金融可研报告

来源：周密金融概念导入 金融民工，通常也翻译成“Jinrong Mingong”，以下简称“民工”。这是一类经常一边吃着不加蛋的煎饼果子一边电话里谈着几十亿大生意的特殊物种，他们在地球上繁衍生息，并且存活至今。他们经常会体验到很多行业外的人所不能体验到的快感，比如“数钱数到手抽筋”。但他们不生产钱，他们只是钱的搬运工。在进入到这个行业之前，他们通常都要经过29层严格过滤筛选，以保证每一个入选的肉体和灵魂，都能够经受住这个行业的揉搓。“金融民工有点甜”只是某些临柜的小姐姐给大众留下的第一印象，大部分民工的状态是“金融民工有点烦”。对民工们来讲，很多崩溃是这样的：你还坐在工位上，一动不动，内心却早已是一地狼藉，稀碎。最近，地摊经济火爆宇宙，为了对行业内民工进行正确指导，本着吃瓜不闲瓜大的原则，对金融民工从事地摊行业进行严肃分析，为全球金融市场的稳定贡献九牛二虎的微薄之力。优势分析 金融民工特别能憋尿。经常工位上一坐就是一上午，仿佛他们的膀胱都是标准的XXXL size。这点特别适合地摊的经营方式。在摊点无人看管的情况下， 稍不留神就有可能丢东西，因此，憋尿实为摆摊儿的绝佳品质，多憋尿，憋好尿，是地摊事业成功的基础。金融民工脸皮厚。对客户打不还手，骂不还口，多年的服务行业从业经验，早已练就了内心汹涌澎湃，外表波澜不惊的厚重脸皮，面对地摊儿上的鱼龙混杂，内心淡定从容：“你伤害了我，我一笑而过”......看你能把我咋地......金融民工气质形象俱佳。此处省去1000万字......金融民工算账精细。有借必有贷，借贷必相等，现金流量表了然于胸，每一位金融民工，都是一个行走的Excel.....金融民工外语也不差，通常都会七八国英语，遇到外国顾客，更是如鱼得水：“five？no no no, too cheap, 说好 seven 咱就 seven......”下面就细分项目展开综合分析： 时间分析 金融民工的上班时间通常为朝九晚九，个别民工还会提早到朝八，比如需要开早会的保险民工和接金融押运的银行民工。这样，他们就只能参加早市和夜市。对于办公室有行军床的中资民工来说，这不是大问题，中午还可以集体关灯补一觉。但是对于苦逼的外资员工，中午不睡，下午崩溃......后果：金融民工的摆摊行为将会对瑞幸咖啡销量产生正面影响。地点分析 既然工作朝九晚九，留给金融民工抢摊位的时间就不多了。如何选择方便的地点开展地摊儿大业，是一个至关重要的问题。对于金融街的民工，可就近选择金城坊街（在东段，不要在西段，别问为啥）、锦什坊街、丰盛胡同等毛细血管路段经营，如果能够占据金融街大草坪的有利位置，开展夏天夜间烧烤，经营十三香麻辣小龙虾等活动，会有意外收获。对于国贸民工，选择就比较多，北到亮马桥，南至潘家园，东到百子湾，西到朝阳门的广袤地域，都可以红尘作伴，摆的潇潇洒洒，策马奔腾，共享人世繁华......一看到大裤衩旁边的直插天际的中国尊，国贸民工就有了向天再借500万的豪气......陆家嘴民工下班后直接背着蛇皮袋到江边就可以了，一边看着浦江浪奔浪流，一边仰视高耸入云的厨房三件套，老灵光......监管分析 摆摊儿，金融民工将直接面对一行两会之外的第四个监管机构：城管的管理。如何与新的监管主体进行沟通汇报，如何进行城管报备、登记和审批，如何填补一行三会和城管之间的监管空白......凌乱的金融民工站在起风的街头，一脸懵逼。合规分析 道路千万条，合规第一条。提到合规，金融民工的心是忐忑的。因为他们还没有看到摊发【2020】第x号文：关于规范金融民工摆摊儿行为的若干规定及实施细则，他们甚至还没有见到过征求意见稿......没有实施细则，到处都是风险。金融民工肯定脑子里全都是疑问：如何应对摆摊儿过程中频繁的现金交易，是否会有洗钱、恐融风险？一个外国人来买我的牙刷要给2美元而不是14块人民币是不是违反外汇条例？有老熟人赊账怎么办，要不要上报成贸易融资？关键是如何对客户做KYC？KYCC？KYCCCCC？CDD？秃顶老王来买卷发棒是不是应该对他做穿透审核？如何证明老王是老王？没有操作规程，如何避免销售环节风险？如何证明老王拿在手里的钱不是背着老婆藏的私房钱？产品分析 地摊儿上是该卖保险、基金、理财、贵金属纪念币这些传统产品，还是大米、鸡蛋、花生油这些金融衍生品，或者是粉底、口红、面膜这些装修材料，甚至口罩、防护服、头盔这些爆品？要不要对卖的产品进行风险分级？要不要对购买的人进行风险测评？如何进行风险提示，这都是困扰金融民工的灵魂问题。一个完美的金融民工销售是这样的：“大爷，您已经80岁以上，买我们这个牙刷会有风险，比如不小心刷掉牙齿，就是不刷掉牙齿，碰到牙龈大出血暴毙也是有可能的。所以您要签一下这个承诺书，表明您已经知道相关危险，保证不会把牙刷放在嘴里乱捅......大爷，我们摊儿上还有限量发行10亿套的贵金属纪念币，已经只有两套了，要不要看一下？如果今天买，我们还免费送一盒山鸡蛋哦......”销售数据保留也是困扰金融民工的重大问题，在一个没有CCTV监控，没有录音，没有第三人见证的情况下，把一个高风险的牙刷卖给一个高龄客户，是一件不可想象的事.....价格分析 遇到客户砍价怎么办？客户买一双6块钱的袜子，砍价到5块，应该找支行行长批还是分行行长批？如果砍到4块，是不是应该找总行领导批？客户4块钱买走了，转头回来退货，应该找谁签字？领导休假怎么办？如何应对现金的保管和转移的风险问题？如何对收入进行申报？如果账上的钱和实际的钱差了一分怎么办？如果摆摊儿的地方发生战争、地震、火灾、海啸等不可抗力如何保证业务正常进行？......结论 综合上述分析，摆摊儿这件事对金融民工的复杂程度，已经远远超出了监管的控制范围和地球人的想象力。搬砖才是我等金融民工的唯一宿命。

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。

长三角一体化加速推进，金融将成为激活内外双循环的动力源。近日，由陆家嘴金融城发展局与华略智库金融研究院联合举办的《2020年长三角金融发展研究报告(白皮书)》发布会在陆家嘴新兴金融产业园举行。根据《白皮书》，截至2019年底，长三角全部城市金融业增加值占GDP比重的均值首超7%，反映出金融业已经成为长三角区域重点行业，行业重要性日益凸显。2019年长三角城市金融发展水平排名TOP10城市出炉，上海、南京、杭州、苏州、宁波、合肥、无锡、温州、南通和常州分列第一至十名。展望未来，长三角区域有望形成以陆家嘴金融城为门户型枢纽、区域级金融中心城市为依托、若干功能性金融节点为补充的全新区域一体化金融格局。金融“明星”城市相继诞生会上，华略智库金融研究院发布了《2020年长三角金融发展研究报告(白皮书)》。华略智库金融研究院执行院长赵永超代表编制组系统分析了2019年长三角29个核心城市的金融发展情况、金融创新特点、科创板上市情况，发布了2019年长三角金融创新十大案例及2019-2020年长三角十大金融中心城市，并对2020年长三角金融发展趋势进行了展望。《白皮书》显示，截至2019年底，长三角全部城市金融业增加值占GDP比重的均值首超7%，反映出金融业已经成为长三角区域重点行业，行业重要性日益凸显。与此同时，长三角诞生了如合肥、无锡、杭州等一批金融“明星”城市。2018年，合肥金融业增加值较2017年增长20%，在长三角各城市中增速最快；无锡保费收入首次进入长三角前五名；杭州本外币贷款余额在长三角各城市中增长最快，高达25%。《白皮书》根据长三角各城市在金融业增加值、银行业、保险业、资本市场服务、金融人才发展、金融创新水平等各细分领域发展情况，评选出2019年长三角城市金融发展水平排名TOP 10城市。上海、南京、杭州、苏州、宁波、合肥、无锡、温州、南通和常州分列第一至十名。新基建或催生数字金融裂变式增长科创板进一步放大了各地的科创水平，成为长三角提升科创产业能级的重要平台。在赵永超看来，沪、苏、杭三市占长三角科创板企业数量超过七成、企业市值份额占比超过八成，无可置疑的成为长三角科创“引擎”。“2019年长三角金融创新趋势出现分化，市区两级政府、监管部门对金融创新的重视程度明显提高，普惠金融、特色金融成为长三角金融创新主流领域。”赵永超表示。展望长三角的未来，赵永超认为，长三角金融一体化未来几年将进入关键阶段，金融将成为激活长三角内外双循环的动力源，注册制将进一步释放资本市场改革红利，长三角区域有望形成以陆家嘴金融城为门户型枢纽、区域级金融中心城市为依托、若干功能性金融节点为补充的全新区域一体化金融格局，新基建有望催生数字金融裂变式增长。白皮书还遴选出了“2019年长三角十大创新案例”，包括上海证券交易所“科创板”开板、温州市“农民资产受托”金融改革创新、上海市“浦江之光”行动、上海金融法院与上交所联合创新大宗股票执行处置模式、宁波市国家级普惠金融改革试验区系列创新、上海证券交易所“沪伦通”正式通车、滁州市“兴农贷”创新农村集体产权制度改革、上海浦东新区长三角资本市场服务基地、湖州市打造绿色金融综合服务平台及芜湖市“互联网++金融审判”模式化解不良风险等十项。加快推进陆家嘴金融城建设此外，华略智库金融研究院高级研究员张嘉旭就“十四五”时期陆家嘴金融城建设的总体定位、发展目标及重大任务等内容进行了详细的阐述。与会各位专家领导就陆家嘴金融城未来五年发展的特色定位、重点方向等进行充分的探讨。上海市经济和信息化发展研究中心主任熊世伟首先肯定规划报告的完整性和逻辑的严密性，并指出未来五年陆家嘴金融城应着重打造不可复制的金融特色定位，加大金融城对上海“五个中心”建设的承担力度。上海银行同业公会秘书长赵海指出，陆家嘴金融城应加快协调机构和监管资源，推动金融创新落地。上海保险交易所再保险事业部总经理赵雷则建议，将陆家嘴打造成国家级金融创新突破试验区，加快金融市场与其他市场间互联互通。（文章来源：国际金融报）

