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隨著2008年金融危機後的經濟監管加壓、數字經濟全球化，以及國內的經濟新常態等，金融科技（FinTech）作為融合型產業，可以優化傳統金融產品和服務，提高工作效率，降低運營成本，迎合多變的市場環境，發展新型商業模式，提升風險管理能力和資產配置能力，成為金融業的新鮮血液。
根據PitchBook data，2016年金融科技風投額達174億美元；CB Insights年初的獨角獸榜單顯示，金融科技已經成為僅次於互聯網軟件與服務的最熱門創投領域。與從同時，全球頂級投行高盛、摩根大通到科技巨頭谷歌、蘋果、Facebook等，都已在FinTech領域完成全面佈局。
*金融科技生態示意圖
在創新環境下，銀行業的發展面臨著巨大的機遇和挑戰：金融消費轉型，經濟環境動蕩，利率和匯率的市場化推動利差持續降低，再加上準金融、互聯網金融等同質化的低效競爭，金融科技成為引領行業突破的一個核心發力點。隨著金融科技與業務的深度融合，中國銀行業正呈現出經營多元化、產品惠民化、管理數字化、應用服務雲端化以及智能化等重要發展趨勢。
本期的智能內參，我們推薦來自畢馬威的中國銀行業轉型報告，在與互聯網企業、金融科技創業公司、各類持牌金融和投資機構的溝通和調研基礎上，以銀行業為例，就20大痛點領域分析金融科技突破形式。
以下為智能內參整理呈現的幹貨：
如何尋求高收益資產
1、場景金融
即通過與社交平臺、電子商務平臺等機構合作，由獲客能力很強的互聯網企業在前端提供流量，或對接線下O2O服務等形式，實現場景與金融服務的無縫對接。
2、在線信貸
即合作金融科技信息平臺，結合其移動互聯網流量優勢和金融科技管理工具推廣獲客，支持銀行實現資產穿透式管理，通過大數據分析、風險控制模型等進一步評估用戶的信用情況，實現後端規模化資金支持。
以上，涉及移動計算、大數據和機器/深度學習3大技術。
如何高效吸收低成本資金
1、全景化的個人金融信息服務
銀行可以利用移動計算技術，與金融科技公司提供的信息服務充分結合，設計更具綜合性的個人金融服務方案，通過一個賬戶綁定存貸業務、財富管理、投資理財、保險服務等綜合服務，並獲取前端客戶，提高用戶依賴性，有效形成賬戶沉淀。
2、人力資本金融化
新型人力資本綜合化方案涉及：工資現金管理、薪酬獎金遞延發放、補充養老金等諸多門類，管理起來非常繁瑣。銀行可以與相關創新企業合作，以賬戶管理為核心推動綜合化企業人力資源金融服務，拓展獲客渠道。
3、個人信用管理
銀行可以考慮合作搭建個人信用管理平臺，實現多渠道的個人征信數據和報告的匯集，以該平臺為基礎，輔之投資、理財、財富管理等金融服務功能，將有助於增強個人客戶粘性，充分挖掘客戶的派生需求。
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如何高效推宣金融產品
1、移動性立體營銷
銀行可以通過社交媒體與大數據技術的配合使用，對用戶從社交到交易的行為路徑進行挖掘、分析與管理，有針對性的吸引潛在需求客戶，實現金融產品的精準營銷，提升銀行金融產品的匹配度，進而實現客戶價值。
2、社群效益打通O2O
基於智能的線上社會化營銷可以有效幫助銀行業在把控風險的前提下，拓寬金融產品的宣傳與推廣渠道。當金融產品累計瞭一定的社交群體時，銀行通過有效地引導，就可能將線上的關系用戶轉化為線下的體驗或消費用戶，形成線上到線下的營銷閉環。
以上，涉及移動計算、大數據、機器/深度學習、視頻/增強現實4大技術。
如何降低散戶營銷成本
1、多維標簽體系
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即對用戶特征、交易行為及服務需求進行全面采集與刻畫，提取關鍵標簽並形成體系，運用客戶分層理論進行定位，實現更低成本的、更具針對性的精準營銷。
2、個性化定價
銀行可以通過提供更加場景化、個性化、定制化的金融服務，並有針對性的提供個性化服務定價，進一步配合積分管理等手段，實現低成本高效率的獲客和獲益。
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如何降低小微企業獲客與經營成本
1、微型ERP支付生態
