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摘要：改革了金融圈的科技，FinTech，你必須了解，在美國有著廣泛影響度，但是在卻沒有發展起來！原因是什麼？之前對這個科技有所了解的，你需要深入知道它對未來金融領域的影響。如果你還不知道，那可能你不是一個合格的財經人，你需要一點知識的普及。 在紐約，如果和朋友聚會沒聊到FinTech，都感... 改革了金融圈的科技，FinTech，你必須了解，在美國有著廣泛影響度，但是在卻沒有發展起來！原因是什麼？之前對這個科技有所了解的，你需要深入知道它對未來金融領域的影響。如果你還不知道，那可能你不是一個合格的財經人，你需要一點知識的普及。在紐約，如果和朋友聚會沒聊到FinTech，都感覺自己不是紐約客。金融科技創新，已經成為當下最熱門的領域。本文作者Ryan在全球前三大對沖基金Och-Ziff Capital任量化分析師，曾在瑞士信貸信用衍生品交易部門工作。Ryan畢業於卡內基梅隆大學信息系統管理碩士，是紐約地區十分活躍的校友。本文是他對於這個市場的認識和看法。一、什麼是FinTech？首先，什麼是金融市場？就是一個將終端用戶（包括個人和企業）的各種基本金融需求對接在一起，進行有效配置的中介市場。有些情況下是直接對接，比如轉賬雙方或者刷卡的個人及商家對接起來。還有間接對接，比如存款和借款的雙方並不是直接一對一的關係。因為大多數情況下不同用戶的金融需求是錯配的（比如數額，時間，風險等），間接對接是主要的形式。因為金融市場的資源對接特性，幾乎沒有業務是不經過機構間市場的。所以大多數金融業務都可以分成兩部分，一部分是機構對終端用戶的，另一部分是機構對機構的。要加在一起，才是一套完整的金融業務。那相應的，FinTech也分為兩種模式：一種業務模式是做平台，比如Lending Club，想要直接面向用戶（終端）做配對，取代包括中間機構對機構的業務在內的整個複雜的過程。從某種意義上來說比特幣（Bitcoin）也是這一類，想取代整個基於集中結算（central clearing）的金融市場。另外一種業務模式只是想取代某個機構對終端的部分，用先進的技術來淘汰老式的模式，比如Betterment / Wealthfront想取代理財顧問（financial advisor）模式，但並沒有改變之後機構對機構的業務，也沒有取代交易的另一頭有融資需求的客戶。傳統金融市場的終端客戶是既有個人也有企業的，而FinTech要的服務對象是個人和一部分可以量化的小商業。大企業的金融服務在可見的將來還是會通過傳統渠道來完成，比如通過投行來融資或專門僱人管理流動資金。二、FinTech裡面的Tech是指的哪些熱點？1、用戶體驗（UI / UX）其中包括Responsive UI和Research Based UX, 近年來新的互聯網平台尤其是移動互聯網的崛起，使得互聯網產品在用戶體驗上能夠取得革命性的效果。好的UI/UX並不是光指好看，而是要好用。因為FinTech很大程度上就是要替代人工服務，所以UI/UX極其重要。舉個例子，比如說我們要設計一個P2P轉賬的產品，對接銀行的時候可以用ACH（Automated Clearing House）轉賬，就是用電匯碼（routing number）和賬戶號來進行，Paypal就是用這種方式。但這種方法涉及到驗證賬戶的問題，需要向賬戶里兩次轉賬幾十個美分，讓用戶驗證這個數額，確認賬戶是由戶主本人操作。這種用戶體驗非常繁瑣，可能需要等待兩三天時間。如果線下急著需要轉賬，發現註冊賬號不能馬上使用，那麼用戶就不會想要繼續使用這個服務。如果在設計基礎產品的時候就想到用戶體驗的問題，那麼還有一種選擇，調用e-banking的API，使用銀行的網銀登錄來驗證，繞過ACH做到實時驗證，就會讓用戶感到便捷許多。轉賬目前大家最常用的Vemno就是用這種方式。2、大數據（Big data）現在幾乎每個互聯網公司都把大數據放在戰略重點上，但也沒幾個人能系統的說的清到底該怎麼用。