来源：新浪财经文/新浪财经意见领袖专栏作家 任泽平、曹志楠、方思元、黄斯佳、梁珣导读金融与科技深度融合成为全球趋势，深刻改变金融服务市场格局，对传统商业模式和监管规则提出新挑战。如何看待金融科技创新？如何规范发展？摘要1、行业概览：金融科技是技术驱动的金融创新，技术为手段，目标和利源仍在金融。金融科技自20世纪80年代兴起，经历金融信息化、互联网金融、金融与科技深度融合三大阶段，截至2019年全球金融科技投融资达1503亿美元。中国金融科技后来居上，2018年伴随蚂蚁等大型融资，金融科技投融资达到阶段性高点，形成少数大企业主导的市场格局。2、细分市场：应用场景和赛道众多，金融机构与互联网企业各有优势，竞争与合作共存。总体来看，银行和保险科技投入多，在信贷、保险产品设计等应用成熟；证券和资管科技资金投入少，前沿科技渗透较低；互联网平台多以“支付+场景”为入口，向金融机构导流，输出数据和技术优势。1）银行：资金投入充足，发力数字化转型。主要上市银行2019年技术投入高达1079亿元，偏好自建科技子公司或合作开发。应用场景包括消费信贷、供应链金融、智能柜台、智能投顾等，通过大数据、AI贷前精准营销，贷后动态监控，构建信用评级体系，大幅提高业务质量和效率。主要挑战在于转型时间长、数据处理难度大等。2）保险：应用场景广泛，发展迅速。头部保险凭借数据和资金优势自行研发，互联网保险公司主要切入营销、定损等局部市场，2019年技术投入达319亿元。保险产品在设计、销售、投保核保、理赔等环节均有金融科技渗透，显著扩大保险覆盖范围。主要挑战在于保险技术应用“重销售、轻服务”、中小险企数据运用和管理水平有待提升。3）证券：零售经纪和机构业务应用较广。2019年证券技术投入约205亿，主要应用于经纪、机构服务等标准化业务上，在投行、合规风控等依赖人力和经验的业务尚未大规模应用。目前，证券科技同质化严重，且涉及全资本市场基础设施改革，尚待顶层设计统筹推进。4）资管：主要运用于投研决策、量化交易、智能搜索领域。2019年大资管行业存量规模约82万亿元，涵盖基金、银行理财、信托、券商资管、保险资管等机构，其中基金行业在金融科技运用方面较为领先。但轻资产商业模式决定资管行业难以大规模投入技术资金，基金业技术投入不足20亿元、信托业15亿，目前的金融科技水平难以完全取代人力作用，主要起到智能搜索、量化交易、投研辅助作用。5）互联网金融科技平台：大型平台企业主导，渗透支付、借贷、理财、技术输出等细分领域。我们选取10家样本企业观察，企业涵盖电商、社交、本地生活、直播等不同领域，但涉足金融服务路径相同，均以获取支付牌照为敲门砖，导流至高利润的借贷和理财板块，同时利用数据和技术向金融机构输出技术解决方案。但酝酿高杠杆、系统性风险、隐私保护、垄断地位等问题，引起高度关注。3、监管导向：全面升级，鼓励创新与规范发展。早期国家对金融创新持包容态度，但P2P等风险事件极大挑战监管底线。吸取教训，监管层提前预判互联网金融科技潜在风险。顶层设计上，强调鼓励创新与规范发展并重；监管主体上，金融委、央行、监管机构、市场监管总局多管齐下，提前介入，不留监管死角；监管思路上，推出中国版“监管沙盒”试点，打造培育创新与规范发展长效机制。4、展望未来：2020年是金融科技发展分水岭，如果说上半场关键词是巨头崛起、创新商业模式为王，下半场则是重建规则、靠硬实力取胜。金融科技未来发展面临四大趋势。1）步入监管元年，短期内面临强监管，长期仍鼓励创新与风险预防并重。2）金融科技前景依然广阔，市场主体日趋多元，合作大于竞争。3）随着新基建上升为国家战略高度，人工智能、区块链、云计算及大数据深度融合，推动金融科技发展进入新一阶段。4）商业模式或被重塑，更好服务实体经济、普惠金融、提高科技硬实力是三大发力方向。风险提示：金融科技严监管，对市场格局和商业模式形成冲击目录1 金融科技行业概览1.1 何为金融科技：以技术为手段，提高金融效率和质量1.2 发展历程：中国金融科技起步较晚，后来居上1.3 投资情况：2019年全球金融科技投融资达1500亿美元，中国市场有所降温 1.4 核心技术：ABCD四大技术赋能2 金融科技行业应用现状2.1 银行科技2.1.1 行业格局：数字化加速发展，央行、商业银行以及银行金融科技子公司是主要推动力2.1.2 应用场景：金融科技深入各业务条线，信贷领域应用已较为成熟 2.1.3 问题挑战：技术转型时间长、投入产出比不定、数据处理难度大2.2 保险科技2.2.1 行业格局：头部险企和互联网保险公司发展迅速，传统互联网公司加速布局2.2.2 应用场景：贯穿保险业务全链条2.2.3 问题挑战：数据化进程缓慢、新技术运用尚不成熟2.3 证券科技2.3.1 行业格局：金融科技投资约200亿，头部券商、互联网券商和软件服务商三分天下2.3.2 应用场景：广泛应用于零售经纪和机构业务2.3.3 问题挑战：科技投入和应用深度不足，同质化严重2.4 资管科技2.4.1 行业格局：规模庞大、背景多元，但科技渗透较低2.4.2 应用场景：辅助投资决策，提高金融产品设计能力2.4.3 问题挑战：资管行业大整合，金融科技尚处探索阶段2.5 互联网金融科技平台2.5.1 行业格局：大型平台企业主导，细分市场众多2.5.2 应用场景：支付和借贷为主，逐步转向技术方案输出2.5.3 问题挑战：高杠杆、系统性、隐私保护、垄断地位3 监管导向：监管升级，鼓励创新与规范发展3.1 吸取P2P教训，从包容创新到整治规范3.2 金融科技进入监管元年，创新与规范并重4 展望和建议 正文1 金融科技行业概览1.1 何为金融科技：以技术为手段，提高金融效率和质量金融科技是技术驱动的金融创新，技术为手段，金融为目标。金融科技Fintech一词最早是花旗银行1993年提出，由Finance（金融）+Technology（科技）合成而来。根据金融稳定理事会（FSB）2017年《金融科技对金融稳定的影响》，金融科技是指技术带来的金融创新，能够产生新的商业模式、应用、流程或产品，从而对金融服务的提供方式产生重大影响。中国央行《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》也参考了上述定义，指出“金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效”。1.2 发展历程：中国金融科技起步较晚，后来居上纵观全球金融科技发展，可分为金融信息化、互联网金融、金融与科技深度融合三大阶段。1.0金融信息化：上世纪80年代经济全球化、金融自由化催生大量复杂金融服务需求，金融机构设立IT部门，银行卡、ATM、证券交易无纸化等快速普及，金融服务与电子信息技术初步融合，起到提高业务效率、降低运营成本的作用。在中国，1993年国务院《有关金融体制改革的决定》提出“加快金融电子化建设”，中国金融信息化提上日程。2.0互联网金融：2000-2010年全球信息爆炸、互联网红利快速上升，金融机构围绕互联网拓客营销，金融服务从线下转移到线上，极大丰富触及范围和应用场景，减少信息不对称，销售渠道和业务模式大变革。在中国，2013-2015年是互联网金融达到高峰，P2P、移动支付、网上开户遍地开花，互联网银行、证券、保险等纷纷设立。3.0金融科技深度融合：2011年以来，随着人工智能、大数据、云计算、区块链技术渗透于投资决策、风险定价、资产配置等环节，深刻改变金融服务方式和逻辑，对传统金融机构和监管发起挑战。中国由于人口基数庞大、移动通信和物流基建发达，在全球金融科技竞争格局中处于第一梯队。1.3 投资情况：2019年全球金融科技投融资达1500亿美元，中国市场有所降温全球金融科技投融资2018年达到顶峰。根据毕马威《金融科技脉搏》，2015-2019年，全球金融科技投融资金额从649亿美元增至1503亿美元，年均增速达23.4%，投融资数量从2123宗增至3286宗。2018年伴随蚂蚁等一批大型融资事件落地，金融科技投融资达到阶段性高点，此后市场降温。2020年上半年，因疫情导致跨境并购中断，金融科技仅获1221笔交易、256亿美元投资。分投资渠道看，风投表现较为强劲。金融科技主要投资者包括VC、PE和并购，平均所占份额为40%、3%、41%。VC是风险投资机构对初创企业股权投资，是反映金融科技投资市场领先指标。近5年，VC支持的金融科技投资金额从178亿美元增至393亿美元，2020年上半年为200亿美元，超过同期水平。分业态看，支付科技占四成，保险科技次之。金融科技投向业态包括支付、保险、监管科技、数字货币、财富管理、网络安全等领域，2020年上半年占比分别为38%、9%、7%、5%、1%、3%。支付科技涉及领域广泛，从大众消费到医疗、房地产、跨境交易等细分赛道，均对支付流动性、安全性提出较高要求，投资者热情高涨。分国家和地区看，美国金融科技投资最多，中国投资降温。2020年上半年，美洲、亚洲、其他地区金融科技投融资分别为129、81、46亿美元，占比分别50%、32%、18%。其中，美国金融科技投资额119亿美元，占美洲92%、全球投资额46%。亚太地区，以印尼、印度为代表东南亚金融科技公司成为热点。中国内地金融科技投融资经历2018年高峰，2019年投资额为45亿美元，相比缩减82%，2020年上半年进一步降至6.1亿美元。分企业看，中国金融科技市场格局寡头化。不同于其他国家和地区金融科技以中小型公司为主，中国金融科技市场结构趋向少数大型企业主导。《2020胡润全球独角兽榜》显示，18家金融科技行业独角兽企业估值共计16340亿元。1.4 核心技术：ABCD四大技术赋能1、人工智能人工智能（AI）将人的智能延伸到计算机系统，具体包括图像识别、语言识别、自然语言处理、机器学习、知识图谱等。金融领域涉及人工环节多、对数据安全性要求高，人工智能应用广泛。根据艾瑞咨询，预计2022年金融科技投资中，人工智能投入将达到580亿元。AI+金融典型应用包括：1）基于生物识别的人脸识别，可应用于账户远程开户、业务签约等；2）基于语音识别与处理，实现智能客服、营业网点机器人服务，减少运营成本；3）基于OCR自动化视觉处理，将发票、合同、单据的信息结构化处理，提高效率；4）机器学习应用于智能投顾，提高市场有效性，加快产品创新。5）金融知识图谱，将大量信息汇集到关系网，作用于风险预警、反欺诈方面。2、大数据大数据（Big data），是以新处理模式对大量多样的数据集合进行捕捉、管理和处理，使之成为具备更强的决策力、洞察力和流程优化能力的生产资料。国家工业信息安全发展研究中心《2019中国大数据产业发展报告》显示，2019年中国大数据产业规模达到8500亿，预计2020年超过1万亿。大数据+金融典型应用包括：1）客户画像：大数据根据客户人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等，捕捉潜在需求，实现精准营销与获客。2）大数据征信：基于金融大数据，开发授信评估、信用报告、贷中预警等服务，降低信用评估成本，将审核周期缩短至秒级。3、云计算云计算（Cloud computing）将原本在本地服务器进行的计算转移到云端，按需使用，具有计算高效、成本低廉特点。按照服务方式，云计算分为IaaS（将IT基础设施作为服务交付），PaaS（将数据库等平台作为服务交付），SaaS（将应用解决方案作为服务交付）。根据IDC《中国金融云市场跟踪》报告，2019年中国金融云市场规模达到33.4亿美元，其中，以公有云和私有云为代表的IaaS规模达到23.5亿美元，云解决方案市场规模达到9.8亿美元。云计算是金融科技基础设施，典型应用包括：1）云+大数据：云计算以分布式处理架构为核心，高度契合大数据处理，实现海量数据云端存储。2）拓展系统处理能力：传统金融解决方案市场由IOE主导，即以 IBM、Oracle、EMC为代表的小型机、集中式数据库和高端存储的技术架构，难以应对数据量级和计算复杂程度的增长，金融机构自行开发或购买云服务，弥补基础软硬件的不足，满足系统高性能和容灾备份的要求。