票类、港股美股、期货交易类、外汇交易类的小程序，现选择的调研小程序详细情况如下：根据小程序目前的状况，选择了7个微信小程序（包含交易功能类的）、2个百度智能小程序（包含信息查询和资讯）和1个支付宝小程序（基金模拟交易）。选择上面10个小程序进行调研，既与本的相关业务有所关联，也符合小程序目前的市场格局，并能够详细分析出BAT三家小程序不同的用户体验。五、 调研分析根据这10个小程序的不同，分别从小程序的主体、入口、功能及特点、用户需求满足、分享、登录等方面对小程序进行详细分析，以详细对比各个小程序的功能优势、特点、服务人群等。1. 主体信息在调研的10个小程序中，小程序的主体信息分属北京上海和深圳三地，其中北京地区7家，上海1家，深圳2家。其中有6个小程序属于知名企业的，分别是xx、xx、xxxx管理、xx、大xx。在小程序与公众号的绑定关系上，腾讯的小程序具有与微信公众号的绑定服务，有3个小程序是与微信公众号绑定运营的。支付宝小程序小程序与1个支付宝下的公众号绑定运营的。2. 功能和业务类型在调研的10个小程序中，所属行业都是金融行业，有7家与股票有关，有3家与外汇有关，有1家与基金有关。它们的功能类型分别是模拟交易、交易比赛、股票查询和股票资讯四种，运营的形式主要是模拟交易、有奖比赛机制、基本查询、信息资讯四种方式。3. 入口及裂变功能小程序入口是指在小程序载体（微信APP、支付宝APP、百度APP）上时如何进入小程序，根据小程序类型的不同，微信小程序支持从下拉任务栏、发现栏目的小程序二级菜单中进入，同时其他进入入口还包括用户分析、微信公众号入口等渠道。支付宝小程序的入口还不太习惯，需要先从搜索栏搜索，然后选择小程序，其次是从小程序收藏里面进入。百度小程序可以从个人中心的一级入口进入，或者从一级搜索里面的小程序搜索寻找。小程序裂变功能是小程序流量快速增长的关键，本次调研中，把10个小程序的裂变分为外部裂变分享和内部裂变分享两种模式。外部裂变式指官方支持小程序的跨生态分享功能（比如百度的支持微信和微博）。内部裂变式指在小程序内部，小程序服务提供商在小程序功能上设计了相关的分享功能（比如邀请点赞、分享获得模拟金币等）。在外部裂变分享中，微信不支持外部生态体系中去，而支付宝和百度为了获得微信的社交用户，是支持微信、微博等其他体系的。在调研的10个小程序中，微信小程序内的xx模拟场、股神争霸和讯、xx指数天梯3个小程序支持内部裂变分享；支付宝小程序的1个调研对象不支持内部裂变，百度小程序1个小程序百股精支持内部裂变分享。 同时，在微信内置的转发功能中，微信7个小程序只有6个支持转发，还有1个不支持转发。4. 账户信息及使用引导小程序是一个生态体系，用户在使用小程序时，根据各小程序的业务情形，用户被分为两种角色，分别是登录用户和游客两种。在调研的10个小程序中，有6个需要用户登录，登录的方式均为小程序生态的个人信息（用户名、昵称、头像等），有4个不需要用户登录。除了获取用户的个人信息，是否需要手机号授权也是一个重要设置，10个小程序只有2个微信小程序需要获取用户的手机号码。对于新用户的引导，是提升用户体验的重要形式，在10个小程序中有5个小程序对新用户有引导功能。5. 页面架构了解小程序的页面架构，可以深入分析小程序的业务活动。在本次调研的10个小程序中，有2个小程序比较复杂，业务活动多，页面数量为20+，可看成是一个小型的APP；4个小程序复杂程度一般，平均只有6-7个页面，有4个小程序比较简单，只有一个主页和其他附属页面，业务类型简单明确，而且单一。页面越多，可以看出来小程序的设计及功能体验越复杂，对用户的需求的满足程度也是越高。因此，小程序页面是小程序分析的指标之一。6. 用户需求及频次用户需求、用户黏性、需求频次是评价一个小程序非要重要的指标，只有满足用户的核心需求、需求频次高、用户黏性好的小程序，用户才能进行快速增长，才可能成为一款成功的产品。在调研的10个小程序中，各个小程序的所满足的用户需求、用户黏性、需求频次和裂变功能如下图所示。在用户需求中，从人性原始需求来说，贪小便宜是人固有的贪婪欲望，所以小程序中通过设置xx、设置xx和礼品，让用户觉得可以占便宜，或者有占便宜的期望，满足用户的人性需求，这是产品能够成功的原因之一。