現在一般講的大數據其實多數是指大數據架構（big data infrastructure），建立起一個儲存和處理大數據的系統（hardoop，spark之類），而大數據分析還處於很初步階段，基本靠人手動建模分析，況且大部分的傳統數據分析模型對處理多維多形態的數據是不太好用的。有一個比較典型的應用例子是結合剛才講的UX Research，大部分的現代app都會記錄你的所有用戶行為，比如你滑動了哪裡然後點擊了哪裡等等，可以通過這些數據得到app在設計上的反饋。可以想象這個數據量有多大，特別是以小於秒的單位來做採樣的時候。另外理論上大數據可以進一步的加強既有的信用系統，比如把用戶所有金融交易和消費都包括在模型里，但這樣會涉及到隱私問題，畢竟金融數據是非常敏感的。3、人工智慧（AI）FinTech很重要一個方向是智能化，就是完全用計算機用來替代一些靠人的大腦來分析的東西，比如替代客戶經理或是信用專員。Ryan認為前面提到的大數據是為了以後人工智慧打基礎的。目前看到的大數據分析方面並沒有特別大突破，大部分還是偏向於以前的數據分析的方法。將來如果數據量足夠大，再有機器學習、人工智慧作為輔助，可能真的可以使FinTech真正地智能化，替代人腦的分析過程，至少可以做到能夠大規模量化的層面上。三、FinTech是新的東西么？其實FinTech並不是新的東西。類似的事情其實業界早就在做了。比如說股票交易就是一個最常見的機構對機構的FinTech：股票交易所已經完全電子化了，不需要人來輔助這個交易過程了。另外前面提到的ACH，在做wire transfer的時候，所有的轉賬交易都是自動的了，這也是FinTech中機構對機構的典型的例子。那為什麼我們現在一般指的對終端的FinTech最近幾年才開始發力呢？Ryan覺得有這幾個方面上的原因：第一：剛才說到好的UI/UX是FinTech的一個關鍵點，這是在這幾年智能手機和移動互聯網的大幅度發展下才可能的。設想在大家都用Nokia磚頭機的時候，不可能有Venmo這種支付app出現。第二：大數據的確發展到可以讓公司處理和分析大量終端用戶數據的階段了。很多人覺得機構間的數據量更大，比如股票市場或債券市場，但那些跟用戶端數據比起來要小的多，更重要的是標準的多。第三是用戶在生活的其他方面已經被各種互聯網企業培養出了一切網上解決的習慣，適應新的app的能力比以前要高很多。四、FinTech針對傳統金融的優勢是什麼？第一點是理論上來說FinTech的效率要比傳統金融效率高得多。麥肯錫給的這個圖可以看出來銀行的成本效率在過去幾年並沒有明顯的提高，考慮到這幾年的技術進步，其實70%銀行是在倒退的：更關鍵的第二點，所有人都討厭銀行。Ryan覺得尤其悲慘的是左下角的那個數字，年輕人寧願去看牙醫，也不願意聽銀行的人啰嗦：五、為什麼FinTech在比在美國火？其實主要因為傳統金融行業比美國落後了太多，存在因為監管導致的人為扭曲環境，比如存款和貸款的利差，比如不允許房地產企業通過正規市場發債融資，比如中小企業貸款難，從而讓FinTech不僅是優化，而是實際解決了很多金融需求。加上創業圈從來就喜歡扎堆，美國網貸到現在也就幾家，網貸公司沒有幾千也有幾百了。說句題外話，O2O跟FinTech一樣，也是在更火，原因也類似，的傳統線下商業還是太弱了，讓互聯網商家更有機可乘。六、那麼FinTech會取代整個金融行業么？Ryan 認為在可見的將來不會。搞互聯網的一般都把所有問題抽象成效率問題，怎麼樣提高效率，包括增加用戶消費，降低成本等。但金融行業的問題從來都不是關於效率，而是關於監管。如果監管不是問題，什麼利潤率什麼運營成本都不是問題，而互聯網企業對於處理監管難題並沒有任何優勢。舉個很簡單的例子，這麼多FinTech的創新中沒有任何關於儲蓄的，而儲蓄是整個金融市場的基石和最大的資金來源之一，會不會很奇怪？就是因為這是一個監管非常重的領域，互聯網公司也沒法輕易的去改變。每年銀行都在監管相關問題上花上十億美元（這也是08年後銀行運營效率降低的原因，因為各種新的監管政策出台），這個沒有任何初創企業能夠承擔，也沒有哪個互聯網企業會想去承擔。