【观察】Fintech是什么？又为什么在中国火了？_互联网金融_传送门
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7月23日 21:18
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Fintech如何改变金融行业格局
　　Fintech如何改变金融行业格局
　　Fintech(金融科技)主要是指运用大数据、云计算、区块链等新兴技术使金融服务更加有效率。当前金融科技的应用范围已经包括支付、借贷、财富管理、保险、银行等多个领域。Fintech已经席卷全球，科技引领着金融前行。根据KMPG和CB Insights联合发布的The Pulse of Fintech,Q1 年第一季度Fintech融资规模达到57亿美元。Fintech将对金融行业带来怎样的变革?Fintech对传统金融机构有何冲击?如何借助信息技术提升金融企业的服务能力?等问题是当前金融行业密切关注的问题。
　　8月3日，在浙江省投融资协会主办的Fintech(金融科技)主题研讨会上，我提出了自己对于Fintech的见解。我认为，Fintech将改变当前的金融行业格局，驱动金融市场进行分割：场景金融解决快速有效获客的问题，数据风控推动资产定价公司异军突起，互联网平台及部分银行&沦落&为资金支持方。
　　一、场景金融解决获客问题
　　场景金融是指商家利用嵌入在消费场景中的金融服务，以刺激或促使消费者发生交易行为或者助力实现商品的跨期交易。场景金融的发展基于以下背景：
　　第一：改革开放以来，我国经济发展迅速起飞，民众财富迅速积累。根据中经网统计数据库统计，2016年第二季度国内生产总值当季达到179927亿元，国内生产总值当季同比实际增速为6.7%。2016年第二季度居民家庭人均总收入(累计)为11886元，累计同比增速为6.5%。逐渐积累的财富唤醒了民众的资金管理意识，民众开始关注如何令自身的财富保值、增值。根据艾瑞咨询预测，至2018年，我国参与网络理财活动的用户将接近6亿。由此可知，具备资金管理意识的用户规模非常庞大，致力于商品跨期交易的场景金融市场也因此前景广阔。
　　第二，国家注重扩大内需，推动供给侧结构性改革，场景消费逐渐流行起来。场景金融依托互联网以及信息技术，改变了用户的消费习惯(如：支付宝用户支付时可以不再使用现金，直接用手机APP进行支付)，更高效、安全地完成交易。此外，致力于商品跨期交易的场景金融优化了资金和资源的配置。
　　第三，技术的不断进步推进了金融场景的实现。以互联网为代表的科学技术的进步，为场景金融的实现提供了全方位的支持。具体来说，互联网的普及为场景金融带来了庞大的用户基础，而第三方支付尤其是移动支付技术的发展则为各式线上、线下金融场景的联动提供了更多的可能;征信技术的进步使得金融安全性得以保障;大数据技术则为整个场景金融生态的良性运转提供着关键性的技术支持。
　　场景分为原生场景、网生场景和融合场景。原生场景与民众的生活息息相关。例如，生活服务、医疗/保险、出行、文化娱乐等都是民众日常生活的一部分。原生场景消费群体众多，需求巨大。网生场景是新技术进步、互联网应用形态创新催生的场景。各种即时通讯软件(如微信，Skype)、视频直播平台(如趣播、虎牙直播)、网红主播等都是新生的场景。融合场景是线上获取用户、线下让用户获得真实体验的场景。融合场景一般以优化用户体验为目标。汽车服务O2O、房产O2O、餐饮O2O、旅游O2O等模式都是融合场景的产物。近年来各大公司纷纷在此布局，以争夺用户。例如，支付场景一直是BAT发展移动支付时争夺的焦点领域。虽然红包开启了移动支付的第一场战役，但是，移动支付争夺的重心，却始终在场景上。从微信、支付宝通过滴滴与快的在出行领域展开的补贴大战，到BAT悉数参战，对商超、便利店，乃至自动售卖机等大大小小零售窗口的争夺，再到电影、票务、餐饮、外卖等等几乎覆盖用户全部生活场景的全线推进。如今，手机支付已经成为一件再平常不过的事情。BAT也通过这些场景，各自圈下了大量的移动支付用户，并成功培养了用户用手机进行消费的习惯。
　　场景金融的一个特点是用户粘度较高。场景金融不仅能够改变用户的消费习惯(如，不再使用现金或银行卡，而是使用网上支付或者手机支付来购物)，而且能够激活用户的价值。企业可以根据不同场景延伸出各种金融服务，不仅能够深度留存、转化用户，还能通过为用户提供金融等附加服务，寻求盈利。在这一方面，BAT是行业内的佼佼者。2013年，支付宝推出余额宝。余额宝让大量用户开始通过移动支付开启理财行为。并成功让用户资金实现从消费到金融无缝转化。既深度留存了用户，也顺利完成了资金沉淀。随后，支付宝推出了蚂蚁花呗信贷产品，为用户提供借贷服务。