同时，通过分享、点赞、邀请的满足用户的社交需求，设置账号等级、排名，强化排名效果，是满足人性的尊重需求。所以，一个好的小程序，肯定能够从多层次满足用户的需求。在需求频次中，主要看产品的核心服务需求和对用户的引导需求。在金融行业中，根据产品交易时限的不同，外汇、期货类产品的交易频次较高，而股票类交易频次一般，基金交易的需求频次最低。产品的交易时限直接影响了小程序的需求频次。用户黏性，指的是客户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖感和再消费期望值。依赖感越强，客户粘性越高；再消费期望值越高，客户粘性越高。对小程序来说，就是指用户关闭小程序后，用户再次打开小程序的频率，再次打开的频率越高，用户黏性越高。小程序最主要的特点是用完即走，用户走了以后，如何使用户再来使用，是小程序比较核心的功能之一，比如通过社交需求、提醒需求、赛事提醒等多种角度，唤醒用户再次打开，便能提高用户的黏性。裂变功能是小程序用户量增长的关键，用户增长是小程序的核心目标，通过用户裂变，能够快速扩大小程序的影响力，进而使小程序更加成功。7. 总体评价针对本次调研的10个小程序，依照用户体验、用户需求、用户黏性和需求频次四个指标对小程序进行评价，占有的指标越多，则评分和评星越高。本次评价中，五星小程序2个，四星小程序1个，三星小程序3个，两星小程序，一星小程序1个。下图是本次调研小程序的评价一览表：以下内容是分别对各小程序的概述和总结评价：xx模拟场：主要进行外汇交易，交易时间无限制，同时，设置了高额的奖金模式，吸引用户参与，在用户体验上包括点赞、邀请、排名、邀请好友、复活等等机制，使得小程序的用户黏性逐步提高，用户的需求频次也逐渐提高，拥有多种用户裂变功能，相当于增加了产品的交易壁垒，所以，从整体上来看，是有可能一款非常优秀的小程序的。模拟交易Konpn：可以进行外汇、期货、股票、指数等多种产品的交易，交易前需要选择品种，随后就可以按照正常的交易流程进行下单、买入、卖出、委托等操作，用户体验差（打开慢），用户黏性低，需求频次主要看用户的交易需求是否愿意持续进行模拟交易，无裂变功能，本质来看，只能算是一款模拟交易工具。股神争霸和讯：主要进行股票交易，还可以参与美股，小程序在玩法上有多种多样，分别有预选赛、VIP赛制（充钱购买VIP）、竞标赛、擂台赛、练习场、指数天梯（猜行情赢奖品）、智能选股、拜师傅等多种玩法，在玩法中设置了可以赢取现金奖励，同时，还能进行分享转牛币等，用户黏性高，用户需求频次高，满足了多种用户需求。在本次调研的10个小程序中，股神争霸和讯算是玩法最多最复杂的小程序，同时，也是唯一拥有变现手段的小程序。依托于xx的一些资源，可以算得上是一款比较成功的小程序。xx指数天梯：这是一款简单玩法的小程序，通过猜上证指数的上涨和下跌，猜中就获得对应的金币，同时相当于在梯子上上升一梯，猜错或者不猜则下降一梯，总共20关，每一梯都有对应的奖励，第20关有RMB奖金。玩法简单，易于接受。没有用户需求和黏性，此小程序如果单一投放，不能算是一款成功的小程序，但是它依托的是xx小程序，算是一种补充玩法，因此，这个小程序有一定的借鉴意义。模拟盘感训练：就是从某一外汇货币货币走势中截取一段走势，然后在25个交易日，让用户选择看涨、看跌、观望还是平仓，以此来计算收益，最后根据收益来获得称谓，同时引导用户开实盘账户或者下载APP，这个小程序对用户的引导过一单一，无法满足用户的交易需求和其他需求，只能算是一段行情体验工具，最后引导用户下载APP的使得公司目标过于明显，影响客户体验。雪球练K：和模拟盘感训练是一款几乎相同玩法的小程序，差异在于雪球练K是针对的股票行情，同时，在UI设计上更加优秀一些。模拟炒股票：提供的是一个股票交易页面，用户有5个操作菜单，分别是持仓、买入、卖出、撤单、查询，体现了一个完整的股票模拟交易功能，同时，有交易规则和营销宣传功能（大连华讯投资股份有限公司），用户体验低、用户黏性低，只算一个工具。华夏模拟炒基：这是一个支付宝小程序，提供的是基金模拟交易功能，主要以积分和礼品作为吸引用户的动力，整体情况来看，UI设计体验好，用户引导和操作体验强，是一款优秀的小程序。