金融科技新趋势

边鹏　闫晗　郭劲夫

科技变革金融业的趋势仍在持续。

当前，以信息技术为代表的技术革命正在以金融科技的形式向金融行业渗透。经过数年的飞速发展，金融科技已经给传统金融业带来了巨大的变革，而且这些变革仍在继续，金融科技依然在持续而深远地影响着整个金融行业。

未来一两年，一系列新的金融科技趋势或将出现，知识图谱、差分隐私、智能助手等技术将被进一步应用，金融智能化也将从智能营销等前台应用逐渐深入到中后台，早前在金融线上服务中占据主要地位的金融类APP也将出现新的变化，甚至被取代。

趋势一：知识图谱技术将被进一步推广

知识图谱是指用来显示知识发展进程与结构关系的一系列图形，通过使用数学、图形学、信息科学等技术手段以可视化的形式展示不同个体、变量之间的关系。

经过多年探索，知识图谱已经成为金融科技的重要组成部分之一，被大量应用于反欺诈、反洗钱等领域中，并将被更广泛地应用于金融行业各领域中。例如，知识图谱可用于风险分析和预测，梳理目标企业或目标客户的业务往来、社会关系、资金往来，从中发现潜在的风险节点并加以防范;通过对目标群体的商业关系进行分析，也能挖掘出客户的潜在需求，拓展业务范围，增强客户粘性。

APP 以手机为代表的移动终端将无需安装纷繁复杂的金融类APP ，用户只需利用浏览器即可通过高速网络享受到云端的金融服务。

目前，招商银行、柳州银行、兰州银行等金融机构已开始搭建知识图谱平台，通过知识图谱技术防控风险、挖掘潛在客户。预计今年内，应用这一技术的金融机构数量将大幅增加，其业务范围也将大幅拓展。

趋势二：差分隐私等将助力消费者隐私保护

在技术引领的金融变革中，数据是核心驱动力，而保护数据的隐私又是前提。

数据隐私保护技术在经历了以限制发布为技术手段、以数据加密为技术手段等阶段后，正演进至以数据失真为技术手段的阶段，因而差分隐私（Differential Privacy）成为了关键。其基本思想，是对原始数据进行转换或对统计结果添加噪音来达到隐私保护的效果，数据使用者只能知道数据的统计信息而无法获取原始数据中的个体隐私。

预计在2019年，差分隐私等技术将更多地加以应用，以期在依法加强隐私保护的前提下，金融数据的范围边界和使用方式将更加明确，各金融机构将稳步推动数据资源开放和共享，打通数据孤岛，更好地服务消费者与实体经济。

趋势三：智能助手将利于普惠金融

随着金融科技进一步发展尤其是人工智能技术的进步，金融智能助手将不断涌现，通过结合语音识别、自然语言处理、图像处理、模拟问答等技术模拟人工客服，了解、收集客户需求，推荐或提供相应的金融服务，也可对用户进行指导，帮助其尽快完成复杂的业务流程。

相比于其他金融科技产品，智能助手大大降低了客户获得金融服务的门槛。例如，模拟人工客服能让一些中老年人快速上手金融服务业务流程;再例如，针对失聪用户侧重图像引导、对于盲人用户侧重语音指导等，也能让传统金融覆盖不到的人群享受到金融服务。

趋势四：区块链中的联盟链逐渐“脱链”

同其他金融科技技术相比，区块链技术发展时间较短，尚处在探索尝试阶段，各大金融机构和科技企业仍在摸索适合的商业模式。2018年，多家大型商业银行组建了以自己为中心的区块链联盟，在联盟内部开展区块链技术应用实验，但此种做法与区块链的去中心化思想存在一定的偏差。