銀行類金融機構需要充分利用支付類金融科技企業的創新推動力，打造基於微型ERP的支付生態，有針對性的提供門檻較低、手續簡潔的貸款、賬務管理、投資管理、財富管理等服務，以數據為合作與風控鏈條，共同構建商業生態，降低小微企業獲客和經營成本。
2、個性化和精準化
銀行可以通過大數據技術，對小微企業信息進行收集、整合和分析，對小微企業的消費需求、意願和能力進行準確識別，主動為其提供個性化和精準化的金融服務。
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如何小額高頻進行惠普信貸
1、移動互聯網+大數據
移動終端將海量用戶連接到一個平臺上，，結合大數據征信，金融機構能夠把邊際獲客成本與營運成本降低，及時識別欺詐行為和惡意主體，從而使普惠產品從商業上持續可行。
2、基於AI的信用風險模型
通過大數據對模型敏感度與準確性的訓練，信用風險管理模型可以更好的助力金融機構實現更高效的信貸審批、資金發放、貸後管理等流程化服務。
3、智能合約
簡言之，是一段存儲在區塊鏈上的代碼，由區塊鏈交易觸發，實現自動化的簡單交易。銀行可以通過與金融科技企業合作打造智能合約平臺，實現小額高頻的信貸流程管理。
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如何高效低價管理財務
1、移動端親民路線
移動計算支持下的財富管理服務，可以實現針對不同的大眾群體，以極低的邊際成本提供不同周期、不同回報率、更具針對性的財富產品。
2、智能投顧
將人工智能融合到投資理財業務各個環節之中，基於用戶的理財需求、資產狀況、風險承受能力等因素，分析用戶個性化的風險偏好及其變化規律，以投資組合理論與風險偏好結合算法模型定制個性化的資產配置方案，實時跟蹤調整。
3、界面友好的投資分析
銀行可以與金融科技公司合作，自動對企業年報、時事新聞、行業分部報告、上下遊產業鏈等信息進行智能分析，便捷實現信息自動匯集、財務數據智能分析、多維度可比公司搜索、盡調報告模塊化生成等功能，為個人客戶提供界面良好的財經信息和投資分析工具，並提高對客戶行為的追蹤與維護的效率。
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如何簡化支付與轉台中產後護理賬
1、豐富智能支付手段
個人用戶越來越多的依靠掃碼支付、指紋支付、語音支付、虹膜識別支付和近場識別等方式進行交易，這些支付方式可以充分的簡化支付與轉賬流程，縮短交易時間並降低交易成本，並且為諸多線上線下的大眾日常服務提供瞭普惠級的交易基礎設施。
2、發展區塊鏈
隨著國際貿易和跨境交流的不斷發展，跨境個人金融服務越來越頻繁，且大眾化、小額性的特點顯現。借助區塊鏈技術，在合規監管的前提下，支付類機構在辦理國境支付與結算業務時，可以縮短資金占用時間、提供全天候服務、大幅降低運營成本，還能夠滿足跨境電子商務對支付、轉賬與結算服務的及時性與便捷性的要求。
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如何優化客服與消費者教育
1、重用聊天機器人
智能聊天機器人Chatbot通過一個自動化程序服務成千上萬的用戶，不僅可以很大程度的降低人工成本，而且未來很可能成為另外一個智能化的客戶流量入口。
2、移動直播擴大用戶群
目前移動直播技術在金融領域已有很好的應用，比如現貨與期貨公司可以通過移動APP的直播室模式，為消費者提供交易介紹、行情分析、投資引導等服務，以優質的直播內容擴大用戶群並實現交易量的有效增長。
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如何優化農業金融
1、推廣物聯網
通過農業金融綜合服務平臺，由銀行在後端為農戶提供低成本的農業貸款、保險等服務，在前端則通過物聯網技術的支持農業信息的及時性、真實性，實現自動化、精細化、遠程化和全程溯源管理。
2、發展農業產業鏈融資
部分金融科技企業構建瞭基於數據的農業金融解決方案，通過與大型核心農業企業合作，提供集成金融服務信息平臺，追蹤產業鏈信息，深挖需求和盈利點。
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如何進行反欺詐