缺点是支付宝小程序的用户量相比腾讯比较少，用户裂变能力不足，同时，限于基金交易的超过过程叫长，影响了用户的交易体验，需求频次低、用户黏性低。百股精：这是一个百度智能小程序，是百度的官方出品，主要的功能是查看股票行情，分为自选和行情，可以查看的股票类型包括沪深股票、港股和美股，功能精简，是一款简洁的股票查询工具。同时，在小程序是引导到东方财富进行开户的广告，算是一个间接的变现渠道。有鱼港股美股复盘：这是一个百度智能小程序，在所有调研的小程序中，这是最简单的小程序，只有一个页面，分为三个部分，分别显示美股复盘、有鱼早头条、港股公司新闻，就是一个资讯小程序，缺点是：资讯内容较少，页面单一，无法满足用户的资讯需求、无用户黏性可言。六、 调研总结通过本次的小程序市场调研，总结如下：1. 微信小程序是市场主流在本次调研报告中，分别从小程序的产生、小程序的发展过程、小程序市场及用户、各家小程序的特点、小程序的市场数据、小程序的资本投资、小程序的参与角色等7个方面，详细介绍了小程序市场目前的状况。就目前的情况来看，微信小程序在整个小程序市场的独霸一方，并且已经形成了完整的上下游市场关系链。同时，依托微信巨大的用户体量和社交需求，小程序在微信生态中容易快速成长和发展，这也是微信小程序的市场能快速成长的原因。而百度和和支付宝，其优势不在于次，所以小程序的传播和成长较低，市场发展缓慢，百度小程序和支付宝小程序还在发育和成型的过程中，市场发展格局还有待观察。所以，新进入者在开发小程序时，优先选择的市场应该是微信小程序。2. 用户需求和用户裂变是核心一个小程序要想快速实现用户增长，从而成为一款成功的小程序，则应该注重小程序的核心：用户需求和用户裂变。满足了用户的核心需求，比如马斯洛需求层次的种的生理需求、安全需求，或者说是人类本能的原始欲望：性欲、懒惰、傲慢、嫉妒、愤怒、贪婪、食欲，则小程序成功的概率增加了50%。比如阿拉丁上统计排行榜上前十的小程序：拼多多、小年糕、同程旅游、美团、京东购物、欢乐斗地主等，它们满足的需求有：贪便宜、娱乐、买票、用餐、购物、娱乐等人性的基本需求。在用户裂变方面，能够给用户提供足够的动力，让用户自发的进行分享、转发和邀请，是小程序成功裂变的基本保证。如何为用户提供裂变动力，是产品成功必不可少的保证。比如当用户想回家，但是抢不到票时，通过转发小程序邀请朋友助力，满足条件就能抢到票，回家的动力会自发的促使用户进行转发，而被邀请助力的一方，主动帮忙或者碍于情面也会促进整个用户裂变的过程。在裂变过程中的阻碍作用则包括用户分享的东西是否违反公序良俗及被邀请人的个人价值观。所以，人性的原始需求会自发的产生用户裂变的动力。3. 金融小程序调研总结在本次调研的10个金融小程序中，因政策监管的因素，从总体情况来看，小程序提供的服务都是以模拟交易为主，在模拟交易中，外汇、期货、股票是常规三大品类。所以，要想在小程序中开发一款成功的金融小程序，脱离不了模拟交易这个功能。因为只有模拟交易，才能使小程序成为一个需求高频的产品。其次，要想在金融小程序中提高用户黏性，则需要能够满足用户的原始欲望，如贪小便宜、娱乐等功能，比如，设置比赛奖金、设置积分兑换礼品，才能为用户提供原始动力，促进用户的交易、转发、分享等功能。从调研的10个小程序中也可以看出，单一功能的小程序只算得上是一款工具，而无法实现公司的多重目标（拉新、用户转换、导流等）。用完即走是小程序的目标，不管小程序满足了用户的何种需求，如果不能促使用户高频使用，并且促进用户的裂变，则这款小程序本身就不具备成功的因素。本文由 @风萧雨下 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Unsplash，基于CC0协议