所以平台型的FinTech很難出現，要出現也是在少數可以做直接配對的領域，比如Lending Club（下文會提到LC也並沒有完全脫離傳統金融系統），只要涉及到間接配對，比如儲蓄和貸款的配對，就會涉及到非常多的監管問題而讓互聯網企業的效率優勢消失。Ryan更看好的是那種取代某個機構對終端環節的FinTech，而真正做錯期資源配對還是會放在傳統金融行業。七、案例分析Lending Club是目前美國很大的一個互聯網貸款公司，於2014年在紐交所上市。它的運作流程如上圖。這裡有一個很巧妙的地方。在美國，互聯網公司沒有牌照是不能隨意發放貸款的，也沒法通過ACH來做銀行間轉賬。Lending Club在借款人做申請的時候做信用審查並決定利率。但它會找一個銀行過來發放貸款，再馬上從銀行處把債務買過來，讓自己成為債權人，對銀行來說其實是沒有信用風險的。而這一切都是投資者給錢了之後才發生的，所以對Lending Club來說也是沒有信用風險的。這樣一來，風險就全在投資者身上。所有的借貸，借款人都是借的Lending Club的錢，投資者投的也是給到Lending Club，所以即使借款人還了錢，但假如Lending Club出了一些財務問題，那麼投資者可能也是拿不到錢的。一般人印象中LendingClub是P2P lending，就是個人和個人之間的撮合。但實際上現在LendingClub的大部分貸款都是由機構投資者出資，而這些機構投資者可能是養老金，可能是資產管理公司，也可能是對沖基金。這更說明了FinTech無法取代傳統金融模式，更多的是替換掉傳統金融模式中低效的那一小塊。在這個案例中，是商業銀行發放貸款的低效。Betterment其實就是所謂的Robo-Advisor。相當於用計算機的模型和互聯網技術來替代靠人腦的理財顧問（Financial Advisor）行業。理財顧問行業存在一個利益衝突的問題，顧問沒有動力讓客戶賺最多的錢，他們更希望客戶能買一些他的傭金回報比較高的一些產品，比如說比較複雜的產品。因為這個利益衝突，Financial advisor也被罵得很多。但這種產品也有問題，因為Ryan在對沖基金做Quant，他的經驗認為用純模型化model-driven的投資策略並是很靠譜，長期收益可能還不如簡單地用2~3個ETF做出來的投資組合。另外一點是，年輕人可能覺得計算機自動給投資建議很簡單很很酷，但當他們有了更多錢的時候，依然會想要一下更加私人定製化的服務，儘管存在利益衝突，可能依然會選擇私人理財顧問。現在Betterment上有5萬用戶，幫他們打理10億美金的資產，其實這個相比大部分養老金或者其他投資服務是很少的，因為美國共同基金的投資規模達到了16萬億，遠大於10億。所以這個模式可能還需要找到其他的突破點才行。Acrons做的是一個細分市場，它把每個月消費中的零錢收集起來存到它的投資組合裡面，讓用戶沒有感覺到自己在做投資。投資組合也是是用自動的計算機模型做優化的。如果它的用戶量到達一個臨界點之後，規模化是很容易的。比如說一個用戶每個月就投資了50塊錢，Acorns可以讓你選擇是否給這個數額加倍或者加數倍，又比如可以讓每一筆零錢本身的數額疊加一兩美金，很容易就可以把它管理的資產量增加起來。Robinhood是14年上線的免費的股票交易平台，買賣股票是不需要交手續費的。它的的用戶體驗做得非常好，在買賣股票方面設計得非常簡潔好用，也獲得今年蘋果的iOS應用設計大獎。因為無手續費，用戶增長得非常快，在測試期間排隊要使用的用戶，排隊時間到了半年以上。它賺錢的方法暫時沒人知道。官方說賺錢的模式是想做margin-trading (配資交易)收取傭金，但目前這部分業務還沒有開展。另外一個方式是放在Robinhood裡面的現金是不給利息的，它可以賺取這部分利息。但因為美國存款利息很低，所以也不一定是靠譜的賺錢方式。歡迎從事金融科技或者對科技金融感興趣的朋友加入CSDN科技金融群，掃碼進群，定期優秀文章分享，線下活動參與。