预计今年，一些企业将开始尝试联盟链“脱链”，回归区块链的去中心化本质。“脱链”并非区块真的脱离所在链条，而是类似于银行支票的使用，“脱链”的区块背后仍拥有一定的来自某个金融机构的背书，使得该区块不仅能得到联盟内部的认可，也能受到非联盟成员的信任，试图打造一个更加开放、互信的金融信息共享平台，打通不同金融机构间的数据孤岛。

趋势五：APP的强势地位或被动摇

近年来，移动通信带宽不断增强、速率稳步提升，5G的部署与商用，能提供近百倍于4G的峰值速率，连接能力将增强至百亿级，带来海量的机器类通信及连接的深度融合。

这将使得金融领域中的软件云化趋势更加明显，即以手机为代表的移动终端将无需安装纷繁复杂的金融类APP，用户只需利用浏览器即可通过高速网络享受到云端的金融服务，使得金融服务在手机端与网页端的线上渠道格局被打破，即从手机APP回归网页端。从金融机构的角度来讲，这一回归更易于用户的导流，且高速网络将使得金融服务从文字、图片指引快速向视频指引发展，更有利于提升用户的使用体验。

趋势六：金融智能化向中后台渗透

随着技术对金融业的改造愈加广泛和深入，越来越多新技术被应用于金融业务中，所辐射的业务范围也更加多元，逐渐从前台拓展到中后台。例如，人工智能和大数据技术使得风险管控更加智能和有效;RPA（机器人流程自动化）、OCR（光学字符识别）、图像识别等技术将协助实现纸质文件数字化和业务流程线上化，金融业中后台对账、录入等业务受到巨大影响，不会疲劳、准确度极高的机器有望取代部分金融机构工作人员，节约人工成本并提升中后台业务处理效率。

一系列新的金融科技趋势或将出现。

目前，德勤、普华永道、安永、毕马威已相继上线财务机器人解决方案，可代替部分财务流程中的人工操作，对各种财务流程进行一定的自动化监控，提升了中后台业务的效率并降低了成本。

趋势七：金融类APP“走出去”与“引进来”

“走出去”是指随着商业银行资管业务独立性增加，出现一批来自商业银行的专攻理财、资管的金融类APP，大大加剧理财市场的竞争;“引进来”是指商业银行的部分原有业务会被引入其理财子公司以增强其竞争力与盈利能力，将会不断拓展商业银行的资管类业务。

2018年4月，四部委联合发布资管新规，对金融机构资产管理业务提出了新的、更严格的要求。为适应新的监管模式与监管要求，多家商业银行成立全资理财子公司，采取与以往不同的经营方式，相应地也会对金融科技的应用模式产生影响，也使得金融类APP呈现“走出去”与“引进来”趋势。

趋势八：非零售型金融业务还是蓝海

经过几年的发展，金融科技在零售端业务的应用已成为红海，市场被各路机构瓜分。而非零售业务中的金融科技应用相对较少，将成为金融科技未来发展的蓝海。

预计在2019年，一些具有市场敏锐度的金融机构将会加大非零售领域金融科技的发展投入，积极拓展以大数据、云计算、人工智能等为代表的金融科技技术在非零售业务中的应用，如投资银行、供应链金融、中后台运营等领域。

中国建设银行研究院与国务院发展研究中心金融研究所共同开展的“全球系统重要性银行金融科技活跃度评估指数”课题研究结果显示，金融科技存在一定跨界竞争的趋势，例如摩根大通、高盛等原本专注对公业务尤其是投行业务的银行，其金融科技活跃度也较高。这种跨界竞争势头可能来自非零售型银行的后发优势。

趋势九：金融机构将持续加强金融科技投入

在金融科技的发展浪潮中，金融机构尤其是商业银行面临新的挑战，为应对来自互联网公司的挑戰，提高自身核心竞争力，金融机构将会加强在金融科技领域的资金投入和人才建设。例如，招商银行和中国银行宣布将确保每年对科技创新的投入不少于上年度集团营业收入的1%，分别约为22亿元和48亿元。

