1. 智慧金融簡介

1.1概述

智慧金融是依托于互聯(lián)網(wǎng)技術，運用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等金融科技手段，使金融行業(yè)在業(yè)務流程、業(yè)務開拓和客戶服務等方面得到全面的智慧提升，實現(xiàn)金融產(chǎn)品、風控、營銷、服務的智慧化。

1.2主要產(chǎn)品及服務

智慧金融產(chǎn)品，是指依托智能金融場景服務如智慧風控、智慧風控、智慧運營等打造的產(chǎn)品。近年來，我國智慧金融產(chǎn)品層出不窮。

1.2.1產(chǎn)品類

工商銀行：融智e信、智慧銀行生態(tài)系統(tǒng)ECOS、小微e貸、融e行、融e 聯(lián)等；

農(nóng)業(yè)銀行：農(nóng)銀e貸、智能化風控平臺、案防監(jiān)測預警平臺、智能反欺詐平臺、智能反洗錢平臺、零售智慧營銷平臺等；

招商銀行：智能風控平臺“天秤系統(tǒng)”、AI服務平臺、“政采貸”、“退稅貸”、Open API平臺等；

1.2.2 服務類

智能營銷、智能風控、智能投顧、智能理賠、智能監(jiān)管等服務

2. 智慧金融發(fā)展中存在的問題

2.1 智慧金融建設經(jīng)驗不足

智慧金融的概念雖然在我國由來已久，但是縱觀我國的金融行業(yè)，僅僅有少數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)積極向智慧金融的方向發(fā)展，而許多大型國有銀行和商業(yè)銀行只是在行業(yè)發(fā)展過程中被“倒逼”發(fā)展。

截至目前，我國以銀行、保險等金融企業(yè)紛紛與科技公司合作布局智慧金融業(yè)務，但是尚未有具有標桿性智慧金融機構(gòu)可以借鑒，智慧金融參與企業(yè)也多處在市場探索和試驗階段，總體看商業(yè)銀行缺乏向智慧金融轉(zhuǎn)型的歷史經(jīng)驗。

2.2各主體建設統(tǒng)一難度高

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技的不斷發(fā)展完善，及人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術的快速應用，以銀行、信托等為代表的主體紛紛加大信息科技的投入。

根據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2019年中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設銀行、交通銀行、工商銀行以及郵儲銀行這幾家銀行的信息科技投入總和超700億元，達到716.76 億元，銀行科技人員62805人，體現(xiàn)對智慧金融發(fā)展的重視。

但是從某種程度講，目前，我國智慧金融的發(fā)展建設主要是各主體依托自身銀行的業(yè)務特征及業(yè)務優(yōu)勢實現(xiàn)智慧金融平臺的建設及發(fā)展，在分析平臺架構(gòu)、數(shù)據(jù)標準統(tǒng)一及方法模型通用的構(gòu)建上，存在不統(tǒng)一的問題，不利于形成整個金融領域全方面、全場景的智慧化發(fā)展。

2.3 人工智能等技術應用尚待完善

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會對A股88家上市金融機構(gòu)2019年年報的統(tǒng)計分析，73%的上市金融機構(gòu)已開展人工智能應用，主要的應用場景如智能風控、智能客服和智能營銷。機構(gòu)的占比分別為47%、41%和32%。

其中，上市公司在人工智能應用方面更為積極，超九成的上市銀行已開展相關的應用探索。

總體來看，人工智能在我國金融領域中已獲得一定的應用成效，但人工智能技術本身尚處于不斷發(fā)展演進的過程。

在金融領域中更大規(guī)模的應用落地上，還面臨數(shù)據(jù)、成本、安全、人才等各種顯性和隱性的障礙

2.4智慧金融建設人才匱乏

智慧金融的基礎發(fā)展涉及包括大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等眾多技術領域和新興技術，具有經(jīng)驗豐富且專業(yè)技術實力強勁的人才是保證智慧金融企業(yè)穩(wěn)定、高效運營的內(nèi)生力。

雖然中國對金融科技的發(fā)展十分重視，但由于目前中國高等院校的人才培養(yǎng)周期較長，難以滿足當前金融科技快速發(fā)展所需的人才規(guī)模。

2.5數(shù)據(jù)維度多元及質(zhì)量難以把控問題

數(shù)據(jù)是智慧金融發(fā)展的重要基礎元素，在互聯(lián)網(wǎng)及金融科技蓬勃發(fā)展背景下，用戶的交易渠道多元化，例如電商交易、社交網(wǎng)絡轉(zhuǎn)賬等。交易數(shù)據(jù)的維度多元化，造成數(shù)據(jù)復雜性增加。

用戶的交易數(shù)據(jù)分布在多個應用場景，增加了智慧金融數(shù)據(jù)收集成本。

若對金融用戶交易數(shù)據(jù)信息收集的不全面，便不能形成對用戶的完整畫像，最終會導致金融機構(gòu)無法精準地對客戶進行評估并推薦其心儀的產(chǎn)品，進而影響客戶體驗。

