来源 | 网贷之家研究中心
作者丨王海梅
近年来, 金融科技发展备受关注, 这一概念广受互金企业或互联网企业追捧. 根据金融稳定理事会 (FSB) 的定义, 金融科技指技术带来的金融创新, 主要是指由大数据, 区块链, 云计算, 人工智能等新兴前沿技术带动, 对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式, 新技术应用, 新产品服务等. 本文将对 2018 年金融科技发展情况进行概述.
一, 金融科技公司发展现状
1, 科技在金融领域具体应用
近几年大数据, 人工智能, 区块链, 云计算等技术的快速发展驱动着金融服务的效率和质量逐渐提升, 其中大数据和人工智能应用最为广泛. 从金融的应用场景来看, 主要涵盖营销, 风控, 运营, 贷后管理, 支付等环节, 从具体应用来看, 主要有大数据风控, 智能营销, 智能风控, 智能催收, 智能投顾等.
2,2018 年金融科技融资及上市情况
近年金融科技的高速发展离不开资本的支持, 2018 年金融科技企业融资热潮仍在继续, 但巨头效应明显, BAJ 旗下金融科技公司均在 2018 年获得了巨额融资, 这三家 2018 年融资总额超 1200 亿元, 其中蚂蚁金服 6 月分别获得 140 亿美元和 16 亿美元融资, 融资金额远超其他金融科技公司; 度小满金融和京东数科也于 2018 年分别获得 19 亿美元和 130 亿元融资. 另外, 平安集团旗下的陆金所也在 2018 年获得了由春华资本, 卡塔尔投资局, 全明星投资, SBI 控股, 摩根大通等投资的 13.3 亿美元融资.
2018 年金融科技公司延续了 2017 年上市潮, 据不完全统计, 2018 年共有 9 家金融科技企业成功登陆资本市场, 其中在纳斯达克挂牌上市的有 4 家, 港交所和纽交所分别 3 家和 2 家. 从公司业务模式来看, 基本为 P2P 网贷平台和助贷机构. 另外, 据不完全统计, 凡普金科, 我来贷, 萨摩耶金服等 5 家金融科技企业也于 2018 年提交了招股书, 但目前凡普金科和我来贷的招股书均已显示失效. 可以看出, 目前金融科技仍广受资本青睐.
二, 2018 年金融科技行业的发展变化
目前科技技术手段在金融领域的应用主要为大数据风控, 智能客服, 智能投顾, 智能催收, 生物识别等, 科技正在逐步渗透到金融服务的各个层面, 包括营销, 风控, 贷后管理等环节. 2018 年金融科技的发展也迎来了新的变化, 如传统金融机构加速布局, 人工智能应用加速落地, 巨头竞相布局区块链 ABS 平台等.
1. 传统金融机构加速布局
随着金融科技的兴起, 传统金融机构已越来越重视金融科技的研发和应用. 目前传统金融机构与金融科技公司的合作仍在不断地加强和深化, 如中农工建四大国有银行分别与互联网巨头 BATJ 牵手加深金融科技合作.
但也有不少传统金融机构已不甘于单纯依赖外部金融科技企业的能力, 而更加重视自主研发, 以应对金融科技带来的冲击向数字化转型, 纷纷筹建金融科技子公司, 如建设银行于 2018 年 4 月成立国有大行金融科技子公司建信金融科技; 民生银行也于 2018 年 4 月发起成立金融科技子公司民生科技, 银行系金融科技子公司相继入常
另外在金融科技的驱动下, 2018 年不少银行推出 "开放银行" 平台, 如 7 月浦发银行推出 APIBANK,8 月建设银行的开放银行管理平台正式上线, 10 月众邦银行推出 "众邦银行开放平台" 等.
开放银行是指银行利用开放 API 等技术, 将金融服务与外部商业生态场景深度融合, 实现银行与第三方之间数据共享, 为场景中的企业和个人提供服务, 从而提升客户体验. 租房, 教育, 购物, 社交, 旅游, 出行等均是开放银行重点连接的主要场景.
