FinTech主要细分领域梳理

FinTech主要细分领域梳理

FinTech 是Financial Technology （即金融科技）的缩写，指金融和信息技术的融合型产业。科技类初创企业及金融行业新进入者利用各类科技手段对传统金融行业所提供的产品及服务进行革新，提升金融服务效率，因此可以认为FinTech是从外向内升级金融服务行业。

和“互联网金融”相比，FinTech是范围更大的概念。互联网金融主要指互联网/移动互联网技术对传统金融服务的改变，比如网上券商开户、网上银行系统等是最直接和最恰当的例子。而FinTech不是简单的“互联网上做金融”，应用的技术不仅仅是互联网/移动互联网，大数据、智能数据分析、人工智能、区块链的前沿技术均是FinTech的应用基础。

【智能投顾】

人工投顾的替代品，重点应用大数据和人工智能

智能投顾作为人工投顾的替代品，是指在投资管理服务中用软件来代替人工投资顾问完成以下多项核心功能：客户档案创建、资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合重设、投资损失避税和投资组合分析。它改变了传统的理财顾问的销售模式，利用互联网大数据，对用户偏好、市场、产品等进行数字化分析，系统为客户推荐多元化的风险分散的投资组合。

FinTech 在智能投顾中的应用主要体现在大数据和人工智能两方面：1、海量的数据是投资顾问模型不断优化的基础；2、人工智能使模型中投资组合与风险匹配的判断与分析成为可能。

可以看到，智能投顾和人工投顾所完成的服务是类似的，但区别在于智能投顾的所有流程都是数字化的，而非基于人工投顾的主观判断。

在盈利模式上，以顾问服务费为主，低于人工投顾费用。其中，顾问服务费用按照资产的百分比收取，目前一般在0.25%-0.50%左右，低于人工投顾的费用，具体比例因公司而异。由于避免了线下获客、产品销售、投资咨询等人力成本密集环节，智能投顾节省了很大的成本，提升了产业链的效率，因而其可提供更低成本的管理费用。

行业刚刚起步，智能程度低，优质企业少

目前，公开表示具有或正在研发“智能投顾”功能的互联网理财平台已经超过二十家，比如京东金融、一心、积木盒子、聚爱财plus等。但智能化程度参差不齐，和美国同类企业相比仍有差距。

部分互联网金融企业以“智能投顾”为噱头，并非真正的金融科技公司。一些P2P企业仅对用户进行简单的风险偏好测试，根据用户偏好推荐相应理财产品，并未实现用先进的数据算法来优化投资模型，意在借“智能投顾”的幌子进行市场宣传。

致力于“智能投顾”的创业企业仍在模仿Wealthfront的产品形式，基本实现智能算法模型的搭建，使用数字化手段提供投资咨询服务。以弥财、蓝海财富为代表的国内智能投顾公司，是国内最早的智能投顾公司之一，借鉴Wealthfront、Betterment的产品模式，推出了机器人投顾产品。目前这两家公司的投资标的均以指数基金ETF为主，跟踪全球市场，目标客户多为有海外资产配置需求的人群。

更少成本，更多用户，更理性的投资服务

智能投顾定位于服务海量客户，用软件服务来代替人工投资顾问，即无论是前期投资者信息的收集，还是中期资产的配置、投资策略的选择，到后期交易的执行，以及投资组合的重设，这一切都是数字化的。

其中，构建投资组合模型的能力，是产品的核心竞争力所在，模型给出的投资标的能否与客户风险偏好进行良好的匹配是衡量智能投顾产品的重要条件。与传统的人工投顾相比，智能投顾主要有以下特点：

图1　智能投顾流程

图2　征信行业产业链

图3　征信的盈利模式

图4　征信数据源分布

1、服务成本低，受众范围广。一方面，传统的人工投资顾问服务受限于服务成本，而智能投资顾问的费用是非常有限的，这极大地提高了客户群体的范围，将普通用户纳入到客户群体。智能投顾会向用户推荐符合其自身投资偏好的个性化投资组合。

2、算法先进，避免非理性因素。另一方面，利用算法、大数据作为投资依据，又能避免人工投资顾问的非理性因素。投资组合的选择是基于其构建的模型推算而出，可以在一定程度上消除人工投顾的非理性因素或由于投资经验不足导致的问题。

图5　征信模型及征信数据的多应用场景

【借贷与征信】

借贷：中国发展迅猛，平台层出不穷

P2P是真市场，满足个人和中小企业融资需求。在我国，个人和中小企业融资渠道不畅，多为被银行抛弃的客户群体，由于这部分人群的借贷要求远远没有被满足，早期出现了很多民间借贷组织。P2P平台的出现满足了用户的借贷需求，这是真实存在的市场。目前，行业问题平台频出的背后是低的进入壁垒和弱的风控能力，随着行业监管的加紧，有望得到改善。

应用区块链技术，解决P2P平台信任问题。以P2P的票据交易为例，票据的发行可在区块链上进行登记，进而有效避免票据的造假、一票多买等违规问题。一些P2P交易所运用区块链技术来解决交易市场的信任问题，大大降低了交易成本。

风险控制是关键，平台征信技术仍不成熟。对P2P企业来说，如何识别欺诈、如何做好风险控制是平台业务的关键。利用大数据征信技术，企业可以很好地解决欺诈、避免逆向选择、做好风险控制。征信技术是借贷产品的基础。

征信：解决交易双方信息不对称，应用场景丰富

征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助信息使用方判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。主要目的是解决交易双方信息不对称的问题，通过模型去预测其未来的信用行为， 进行信用风险管理。