　　场景金融前景广阔，艾瑞咨询预计2017年我国场景金融交易规模将达到18192.8亿元。场景金融用户需求大，粘性高，随着技术的发展，将会渗透到民众生活的方方面面。简而言之，场景金融将有效解决获客问题。
　　二、数据风控推动资产定价公司发展
　　风险控制一直是金融的核心。在获客问题得到解决后，哪一家企业能够有更优质的风控模型，能够更好地处理风险与收益的关系，就越有可能在竞争中脱颖而出。资产定价主要研究的内容是风险与收益的关系。以互联网平台为例，资产定价主要涉及的是收益率的确定。我认为在确定收益率时应该考虑如下因素：
　　1.征信。可以参考美国网贷平台prosper的做法，根据征信对客户进行分类。自2009年在SEC注册以来，Prosper提供了一个专有的&Prosper评级&，该评级是基于借款人的&预估损失率&(estimated loss rate)而形成的。根据Prosper的做法,针对贷款对象，该评级由两个分数决定：第一，信用评分，从信用报告官方机构获得;第二，Prosper评分，基于Prosper用户在机构内部决定。Prosper的评级由风险最低到风险最高依次被标记为AA, A, B, C, D, E, 和 HR(高风险)。表1列出了Prosper评级的具体情况。
　　国内的征信行业已经迈向了市场化的进程。当前市场上存在着两类征信企业：传统个人征信企业如中智诚、中诚信征信、鹏元征信有限公司;互联网个人征信企业如芝麻信用、腾讯征信、考拉征信、前海征信、华道征信。互联网平台可以与这些征信机构合作，获取用户的征信报告。互联网平台可以根据自身拥有的用户相关信息(如账户交易数据、账户余额等)及由征信机构处获得的个人征信信息，对用户进行评级。信用等级越高的用户，可以获得更低的借款利率。 　　南方财富网微信号：south-money
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下载：30积分中国金融科技（Fintech）发展现状与趋势
来源：百度百家
金融科技（Fintech）是当前金融界十分关注的话题。目前，中国的互联网金融行业进入到一个阶段性的调整时期，在这样的氛围下讨论金融科技，能提供一个反思和总结的机会，客观分析一下中国金融科技发展现状和趋势。金融科技通常被界定为金融和科技的融合，就是把科技技术应用到金融领域，通过技术工具的变革来推动金融体系的创新。全球金融稳定委员会对金融科技的界定，就是金融与科技学相互融合，创造新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成非常大的影响。金融科技的外延囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智慧合同等领域，正在对银行、保险和支付这些领域的核心功能产生非常大的影响。如果从IT技术对金融行业推动变革的角度看，目前可以把它划分为三个阶段。第一个阶段可以界定为金融IT阶段，或者说是金融科技1.0版，在这个阶段，金融行业通过传统IT的软硬件的应用来实现办公和业务的电子化自动化，从而提高业务效率。这时候IT公司通常并没有直接参与公司的业务环节，IT系统在金融体系内部是一个很典型的成本部门，现在银行等机构中还经常会讨论核心系统、信贷系统、清算系统等，就是这个阶段的代表。第二个阶段可以界定为互联网金融阶段，或者叫金融科技2.0阶段，这个时候主要是金融业搭建在线业务平台，利用互联网或者移动终端的渠道来汇集海量的用户和信息，来实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合的互联互通，所以本质上是对传统金融渠道的变革，实现信息共享和业务融合，其中最具代表性的包括互联网的基金销售，P2P网络借贷，互联网保险。第三个阶段可以界定为金融科技3.0阶段，在这个阶段，金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链这些新的IT技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策的过程、信用中介的角色，因此可以大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点，代表技术就是大数据征信、智能投顾、供应链金融。当前，市场对金融科技期望非常高的领域，最典型最有代表性的一个就是人工智能，这首先就是指通过快速吸收信息，把信息转化为知识，比如在一个公司上市前各个融资阶段或者放贷对象的基本分析，以及在实体经济中对于产业的业态和竞争格局的分析，都可以采用这个技术来获得时间的优势。