4、区块链区块链（Blockchain）是分布式共享记账机制，具有去中心化、不可篡改、匿名性等特点，与金融行业对数据安全、交易真实、隐私保密等业务需求不谋而合。IDC《全球半年度区块链支出指南》估算2018年中国区块链市场支出规模达1.6亿美元。区块链赋能金融典型场景包括：1）物联网：区块链是物联网底层万物互联的基础，确保底层资产交易真实可靠，提升交易安全性，降低信息不对称。2）支付结算：支付收单机构间基于联盟链和智能合约实时自动对账，避免数据被篡改，全业务流程可追溯可审计。2 金融科技行业应用现状金融科技细分赛道众多，涵盖支付、借贷、投资、财富管理、保险、解决方案输出等业务形态，主要玩家包括传统金融机构、互联网企业、专业领域金融科技公司等。2.1 银行科技2.1.1 行业格局：数字化加速发展，央行、商业银行以及银行金融科技子公司是主要推动力近年来，银行业发力金融科技领域，借助技术推动整体向数字化、智能化、生态化加速发展。根据《中国上市银行分析报告2020》，2019年上市银行继续加大科技投入力度，在基础平台建设、数字化零售金融、数字化公司金融、数字化同业业务等方面取得长足进展，大中型上市银行平均科技人员占比提升至4%以上，平均科技投入资金占营业收入比例约为2%，其中披露金融科技投入的18家上市银行投资规模合计达1079亿。目前银行业金融科技主要形成以下格局，央行发起设立金融科技公司引领行业发展，商业银行与科技公司合作完善业务生态布局，大中型银行成立金融科技子公司发力转型。央行主导成立金融科技公司，涉及数字货币、区块链等。央行为完善数据共享、数字货币清结算、征信数据库建设等工作，正稳步推进计划中的金融科技工作，目前已成立五家金融科技公司，包括数字货币研究所、深圳金融科技有限公司、长三角金融科技有限公司、成方金融科技有限公司、中汇金融科技等，涉及数字货币、区块链金融、密码学等多个方向。银行与第三方互联网公司和科技公司合作。银行拥有牌照、研发实力、资金和客户，科技公司具有科技能力和金融创新的敏感度，二者优势互补，在客户资源、科技开发与应用、风险控制等领域深度合作，银行通过合作开发、协作引入等方式接受较为成熟的技术方案，同时推动组织转型和架构升级。例如，赣州银行与中兴通讯、大连同方和天阳宏业等科技公司共同发起金融科技国产化实验室，晋商银行与山西移动签署战略合作协议将在金融业务、通信及信息化服务等方面共建金融科技生态。大中型银行成立金融科技子公司。各大银行在深化与外部科技企业合作的基础上，注重加强自身科技实力，成立金融科技子公司整合技术、业务、资源及经验优势，对内对外输出技术能力，提升整体数字化水平。截止2020年11月，国有五大行及七家股份制银行已成立独立的金融科技子公司。2.1.2 应用场景：金融科技深入各业务条线，信贷领域应用已较为成熟当前银行金融科技应用快速发展，深入各业务条线与产品，手机银行、智能柜台、交易银行、智能客服、智能投顾等增值服务全面推出，提升客户体验、降低运营成本，各业务协同形成正向循环。其中，金融科技在信贷业务领域应用广泛，目前大数据和人工智能技术已较为成熟，主要包括消费信贷、中小企业贷款及供应链金融。（一）消费信贷消费信贷具有小额、分散、高频的特点，内嵌于日常生活，与消费场景深度融合。1）贷前：触达客户、挖掘需求、精准营销消费金融场景化构建，增加流量、获取数据。银行通过和较强科技实力的头部机构合作为消费金融业务提供精准导流，掌握客户大数据，目前主要有两种方式，一是与金融科技信息平台合作，拓展技术应用和场景服务能力，如五大行分别与百度、阿里、腾讯、京东、苏宁建立战略合作关系，在金融产品、渠道建设、智能金融服务领域深度合作，其中重点布局校园生态、交通出行、医疗健康、零售商超等线下流量大的场景，如各大银行接入第三方支付机构、合作线上发卡等。二是与生活社交、餐饮娱乐、旅游出行等平台合作，互联网在前端提供客户和流量，商业银行开放客户端接入的API接口，同时吸引线上线下客户，形成一站式服务。如在美团点评、永乐票务等平台上提供支付、消费信贷等便捷优质的金融服务，联合爱奇艺等视频平台提供会员服务等，形成消费金融生态圈。根据大数据挖掘客户信贷需求，实现精准营销。依据外部平台、内部个人信贷等数据，借助生物识别、人工智能等技术，准确分析客户属性、行为偏好、需求倾向等，形成信用卡、财富管理、信贷等不同层次的金融产品和服务体系，实现对目标客户的精准触达、智能营销，并匹配最优产品组合，提升差异化定价能力。如恒丰银行利用自主研发的企业级大数据技术平台，提供客户360视图、产品货架与优化组合方案、客户风险预警等，实现团队协作和精准营销技术支撑，系统中的产品推荐和智能获客功能有效增加了新客户增长和产品持有，从2016年2月至2017年4月使用前后数据看，客户增长率、价值客户增加率、重点产品持有率分别上涨2.2%、3.6%、3.5%。精准识别客户资质，实现恰当准入。在授信环节，通过大数据征信、人工智能、知识图谱等验证借款人的真实身份和偿付意愿，准确判断用户信用等级、项目风险、成本效益。数据来自与外部聚合的生态平台、征信机构、社保、财税、工商等公用事业系统、个人信用管理平台等多维度，利用深度学习、神经网络技术，减少人工干预。如平安金融壹账通利用微表情面审辅助系统，整合人工智能与大数据技术，智能判断并提示欺诈风险，可实现与人工判断80%的吻合率，实现了面审流程智能化、规范化、减少40%以上人工干预。2）贷中及贷后：动态监控、用户复贷、逾期催收贷款发放后，1）信用风险动态监控，大数据、人工智能等技术跟踪交易行为、关联交易动态，关注信用风险变化，基于风险预测模型进行预警和调整；2）用户复贷、逾期催收，对于有良好的记录的优质客户，继续使用精准营销推动复贷，对逾期客户进行催收预警，与公安司法部门连通，联合执行催收。如恒丰银行的全面风险预警系统，其依托于星环大数据平台，可适用于贷款全流程风险监控，自上线以来，客户识别效率、准确率、成本控制显著提升，某平台贷自增授信业务逾欠率控制在1%以内，且呈逐步降低趋势。（二）中小企业贷款及供应链金融服务中小企业抵质押物较少、价值较低，银行难以触达和有效服务中小微客户。近年随着金融科技和业务的逐步融合，在中小企业贷款以及供应链金融方面，银行可以通过金融科技提升数据收集能力、构建信用评级体系，极大提高支持中小企业融资效率。1）贷前：数据采集、信贷审核流程整合在普通中小企业贷款中，银行通过金融科技技术采集电商交易、物流、企业结算、流水等数据，结合工商、税务、法院等外部信息，一并进入数据湖，经数据挖掘、特征提取、机器学习等方式刻画企业形象，进而构建信用模型、判断信用风险、核定信用额度，完成企业到企业主的全面分析，实现线上审批、自动放款。金融科技中数据的获取、加工、分析等是并行操作，将七大原有信贷审核流程整合为一体，提升审批效率、降低运营成本。在供应链金融服务中，银行贷前风控从授信主体转向整体链条。供应链核心企业信用良好，根据上下游企业与其交易关系的大数据形成关系图谱，通过知识图谱技术将碎片化数据有机组织，利用区块链技术实现供应链上下游信用穿透，同时使用交往圈分析模型，持续观察企业间交往数据变化，动态监控供应链健康程度，实现信贷全流程管理。其中最为关键的是区块链技术实现的信用共享，具体来看，数据方面，通过将业务流程中的四流（信息流、商流、物流和资金流）与融资信息上链，利用区块链不可篡改性，提升数据可信度；业务方面，将核心企业的票据、授信额度、应收应付等转化为数字凭证，利用区块链可溯源性，实现信用有效传导，同时通过智能合约可实现数字凭证的多级拆分和流转，有效提升金融机构风控效率，降低中小企业融资难度。目前已有较多区块链结合供应链实践，如工银e信、农行e链贷等，主要用于应收款项、库存融资等方面。以工银e信为例，其是一种可流转、可融资、可拆分的电子付款承诺函，可在平台上自由转让、融资、质押等，实现银行资金的全产业链支持。2）贷中及贷后：全流程管理与消费信贷类似，用数据监控客户经营周期，关注用户的欺诈风险与经营风险的动态改变，设置一系列预警指标，包括银行流水、杠杆比例、税务信息等传统金融数据，以及交易对手方经营变化、市场数据等经营数据。2.1.3 问题挑战：技术转型时间长、投入产出比不定、数据处理难度大信贷业务数字化从根本上改善了中小企业、农户的贷款服务。12月8日银保监会主席郭树清表示，银行等机构的智能风控减少授信过程中对抵押物的依赖，提升融资的可得性，甚至可精准帮助贫困户发展适宜产业。截至2020年9月，全国扶贫小额信贷累计发放5038亿元，支持贫困户1204万户次，截至10月，银行的小微企业信贷客户已达到2700万，普惠型小微企业和个体工商户贷款同比增速超过30%，农户贷款同比增速达14.3%。但当前银行金融科技发展中也存在部分问题：一是传统对内的技术系统转向以客户为中心的数字系统尚需时日。传统IT系统通过内部网络和信息化技术实现业务流程电子化，提升工作流程效率、降低操作风险，核心系统的重点在于安全和稳定。而数字化改革的重点是以客户为核心，需要快速响应和灵活拓展能力，以定制化、场景化的金融服务满足客户需求，因此传统IT系统与以客户为中心的数字化系统衔接与整合需要一定时日。二是转型所需投入成本较高，需权衡投入产出比。战略转型、软硬件改革等需要较大的金融科技投入和人才吸纳成本，短期内对银行的盈利能力形成影响。2019年，上市银行平均金融科技投入分别占营业收入、归母净利润的2.3%和7.0%。持续高额投入能否成功转型，未来创造更高额利润、有良好的投入产出比仍存在不确定性，因此银行在考虑进行改革时会不断权衡转型的可行性和可持续性。三是数据处理和分析难度大。传统银行数据库的信息具有碎片化、非结构化的特征，各项业务和项目运行是单独的数据集，使得数据的整合、处理和分析存在较大困难。目前主要以“数据湖”的形式将所有数据集中，再依据所需进行提取加工，但实际操作中，入湖数据的筛选、海量原始数据的输入、高效低成本的提取和分析数据等均存在难点。2.2 保险科技2.2.1 行业格局：头部险企和互联网保险公司发展迅速，传统互联网公司加速布局近几年，我国保险科技发展十分迅速。根据《中国金融科技生态白皮书2020》，2019 年中国保险机构的科技投入达 319 亿元，预计2022年将增长到534亿。头部保险企业和互联网保险公司的科技布局不断加速，中国平安、中国人寿等传统大型保险机构，均将“保险+科技”提到战略高度。当前我国保险科技市场主要参与方有三类，分别为传统保险公司、互联网保险公司以及互联网公司。1）传统保险公司是当前推动保险科技运用的主力。在互联网转型的压力下，传统保险公司基于其自身稳定成熟的保险业务模式、产品设计、营销渠道，积极扩大金融科技的运用范围，通过与科技企业合作或自研，提升金融科技实力与创新能力。以中国平安为例，公司持续加大科技研发投入，打造领先的科技能力。截至2020年6月末，公司科技专利申请数较年初增加4，625项，累计达26，008项 ；在全球金融科技专利申请排名榜中，连续两年位居全球第一位。