由CWM50顾问、中国工商银行原行长杨凯生牵头，中国财富管理50人论坛课题组撰写的《新规下的健康投资文化培育——金融投资者调研（2020年度）》课题报告于今日正式发布。课题聚焦资管行业转型背景下的投资者教育问题和重要意义，在梳理投资者教育工作现有法律基础和制度建设以及各市场主体面临的困难和挑战的基础上，通过对比研究、问卷调研、案例分析、专家访谈等多种形式，刻画投资者画像，借鉴成熟市场经验，分享国内成功实践，以期为相关法律法规和制度建设的完善和为各个市场主体的投资者教育工作提供有益参考。资管新规推进大资管行业不同机构同台竞技，根据不同资金属性提供收益回报和风险管控，通过净值化的产品形态，可以建立投资端和资金端的风险对称，对于提升金融行业总体的成熟度、发挥资产管理服务居民理财需求的主体功能，发挥了正本清源的作用。本课题立足业界实践，从有效缩短资金端和代销机构净值化转型探索路径出发，邀请在净值型产品管理上具有成熟经验的公募基金和券商机构参与案例编写，公募基金行业将投资者认知引导上升到战略高度的东方红资产管理，作为本次课题的特别支持单位，分享了服务代销机构开展投资者认知引导的完整体系。财富管理市场的三个重要参与主体为产品的购买者、销售者和发行者，在资管新规实施前，传统产品销售模式和利益分配格局下，居民的投资意识、投资能力、投资知识和风险管理能力均面临如何有效提升的问题，这是资管新规实施后，居民的理财资金能够匹配实体经济的增长，实现资金期限和长期收益良性循环的关键点；另一方面，销售端能否立足投资者需求提出资产配置建议，也是资管新规有效落实的过程中，基于利益分配机制进行完善的重要方向。作为投资管理人的资产管理机构，理应在资管新规实施后的财富管理新格局下，发挥更具建设性的作用。三者的行为选择和良性互动，将会沉淀成为健康的投资文化，这是本次课题研究的立足点和最终目标。课题组由银行业协会、基金业协会、西南财经大学、清华大学五道口金融学院的专家学者，以及东方红资产管理、工商银行、招商银行、中融信托、中金公司、富达国际、宏利投资、富邦华一银行的相关负责人组成，从行业协会、科研院所以及市场机构的不同角度，共同为做好我国投资者教育工作建言献策。课题组认为，在制度建设不断完善，产品结构不断优化，行业健康度不断提升的当下，树立敬畏市场、敬畏法治、敬畏专业和敬畏风险的理念，坚持“卖者尽责、买者自负” 的原则，并推动建设公开、公平、公正的市场环境和市场秩序，是形成健康理性投资文化的必然要求。目前，多部法律法规以及《九民纪要》对于“卖者尽责、买者自负”的相关概念做出了不同角度的界定，但金融消费者和投资者的概念仍有待明确，信义义务具体标准有待规范，统一法律属性产品的监管标准也有待统一。课题组发现，近年来，政府部门、社会组织、金融机构共同参与投资者教育和引导工作，投资者的金融知识水平、风险意识、维权意识都有比较大的提升，但投资者教育工作仍面临缺乏战略规划和长效机制、市场主体参与投资者教育的积极性仍有待提升、投资者的投资常识和风险理念较为薄弱且对创新产品接受度差、现有金融产品销售模式未与投资者利益达成一致、传统投资者教育方式有效性降低等方面的困难与挑战。为更好地把握当前理财产品投资者的特点和投资偏好，以及更好地掌握目前销售渠道的转型成果，从而提高投资者教育工作的针对性和有效性，课题组向银行、券商、信托机构的投资者和理财经理进行广泛问卷调研。课题组发现，资管新规推出两年多以来，大多数投资者和理财经理已经对净值型金融产品形成了较为准确的认知，为行业在新规下平稳过渡奠定了良好的市场基础。同时，无论是投资者还是理财经理，对于产品和业务转型都仍需要逐渐熟悉和适应的过程。课题组建议，进一步明晰金融消费者和金融投资者的概念，同时完善法律和制度，营造“卖者尽责、买者自负”的法律环境，并加大对金融欺诈行为的法律制裁力度，提高金融机构违法的成本。课题组呼吁，在资管行业中逐步推动“信义义务”共识，进一步细化信义义务规范标准，同时将金融机构信义义务规范用作行政处罚和民事裁判的依据，降低立法成本，保障投资者合法权益。课题组建议，进一步深化投资者教育的深度和广度，将投资者教育提升到国家金融发展的战略高度，并将投资者教育纳入国民教育体系，促进投资者群体素质的整体提升。对于市场机构的投资者教育工作，课题组认为，要将投资者教育贯穿至投资者的全流程环节和生命周期，构建完整的长期、健康的投资生态圈；打破原有销售模式，优先考量客户需求，实现客户服务转型；要在投资者教育的基础上，更进一步做好投资者陪伴；积极推动买方投顾，引导资管市场良性发展。