国内商业银行同美国商业银行相比，在金融科技的投入方面仍存在一定差距。2017年，美国摩根大通在金融科技领域的投入约为95亿美元，占其利润的1/3，而2018年的这一数据约为105亿美元。预计在2019年，国内金融机构强化金融科技投入势头不仅会继续保持，还将出现加速。

趋势十：模型可解释性将成关注热点

德国联邦金融监管局（BaFin）2018年7月发布《当大数据遇上人工智能——金融监管面临的挑战与启示》，认为模型可解释性将是机器学习应用在金融领域的“拦路虎”。

对于监管机构而言，模型可解释的好处有两点，一是更好地对消费者权益进行保护，即实现“一碗水端平”，有助于去除模型设计时的“歧视性”因子，实现普惠金融;二是防止“模型共振”，即各个金融机构都基于相似的背景知识设计相似的模型，导致模型的输出结果也大多相同，发生共振，进而有可能引发系统性金融风险。

对于金融机构自身而言，模型可解释也使其更容易满足监管机构的合规要求，使模型更为有效，可以保护金融机构的从业者。

当前，美国国防预先研究计划局（DARPA）正在开展“可解释人工智能”计划（XAI），以此探索对人工智能模型进行解释的技术。按照DARPA的设想，XAI的目标是“产生更多可解释的模型，同时保持高水平的学习表现（预测准确性），使人类用户理解、信任和有效地管理新一代人工智能合作伙伴”。欧盟的全球数据保护法规（GDPR）也要求科技企业对其所使用的人工智能模型的工作方式对用户做出解释。

1/3 2017年，美国摩根大通在金融科技领域的投入约为95亿美元，占其利润的1/3，而2018年的这一数据约为105亿美元

尽管中国的监管机构暂未明确要求金融机构在使用金融科技技术拓展客户渠道、升级业务模式、提升服务体验时所使用的模型需要可解释，但模型可解释性将成为金融机构与监管机构共同关注的热点。

趋势十一：“沙盒”性质的监管日渐普及

“沙盒”概念最早由英国政府提出，随后新加坡、澳大利亚、中国香港等地金融监管部门纷纷采取，在保护消费者权益、防止风险外溢前提下，放宽监管、鼓励金融创新与发展。2018年10月，中关村管委会、北京市金融工作局和北京市科学技术委员会发布消息，经市政府同意，联合发布《北京市促进金融科技发展规划（2018年～2022年）》，探索以“监管沙盒”为核心的金融科技监管创新试点落地。该规划明确指出“支持金融科技企业在特定区域和楼宇聚集”，这可以看作为某种维度的“沙盒”监管措施。预计2019年，“沙盒”监管模式将会在全国范围内进一步发展。

趋势十二：监管科技与合规科技同步

金融科技发展迅速，深刻地影响着金融行业的方方面面，在极大提升金融机构服务水平与工作效率的同时，也产生了新的风险，给监管机构的监管和内部合规控制带来了巨大的挑战。

在新形势下，监管科技与合规科技呈现自动化、全口径化与预测化的趋势。

在人工智能、云计算、大数据等技术与各类金融信息平台的帮助下，监管机构与金融机构内控部门将有能力实现对金融业务的全天候、全方位自动监控，更强大的计算能力能够保证对每一笔金融业务进行合规分析，24小时在线的云端服务能够实现全天候的金融监管。此外，利用大数据与人工智能相关技术，监管部门与金融机构内控人员也可以对特定企业或业务团队做出行为预测，有针对性地进行提醒和督导，做到事前监管，防患于未然。

2018年，证监会印发的《中国证监会监管科技总体建设方案》指出，证监会未来监管科技建设的目标是建设一个高效的监管平台，利用大数据、电子预警等技术对资本市场主要生产和业务活动进行实时监控和历史分析调查，辅助监管人员对市场主体进行全方位、实时监控监测。预计2019年，监管科技与合规科技将同步发展。