2）互联网保险公司是保险科技生态的重要力量。互联网保险公司自创立起就致力于在各方面业务发展创新，与传统保险公司错位竞争，主要围绕产品设计、销售、理赔、售后等多方面，实现线上化、场景化和去中介化目标。以众安保险为例，由“保险+科技”双引擎驱动，围绕健康、消费金融、汽车、生活消费、航旅五大生态，以科技服务新生代，提供个性化、定制化、智能化的新保险，开发了众享e家·意外险、骑行保共享单车意外险、尊享e生、童安保等特色互联网保险产品。3）互联网公司是保险科技生态的新新力量。互联网公司金融科技实力较强，并且具有丰富的流量入口，在将流量与金融科技结合方面具有显著优势。互联网公司在布局大金融生态的同时，与保险公司深度合作，在保险领域的布局逐步深入，逐步成为保险科技的新新力量。以微民保险为例，作为腾讯旗下保险代理平台，微民与保险公司深度合作，充分发挥腾讯的互联网能力和“连接器”优势，为用户提供性价比高的保险产品以及微保特色的优惠与增值服务。微民保险着重打造“互联网+保险”生态模式、“流量+场景+保险”生态模式、“保险+服务+用户教育”闭环模式，通过结合微保的用户触达、风险识别、网上支付，跟保险公司的精算、承保、核赔和线下服务能力，实现全行业的生态共享共赢，最终让用户受惠。2.2.2 应用场景：贯穿保险业务全链条保险业务的核心链条包括产品设计、销售、投保核保、理赔等四个环节。以人工智能、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术应用为代表的保险科技，正在深刻改变保险业务模式，重塑保险业务的核心价值链。1）产品设计端：提供全面深入数据支持，提升风险定价能力保险的产品设计是保险业务核心能力，通过区块链、人工智能、大数据等技术，可以为保险产品设计提供更加全面深入的数据支持。如利用区块链结合物联网、以及人工智能技术，可以将通过场景获得的数据上链储存，保证数据安全性、真实性。在此基础上，通过大数据建立客户数据库，辅助精算师进行产品开发，提升风险定价能力。保险科技在产品设计端的运用，一方面有助于保险业务效益提升，实现保险产品精准定价，另一方面提升客户的产品体验，将保费与个人实际情况更精准结合。当前在车险行业较为热门的保险科技运用是UBI车险，即“Usage Based Insurance”（基于实际使用的车险），根据《中国金融科技生态白皮书（2020）》，UBI车险采用前装设备、OBD（On-Board Diagnostics，车载自诊断系统）设备以及智能手机，实时收集实际驾驶时间、地点、里程、加速、减速、转弯、车灯状态等驾驶信息，加以分析建模，精准地计算风险保费、设计保险产品。UBI 车险结合驾驶人、车辆、路面状况等多个维度模型的分析，可以准确评估驾驶人员的驾驶行为风险等级，从而确定不同的保费级别，最终实现保费与风险的对价平衡。2）产品营销端：通过精准定位、定向投放提高转化率人寿集团公司副总裁盛和泰在撰文中表示，通过金融科技运用，“保险公司将保险服务融入客户所处的网络应用场景之中，通过适时风险提示来激发客户投保意愿，推动保险销售从‘干扰型的介入式推销’向‘场景型的融入式营销’转变，实现客户保险消费从‘要我买’向‘我要买’的转变，将保险消费主导权归还给消费者，客户的保险消费体验得到显著提升。”一是精准营销，通过大数据、人工智能作为主要技术，对客户进行360度精准画像，实现客户群精准定位，同时提高保险营销渠道的精细化管理，在匹配客群及渠道的基础上进行定向投放，提高转化率。二是辅助代理人业务，通过强大的数据化平台，将各类保险产品主要数据导入，为代理人业务提供手机端可移动、实时、可修改各类参保参数的线上保单生成系统，便于代理人实时制定个性化方案、跟进参保进度等。三是智能客服，通过人工智能技术与潜在客户深度交流，获取客户需求以及客户信息，并提供定制化保险方案。3）投保与核保端：流程智能化，降本增效在投保与核保环节，保险科技的价值在于帮助企业提升风控能力，实现流程智能化，电子保单与自动核保的应用帮助降本增效。在投保环节，通过区块链技术，将过去分散的保单管理转为统一链上管理，实现全流程数据化，便利数据分享。在核保环节，通过区块链及渠道溯源，以链上数据简化投保评估流程，依据参保人全方位的数据信息，对参保人员进行智能综合分析，实现智能核保以及流程自动化，降低成本；依据风险程度做出是否承保及确认承保条件，量化风险。4）理赔与售后：提高理赔效率，识别骗保风险通过人工智能及大数据技术，保险公司可以显著提高理赔效率、实现骗保识别、提升客户体验。在智能客服方面，利用人工智能可以实现理赔决策自动化，提高理赔效率，减少人工成本。如一些保险科技公司已推出“智能闪赔”产品，实现机构数据打通，能够通过线上操作，不受时间地点限制，在半天内赔款到位，90%以上的案件10分钟内就能完成查勘，自助理赔率达到60%，提升效率，降低赔付成本。在理赔反欺诈方面，利用大数据，可以建设智能风控系统识别欺诈风险，改善传统理赔环节存在的数据割裂问题。保险欺诈行为严重损害保险公司的利益，为识别可疑保险欺诈行为，需要开展多方面专项调查，耗时耗力。而借助大数据手段，通过建立保险欺诈识别模型，完善智能风控系统，通过筛选从数万条赔付信息中挑出疑似诈骗索赔，再根据疑似诈骗索赔展开调查，提高工作效率。此外，保险企业可以利用大数据，结合内部、第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测，包括了客户的健康状况、财产状况、理赔记录等，及时采取干预措施，减少先期赔付。2.2.3 问题挑战：数据化进程缓慢、新技术运用尚不成熟保险科技的运营显著扩大了保险覆盖范围，实现保险业务降本增效。郭树清在2020年新加坡科技节演讲中提出，“数字保险显著拓宽了保险覆盖范围。中国基本养老保险已覆盖近10亿人，基本医疗保险覆盖超过13亿人，并已实现跨省结算。保险机构运用视频连线和远程认证等科技手段，实现业务关键环节线上化。2020年上半年，互联网人身险保费收入同比增长12.2%，互联网财产保险公司保费收入同比增长44.2%。”当前保险金融科技应用不断向纵深化发展，然而仍面临一定问题：一是部分保险金融科技应用重销售、轻服务。当前保险科技运用主要集中于销售以及产品设计端，侧重于获取客户信息、塑造场景化保险购买体验，提升产品设计能力以及客户购买意向，但对于售后、理赔便利性等环节的技术运用仍有待提升，切实提高保险服务品质。二是数据化进程存在挑战，数据储存和安全问题日益突出。在当前保险行业在推进科技运用过程中，部分中小险企数据管理规范有待建立，在数据资源采集、传输、存储、利用、开放等全流程数据化进程建设仍存在问题。部分保险公司积累大量客户行为数据和交易数据，但数据管理水平仍不足，存在数据孤岛化、分割化问题，数据安全性程度难以保障。三是新技术在保险行业的运用尚不成熟，如区块链、人工智能等。受限于科技成熟度，以及理论向实践转换的问题，新技术应用速度难以满足市场需求，保险科技在行业内的应用仍然有很大提升空间。2.3 证券科技2.3.1 行业格局：金融科技投资约200亿，头部券商、互联网券商和软件服务商三分天下证券行业金融科技投入2019年超200亿。根据中证协，2017-2019年证券业信息技术投入金额从2017年112元增长至2019年205亿元，年均增速35%；信息技术投入占上一年度营收比重从2.80%提高至8.07%。2019年证券行业信息技术人才有13241人，占3.75%。证券领域金融科技参与者主要包括大型综合类券商、互联网券商和软件服务商。1）大型综合类券商通过自建团队、合作开发等方式，注重培育自主研发能力。国泰君安成立数字金融部、华泰证券成立数字化运营部、中金与腾讯成立合资技术公司，2019年，国泰君安、华泰证券、中信证券信息技术投入位列前三，投入规模分别为12.4亿元、12.0亿元和11.4亿元。2）互联网券商主打流量运营。东方财富从互联网转型券商，注重科技赋能，研发人员占比近40%。根据中证协，2019年东方财富信息技术投入占营收比重25%，遥遥领先于其他券商，旗下“东方财富网”PC端和APP分别贡献日活6252万人和月活4141万人。3）软件服务商专注产品开发。同花顺将人工智能导入传统的理财顾问服务，提供投资建议，2019年研发投入占营收25%，研发人员占65%。恒生电子为证券等金融机构提供IT软件产品和解决方案，研发支出占营业收入比例超过40%。2.3.2 应用场景：广泛应用于零售经纪和机构业务金融科技广泛应用于证券行业经纪交易等标准化业务上，在投行、合规风控等依赖人力和经验的业务尚未大规模应用。具体体现：以互联网、大数据升级移动终端、精准获客，以智能投顾增加客户粘性和服务附加值，以流程自动化RPA技术和数据仓库提高PB机构服务。1）零售经纪：人工智能、大数据助力经纪业务向财富管理升级。券商零售业务服务于C端客户，包括经纪、投资咨询、财富管理等业务。金融科技作用，一是互联网大数据营销，升级一站式终端平台，通过身份信息、交易数据，挖掘客户在理财、基金、融资、财富管理等深层需求，精准营销；二是智能投顾，运用金融科技、量化模型、智能算法等技术打造智能投顾平台，客户输入条件，即可筛选标的、生成资产配置方案，不但降低人工成本、提升投顾效率，而且扩大对长尾用户的覆盖范围。2）机构业务：RPA、数据仓库打开PB发展空间。券商机构业务包括做市、托管等，存在海量交易数据和标准化流程。其中PB业务涉及为私募基金等专业投资者提供交易、估值、清算、风控等一揽子服务，对信息系统稳定性、时效性要求高。RPA技术（机器人流程自动化）基于人工智能完成重复工作，应用于量化交易平台，是券商和软件供应商发力方向。大数据和云计算集合，支持PB级数据和秒级处理，数据仓库存储容量将得到大幅拓展，满足日常监控、交易分析等需求。3）投行业务：区块链在资产证券化潜力大。区块链具有不可篡改、可追溯、可溯源、可验证的特征，通过区块链技术实现资产证券化产品底层穿透，会计、评估、律师等中介机构上链尽调，显著推动新经济资产证券化业务。2017年，百度-长安新生-天风2017年第一期资产支持专项计划，是首单基于区块链技术的场内ABS，基础资产为汽车消费信贷。4）合规风控：构建智能风控体系。通过大数据、智能算法构建智能风控体系，多维度数据综合评估，加强线上业务合规审查，达到欺诈行为、异常交易、反洗钱识别监控效果，进行“全面风险管理”，保障投资及资产安全。2.3.3 问题挑战：科技投入和应用深度不足，同质化严重证券行业在金融科技投入不足、业务复杂，金融科技应用多停留在系统建设表层，难以实现前沿金融科技融合创新，依靠金融科技实现差异化发展仍任重道远。一是整体投入方面，证券业金融科技整体投入不足。证券行业为轻资产模式，整体资金实力较弱，2019年中国券业技术投入205亿元，头部券商投入规模在10-14亿元。