所以这一阶段原来的一些中低端的分析活动未来会被大面积地替代。其次，人工智能是指在领域建模和大数据分析的基础上尝试对未来进行预测，比如说基于知识图谱的领域建模，基于规模化大数据的处理能力，可以在时间维度上利用人工智能沟通过去和未来，减少跨越时间的价值交换带来的风险。第三，人工智能还包括在确定规则下来优化博弈的策略，可以更充分地学习历史数据，采用左右互补来增强策略，可以实现共同协作。而且在决策过程中不会面临人类面对利益时的情绪波动、如贪婪的影响，云计算能提供大数据计算的技术保证。当前非常热门的智能投顾，通常就是指机器人通过资产组合理论相关的算法来搭建数据模型和后台算法，为投资者提供智能化和自动化的资产配置建议。但是，当前中国个人投资者市场的结构和美国有很大的不同，美国的智能投顾模式很重要的市场基础是个人的养老金账户，每一个人要对他的养老金账户作出决策，因此需要专业的投资顾问方面的知识需求。应当说，正是基于个人对养老金账户的个人投资决策的需求，直接推动产生了美国的智能投顾。在中国市场上，智能投顾需要寻找新的发展模式，而且智能投顾比下围棋要复杂得多，下围棋只有两个人博弈，其规则是非常清楚的，信息基本上都是透明可计算的，而金融投资的参与博弈者非常多，许多规则是在变动的，市场上既有很多已经充分披露的信息，还有很多需要挖掘、没有被编码的信息，还有情绪的波动等。
*文章为作者独立观点，不代表中国经营网立场。
中国银行业协会首席经济学家、哥伦比亚大学高级访问学者、博导
在全球老龄化的大趋势下，中国的老龄化速度更快，由此造成的负担也会更重。老龄化将对经济金融产生一些基础性影响，如降低居...
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上了年纪的大爷大妈准点前来，早出晚归，堪比上下班。
声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　改革了金融圈的科技，FinTech，你必须了解，在美国有着广泛影响度，但是在中国却没有发展起来！原因是什么？之前对这个科技有所了解的，你需要深入知道它对未来金融领域的影响。如果你还不知道，那可能你不是一个合格的财经人，你需要一点知识的普及。
　　在纽约，如果和朋友聚会没聊到FinTech，都感觉自己不是纽约客。金融科技创新，已经成为当下最热门的领域。本文作者Ryan在全球前三大对冲基金Och-Ziff Capital任量化分析师，曾在瑞士信贷信用衍生品交易部门工作。Ryan毕业于卡内基梅隆大学信息系统管理硕士，是纽约地区十分活跃的校友。本文是他对于这个市场的认识和看法。
　　一、什么是FinTech？
　　首先，什么是金融市场？就是一个将终端用户（包括个人和企业）的各种基本金融需求对接在一起，进行有效配置的中介市场。有些情况下是直接对接，比如转账双方或者刷卡的个人及商家对接起来。还有间接对接，比如存款和借款的双方并不是直接一对一的关系。因为大多数情况下不同用户的金融需求是错配的（比如数额，时间，风险等），间接对接是主要的形式。
　　因为金融市场的资源对接特性，几乎没有业务是不经过机构间市场的。所以大多数金融业务都可以分成两部分，一部分是机构对终端用户的，另一部分是机构对机构的。要加在一起，才是一套完整的金融业务。
　　那相应的，FinTech也分为两种模式：
　　一种业务模式是做平台，比如Lending Club，想要直接面向用户（终端）做配对，取代包括中间机构对机构的业务在内的整个复杂的过程。从某种意义上来说比特币（Bitcoin）也是这一类，想取代整个基于集中结算（central clearing）的金融市场。
　　另外一种业务模式只是想取代某个机构对终端的部分，用先进的技术来淘汰老式的模式，比如Betterment / Wealthfront想取代理财顾问（financial advisor）模式，但并没有改变之后机构对机构的业务，也没有取代交易的另一头有融资需求的客户。
　　传统金融市场的终端客户是既有个人也有企业的，而FinTech要的服务对象是个人和一部分可以量化的小商业。大企业的金融服务在可见的将来还是会通过传统渠道来完成，比如通过投行来融资或专门雇人管理流动资金。
　　二、FinTech里面的Tech是指的哪些热点？
　　1、用户体验（UI / UX）
　　其中包括Responsive UI和Research Based UX, 近年来新的互联网平台尤其是移动互联网的崛起，使得互联网产品在用户体验上能够取得革命性的效果。好的UI/UX并不是光指好看，而是要好用。因为FinTech很大程度上就是要替代人工服务，所以UI/UX极其重要。