开放银行不仅可以帮助银行获客, 也可有效解决信息不对称问题, 提升银行风控效率, 为银行构建新竞争力, 更好地推动数字普惠金融的发展.
2. 人工智能应用加速落地
随着机器学习, 自然语言处理, 计算机视觉, 知识图谱等人工智能技术逐渐成熟, 以及数据, 硬件处理能力不断提升, 金融科技逐渐步入智能金融阶段. 目前人工智能技术在获客, 风控, 投资顾问, 客服, 贷后管理, 理赔, 支付等金融业务场景均已得到较多应用.
2018 年人工智能在银行, 保险, 支付等金融领域的应用也迎来了新的发展, 如中国建设银行于 2018 年 4 月在上海推出国内第一家无人银行, 在无人银行里, 机器人大堂经理可以引导客户进入不服务同区域, 不需要柜员参与业务办理, 全程高度智能化; 蚂蚁金服于 12 月推出刷脸支付产品 "蜻蜓" 等.
以第三方支付为例, 2018 年刷脸支付迎来了大规模商用, 各大互联网巨头抢滩刷脸支付, 支付方式也因此迎来新的变革.
刷脸支付系统的基本原理主要是利用人脸识别技术, 通过 AI 识别的方式进行识别, 其结合了生物识别技术和图像数据处理技术, 具体分为人脸图像采集及检测, 预处理, 特征提取以及匹配与识别四个流程部分, 简单的说就是利用计算机图像处理技术从视频或图像中提取人像特征点, 利用生物统计学的原理进行分析建立人脸特征模板, 然后利用已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征分析, 并设定一个阈值, 当相似度超过这一阈值, 则把匹配得到的结果输出.
3. 巨头竞相布局区块链 ABS 平台
目前国内区块链技术在金融领域的应用尚处于初步阶段, 实际应用案例较少, 尚未形成规模化应用, 不过在跨境支付, 供应链金融, 资产证券化等业务场景已开始从概念阶段逐步迈向实际应用阶段.
2018 年已有不少公司竞相布局区块链 ABS 平台, 如 6 月交通银行上线全流程区块链资产证券化平台 "聚财链"; 平安集团旗下的金融壹账通发布了 ALFA(阿尔法)智能 ABS 平台.
目前资产证券化发展过程中主要存在底层资产不透明, 信息不对称, 系统支持弱等问题和难点. 而区块链在 ABS 市场的应用主要是利用区块链技术穿透底层资产, 实现资产信息的公开, 真实, 对资产历史信息, 实时表现进行全程监测.
具体来看, 就是应用区块链分布式记帐的技术, 把区块链节点部署到每一位参与主体上(区块链 ABS 平台方, 投资人, 原始权益人, 计划管理人, 评级机构, 律所等), 节点部署完成以后就可以通过区块链节点实时将原始权益人的信息变化向计划管理人和投资人同步披露. 区块链的可追溯, 去中心化, 不可篡改等技术特性有效地解决了资产证券化市场存在的信息不对称, 底层资产不透明等痛点, 为资产证券化市场提供了一个更加开放, 真实的生态环境.
三, 总结
近年随着金融科技的大热, 不少传统金融机构为了应对金融科技带来的冲击, 化被动为主动, 自建金融科技子公司, 推出 "开放银行", 向数字化转型, 同时随着大数据, 人工智能和区块链等技术发展和成熟, 其在金融领域的应用越来越广泛, 逐步提升了金融服务的质量和效率, 但目前区块链等技术并未完全由概念走向实践运用, 尚处于初步阶段.
未来金融科技变革仍是大势所趋, 随着科技技术不断成熟, 金融和科技的融合必将更加深入, 科技能力也将会成为金融机构的核心竞争力之一.
来源: http://tech.ailab.cn/article-89134.html