相比之下，不但落后于银行业1079亿、保险业330亿元的信息投入水平，而且与国际投行相差甚远，摩根士丹利、高盛信息技术投入超过10亿美元，通过自研和大手笔收购布局金融前沿技术。二是应用深度方面，金融科技应用的深度和广度不足，同质化严重。目前券业处于数字化探索转型期，线上化、智能化已经渗透到各个业务链条，但大部分停留在信息系统建设、移动终端平台等层面，对前沿金融科技投入和应用不足。根据艾瑞咨询，2019年证券公司投入在云计算大数据、AI、RPA、区块链金额分别为3.3、2、0.6、0.5亿元，合计在信息技术投入占比2.9%，金融与科技如何深度融合发展尚未形成共识。三是外部环境方面，证券科技创新复杂性高，面临更严格的监管要求。证券业前中后台种类较多，业务之间数据共享、系统串联和防火墙要求严格，金融科技基础设施牵一发而动全身，证券行业技术创新受到严格监管。能否突破系统壁垒、打通数据孤岛，需要在顶层设计层面予以统一明确。2.4 资管科技2.4.1 行业格局：规模庞大、背景多元，但科技渗透较低资管行业参与者包括以基金、银行理财、信托等为代表的资产管理机构。截至2019年，大资管行业存量规模约82万亿元，银行、信托、公募基金、基金专户及基金子公司、券商资管、保险资管、期货资管分别占28.5%、26.3%、18.0%、10.4%、13.2%、3.4%、0.2%。此外，还有私募基金、第三方财富管理公司等众多非持牌参与者。基金行业以二级市场标准化产品投资为特色，金融科技辅助投研决策。主动型投资对基金经理个人经验依赖度高，目前的金融科技水平难以完全取代人力作用，主要起到智能搜索、投研辅助作用。根据艾瑞咨询，2019年中国基金行业整体技术投入为19.8亿元。基金业协会2020年《资产管理行业金融科技应用现状调查分析报告》，22家公募基金对金融科技年投入额在千万级别，受访公募基金对金融科技投入占收入比重低于5%、介于5%-10%、超过10%，分别占54%、39%、7%。以信托为代表的非标投资机构，金融科技水平较低，仍处于探索期。根据信托业协会，2019年信托公司投入信息科技建设的金额约15亿元，主要应用场景是提升信息化系统、消费金融智能风控等方面。2.4.2 应用场景：辅助投资决策，提高金融产品设计能力金融科技在资管行业的应用场景，除了系统改造降低成本、大数据获客等常规应用，在投研管理、被动产品开发、客户资产配置方面表现突出。主动投资方面，机器学习在信息筛选、模型搭建方面表现突出，辅助主动管理型投研决策。基于人工智能的投研系统，在数据采集、数据处理、算法优化方面远高于人力，落地场景包括，1）信息筛选：大数据、机器学习、爬虫技术可以实现多渠道抓取信息，不但全面网罗公告、研报、新闻等传统渠道，而且更好捕捉微博、论坛等市场情绪因子，提高信息有效性，辅助生成投资观点。2）模型构建：利用机器算法构建智能信评、智能风控、量化模型，用于历史回测、情景模拟、未来预测，投资决策模型经过不断训练迭代，更加精确地识别潜在风险和超额收益机会。被动投资方面，算法和量化模型实现低成本、大规模开发指数产品。国际经验表明，以指数基金、ETF为代表的被动投资发展空间广阔，2019年全球指数型基金规模达到11.8万亿美元，近10年年均增长约15%。金融科技在被动投资应用关键是量化模型开发和大数据处理，为ETF等创新产品设计提供低成本、最优化解决方案。博时基金2019年初曾表示，近两年基于大数据的指数增强基金取得了超越基准指数 10% 以上的超额收益。2.4.3 问题挑战：资管行业大整合，金融科技尚处探索阶段一是整体投入方面，资管行业技术投入明显不足。无论是以二级市场投资为代表的公募基金，还是以非标为代表的信托，金融科技投入量级仅数十亿，远远低于银行千亿级别和保险、证券百亿级别的科技投入。这是由行业和业务特性共同决定：一方面，资管行业普遍以代客理财的轻资产运营模式，资金体量小，另一方面传统资管业务高度依赖人才、经验、人际关系等定性因素，难以被科技完全取代。但从长远看，重视金融科技投入是资管行业差异化、跨越式发展的必经之路，仍需长期科技投入，培育科技创新文化。二是渗透深度方面，前沿技术尚未普及。资管行业普遍在信息系统升级改造、互联网获客方面获得长足进展，例如通过自有APP打造运营、互联网平台线上引流，基金公司突破了传统销售渠道束缚，直达用户需求，大幅提高营销效率。但对人工智能、云计算、大数据等前沿科技在投研、风控等核心领域尚未形成普及。相比贝莱德2019年技术投入费用为2.89亿美元，占比近16.4%，自主研发 Aladdin 系统，利用大数据构建的风险管理平台，2019年已获得9.74亿美元技术服务收入。三是外部环境方面，市场与监管处于磨合探索期，金融科技具体展业方式存在不确定。市场端，近年来面对资管新规、金融开放等挑战，资管行业处于整合和转型阶段，既要压降不符合规定的旧业务，同时还要想方设法创新业务模式，转型任务重、竞争激烈。政策端，监管规则也处在变化和完善过程中，如何规范金融机构与互联网平台合作、如何在确保独立合规前提下实现金融集团与旗下资管子公司业务协同、如何引导财富管理机构健康发展、如何建立信息安全与投资者保护机制等一系列问题尚无确定规范，使部分中小机构对金融科技的投入和应用处于观察阶段。2.5 互联网金融科技平台2.5.1 行业格局：大型平台企业主导，细分市场众多互联网巨头通过丰富场景、海量用户、网络信息技术渗透到支付、借贷、投资、保险等各个金融服务，形成金融科技头部平台。根据毕马威2019年全球金融科技100强榜单（Fintech100），中国共7家公司列入前50强，其中蚂蚁集团、京东数科、度小满金融等分别列第1、3、6位，是我国互联网金融科技平台类企业的代表。我们选取蚂蚁、腾讯、京东、百度、新浪、苏宁、美团、网易、字节跳动、陆金所共10家互联网平台作为研究样本。2.5.2 应用场景：支付和借贷为主，逐步转向技术方案输出1）第三方支付支付业务是互联网巨头参与金融服务的敲门砖，10家样本企业均完成支付业务布局，通过数以亿计的用户构建金融生态。截至2020年6月我国第三方移动支付市场规模达到59.8万亿，支付宝和财付通分别凭借强大的电商和社交属性，占据55%和39%的市场份额，其他竞争者仅壹钱包和京东支付份额超过1%。虽然剩余市场空间有限但支付业务起到重要的流量端口作用，互联网巨头们仍激烈竞争存量牌照，如2020年1月拼多多收购付费通，8月字节跳动入手合众支付，11月快手收购易联支付等。2）互联网借贷互联网信贷市场规模巨大，利润丰厚，10家样本企业均有布局。截至2018年底我国互联网消费金融市场规模达到9.15万亿。电商巨头旗下消费金融平台凭借流量和场景占据市场优势，2018年市场份额最高达到37.2%；其中，蚂蚁集团互联网平台促成信贷余额最高，截至2020年6月达到21356亿元，其次为陆金所5194亿元。互联网平台普遍通过助贷、联合贷、赊销等模式开展借贷业务。1）蚂蚁集团、陆金所、京东金条等产品以助贷和联合贷的方式为主，该模式下互联网平台负责获客、信用评估、风控等，金融机构负责提供大部分贷款。截至2020年6月，蚂蚁促成信贷余额2.15万亿，其中表内贷款仅362亿元，占比1.68%，2020年上半年陆金所新增零售信贷284亿元，其中自有资金放款比例仅为0.7%，其余60.6%的资金来自49家银行银行、38.7%的资金来自信托计划融资。2）京东白条以赊销模式为主，该模式下，京东数科与电商合作，提供数据支持和风控等服务，针对用户使用京东白条产生的应收账款进行资产证券化。3）互联网投资理财和保险互联网平台集合银行存款、公募基金、股票、保险等各类资产，试图打造一站式财富管理平台，为金融机构导流。截至2018年，我国互联网理财市场规模达到5.67万亿元，同比17.1%。截至2020年6月蚂蚁集团与约170家资产管理公司合作，促成资产管理规模约4万亿元，根据澳纬咨询的统计其市场份额约为48%-51%，其次腾讯金融管理规模超过8000亿元，陆金所合作机构达429家，AUM为3742亿元。4）科技输出头部互联网平台去金融化，增加科技研发投入，提供金融服务解决方案。投入方面，2020年上半年，蚂蚁研发投入57.2亿元，占收入比重7.9%；京东数科研发投入16.19亿元，占收入比重15.7%。产出方面，蚂蚁集团在数据库和区块链领域的布局成果卓著，2019年和2020年上半年支付宝申请公开的全球区块链发明专利数量分别为1505项、1457项，全球位列第一；2019年蚂蚁自研的OceanBase数据库在被誉为“数据库领域世界杯”的TPC-C基准测试中，成为首个登顶该榜单的中国数据库产品。而京东数科重点在发展智能城市业务，例如京东以自研“智能城市操作系统”为指挥中心，打通南通市9个委办局、12个系统联动，打造危化品全流程监管创新应用；2019年10月京东与中储发展公司合资成立“中储京科”共同研发在大宗商品领域的“区块链+物联网”的应用技术。2.5.3 问题挑战：高杠杆、系统性、隐私保护、垄断地位1）高杠杆放贷转移风险。蚂蚁等互联网金融科技平台的信贷业务放杠杆过大，引发监管担忧。拆解蚂蚁发现，大部分以ABS、信托计划、联合贷款等形式将信贷资产转移到表外，避免了自身承担违约风险，坏账风险将转嫁至出资的金融机构；虽然有技术和数据保驾护航，但如此大体量信贷存量一旦出现极端环境、风控模型失灵，社会隐性成本难以估量。2）数据确权与隐私保护问题亟待改善。大型科技公司实际上拥有数据的控制权，数据资产成为科技公司产品开发、精准营销、业务拓展等基石。但是，一些科技公司利用市场优势，过度采集、使用企业和个人数据，甚至盗卖数据，这些行为没有得到用户充分授权，严重侵犯企业利益和个人隐私，因而完善个人信息保护的相关法律法规，构建有效的数据采集、使用、交易机制亟待解决。3）滥用市场支配地位，垄断市场。无论传统行业或新兴行业均可能形成垄断，新经济在移动互联网技术和大规模资本的支持下，形成自然垄断速度更快，涉及面更广，用户粘性更强，由平台垄断造成的危害消费者权益、榨取剩余价值、挤压小企业生存空间等负外部性可能更大，诱导过度消费、会员之上再收费、“大数据杀熟”、捆绑销售等侵害消费者权益的问题屡见不鲜。3 监管导向：监管升级，鼓励创新与规范发展我国高度重视信息科技在金融领域的应用拓展，早期以包容创新为导向，但随着风险积累与暴露，金融监管全面升级，2020年进入监管元年，规范与发展并重。3.1 吸取P2P教训，从包容创新到整治规范2018年前，高度重视金融科技，包容性政策为主。2017年5月，央行成立专门“金融科技委员会”，定位于“金融科技工作的研究、规划与统筹协调”，标志着金融科技行业迎来监管层面的重要支持与规范。7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》专门提出了“智能金融”的发展要求，12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，将“金融”列为智能产品应用的重要方向之一。