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1、多維度數據分析
大數據風控可以對交易行為的時間和空間多維度分析，結合移動終端的設備指紋技術，識別高風險交易的特征，並形成復貸記錄和失信黑名單，設備指紋和社交網絡大數據的智能風控還可以進一步關聯可疑人員，有效防止集體詐騙與套取資金等欺詐行為。
2、利用生物識別
由於每個人的生物特征具有與其他人不同的唯一性和在一定時期內不變的穩定性，如靜脈、指紋、聲紋、人臉、虹膜等特征，較為不易被偽造和假冒，所以利用生物識別技術進行身份認證，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。
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如何助力中小企業信貸
1、建立大數據風險預警體系
大數據風險預警，是以單一用戶為觀察核心，通過搜索其股權、集團、股東、高管、工商、稅務、行業、上下遊、借貸及擔保關系等多維度信息，形成關聯數據體，再針對其中每個維度的賬戶、交易、治理、經營、新聞等各方面開展數據收集、關聯分析和挖掘，依靠網絡輿情和監管發佈信息，進行用戶的甄別、篩選和預警。
2、規模化貸後實時監控
通過拍照、視頻、移動端電子數據報送等手段，獲取更加及時、可靠的客戶
信息，對接實時的智能數據分析系統，識別用戶經營變化、異常行為和違規操作等高風險行為，實現更有效的自動化線下風險預警與控制，並節約大量人力成本的投入。
3、區塊鏈系統節約成本
通過企業級區塊鏈征信，金融機構能夠將信貸合約遷移在區塊鏈系統之上，通過植入信貸條款的智能合約自動執行。這樣不僅征信更加可信，更使違約成本大幅增加，銀行風險管控將會更加便捷。
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如何優化監管
1、AI反洗錢
部分金融科技企業正在致力於開發監管科技方案，提供基於大數據和機器學習的反洗錢工具，通過分析用戶的交易軌跡、行為特征和關聯信息，積累歷史數據，訓練學習模型，識別異常交易和風險主體，進而挖掘背後隱藏的違法違規行為。
2、區塊鏈內嵌邏輯
通過分析和監測區塊鏈賬本中的異常交易，有助於及時發現欺詐和洗錢等犯罪行為。
3、建立有機交叉的知識庫
通過具有智能檢索、挖掘、關聯和推送功能的雲平臺，幫助銀行人員檢索、理解關鍵監管規則。
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如何運營網點
1、直銷銀行拓寬線上渠道
直銷銀行打破瞭傳統銀行網點在時間和空間上的限制，可以為客戶提供全天候、不間斷的金融服務，並能夠更快地響應客戶的各種金融需求，提供更好客戶體驗。
2、AR式虛擬網點
虛擬網點基於下一代高速移動網絡、利用視頻和增強現實等技術支持，在保障服務體驗的基礎上，實現銀行網點向低成本、高效率、輕型化轉型。
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如何追蹤信息流和物流
1、基於IoT的智能化追蹤
金融科技公司的介入，可以通過網絡設備指紋、視頻設備、內嵌傳感器等實現租賃設備使用狀態的實時信息發送，極大的降低瞭信貸人力投入。此外，隨著深度學習的發展，物流和倉庫貨品監控也將逐漸納入智能化的體系，推動高效率低風險的供應鏈融資。
2、基於區塊鏈的互信機制
區塊鏈配合大數據技術的使用，可以有效識別風險交易。區塊鏈加密技術的不可更改性，可以解決很多企業的歷史征信問題，並形成有效的信用沉淀。
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如何優化結算與清算
1、數字貨幣配合智能合約
區塊鏈技術對數字貨幣的支持，主要體現在去中心化與高透明度，通過共享數據網絡系統，實現交易鏈參與各方的同步信息共享，在達到智能合約設定的條件時自動執行。這就顯著提高瞭各類資金交易與結算的效率，減少瞭手工操作失誤，同時降低瞭暗箱操作、內幕交易發生的可能性。
2、分佈式賬本
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分佈式賬本技術實現瞭去中心化存儲、數據不可偽造和篡改，為點到點的支付提供瞭可能和安全保障，從而大大降低交易成本，還能夠有效提高銀行與機構用戶間的清算和結算效率。