如图2所示，征信机构对征信对象进行数据收集、清洗、转换、集成、导入及分析，基于信息使用方的应用场景搭建信用模型，最终产出信用得分、信用报告并提供其他增值服务。

传统的征信数据源仅有银行、政府、工商企业等，在这里第一手的与信贷最为直接相关的客户数据（如资产、借贷历史等数据）被储存；随着互联网的发展，网络对人们行为数据的积累量发生了飞跃，各类行为数据均可以被记录，其中不乏与征信应用场景相关的信息。基于此，有效分析利用社交、电商及搜索等非结构化数据也成为征信机构架构征信模型时必须考虑的部分。在应用场景方面，解决交易双方信息不对称的场景几乎都可以应用征信技术，而其最广泛的应用即为借贷的信用评分。

现有征信体系以政府为主，信息覆盖仍待完善

现状可总结如下三点：1、个人征信体系尚未覆盖半数；2、企业征信系统实现基本覆盖，但信息不够完全；3、行业市场渗透率低，个人征信行业的市场渗透率整体维持在9%的水平，低渗透率的背后是各数据网络的割据与隔离。目前，我国共有8家机构获得个人征信牌照，牌照管理仍处于收紧状态。

在数据分布上看：1、线下数据：多为传统金融机构持有，银行各自为营，不会轻易共享数据，由央行征信系统对接银行、保险的数据，但覆盖人群有限；国家正在致力建设政府数据统一开放平台，有望在2020年实现对外开放；2、线上数据：（1）BAT等互联网巨头依靠其网络生态有天然的数据获取优势；（2）小的创业公司也在尝试探索：一些创业公司依靠购买、抓取其他互联网数据来整合数据，但竞争尤为激烈，市场数据仍处于割据状态。随着人们对互联网消费及金融产品依赖性的进一步提高，该网络存在整合的可能性。

数据源是基础，算法和数据迭代经验是征信模型难点

优质和大规模的数据是征信的基础。随着信息技术的发展、互联网和大数据的普及，数据积累的数量和质量得到飞跃，这为征信行业的发展打下很好的基础，数据源或将成为征信行业的一大竞争热点。在数据获取方面，除了和政府及互联网巨头合作以外，不少平台也在不断积极尝试，试图从数据源端收集第一手数据，从而在源头上建立自身优势。

算法和数据迭代经验是征信模型难点。从大数据征信模型算法的成熟度来看，我国虽与美国存在一定差距，但我国的电商数据、社交数据非常丰富，这为大数据征信的尝试探索建立了很好的基础。征信模型与应用场景密不可分，需要不断地注入新的数据进行模型的优化和验证。因为模型本质上产生的是预测用户信用行为的作用，预测的准确与否需要实践数据修正，不断动态优化调整。

【支付】

三大核心参与方，央行为监管主体

中国电子支付核心参与方有三类：1、以中国工商银行、建设银行等为代表的商业银行；2、以支付宝、微信支付为代表的第三方支付平台；3、以银联和央行支付系统组成的支付清算系统。

其中，支付清算系统处于电子支付最核心的位置，运行电子支付系统并提供跨行资金清算。最新一期的监管规定已明确说明第三方支付机构不得绕过清算机构与银行直接进行跨行支付业务。

此外，通讯运营商主要为支付提供通信渠道、支付渠道；支付软硬件提供商提供技术支持。整个体系由央行进行监督，与银监会和支付清算协会一起维护支付市场的竞争秩序。

当前，新一轮业务整顿已开始，第三方支付牌照趋于收紧。中国市场增速快，移动支付已成主流。FinTech的发展推动了点对点支付解决方案的实现，移动钱包允许人们通过将信用卡信息与智能手机绑定，从而可以手机一键完成支付业务。移动支付已成趋势。

银联第三方支付持续角力，区块链技术本土化仍在试水

银联与第三方支付争夺支付场景。银联与第三方支付目前仍处于市场争抢阶段，格局未定。在银联看来：一方面，银联拥有完善成熟的资金清算系统，且政府监管规定明确第三方支付机构不得绕开清算机构与银行合作，这代表银联必能在支付业务中分得一杯羹；另一方面，随着银联与手机巨头苹果、三星等达成合作，NFC技术可能重获生机，实现对支付宝、微信支付的反击；在第三方支付上：2016年支付宝公布用户4.5亿，微信支付用户超过3亿。支付宝和微信占据第三方支付市场90%的市场份额。支付宝、微信支付拥有庞大的客户资源和销售渠道，借助其强大的生态系统，已逐渐培养了用户的支付习惯。

在双方的争夺中，支付场景成为制胜关键，第三方支付公司应抢占B端资源。对用户来说，无论是移动支付还是NFC支付，不同支付机构提供的支付方式在便捷性、安全性上并无显著性差异，因此支付场景成为制胜关键。随着移动支付使用场景的不断延伸，和不同线下场景合作成为各大支付机构争抢的热点。未来第三方支付公司应尽快抢占线下支付入口，掌握B端资源。

区块链技术变革路线及实践效果仍需等待及检验。可以看到，基于类似区块链技术的应用具有一定的优势，但也存在较大的制约，需要利弊之间的权衡。在跨境支付场景中，由于目前在全球范围内仍缺乏一个低成本、高效率的解决方案，不同国家之间还存在政治、监管等因素的差异，类似区块链技术这一去中心化、去信任化的模式是非常具有潜力的解决方案，但是具体的技术变革路线仍需在国内本土化落地，其实践效果也有待观察和检验。

（本文节选于36氪研究院《金融科技（FinTech）行业研究报告》）