业务模式日益复杂、交易规模迅速增加，挑战监管能力。随着P2P网贷大面积暴雷、非法代币融资等风险事件频发，动摇金融稳定，负面影响深远，暴露出分业监管漏洞。2018年多部委联合开启整治风险行动，清退P2P平台、地方交易所、加密货币等，整肃市场秩序。3.2 金融科技进入监管元年，创新与规范并重2020年以来，金融科技在经历爆发式增长后，行业规范化和标准化的缺失，系统性风险累积，引起监管高度重视。吸取P2P事后监管教训，监管层提前预判风险，出台政策整治互联网贷款、网络小贷等，约谈金融科技巨头，平衡创新与风险的关系。一是顶层设计上，金融科技的发展与监管上升至重要地位，鼓励创新与规范发展并重。央行印发《金融科技发展规划（2019-2021）》，从国家层面对金融科技发展做出全局规划，制定《金融科技产品认证目录》等明确金融科技技术标准、业务规范、风险管控等政策，出台针对移动支付、网络借贷、数字货币等监管强化文件。12月16-18日中央经济工作会议将“强化反垄断和防止资本无序扩张”列为2021年八项重点工作之一，并明确提出要完善数据收集使用管理。未来新金融必然匹配新监管，既要保持创新活力，又要防止打着“金融创新”的旗号割韭菜，防止金融业务“无照驾驶”导致监管失效。二是监管主体上，跨市场跨行业监管提前介入，不留监管死角。金融委统筹协调，10月31日刘鹤副总理主持金融委会议时强调，“当前金融科技与金融创新快速发展，必须处理好金融发展、金融稳定和金融安全的关系”，“对同类业务、同类主体一视同仁”，明确持牌经营监管方向。央行正式实施《金融控股公司监督管理试行办法》，金控必须持牌经营。银保监会、证监会在细分领域出台监管办法，如互联网贷款新规、网络小贷新规、互联网保险新规。同时非金融监管机构迅速介入，最高法规定民间借贷最高利率不超4倍LPR，市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》。监管机构涵盖金融业务、数据安全、互联网等度方面，体现全方位、跨行业监管思路。三是监管思路上，中国版“监管沙盒”试点推出，有望打造培育创新与规范发展长效机制。2016年FSB提出金融科技监管评估框架，一是判断金融科技产品和服务是不是创新，二是评估创新动力是提高效率还是监管套利，三是评估对金融稳定的影响，成为全球金融创新监管共识。英国金融行为监管局（FCA）2015年提出“监管沙盒”（Sandbox），针对难以判断影响的金融科技创新，先选择进行小范围试行，监管部门与企业共同设定范围、参数等，若创新确实提高效率并风险可控，则允许在更大范围应用。截至2020年5月，FCA已开展5批测试，参与企业累计118家。中国央行2019年12月启动“监管沙盒”，截至2020年8月已有北京、上海、成渝、粤港澳、苏杭等地区启动金融科技创新监管试点，推出60个试点项目，有望打造培育创新与规范发展长效机制。4 展望和建议2020年是金融科技发展分水岭，如果说上半场关键词是巨头崛起、创新商业模式为王，下半场则是重建规则、靠硬实力取胜。金融科技未来发展面临四大趋势。趋势一：步入监管元年，短期内面临强监管，长期仍鼓励创新与风险预防并重。金融科技是把“双刃剑”，一方面，我国金融科技发展迅猛，不可否认依托大数据优势让金融惠及更多长尾客户，移动支付方便日常生活，但另一方面，金融科技主体多元化、跨行业、去中心化，部分互联网金融打着金融创新的旗号，实质进行监管套利、甚至触犯法律，传统的机构监管、事后监管难以全面管控金融风险，对金融监管带来一定挑战。创新必须在审慎监管的框架下进行，充分发挥金融科技对社会和市场效率的支持，同时树立监管底线，才能保证金融科技发展行稳致远。2020年中央经济工作会议强调“强化反垄断和防止资本无序扩张”，剑指平台型企业滥用市场支配地位等乱象。展望未来，针对金融科技相关监管将大幅提速，引导行业稳健发展。趋势二：金融科技前景依然广阔，市场主体多元化，合作大于竞争。在供给端，中国具有庞大的用户群体、发达的互联网5G等基础设施，为金融科技发展提供数据基础；在需求端，普惠金融程度尚存短板，金融科技空间仍然巨大。互联网巨头具有场景和流量优势，但在金融严监管、持牌经营背景下，纷纷“去金融化”；传统金融机构具有牌照和资金优势，明确数字化转型战略，选择成立金融科技子公司，或与互联网公司加深合作。未来传统金融机构、互联网公司以及细分赛道中小型服务商仍将在竞争中长期共存。趋势三：随着新基建上升为国家战略高度，人工智能、区块链、云计算及大数据深度融合，推动金融科技发展进入新一阶段。根据《中国金融科技生态白皮书2019》，从各项技术的运用领域来看，大数据是基础资源、云计算是基础设施、人工智能依托于云计算和大数据，区块链为金融业务基础架构和交易机制变革提供条件，但是离不开数据资源和计算分析能力的支持。当前各个技术发展程度各有不同，云计算和大数据技术成熟度较高，但在应用方面，系统云集中面临的传统信息系统改造升级压力较大，大数据平台构建在系统稳定性和实际使用效益方面面临挑战，人工智能和区块链处于技术演进发展阶段。从未来发展趋势来看，随着5G、芯片等基础技术发展，四项技术在实际应用中将会更加趋向深度融合，技术边界削弱，技术创新将会集中产生于技术交叉和融合领域。趋势四：商业模式或被重塑，更好服务实体经济、普惠金融、提高科技硬实力是三大发力方向。随着金融科技发展逐步进入深水区，社会舆论对互联网金融利用监管规则漏洞加杠杆、“普而不惠”、进军“社区团购”提出质疑，政策引导互联网巨头增强社会责任感和科技创新意识。展望未来，在持续的政策引导下，大型互联网企业有望进一步利用数据和技术优势，承担起推进科技创新排头兵的责任，着眼攻克更长远的前沿技术难题，力争突破“卡脖子”的关键技术，服务实体经济，在解决民营小微企业融资难融资贵等问题上发挥成效，与国家战略相契合。中国金融科技已经走在世界前列，金融为民、科技向善，加强监管引导行业健康有序发展，更好培育新经济，提高我国经济金融和科技实力。我们建议：1）落实金融科技监管，树立监管底线。金融科技是把“双刃剑”，创新必须在审慎监管的框架下进行，充分发挥金融科技对社会和市场效率的支持，同时树立监管底线，才能保证金融科技发展行稳致远。在监管政策执行过程中，需要将良性金融创新与“伪创新”区分开来，更好地保护金融机构创新发展的积极性和能动性，对于以监管套利、无序扩张为主要形式的“伪创新”，坚决予以整治和取缔。2）完善金融科技行业标准和监管规则，明确市场预期。金融科技产业同时具备金融属性和科技属性。在金融属性下，业务存在复杂性、专业性，业务数据存在较高的保密要求，在科技属性下，业务技术迭代速度较快、灵活性较高。未来在金融科技持续推进的大趋势下，亟待统一金融科技产业规范、技术标准。3）健全数据规则，完善数据确权、隐私保护的相关法律法规。建议通过立法明确数据资源具有公共属性，敦促平台对数据的使用、筛选、处理等过程进行全流程管控，对用于共享或交易的数据进行严格的脱敏处理；对于过度采集、使用企业和个人数据，甚至盗卖数据等严重侵犯企业利益和个人隐私的行为予以处罚。4）落实反垄断法律法规，关注和防范新型“大而不能倒”风险。当前部分互联网金融科技平台的信贷业务放杠杆过大，引发监管担忧，平台大部分以ABS、信托计划、联合贷款等形式将信贷资产转移到表外，避免了自身承担违约风险，坏账风险将转嫁至出资的金融机构；虽然有技术和数据保驾护航，但如此大体量信贷存量一旦出现极端环境、风控模型失灵，社会隐性成本难以估量。要将大型互联网平台纳入宏观审慎监管框架，加大力度整治市场乱象，防止平台风险跨行业跨领域传导。

来源：中国保险报网中国保险报网讯【记者 康民】 11月14日，金融科技发展研讨会暨《中国金融科技应用与发展研究报告2018》发布会在京召开。中国互联网金融协会秘书长陆书春等出席会议并致辞。来自国务院参事室金融研究中心、中国人民银行科技司、北京市海淀区政府、中国银行业协会、中国社会科学院国家金融与发展实验室、中国人民大学重阳金融研究院、平安金融壹账通、蚂蚁金服研究院、毕马威会计师事务所、亚太未来金融研究院等单位的多位专家学者参加会议。会上，各位专家紧紧围绕“中国金融科技发展面临的机遇与挑战”这一主题，深入讨论了金融科技发展现状、问题与展望，如何平衡好金融科技创新与监管，以及金融科技如何更好服务实体经济、促进普惠金融等社会各界关注的议题。与会专家一致认为，中国金融科技的发展速度和应用规模现已位居国际前列，应强调按照“依法合规、积极稳妥、趋利避害”等原则推动金融科技有序发展，注意加强金融科技风险防范和安全保障体系建设，以更好地发挥其在服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革等方面的作用。会议期间，还发布了中国互联网金融协会金融科技发展与研究工作组和新华社瞭望智库金融研究中心共同研究撰写的《中国金融科技应用与发展研究报告2018》。报告立足于金融科技的金融本质，聚焦人工智能、大数据、云计算、区块链等信息技术，从金融科技的驱动技术、应用场景、风险与监管三个层次展开研究，系统梳理总结我国金融科技发展脉络与最新情况，并对标国际监管趋势与国内典型案例，分析各关键驱动技术应用发展现状与存在的问题，提出政策建议。该报告有助于为国家有关部门制定金融科技相关政策、行业开展金融科技应用实践提供决策参考和研究支撑。中国互联网金融协会自2016年成立以来，高度关注金融与科技的融合发展态势，深入开展金融科技前沿研究，为金融科技监管和自律工作提供决策支撑；认真履行社会组织对外交往职能，不断加强金融科技国际交流合作；协会自身也注重充分运用技术手段，不断完善行业自律基础设施建设，建成了互联网金融信息披露、产品登记、数据统计、信息共享、涉嫌违法违规金融广告监测、违法违规活动举报等平台系统，持续提升行业自律科学化、信息化、精细化水平。