第一章行业概况多元金融指主要从事类金融活动和金融衍生品交易的行业，包括信托、期货、典当、融资租赁、AMC、小额贷款、投资管理、金融中介、第三方支付、金融控股等等。多元金融就是多元化的金融模式，泛指自上而下、顶层到底层、内部到市场、顶层股权设计到市场营销设计全链条打通商业生态圈，解决企业现金流、客户流、利润率等问题的一整套系统化设计方案。这种金融模式可促使企业迅速成为一家类银行机构、准上市企业，让企业从一开始就有取之不尽、用之不绝的现金流，最终实现市场满意、企业盈利、资本获利的多赢局面。图多元金融图谱第二章商业模式和技术发展2.1 产业链价值链商业模式产业链中国非银金融产业链参与主体不断丰富，产业生态逐渐健壮。位于产业链中游的产业非银金融区别于其他非银金融，由于其客户定位不同，核心服务对象是母公司，价值服务也更加关注如何为母公司带来价值，即提供何种机制和组织安排，协助母公司践行开放创新。作为创业团队与公司内部机构之间的缓冲区，产业创非银金融不但可以降低彼此间的影响，更重要的是可以借此引入外部技术资源，加快技术的商业化进程，降低企业创新成本。同时，也可以为内部闲置的创新成果提供外部商业化路径从而激发公司内部的“企业家精神”，并与外部资源方共同分担创新风险。正因如此，其中的大型企业对于产业创新非银金融的发展具有决定性作用，在其细分产业链中具有绝对话语权，但是也正是这部分大型企业不断驱动着现阶段的非银金融行业的转型升级征程。图非银金融产业链私募基金私募基金主要分为证券类、股权类、其他类。狭义的私募股权投资，主要指对已经形成一定规模的，产生稳定现金流的成熟企业的投资行为，并主要通过被投资企业首次公开发行股票（IPO）的方式退出获利，同时也采用兼并与收购（M&A）或管理层回购（MBO）等方式退出。广义的私募股权投资，则不仅涵盖企业发展各阶段的股权投资，从种子期的天使投资、初创发展期的创业投资、风险投资、扩展、成熟期和Pre-IPO阶段的投资，到上市后的私募股权投资、并购投资等，还包括房地产基金、夹层资本等。图组织化的私募股权市场结构交易所进行证券交易或商品大宗交易的市场，所买卖的可以是现货，也可以是期货。通常分为证券交易所和商品交易所。而以股票、公司债券等为交易对象的叫证券交易场所；以大宗商品（如棉花、小麦、铁矿石、原油等)为交易对象的叫商品交易所。AMC资产管理公司AMC (Asset Management Companies) 即资产管理公司，我国的金融资产管理公司是经国务院决定设立的收购国有独资商业银行不良贷款，管理和处置因收购国有独资商业银行不良贷款形成的资产的国有独资非银行金融机构。金融资产管理公司以最大限度保全资产、减少损失为主要经营目标，依法独立承担民事责任。我国有5家全国性资产管理公司，即中国华融资产管理公司、中国长城资产管理公司、中国东方资产管理公司、中国信达资产管理公司，分别接收从中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行剥离出来的不良资产，中国银河资产管理有限责任公司为第五家。各省原则上可以开设2家AMC，全国共计60家左右的AMC公司。金控集团国内控平台渐成四足鼎立态势：1)大型金控：以金融主导，已基本掌握完整的金融牌照，拥有强大的银证保核心业务，如中信系、光大系、平安系；2)大型金控：以产业集团主导，从产业链延伸到掌握完整的金融牌照，拥有产融一体化的巨头集团，如中航资本、中油资本、中粮资本等；3)地方金控：地方政府强力推动，服务于打造区域性金融中心，代表企业如越秀金控、武汉金控等；4)民营金控：产业转型和对金融业的觊觎是民营资本进入的主因，既有泛海、万向、复星等产业资本，也有BAT等互联网巨头。图金控平台促使新金融业务与传统金融业务协调发展信托信托 (Trust)是委托人基于对受托人的信任，将其财产权委托给受托人，由受托人按委托人的意愿以自己的名义，为受益人的利益或特定目的，进行管理和处分的行为。信托公司开展产业链金融业务，需要通过对产业链的深耕来充分挖掘信托公司服务产业的潜力，阻隔其他金融机构进入自己的专属领地，最终以此作为区分不同信托公司生存能力和竞争能力的重要指标。图信托的参与者指数和评级公司指数编制分为投资类指数和描述类指数两种类型公司，中国指数有中证指数、恒生指数、新华指数、上交所指数、深交所指数和国证指数、申万指数、中信指数、千际指数等。国际上主要指数公司有明晟指数（MSCI指数）、FTSE富时指数、标普指数。国际上三大评级机构分别是标准普尔、穆迪投资者服务公司和惠誉国际信用评级公司。中国有大公国际、中诚信、联合等评级机构。