　　举个例子，比如说我们要设计一个P2P转账的产品，对接银行的时候可以用ACH（Automated Clearing House）转账，就是用电汇码（routing number）和账户号来进行，Paypal就是用这种方式。但这种方法涉及到验证账户的问题，需要向账户里两次转账几十个美分，让用户验证这个数额，确认账户是由户主本人操作。这种用户体验非常繁琐，可能需要等待两三天时间。如果线下急着需要转账，发现注册账号不能马上使用，那么用户就不会想要继续使用这个服务。如果在设计基础产品的时候就想到用户体验的问题，那么还有一种选择，调用e-banking的API，使用银行的网银登录来验证，绕过ACH做到实时验证，就会让用户感到便捷许多。转账目前大家最常用的Vemno就是用这种方式。
　　2、大数据（Big data）
　　现在几乎每个互联网公司都把大数据放在战略重点上，但也没几个人能系统的说的清到底该怎么用。现在一般讲的大数据其实多数是指大数据架构（big data infrastructure），建立起一个储存和处理大数据的系统（hardoop，spark之类），而大数据分析还处于很初步阶段，基本靠人手动建模分析，况且大部分的传统数据分析模型对处理多维多形态的数据是不太好用的。
　　有一个比较典型的应用例子是结合刚才讲的UX Research，大部分的现代app都会记录你的所有用户行为，比如你滑动了哪里然后点击了哪里等等，可以通过这些数据得到app在设计上的反馈。可以想象这个数据量有多大，特别是以小于秒的单位来做采样的时候。
　　另外理论上大数据可以进一步的加强既有的信用系统，比如把用户所有金融交易和消费都包括在模型里，但这样会涉及到隐私问题，毕竟金融数据是非常敏感的。
　　3、人工智能（AI）
　　FinTech很重要一个方向是智能化，就是完全用计算机用来替代一些靠人的大脑来分析的东西，比如替代客户经理或是信用专员。Ryan认为前面提到的大数据是为了以后人工智能打基础的。目前看到的大数据分析方面并没有特别大突破，大部分还是偏向于以前的数据分析的方法。将来如果数据量足够大，再有机器学习、人工智能作为辅助，可能真的可以使FinTech真正地智能化，替代人脑的分析过程，至少可以做到能够大规模量化的层面上。
　　三、FinTech是新的东西么？
　　其实FinTech并不是新的东西。类似的事情其实业界早就在做了。
　　比如说股票交易就是一个最常见的机构对机构的FinTech：股票交易所已经完全电子化了，不需要人来辅助这个交易过程了。另外前面提到的ACH，在做wire transfer的时候，所有的转账交易都是自动的了，这也是FinTech中机构对机构的典型的例子。
　　那为什么我们现在一般指的对终端的FinTech最近几年才开始发力呢？
　　Ryan觉得有这几个方面上的原因：
　　第一：刚才说到好的UI/UX是FinTech的一个关键点，这是在这几年智能手机和移动互联网的大幅度发展下才可能的。设想在大家都用Nokia砖头机的时候，不可能有Venmo这种支付app出现。
　　第二：大数据的确发展到可以让公司处理和分析大量终端用户数据的阶段了。很多人觉得机构间的数据量更大，比如股票市场或债券市场，但那些跟用户端数据比起来要小的多，更重要的是标准的多。第三是用户在生活的其他方面已经被各种互联网企业培养出了一切网上解决的习惯，适应新的app的能力比以前要高很多。
　　四、FinTech针对传统金融的优势是什么？
　　第一点是理论上来说FinTech的效率要比传统金融效率高得多。麦肯锡给的这个图可以看出来银行的成本效率在过去几年并没有明显的提高，考虑到这几年的技术进步，其实70%银行是在倒退的：
　　更关键的第二点，所有人都讨厌银行。Ryan觉得尤其悲惨的是左下角的那个数字，年轻人宁愿去看牙医，也不愿意听银行的人拢
　　五、为什么FinTech在中国比在美国火？
　　其实主要因为中国传统金融行业比美国落后了太多，存在因为监管导致的人为扭曲环境，比如存款和贷款的利差，比如不允许房地产企业通过正规市场发债融资，比如中小企业贷款难，从而让FinTech不仅是优化，而是实际解决了很多金融需求。加上中国创业圈从来就喜欢扎堆，美国网贷到现在也就几家，中国网贷公司没有几千也有几百了。
　　说句题外话，O2O跟FinTech一样，也是在中国更火，原因也类似，中国的传统线下商业还是太弱了，让互联网商家更有机可乘。
　　六、那么FinTech会取代整个金融行业么？
　　Ryan 认为在可见的将来不会。