来源：证券日报本报记者张志伟2020年5月16日，2020清华五道口全球金融论坛“金融战疫，共克时艰”特别策划视频直播现场隆重发布了《2020中国金融政策报告》（以下简称《报告》）。本次发布会作为特别策划中一场重要的主题论坛，邀请了知名学者和业界专家参与。秉承和坚持“立足中国、沟通世界”的原则，《中国金融政策报告》由清华大学国家金融研究院与中国社会科学院金融政策研究中心联合编写，旨在全面、及时、准确地反映中国金融政策领域年度重大主题和政策动态。国家外汇管理局副局长、党组成员，清华大学五道口金融学院战略咨询委员会委员陆磊在会议现场介绍了《报告》主要内容，他从成就、挑战、思路三个方面阐释了市场化、法治化、国际化下中国现代金融治理面临的机遇与挑战。上海金融法院副院长肖凯，重庆市地方金融监督管理局局长阮路通过视频连线先后对《报告》进行了点评并作了主题演讲。中国社会科学院金融政策研究中心主任何海峰在现场主持《报告》发布环节。成就：2019年是市场化、法治化、国际化治理的重要窗口期“金融治理已经成为我国应对各种系统考验的最后一块拼图”。陆磊提出，本年度《报告》主题是市场化、法治化、国际化下的中国现代金融治理，聚焦我国治理体系与治理能力现代化。他强调，这有利于发挥市场在资源配置中决定性的作用，更好发挥政府作用。《报告》指出，2019年，金融部门抢抓金融治理建设的重要窗口期，在市场化、法治化、国际化金融治理方面取得了重要成就。《报告》强调，加快构建市场化、法治化、国际化的现代金融治理体系是一项系统工程。一是完善市场化的现代金融治理体系。其中，市场化的核心是推进要素市场化与机构市场化改革。二是完善法治化的现代金融治理体系。法治化的核心是坚持市场化的契约精神与法治精神，明确依法行政规则、理顺职责和严格责任。三是完善国际化的现代金融治理体系。国际化的核心就是服务我国高度开放大国经济需要，破除阻碍金融要素流动的体制机制的障碍，提高我国金融要素的全球配置范围和效率。挑战：治理体系和治理能力面临2020年后深刻调整的考验“金融市场是政策与经济的双重晴雨表”。陆磊指出，从世界经济与金融市场表现看，新冠肺炎疫情对我国形成短期急剧供需双重冲击与中期全球性需求冲击。目前，全球经济正面临着自大萧条以来最大的冲击。《报告》指出，2020年后全球大概率将面临乃至之后的实体经济大分化、供应链大重组时代，值得肯定的是2019年的金融治理体系建设为我国应对2020年以后的不确定性构建了制度基础。同时，中国金融市场的表现，人民币的稳健运行，已经证明了金融市场制度建设与治理水平收到了实效”。但是，《报告》强调，金融治理体系建设不是目标，而是新时代金融体系稳健运行的保障条件；市场化、法治化、国际化不是样板，并不能让金融体系收益最大化，但可以在目前的知识结构下实现交易成本最小化。思路：面对新挑战需要新思路“全球实体经济仍处于各自封闭，而金融市场的全球高度融合仍在继续”，陆磊认为，“在当前和今后一个时期，金融理论和政策一定面临新的争论和创新。”具体而言，《报告》给出了三方面问题的思考：一是货币发行的规则条件和纪律约束是否需要新共识；二是金融监管如何实现投资者保护，金融创新与金融机构文件中运行之间的平衡；三是财政政策与货币政策如何进一步优化与组合。“对于国计民生金融部门支持到位，对于币值稳定货币政策松紧有度”，陆磊认为，中国已经有了成熟的政策框架，避免了顾此失彼的治理风险。这些都是改革治理体系和提升治理能力带来的中国经验，我们应该进一步发扬光大。最后，针对新阶段下中国金融开放的机遇与挑战的提问，陆磊概括为五点：一是机遇挑战是一体；二是不能忽视金融服务实体经济的本源；三是以开放促改革；四是注意开放中各个环节的连接；五是注重冲击管理。（编辑上官梦露）

来源：金融界网站金融界网站讯 近日，中国互联网金融协会和新华社瞭望智库金融研究中心联合发布《中国金融科技应用与发展研究报告2018》。 报告立足于金融科技的金融本质，聚焦人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术，从金融科技的关键驱动技术、应用场景、风险与监管三个层次依次铺排，系统、全面、客观地梳理总结了我国金融科技发展的脉络与近况。 同盾效果获点赞同盾作为专业的智能风控和分析决策服务商强势入选报告案例，报告对同盾的账号安全保护的效果做出积极点评：同盾解决方案通过人工智能等技术，积累了海量的风险数据，为智能风控提供数据基础，能从高频的金融数据中识别出欺诈风险，保证资金和数据安全。每日欺诈情报监测预警超过15万次，日均拦截IP代理行为超过150万次，帮助合作客户保护账户安全超过15亿次，保护资产近万亿。 报告指出：人工智能技术在金融领域的应用已经渗透到多个主要业态，引起金融行业的普遍关注。首先，人工智能技术在金融业务的前中后端均有用武之地，被银行、保险、基金等传统金融机构以及互联网金融机构用于身份核验、信用评估、反欺诈、客户沟通、舆情监测、流程优化、安防监控等多个环节。其次，金融稳定理事会等国际组织，较为重视对人工智能技术在金融领域应用潜力及可能影响的研究，认为人工智能技术可能带来金融服务、金融监管以及系统性风险监测等方面的积极影响。 TOB类企业价值凸显近几年中国金融科技迅速发展的过程当中，金融业务变得越来越专业化，业务归类也越来越精细，企业服务类机构迅速崛起。在互联网化道路上，金融机构已经离不开同盾这样的科技企业。很多原本由金融机构自主搭建系统或者一家金融机构独立提供的业务，慢慢由更多专业的机构分工承担，金融科技对传统金融机构的冲击把金融机构的生产过程从内生变成了外化，当前整个金融产品的设计、生产、控制、配置和销售已变成完整的产业链，市场化的过程越发明显。 同盾科技正是搭上了这趟快车，在企业服务的高速路上一路前行。此次同盾案例入选行业重磅报告已不是首次，此前多个行业机构频繁调研同盾科技的发展模式和企业竞争优势，均给予了同盾高度的评价。 持续输出企业级服务作为技术驱动型企业，同盾科技以人工智能、大数据等技术体系为核心驱动力持续输出企业级服务。在基石层出现了一批杀手级工具：决策引擎、模型平台、复杂网络；在平台层以机器学习平台“天机”，智能风控AaaS平台“智·御”和智能语音平台“赫兹”为代表的人工智能平台已经为超过10000家的客户提供基于AI的产品和技术。 这一系列的创新科技深入渗透到金融领域各业务流程中，从基础设施建设能力、核心风控能力到产品创新能力，同盾能为金融机构提供全面的科技助力。有效提升金融机构整体运转效率，降低业务成本。包括中国银联、建设银行、广发银行、招商银行、浦发银行、中国人保等超过300家银行和超过60家保险机构都在各不同业务层面和同盾展开合作。同盾科技将继续全面、深入参与到中国金融科技的高速发展之路，为金融机构的智能化转型给出“同盾方案”。

第一章 行业概况金融信息服务是指充实金融分析、金融交易、金融决策或者其他金融活动提供可能影响金融市场信息或者/和金融数据服务，但国家统计局和金融部门未将其归入银行、证券期货、保险、多元金融等的其他金融活动。金融信息服务业是金融行业的辅助部分与新生力量，也是金融行业的核心成分，它包括三个大的版块：金融资讯、第三方支付和网络信贷。金融信息服务产业是金融产品的分析平台、交易平台和投资理财渠道，可以在金融活动中创造更高的价值，并以此给用户提供最即时与专业的金融资讯；与此同时解决家庭个人闲置资金、企业融资需求的理财愿景。金融科技公司所面对不同的客户类型和原生属性进行分类，把市场中金融科技公司分为四类，即金融 IT 公司、互联网金融门户、科技生态公司、大数据金融生态公司。图 金融科技公司分类图 互联网综合金融服务产业链第二章 商业模式和技术发展2.1 产业链价值链商业模式2.1.1 产业链互联网金融信息服务业的产业链分为上游、中游、下游。位于产业链上游的是各类金融信息提供商，包括各交易所的专属信息发布机构和其他专业研究、咨询机构，例如上海证券交易所、深圳证券交易所、中国金融期货交易所等。这些基础信息的提供商将自有的数据、资讯、报告提供给下游的信息使用机构。 位于产业链中游的是各类互联网金融信息服务提供商，他们通过对基础信息进行加工整合，开发互联网金融信息产品，从而向下游客户销售产品并提供金融信息。互联网金融信息服务的提供商是该行业的核心力量，起到了加工信息和传递信息的作用。 位于产业链下游是金融信息产品和服务的 终用户，包括机构和个人投资者，是该行业的最终消费者。投资者借助互联网金融信息服务提供商加工整合过的金融信息，方便快捷地做出投资决策。 图 互联网金融产业图谱2.1.2 商业模式金融信息服务主要商业模式有：金融新闻媒体类、金融信息门户类、金融信息集成、金融财经新媒体、金融搜索平台、金融大数据服务、金融投资社交、金融平台服务、信用管理服务、财务投资管理、在线金融教育等。金融信息服务行业的参与者较多，大致可分为四类：1) 依托于网站平台的垂直财经门户网站，例如东方财富网、和讯网等，这类网站凭借其专业化的信息内容，吸引了诸多需要深度信息的投资者。2) 综合性的门户财经网站，例如新浪财经、腾讯财经等，这类门户网站依托其品牌知名度和流量优势，进入金融信息服务行业，以开设财经专栏的方式进行服务。3) 依托于金融数据终端的传统金融数据服务商，例如同花顺、大智慧等，这类服务商的优势比较明显，依托金融数据终端，积累了海量流量。4) 后兴起的依托投资交互平台生存的网站，例如雪球网，这类网站的优势在于其互动性和专业性。2.2 技术发展随着科技的发展，新的金融业态不断涌现。面对新用户、新市场、新技术，不断开发新产品，适应新变化，才能在市场上把握主动权。 各大企业纷纷布局金融科技，增强产品开发能力，近年来紧锣密鼓地推出了一系列人工智能、大数据领域的应用产品，如同花顺的智能投顾产品——股市助手小花，金融界的灵犀智投等，智能投顾是金融科技创新的重要试点。数据是根基所在，金融数据终端的产品有金融界的巨灵金融终端、东方财富的 choice 数据、同花顺的 iFinD、大智慧的 MT4，具有聚合量化研究、市场研究等功能。 东方财富的投资大师、同花顺的量化交易终端MindGo平台，基于海量数据与自然语言分析提供服务。2.3 政策监管中国政府对互联网金融信息服务行业的管理采用法律约束、行政管理和行业自律相结合的管理体制。行业主管部门为主管部门有中华人民共和国工业和信息化部、证监会、证券业协会、中国人民银行、中国银保监会、国务院新闻办、国家广播电视总局、国家新闻出版署等。中华人民共和国工业和信息化部，以及各省、自治区、直辖市设立的通信管理局是互联网金融信息服务行业的行政主管部门。中国互联网协会以及各地互联网协会是行业的自律性组织，主要作用是组织制定行业规定，维护行业整体利益，实现行业自律。图 互联网金融监管第三章 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 综合财务分析图 行业估值及历史比较金融信息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金融信息是金融市场上必不可少的要素，金融信息服务业则是金融行业日渐成熟，专业化分工不断细化的自然产物。中国的金融信息服务业始于20世纪80年代，最初的形式为金融电子化。1984年，公开向社会发行了中国第一支股票，1987年由深圳多家金融机构出资组成了当时国内的第一家证券公司（深圳经济特区证券公司）。1990年，上海证券交易所与深圳证券交易所分别成立。伴随着金融市场的初步成型，用户对金融信息的需求出现井喷。金融信息服务业是高市场敏感度、高政策敏感度的行业。经济形势的晴雨、市场的震荡、投资市场的活跃程度、投资者情绪波动都直接影响金融信息服务的需求。2019年中国生产总值达到99.09万亿元，较2018年增加了7.16万亿元。中国金融信息服务业目前处于快速发展阶段，经过几十年的发展，行业经营模式和盈利模式基本成型，发展状况良好。2019年中国金融信息服务市场规模为315亿元，较2018年的257.5亿元同比增长22.3%；预计2020年中国金融信息服务市场规模为380亿元。