例如在智能營銷領域中，若智慧金融企業(yè)在收集客戶數(shù)據(jù)信息時沒有全面覆蓋到客戶的消費偏好、消費水平、理財習慣等數(shù)據(jù)信息，極易造成對客戶偏好產(chǎn)品信息采集不完整，難以精準評定風險指標以及匹配交易策略，進而影響智能營銷效果，降低客戶信任感和忠誠度。

3. 智慧金融發(fā)展問題解決思路

3.1完善智慧金融的政策監(jiān)管

現(xiàn)階段，國內(nèi)政策為智慧金融發(fā)展提供了良好的發(fā)展機遇。

2017年5月15日，中國人民銀行成立金融科技委員會，旨在加強金融科技的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)工作。

2019年9 月6日，央行官方正式發(fā)布了《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》，提出到金融科技是技術驅(qū)動的金融創(chuàng)新，要秉承“守正創(chuàng)新、安全可控、普惠民生、開放共贏”的基本原則來推動金融科技的創(chuàng)新發(fā)展。

到2021年，建立健全我國金融科技發(fā)展的“四梁八柱”，進一步增強金融業(yè)科技應用能力，實現(xiàn)金融與科技深度融合、協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.2 實現(xiàn)技術與業(yè)務的充分融合

實現(xiàn)傳統(tǒng)銀行運營和服務的智能化升級可以通過以下五個方向：

1）推動智能服務在傳統(tǒng)網(wǎng)點和線上網(wǎng)絡的應用，通過機器學習分析服務效能，優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)和網(wǎng)點資源配置。

2）利用計算機視覺技術對業(yè)務資料進行圖像自動識別和處理，減少人工錄入，降低運營成本。

3）借助語音識別和自然語言理解技術，強化智能機器人的交互深度和廣度，并通過機器學習、深度學習不斷豐富知識庫，提升服務質(zhì)量。

4）基于場景和業(yè)務模型開發(fā)上下文關聯(lián)模型，預判客戶下一步的操作行為，推送相應交易頁面，提升客戶體驗。

5）擴大人臉識別、指紋識別、聲紋識別等生物識別技術在各類安全認證中的應用，推進服務中身份核查的無媒介化，充分實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術與金融業(yè)務的結(jié)合，提升服務效率。

3.3重視對復合型人才的培養(yǎng)

具有豐富經(jīng)驗且精通大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)及區(qū)塊鏈技術的復合型人才是智慧金融不斷發(fā)展的根本性保障。

未來智慧金融的發(fā)展應該是以銀行、保險和證券為代表的金融機構(gòu)與全國高等院校聯(lián)合培養(yǎng)，注重對復合人才專業(yè)能力及具體實際操作技能的培養(yǎng)。

3.4多主體參與并提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

近年來在業(yè)務快速發(fā)展過程中，金融機構(gòu)積累了豐富的客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)，這是金融機構(gòu)的重要資產(chǎn)和核心競爭力。

面對銀行業(yè)等金融機構(gòu)數(shù)據(jù)準確性和完整性欠缺，時效性和適應性不足等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，應結(jié)合科技技術手段建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評價，從數(shù)據(jù)一致性、唯一性、完整性等幾個角度對數(shù)據(jù)進行分析。以監(jiān)管數(shù)據(jù)質(zhì)量問題為導向，通過機構(gòu)自查自評和監(jiān)管檢查評估雙向驅(qū)動，促進銀行保險機構(gòu)在發(fā)現(xiàn)問題、分析原因、落實整改的過程中，不斷提升監(jiān)管數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強數(shù)據(jù)的可用度。

4. 智慧金融市場現(xiàn)狀分析

4.1金融大數(shù)據(jù)服務市場分析

根據(jù)全球最大的企業(yè)增長咨詢公司Frost & Sullivan的數(shù)據(jù)顯示，2019年中國金融服務業(yè)大數(shù)據(jù)分析服務市場的收入總額為人民幣1093億元，受COVID-19疫情影響，2020年上半年，金融機構(gòu)的業(yè)務發(fā)展步伐放慢，導致對大數(shù)據(jù)分析服務的整體需求下降，但隨著經(jīng)濟持續(xù)恢復，未來金融服務業(yè)大數(shù)據(jù)分析服務有望持續(xù)快速增長。

從細分需求來看，2019年在金融服務業(yè)大數(shù)據(jù)分析服務市場中，有323億元用于金融風險管理，占比約30%；770億元用于客戶生命周期管理，其中者包括吸納新客及現(xiàn)有客戶管理，占比約70%。

4.2 金融云市場分析

2020年5月，根據(jù)IDC發(fā)布報告顯示，2019年中國金融云市場規(guī)模達到33.4億美元，同比增長49.6%，其中金融云基礎設施市場規(guī)模達到23.5億美元，同比增長50.0%；金融云解決方案市場規(guī)模達到9.8億美元，同比增長48.6%。

2020年上半年，中國金融云市場規(guī)模達到19.1億美元。

盡管受到疫情影響，金融云市場在本周期內(nèi)依然維持了良好的增長，同比增長37.5%。其中，金融云基礎設施市場規(guī)模達到13.4億美元，同比增長35.6%。金融云解決方案市場規(guī)模達到5.7億美元，平臺與應用解決方案市場分別達到2.2億美元與3.5億美元。