　　搞互联网的一般都把所有问题抽象成效率问题，怎么样提高效率，包括增加用户消费，降低成本等。但金融行业的问题从来都不是关于效率，而是关于监管。如果监管不是问题，什么利润率什么运营成本都不是问题，而互联网企业对于处理监管难题并没有任何优势。
　　举个很简单的例子，这么多FinTech的创新中没有任何关于储蓄的，而储蓄是整个金融市场的基石和最大的资金来源之一，会不会很奇怪？就是因为这是一个监管非常重的领域，互联网公司也没法轻易的去改变。每年银行都在监管相关问题上花上十亿美元（这也是08年后银行运营效率降低的原因，因为各种新的监管政策出台），这个没有任何初创企业能够承担，也没有哪个互联网企业会想去承担。
　　所以平台型的FinTech很难出现，要出现也是在少数可以做直接配对的领域，比如Lending Club（下文会提到LC也并没有完全脱离传统金融系统），只要涉及到间接配对，比如储蓄和贷款的配对，就会涉及到非常多的监管问题而让互联网企业的效率优势消失。Ryan更看好的是那种取代某个机构对终端环节的FinTech，而真正做错期资源配对还是会放在传统金融行业。
　　七、案例分析
　　Lending Club是目前美国很大的一个互联网贷款公司，于2014年在纽交所上市。它的运作流程如上图。这里有一个很巧妙的地方。在美国，互联网公司没有牌照是不能随意发放贷款的，也没法通过ACH来做银行间转账。Lending Club在借款人做申请的时候做信用审查并决定利率。但它会找一个银行过来发放贷款，再马上从银行处把债务买过来，让自己成为债权人，对银行来说其实是没有信用风险的。而这一切都是投资者给钱了之后才发生的，所以对Lending Club来说也是没有信用风险的。这样一来，风险就全在投资者身上。所有的借贷，借款人都是借的Lending Club的钱，投资者投的也是给到Lending Club，所以即使借款人还了钱，但假如Lending Club出了一些财务问题，那么投资者可能也是拿不到钱的。
　　一般人印象中LendingClub是P2P lending，就是个人和个人之间的撮合。但实际上现在LendingClub的大部分贷款都是由机构投资者出资，而这些机构投资者可能是养老金，可能是资产管理公司，也可能是对冲基金。这更说明了FinTech无法取代传统金融模式，更多的是替换掉传统金融模式中低效的那一小块。在这个案例中，是商业银行发放贷款的低效。
　　Betterment其实就是所谓的Robo-Advisor。相当于用计算机的模型和互联网技术来替代靠人脑的理财顾问（Financial Advisor）行业。理财顾问行业存在一个利益冲突的问题，顾问没有动力让客户赚最多的钱，他们更希望客户能买一些他的佣金回报比较高的一些产品，比如说比较复杂的产品。因为这个利益冲突，Financial advisor也被骂得很多。但这种产品也有问题，因为Ryan在对冲基金做Quant，他的经验认为用纯模型化model-driven的投资策略并是很靠谱，长期收益可能还不如简单地用2~3个ETF做出来的投资组合。
　　另外一点是，年轻人可能觉得计算机自动给投资建议很简单很很酷，但当他们有了更多钱的时候，依然会想要一下更加私人定制化的服务，尽管存在利益冲突，可能依然会选择私人理财顾问。现在Betterment上有5万用户，帮他们打理10亿美金的资产，其实这个相比大部分养老金或者其他投资服务是很少的，因为美国共同基金的投资规模达到了16万亿，远大于10亿。所以这个模式可能还需要找到其他的突破点才行。
　　Acrons做的是一个细分市场，它把每个月消费中的零钱收集起来存到它的投资组合里面，让用户没有感觉到自己在做投资。投资组合也是是用自动的计算机模型做优化的。如果它的用户量到达一个临界点之后，规模化是很容易的。比如说一个用户每个月就投资了50块钱，Acorns可以让你选择是否给这个数额加倍或者加数倍，又比如可以让每一笔零钱本身的数额叠加一两美金，很容易就可以把它管理的资产量增加起来。
　　Robinhood是14年上线的免费的股票交易平台，买卖股票是不需要交手续费的。它的的用户体验做得非常好，在买卖股票方面设计得非常简洁好用，也获得今年苹果的iOS应用设计大奖。因为无手续费，用户增长得非常快，在测试期间排队要使用的用户，排队时间到了半年以上。它赚钱的方法暂时没人知道。官方说赚钱的模式是想做margin-trading (配资交易)收取佣金，但目前这部分业务还没有开展。另外一个方式是放在Robinhood里面的现金是不给利息的，它可以赚取这部分利息。但因为美国存款利息很低，所以也不一定是靠谱的赚钱方式。
　　本文来源：逐鹿网
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