QQ在線
企業(yè)微信
資訊
24451. 智慧金融簡介
1.1概述
智慧金融是依托于互聯網技術，運用大數據、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，實現金融產品、風控、營銷、服務的智慧化。
1.2主要產品及服務
智慧金融產品，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品。近年來，我國智慧金融產品層出不窮。
1.2.1產品類
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 聯等；
農業(yè)銀行：農銀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)，僅僅有少數的互聯網金融企業(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型的歷史經驗。
2.2各主體建設統(tǒng)一難度高
隨著我國互聯網金融、金融科技的不斷發(fā)展完善，及人工智能、大數據、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。
根據相關統(tǒng)計數據，2019年中國銀行、農業(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)勢實現智慧金融平臺的建設及發(fā)展，在分析平臺架構、數據標準統(tǒng)一及方法模型通用的構建上，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
根據中國互聯網金融協(xié)會對A股88家上市金融機構2019年年報的統(tǒng)計分析，73%的上市金融機構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，還面臨數據、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)展涉及包括大數據、人工智能、云計算、移動互聯網、區(qū)塊鏈等眾多技術領域和新興技術，具有經驗豐富且專業(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數據維度多元及質量難以把控問題
數據是智慧金融發(fā)展的重要基礎元素，在互聯網及金融科技蓬勃發(fā)展背景下，用戶的交易渠道多元化，例如電商交易、社交網絡轉賬等。交易數據的維度多元化，造成數據復雜性增加。
用戶的交易數據分布在多個應用場景，增加了智慧金融數據收集成本。
若對金融用戶交易數據信息收集的不全面，便不能形成對用戶的完整畫像，最終會導致金融機構無法精準地對客戶進行評估并推薦其心儀的產品，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)在收集客戶數據信息時沒有全面覆蓋到客戶的消費偏好、消費水平、理財習慣等數據信息，極易造成對客戶偏好產品信息采集不完整，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
現階段，國內政策為智慧金融發(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，實現金融與科技深度融合、協(xié)調發(fā)展。
3.2 實現技術與業(yè)務的充分融合
實現傳統(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)網點和線上網絡的應用，通過機器學習分析服務效能，優(yōu)化人員結構和網點資源配置。
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，提升服務質量。
4）基于場景和業(yè)務模型開發(fā)上下文關聯模型，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，充分實現互聯網技術與金融業(yè)務的結合，提升服務效率。
3.3重視對復合型人才的培養(yǎng)
具有豐富經驗且精通大數據、人工智能、云計算、移動互聯網及區(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與全國高等院校聯合培養(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據質量
近年來在業(yè)務快速發(fā)展過程中，金融機構積累了豐富的客戶數據、交易數據及外部數據，這是金融機構的重要資產和核心競爭力。
面對銀行業(yè)等金融機構數據準確性和完整性欠缺，時效性和適應性不足等數據質量問題，應結合科技技術手段建立數據質量管理系統(tǒng)，對數據質量進行評價，從數據一致性、唯一性、完整性等幾個角度對數據進行分析。以監(jiān)管數據質量問題為導向，通過機構自查自評和監(jiān)管檢查評估雙向驅動，促進銀行保險機構在發(fā)現問題、分析原因、落實整改的過程中，不斷提升監(jiān)管數據質量，增強數據的可用度。
4. 智慧金融市場現狀分析
4.1金融大數據服務市場分析
根據全球最大的企業(yè)增長咨詢公司Frost & Sullivan的數據顯示，2019年中國金融服務業(yè)大數據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，金融機構的業(yè)務發(fā)展步伐放慢，導致對大數據分析服務的整體需求下降，但隨著經濟持續(xù)恢復，未來金融服務業(yè)大數據分析服務有望持續(xù)快速增長。
從細分需求來看，2019年在金融服務業(yè)大數據分析服務市場中，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有客戶管理，占比約70%。
4.2 金融云市場分析
2020年5月，根據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“數據”與“智能”兩大主線，不斷完善、豐富底層分布式架構、數據庫、開發(fā)平臺和API平臺等產品，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iResearch公布的數據顯示，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產品、服務轉型的重要途徑。
5. 總結與展望
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)金融機構尤其是大型傳統(tǒng)金融機構重視，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年的調查數據提高了近25%。
近年來，傳統(tǒng)金融機構積極擁抱科技，加快智慧化發(fā)展，主要源于以下幾個方面原因：
1）傳統(tǒng)金融機構面臨因競爭加劇、人工成本增加、效率低下、產品同質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)亟待轉型；
2）國家和監(jiān)管部門對金融機構擁抱科技，加快產品和服務創(chuàng)新，提供經營效率持開放和鼓勵的態(tài)度；
3）近年來，互聯網、5G、大數據、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、互聯網銀行、互聯網小貸公司等，進一步加劇了傳統(tǒng)金融機構的競爭。
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)新產品較為同質等諸多痛點。
展望未來，未來我國智慧金融的發(fā)展趨勢包括：
1）金融機構將持續(xù)加大科技方面的資金、人才投入，保證智慧金融轉型的順序實施；
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）當前中小金融機構在科技投入上存在同質化的問題，產品創(chuàng)新仍顯不足
未來金融機構將加快轉變服務思維，從產品供給到以客戶需求為中心不斷創(chuàng)新產品并優(yōu)化服務