商业模式多元金融行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三四线城市，企业从供应环节到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多优质的公司提供品牌设计、系统、供应链等全方位支撑。1) 银行业进军信托、租赁等打破了分业经营的局面。各大银行通过组建、重建的方式，控股信托、租赁等非银行金融机构，突破了分业经营的局面，实现了金融界的资源整合。通过企业商业模式的设计，整合资源，实现了跨业经营。2) 保险业进军银行、信托，不断整合金融资源。保险业两大龙头通过直接收购方式进入银行业，打破原有僵局，不断完善产业布局和整合金融资源发挥了明显的效益。同样也是通过企业商业模式的设计，实现了跨业经营。3) 实业和金融融为一体的实业企业产融结合。通过打破传统企业的营销模式，去除一对一营销，关系营销等营销方式带来的局限性，通过金融模式设计，通过众筹的方式来打通顶层到底层的市场，解决现金流，客户流的问题。4) 以信达、长城、华润以及东方四大家代表的转型的过程中发现的多元化领域。通过打破原有局限，通过金融模式中资本模式这一环的设计，成功处理了大量不良资产，为金融界的稳定做出了重要贡献。5) 地方政府组建的金融控股公司。2.2 技术发展1) 核心技术革新发展强化多元金融行业应用能力；非银金融科技行业是技术驱动型行业，分布式技术、安全技术的应用下，金融科技的应用能力不断增强，其赋能金融机构行业发展周期将减少，金融机构金融产品业务将更加多元化，机构服务能力快速提高。2) 传统金融机构转型升级发展需求释放带动行业发展在互联网技术高速发展大背景下，移动支付、互联网众筹、互联保险等互联网金融业态不断涌现，且迭代更新周期较短，互联网金融企业快速抢占金融行业市场。互联网金融企业的快速发展给传统金融机构带来新的挑战与市场竞争压力。在强大的市场竞争压力之下，传统金融机构纷纷寻求新的战略布局，获得更多增长空间。而金融科技通过新型技术手段与业务高效融合发展，最大化升级原有金融服务产品，并可助力金融业务垂直化发展，从而提升用户体验，增强用户粘性。2.3 政策监管我国的金融监管部门包括“一行两会”，即中国人民银行、银保监会和证监会。金融监管是政府通过特定的机构，如中央银行、证券交易委员会等对金融交易行为主体作的某种限制或规定。本质上是一种具有特定内涵和特征的政府规制行为。金融监管可以分成金融监督与金融管理。金融监督指金融主管当局对金融机构实施的全面性、经常性的检查和督促，并以此促进金融机构依法稳健地经营和发展。金融管理指金融主管当局依法对金融机构及其经营活动实施的领导、组织、协调和控制等一系列的活动。第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1 行业综合财务分析和估值方法图多元金融行业综合财务分析图多元金融行业估值及历史比较多元金融行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。3.2 行业发展和驱动机制及风险管理行业发展和驱动因子2020年，多元金融的行情和估值呈现出极大的板块差异，板块内部个体差异也极为悬殊。2021年，从子板块景气度的角度，预计期货、供应链、金控、创投优于租赁、AMC 和信托。2020年上半年租赁业务展业困难，下半年复工后租赁业务有所扩大但客户违约风险增加；类似的，AMC 项目机会增加但回款压力增大。信托板块仍在资管新规的影响下不断规范业务和回归主动管理。期货因国际市场活跃而营收较大幅度增长，但目前估值偏高。物产中大作为纯正供应链金融标的，在纾困经济和自身经营上取得突出成绩。金控平台的经营比较稳健，监管牌照化有望对该板块构成类似“供给侧改革”的效应。创投类受益于注册制加快项目退出，但一级市场高估值融资不易。金控平台的景气程度更多依赖集团自身所处的行业周期。信托关注资管新规的延期和房地产相关政策的落实。AMC 和租赁子板块还将蛰伏，并将在经济复苏信号确认阶段实现盈利增长。我国期货市场发展至今已初成体系，形成在中国证监会监管下，由期货交易所、期货公司、期货业协会、中国期货市场监控中心共同构成的行业监管及运营架构。我国已成为全球最大商品交易市场和农产品期货市场之一。