驱动因素1) 投资理财观念的形成奠定了行业的持续需求。 伴随着资本市场的蓬勃发展，股票、债券、理财产品、期货、期权、分级基金、融资融券等投资品种的不断丰富，我国各类投资者和市场参与者群体迅速扩大，广大投资者对财经信息的需求和关注度将日益提升，为国内网络财经信息服务行业的高速发展奠定了坚实基础。2) 互联网行业发展迅速蕴藏着巨大的市场潜力；我国的网民规模和宽带网民规模增长迅猛，互联网用户规模稳居世界第一位，。随着产业技术进步，手机作为网络终端使用将更为便利。3) 传统媒体广告向互联网广告尤其是移动互联转移 广告投放正在从传统媒体向互联网尤其是移动互联载体转移。作为金融信息服务业的重要盈利模式，互联网广告服务尤其是移动互联网 广告服务未来增长潜力非常巨大。4) 金融市场的发展促使了投资者对金融信息服务的需求。 近年来，随着国内资本市场的迅速发展，ETF、LOF、分离交易可转换公司债券、创新型分级基金、融资融券和股指期货等金融创新产品越来越多，产生了更多的投资机会和更多的金融产品投资者。5) 国家产业政策的支持。强大的资本市场需要匹配的金融信息服务体系，因此金融信息服务行业将成为我国大力发展第三产业、深化金融体制改革的关键一环。3.3 竞争分析金融信息服务业的底层逻辑是金融信息的采集、分析、存储与传递，主要包含的内容有宏观层面的经济大势、国内外环境、政府管理；中观行业层面的行业发展、金融产品波动情况；微观层面的企业经营情况、企业金融产品的情况等，主要呈现的形式有财经新闻、企业报告、研报等。 从时间轴来看， 有历史数据、实时行情和未来预测。 因为面对的是同一个市场，同一类研究对象，同时基于互联网开放、 共享精神以及知识产权的弱保护双重催化，不可避免地导致了金融信息千篇一律，内容同质化严重。 而信息组合、架构、解读、集成、推送，是金融信息服务企业核心竞争力的源泉。以全球最大的金融数据服务巨头彭博（Bloomberg LP）为例，其主打产品彭博终端机为分析师们提供实时的市场交易数据和行业资讯，终端机贡献收入超过总的年收入的 80%，资源的有限性、权威性为 其营造了天然的利润空间。 但其非终端业务（如投 资组合分析、实时数据及新闻产品等）的营收增速 在 2018 年预计将高过终端业务增速。以国内的行业巨头万得（Wind）为例，和彭博一样并未上市，商业模式也主要以金融服务终端收费为主。 具体到这四家上市公司，他们也有自己的独到之处，并且打下了创始人的烙印。图 证券行情交易软件竞争格局图 证券服务类 APP 人均单日使用时长（分钟）图 2019 年研发投入占营收比重 Top10 券商图 主流金融数据终端价格对比交易软件：由于券商行情自有交易软件数量较多、功能近似，竞争激烈，且主要覆盖自有开户用户，单个产品很难出现较大 MAU。且自有软件开发、维护成本较高，主要玩家多为中大型券商，长期来看难以对公司流量优势形成威胁。图 2020 年 7 月行情交易软件 MAU 前十（万人）3.4 中国主要企业金融信息服务分类众多。金融新闻媒体类有中央二套和第一财经等，金融信息门户类如新浪、搜狐、网易、格隆汇、雪球等，金融信息集成有万得和恒生聚源等，金融财经新媒体如华尔街见闻、虎嗅网、36氪、南财号等，金融搜索平台如融360和i问财，金融大数据服务如东方财富Choice和新华财经，金融投资社交雪球和股吧等，在线金融教育如金程教育新东方以及高顿教育等，金融平台服务如上海钢联等，还有系列如信用管理服务、财务投资管理等公司。图 A股上市公司1) 东方财富[300059.SZ] ：公司是国内领先的互联网金融服务平台综合运营商，通过以“东方财富网”为核心，集互联网财经门户平台、金融电子商务平台、金融终端平台及移动端平台等为一体的互联网金融服务大平台，向海量用户提供基于互联网平台应用的产品和服务。公司运营的以“东方财富网”为核心的互联网金融服务大平台已成为我国用户访问量最大、用户黏性最高的互联网金融服务平台之一，“天天基金网”和“股吧”在各自细分领域中均具有市场领先地位，在用户数量和用户黏性方面长期保持竞争优势，形成了公司的核心竞争力。2) 同花顺[300033.SZ] ：公司是国内领先的互联网金融信息服务提供商，公司在业内拥有完整的产业链，产品及服务覆盖产业链上下游。主要客户涵盖金融市场的各层次参与主体，包括券商、基金、私募、银行、保险、政府、科研院所、上市公司等机构客户和广大的个人投资者用户。主要业务是为国内外的各类机构客户提供软件产品及系统维护服务、金融数据服务、智能推广服务，为个人投资者提供金融资讯以及各种投资理财分析工具。3) 指南针[300803.SZ] ：公司是中国首家定位于个人投资者金融服务的股份制企业，基于对金融数据的深度挖掘与分析，运用市场领先的投资理念与方法，为个人投资者提供先进的投资工具及解决方案。公司业务涵盖证券、期货、外汇、基金四大领域。是首家同时获得国家统计局、上交所、深交所、大连商品交易所数据权威授权的金融服务企业。形成了自己的研究与发明体系，并以强大的技术实力成为中国证券投资领域的佼佼者。3.5 全球重要竞争者图 IDC全球金融科技公司排名前20图 国外上市企业1) Bloomberg彭博是全球商业、金融信息和财经资讯的领先提供商，通过其强大的信息、专家和咨询网络为全球重要的决策制定者带来关键优势。彭博的优势在于通过创新的技术来快速、精准地传递数据、资讯和分析工具，核心产品是彭博专业服务(BLOOMBERG PROFESSIONAL)。彭博专业服务为全球逾310,000用户提供实时金融信息。彭博的企业级解决方案建于公司的核心优势之上，利用技术来帮助客户更高效地访问、整合、发送并管理整个组织的数据和信息。2) 费哲金融服务(FISERV)[FISV.O]：费哲金融服务公司专门为金融和医保业提供包括交易处理、外包服务、业务流程外包、软件及系统解决方案在内的信息管理系统和服务。公司在全球服务的客户包括：银行、信用合作社、理财规划师与投资顾问、保险公司与代理、自筹资金的雇主、以及借贷和储蓄机构，是美国金融信息服务行业最大的技术提供商。3) 富达国民信息服务(FIDELITY)[FIS.N]：富达国民信息服务公司是一家为金融服务业提供技术解决方案、加工服务和信息服务的公司。公司由金融解决方案、支付解决方案、国际企业和其他业务四大部分构成。4) 汤森路透(Thomson Reuters)是全球领先的专业信息服务提供商。是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能信息提供商。汤森路透 Eikon 提供强大的金融市场信息、分析和独家新闻组合 ，是一个综合的金融分析工具。汤森路透 Eikon 覆盖主要的金融市场（股权、固定收益、商品、外汇），提供有效的合规与风险管理、投资管理和财富管理解决方案。内容与分析整套方案包括定价数据、金融研究、全球金融新闻和评论、金融预测、基本面分析和通过图表进行的视觉分析。汤森路透股票在多伦多和纽约证券交易所上市交易（代码：TRI）。第四章 未来展望我国互联网金融信息服务行业未来将保持着较快的发展趋势，该行业将不断扩大业务规模、丰富业务类别、形成更加成熟的市场。行业未来的发展趋势主要如下：1. 行业规模日益扩大随着我国国民经济的不断发展、 居民生活水平持续提升和可支配资产逐渐增加，居民的证券投资理念也逐步发生变化，投资者购买相关的金融信息产品和服务的需求日渐增强。此外，随着我国金融市场不断发展，金融信息数据的体量不断扩充，投资者处理金融信息的难度越来越大，从而为互联网金融信息服务提供商提供了发展的机遇，因此互联网金融信息服务行业将面临广阔的市场空间，行业规模将不断扩大。2. 业务种类日益丰富近年来，我国资本市场的复杂程度逐渐加深，居民投资理念日趋成熟，投资者对于金融产品的需求更趋差异化和多元化。 3. 金融终端平台日益多样随着信息技术的提高，终端设备的种类不断增加，设备更新换代的频率也逐渐加快，除计算机终端外，智能手机、移动电子设备、平板电脑等终端将逐步成为金融信息服务行业的重要应用平台。4. 行业技术水平日益提高随着经济全球化的发展和各市场关联性的不断增强， 金融信息数据的体量和复杂性不断增加。因此，为了将庞大的数据及时、准确地推送到用户终端，互联网金融信息服务商需要完善数据交换、压缩技术及数据传输技术，以实现海量数据的远距离传输及传输数据的准确性。此外，服务提供商还需不断提升数据分析与存储技术，以完成对海量数据的采集、分析和处理。总体而言，未来行业发展所需的各项技术将会更趋复杂，综合技术水平将不断提升。5. 行业内整合趋势日益明显国内证券市场发展历程相对较短，预计未来占据相对优势的企业将对行业内其他中小型企业进行并购重组，或与其他大型互联网企业展开合作，实现优势互补，行业内企业整合的趋势将愈加明显。6. 无线增值业务发展潜力日益凸显随着无线互联网技术及通信网络技术不断革新，手机等无线终端的上网速度越来越快。移动终端金融数据服务作为计算机终端金融数据服务的最佳互补，能随时随地地满足用户关于金融信息及数据的需求，增强用户体验，提升用户黏性和依赖度。预计未来移动终端数据服务将可能实现大规模普及和爆发式增长，成为互联网金融信息服务行业极具潜力的利润增长点。Cover Photo by Markus Spiske on Unsplash

金融科技企业推动了技术的发展，为加速金融科技的价值变现，中国企业正在增强科技自主创新发展的力量，如积极进行开源生态建设，通过联邦学习等技术解决数据孤岛难题进而推动AI落地。我国金融科技企业的估值分布也可看出，200亿以上的高估值金融科技企业数量占比较以往有所提升，而估值低于10亿的企业数量占比近三年有所减少。此外，从金融科技企业的平均估值水平来看，2018年一家金融科技企业的平均估值较2017年提升了18亿左右，增长率达25%，这表明在资本偏谨慎的大环境下，金融科技领域的投资市场热度仍在上升。2018年全球金融科技发明专利申请量排行榜前20的企业中，有六家属于中国，且这六家企业的专利申请量占比高达42%，几乎占据半壁江山。知识产权是科技创新的典型转化成果，金融科技专利申请量的增加意味着中国金融科技企业技术研发实力的提升，也凸显了中国金融科技发展的自主性力量。2018年中小企业创造的产品和服务价值占GDP的60%，但中小企业从金融机构获取的贷款余额仅占金融机构整体放贷余额的37%，中小企业对社会的贡献与其实际获取的融资规模比例失衡。导致这一现状的主要原因是传统金融机构难以把控对中小企业风控效果与风控成本的平衡，因此放贷十分谨慎。面对新用户获客成本暴涨，用户逾期风险提升等问题，消费金融从业机构亟需运用金融科技提升自身的全流程风控能力和老客户运营能力。在用户数据的串联下，消费金融从业机构通过研发大数据分析、生物识别、深度学习等技术可以实现消费金融业务的全生命周期风险管理模式，从而有效提升风控效果、降低逾期风险并提高老用户的复贷率。