競爭方面，從金融云(平臺)解決方案市場份額來看，金融云基礎設施（公有云+私有云）市場上，阿里、華為、騰訊、百度等云服務商，緊抓“數(shù)據(jù)”與“智能”兩大主線，不斷完善、豐富底層分布式架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、開發(fā)平臺和API平臺等產(chǎn)品，業(yè)務規(guī)模在疫情期間依然維保持高速增長。

2020年上半年阿里、華為、騰訊、百度市場份額分別為27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

4.3 金融+人工智能市場分析

近年來在人工智能技術不斷成熟及金融業(yè)積極擁抱金融科技和創(chuàng)新的推動下，人工智能在金融領域的應用場景不斷落地加深，以智能營銷、智能投顧、智能風控等人工智能+金融的這種應用場景不斷受到市場青睞。

根據(jù)iResearch公布的數(shù)據(jù)顯示，2019年金融場景下人工智能的投入總規(guī)模達到了197.9億元，2020年達到254.4億元，人工智能正不斷成為金融機構(gòu)產(chǎn)品、服務轉(zhuǎn)型的重要途徑。

5. 總結(jié)與展望

我國智慧金融的概念由來已久，但近幾年才真正得到傳統(tǒng)金融機構(gòu)尤其是大型傳統(tǒng)金融機構(gòu)重視，并投入了大量資金及人力。

以銀行業(yè)為例，2019年國有大型銀行和股份制銀行金融科技/信息科技資金投入合計1008億元，占營收比重總體上超過了2%。其中建設銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行和中國銀行4家大型銀行投入超過百億。

科技人員投入方面，2019年國有大型銀行和股份制銀行的金融科技人員總數(shù)已突破8萬人，且2020年都有進一步的人才擴充計劃。

另外中小銀行方面，雖然總體規(guī)模偏小，但對科技的投入同樣非常重視。2019年度有近三分之一的中小銀行金融科技投入占總營收比重超過了3%，與2018 年相比，金融科技投入增加30%以上的銀行接近五分之一，增加10%以上的接近三分之二。

有超七成的銀行設有金融科技一級部門，比2018年的調(diào)查數(shù)據(jù)提高了近25%。

近年來，傳統(tǒng)金融機構(gòu)積極擁抱科技，加快智慧化發(fā)展，主要源于以下幾個方面原因：

1）傳統(tǒng)金融機構(gòu)面臨因競爭加劇、人工成本增加、效率低下、產(chǎn)品同質(zhì)化以及客戶需求不斷變化等困境和壓力，導致利潤下滑和客戶流失，行業(yè)亟待轉(zhuǎn)型；

2）國家和監(jiān)管部門對金融機構(gòu)擁抱科技，加快產(chǎn)品和服務創(chuàng)新，提供經(jīng)營效率持開放和鼓勵的態(tài)度；

3）近年來，互聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新興技術的快速發(fā)展，為智慧金融的發(fā)展奠定了技術基礎；

4）自帶科技屬性的新興金融服務提供商的服務和業(yè)務領域從C端和B端的進行切入，開始深耕金融服務的新場景。如消費金融公司、互聯(lián)網(wǎng)銀行、互聯(lián)網(wǎng)小貸公司等，進一步加劇了傳統(tǒng)金融機構(gòu)的競爭。

在這里，我并不是想堅持租房比起擁有自己的房子來所具有的不利因素，但是，顯然，野蠻人擁有自己的房子，因為蓋房子的花費太低了，而文明人一般都租房子，因為他買不起房子；

綜上，在此背景下，我國智慧金融行業(yè)得到極高的重視并迎來了快速的發(fā)展，各類型金融機構(gòu)紛紛加大科技技術資金和人力的投入。但總體而言我國智慧金融發(fā)展仍處于初期，行業(yè)內(nèi)專業(yè)技術人才較為缺乏、政策有待完善、新興技術融合有待加強、場景應用較為單一且大多處于初級階段、創(chuàng)新產(chǎn)品較為同質(zhì)等諸多痛點。

展望未來，未來我國智慧金融的發(fā)展趨勢包括：

1）金融機構(gòu)將持續(xù)加大科技方面的資金、人才投入，保證智慧金融轉(zhuǎn)型的順序?qū)嵤?/p>

2）繼發(fā)布《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》，啟動并擴大“監(jiān)管沙盒”試點后，未來國家將加快完善智慧金融監(jiān)管政策；

3）未來隨著智慧金融的持續(xù)發(fā)展，將加快新興技術的深度融合；

4）智慧金融場景應用將從單一或者簡單的場景疊加向廣闊的“生態(tài)金融圈”發(fā)展；

5）當前中小金融機構(gòu)在科技投入上存在同質(zhì)化的問題，產(chǎn)品創(chuàng)新仍顯不足

未來金融機構(gòu)將加快轉(zhuǎn)變服務思維，從產(chǎn)品供給到以客戶需求為中心不斷創(chuàng)新產(chǎn)品并優(yōu)化服務

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