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如何簡化信貸業務流程
1、基於數據的一戰式對接
銀行可以通過與金融科技公司等機構合作，實現全流程信貸管理系統的低成本應用，一站式的對接各種征信機構和電子商務平臺，實現對大數據征信接入和風控模型的運用，獲取征信數據和風控技術，幫助企業和個人建立信用數據DNA。
2、關聯真實企業信息
對於企業類用戶，銀行可以結合企業間電子商務平臺，開展供應鏈金融服務，簡化企業用戶的信貸業務流程。將供應鏈上的相關企業群作為一個整體，根據電子商務積累的交易記錄與行為數據、交易中構成的鏈條關系和行業特性設計融資模式，為各成員企業提供靈活的信貸服務。
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如何管理海量業務資料
1、特征提取實現多層分類
金融機構可以利用自然語言處理技術分析海量的歷史業務資料，整理並提取用戶特征、交易行為、信用風險等有效信息，進行有價值信息的復用，提升內部業務信息所帶來的經濟效益。
2、構建產業鏈信息
通過行業的理解、投資的邏輯、風控的原則等規則，將海量數據連接在一起，形成知識網絡並構建產業鏈信息，便於銀行發掘潛在用戶。
3、標簽化管理
銀行可以在金融科技公司的支持下，設計數據分類管理規則，進行動態的標簽新建與更新（包括時間、空間、特征分佈情況），識別細分用戶的行為特征及交易規則，有針對性的進行服務營銷、拓展業務機會。
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如何投資又貴又難擴展的科技系統
1、分佈式部署或遷移
未來銀行業開放式的應用系統，非常適合在分佈式、雲計算架構上部署或遷移，有助於銀行降低技術開發與風險管理成本，並提高科技系統的安全性與擴展能力。
2、敏捷開發
銀行可以在確保科技體系整體安全的前提下，考慮引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的反饋周期，將開發項目分成若幹個迭代周期，每個迭代周期結束都能立即反饋，從而能快速的適應新的需求。
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如何提高研創效率
1、開展投貸聯動試點
銀監會、科技部、央行於2016年聯合發佈通知，支持銀行業金融機構開展科創類企業投貸聯動試點，為商業銀行拓寬經營思路創造瞭條件。銀行通過向金融科技企業提供全生命周期的綜合金融服務，不但可以從業務合作和信貸投放中獲取資金收益，而且通過參與投資創新企業，還可以獲取資本性收益，更好的綁定金融科技生態。
2、設立金融科技聯合投資基金
這將有助於銀行通過領先金融科技業態，推動金融服務轉型，提升金融輻射的深度和廣度，發現和挖掘金融科技企業並幫助其快速成長。
3、開展內外部科技研發創新大賽
要想在傳統文化聚集的銀行體系內推動創新，構建新型企業文化是核心。商業銀行應該深入挖掘內部潛力，通過開展內外部科技研發創新大賽，並引入外部風險投資機構的專業支持，實現內部創業、內部孵化，積極營造創新文化氛圍，實現科技與金融的大融合。
以上，涉及大數據、知識圖譜2大技術。
附：畢馬威2016年評出的金融科技企業50強目錄
智東西認為，金融業發展到今天，思路已經逐漸從客戶找我轉變成主動尋找客戶（包括開拓高收益和沉淀低成本兩方面）。移動端已經成為重要的渠道（發展和維護客戶群）以及客戶管理（信用機制）途徑，結合視頻、AR等技術可以發展內容粘性，個性化的客戶需求制定作為主要競爭力把人工智能（大數據、雲計算、機器學習等）推到近核心位置，實現量化投資並維護安全性，與此同時，龐大的數字經濟和跨境交易監管又極大推崇區塊鏈技術。以上種種，使得金融科技朝著全景化、精準化發展。而技術的角度來看，畢馬威給瞭一個很中肯的建議：引入互聯網產業的敏捷開發體系，縮短開發的反饋周期，將開發項目分成若幹個迭代周期，以適應多變的經濟環境和需求市場。
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