据美国期货业协会2018年数据,按商品期货成交量统计，上期所、大商所和郑商所成交量分列全球第1、第3和第4位。行业风险分析和风险管理利率市场化之下，银行面临着流动性风险、转型风险和利率风险。对于非银行金融机构，这三大类风险同样存在且不可忽视。信托风险和一般意义上的金融风险十分类似。信托风险概括为市场风险、信用风险、流动性风险、作业风险、行业风险、法律法规或政策风险、人事风险、自然灾害或其他突发事件风险等。财务公司承担的金融风险主要集中在信用风险、流动性风险、利率风险和汇率风险等，另外其还需承担内部非金融风险，即信息系统、内控流程与员工柜员操作等风险。由于财务公司行业特性与其他金融机构不同，它真正的信用风险体现在外部市场，包括与财务公司产生资金和业务往来的商业银行、信托公司、券商、基金公司、从财务公司进行融资的企业以及其他金融机构和非金融机构。对财务公司而言，这类外部交易对手的信用风险较内部交易对手要高。消费金融公司也被认为主要存在信用风险及流动性风险。尤其在流动性风险方面，消费金融公司禁止吸收公众存款，其主要依靠银行间市场融资，满足业务发展需求，融资渠道较为单一。同时受到全国银行间同业拆借市场准入准则的约束，目前尚无一家消费金融公司进入同业拆借市场，对短期流动性管理带来不便。特别是在市场资金趋紧的形势下，流动性管理压力更为凸显。3.3 竞争分析图多元金融行业PEST分析3.4 中国主要参与企业图A股及港股相关上市公司3.5 全球重要竞争者表2020年财富世界500强的多元金融公司图国外相关企业1) 标普全球[SPGI.N]：标普全球公司（原名为麦格劳-希尔金融公司）向全球范围内的资本和商品市场，提供透明独立的评级、基准、分析和数据。资本市场包括资产管理，投资银行，商业银行，保险公司，外汇和发行商；商品市场包括能源，钢铁，石化和农业产业的生产者，交易商和中介。2) MSCI明晟[MSCI.N]：MSCI明晟是全球领先的投资决策支持工具提供商，为全球投资者提供指数、组合风险和业绩分析工具以及公司治理工具。公司的领先品牌包括：MSCI全球股票指数，包括覆盖70多个国家超过148,000支的每日指数；Barra股票和多资产类别组合分析产品，覆盖全球股票及固定资产市场；RiskMetrics的多资产、头寸风险和财富管理产品；ISS公司治理研究、代理投票外包及报告服务；FEA能源和大宗商品资产估值产品；CFRA法务会计风险研究、法律/政策风险评估、尽职调查以及教育服务。MSCI总部设立在美国纽约，并在全球范围内建立了研究和商业办公机构。3) EXOR集团[EXO.BSI]：Exor S.p.A. 是一家位于意大利的投资控股公司，主要在欧洲和美国进行多元化行业的中长期投资。其投资组合包括来自各行业的公司，包括汽车、农业和建筑设备、卡车和商用车、零部件和生产系统、金融服务、房地产服务、商业服务、旅游和娱乐。本公司是高纬环球、菲亚特公司和菲亚特工业股份有限公司的大股东。4) 嘉信理财[F1000048.N]：嘉信理财是一家总部设在旧金山的金融服务公司，是美国个人金融服务市场的领导者，主要提供投资、财富管理、银行和交易业务。第四章 未来展望多元金融行业未来发展将有以下几点：1. 多元金融行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三线城市，企业从供应环节到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多优质的公司提供品牌、设计、系统、供应链等全方位支持。2. 多元金融行业随着行业消费主体年轻化，行业贷款等金融需求增加。企业推出多元金融行业消费与银行等机构合作，深挖行业生态金融场景，聚焦支付管理升级。持续发力金融场景。发力供应链金融优势明显，实现融资企业与金融机构高效对接，助力中小企业融资难等问题，提升产业链的运作效率。3. 多元金融行业新技术场景使得行业用户获得更好的体验。技术加持使得行业的服务效果和产品受到用户的青睐多元金融行业近年来从传统的模式转换到互联网融合模式。随着行业各大平台挖掘并下沉三四线城市，企业从供应环节到生产再到售后环节，全环节整合，并以产业赋能为纽带，为众多优质的公司提供品牌、设计、系统、供应链等全方位支持。新技术比如云计算、大数据、人工智能的出现给行业标准化问题提供了全新的思考空间，通过新技术加入到行业生产和服务过程中，能够更好的解决行业痛点和问题，保障行业服务效果，实现行业效率和用户体验的双重提升。4. 多元金融行业信息化备受用户青睐企业利用互联网，通过信息化的打造，融合多元金融行业特性，提高了用户体验，给用户带来诸多的惑的店便利，这将是未来行业发展的必然。Cover Photo by Sean Pollock on Unsplash

金融云覆盖了为金融行业提供的公有云、私有云和混合云基础设施，以及面向金融行业的云平台、云应用解决方案，国内近1/3已经使用云计算技术的金融机构部署了小规模以上的虚拟服务器。2020上半年中国金融云市场规模达到19.1亿美元，其中云基础设施市场规模达到13.4亿美元，云解决方案市场规模达到5.7亿美元，占比分别为70%和30%。金融云(平台)解决方案中，阿里云占比第一，市场份额达27.7%;金融云(应用)解决方案中，中科软科技占比第一，市场份额达7.6%。近三分之一金融机构部署云计算，金融云行业应用趋势明显“金融云”，就是利用云计算的一些运算和服务优势，将金融业的数据、客户、流程、服务及价值通过数据中心、客户端等技术手段分散到“云”中，以改善系统体验，提升运算能力、重组数据价值，为客户提供更高水平的金融服务，并同时达到降低运行成本的目的。根据中国信通院发布的《金融行业云计算技术调查报告(2018)》，国内近1/3已经使用云计算技术的金融机构部署了小规模以上的虚拟服务器。在已经使用云计算技术的161家金融机构中，12.5%的金融机构已经实现大规模部署，部署虚拟服务器的数量在1000个以上;另外，19.2%的金融机构部署虚拟服务器数量在500到1000台。金融云市场增长迅速，云基础设施占比大于解决方案2019年中国金融云市场规模达到33.4亿美元，同比增长49.6%。其中，金融云基础设施与云解决方案市场基本保持同步增长，增速分别达到50.0%和48.6%。国际数据公司(IDC)最新发布的《中国金融云市场(2020上半年)跟踪》报告显示，2020上半年中国金融云市场规模达到19.1亿美元。尽管受到疫情影响，金融云市场在2020上半年依然维持了良好的增长，同比增长37.5%。其中，金融云解决方案市场增速高于云基础设施市场，增速分别达到42.1%和35.6%。根据IDC数据显示，2020上半年云基础设施和解决方案占比分别为70%和30%。2020上半年，金融云基础设施市场规模达到13.4亿美元，其中公有云基础设施部分，阿里巴巴、腾讯、华为、百度和中国电信占据86.6%的市场份额;私有云基础设施部分，华为、浪潮、新华三、戴尔和联想占据78.6%的市场份额。2020上半年，金融云解决方案市场规模达到5.7亿美元，其中平台与应用解决方案市场分别达到2.2亿美元与3.5亿美元。云服务商和金融垂直行业解决方案商分别主导两个子市场，双方合作趋于成熟，虽然部分领域交叉与重叠难以避免，但总体看业务边界日益明确，部分厂商进入相互导流阶段。阿里云领跑云平台解决方案市场，中科软、宇信科技等在云应用解决方案市场中占据优势从金融云(平台)解决方案市场份额来看，阿里巴巴、华为、腾讯、百度等云服务商，紧抓“数据”与“智能”两大主线，不断完善、丰富底层分布式架构、数据库、开发平台和API平台等产品，业务规模在疫情期间依然维保持高速增长。2020年上半年，阿里巴巴、华为、腾讯、百度市场份额分别为27.7%、13.2%、12.7%、12.2%。从金融云(应用)解决方案市场份额来看，中科软科技，围绕各类客户线上化需求，继续丰富其分布式核心、信保、营销、灾备等解决方案;宇信科技、文思海辉、南天信息、融信云等，除在核心、获客与线上渠道等细分领域中保持优势外，在数据科学/数据应用系统方面亦取得增长，加快与客户共同探索创新业务模式。2020年上半年，中科软、宇信科技、文思海辉、南天信息、融信云市场份额分别为7.6%、7.2%、7%、5.2%、4.3%。更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国行业云市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。