金融科技時代，有哪些新趨勢？如何應用新技術？

在初橙·金融保險峰會上，初橙還舉辦了一次主題為《新金融、新技術、新發展》的圓桌論壇。

參與的 6 位業內大咖分別為：主持人復朴投資創始合伙人 趙敏；雲鋒金融財富管理部總經理 李瑗；和金在線大數據總經理 原雷；奇點金服增長負責人 陳畋宏；恆生電子 GTN 總經理 段少平；七牛雲金融事業部總經理 金暘。

Fintech的新趨勢、新技術

今天的話題是金融科技，金融科技怎樣推動或者引領金融的發展。

第一，金融是一個非常古老的行業。金融科技本身也是一個很古老的行業，恆生電子在 1995 年就開始創立。雲鋒金融是 80 年代就處理，後來收購之後有很多新的業務發展。

第二，金融科技這兩年又成為一個非常大的亮點。最典型的是 2016 年未上市的獨角獸企業里，前十名有五家是金融科技類的公司，這個也是很好的佐證。

第三，金融是一個非常巨大的行業。無論是存款、貸款，證券的交易，包括信託、理財，都是動不動幾十萬億，最小也是幾萬億的市場。

同時，雖然這些傳統的持牌金融機構有資金的優勢，有牌照的優勢。但是在獲客、運營、服務上，面臨越來越多的問題，這給金融科技的企業提供了很多機會。

第一個話題，接下來在整個科技金融領域裡會有哪些新的技術，或者新的趨勢。

在海外，2011 年對於科技金融的投資是 24 億美金，2017 年已經到 196 億美金，翻了 8 倍。在 2015 年和 2016 年各翻了 3 倍，可以看到這一方面的大量投入是前所未有、而且持續增長的。

FinTech——金融科技，其實是從借貸開始的，因為它要替代銀行業務當中一些比較繁瑣的借貸業務。借貸業務以前在美國是 2 周，但是有了大數據之後，從 2 周變到 6 分鐘。在現在整個海外投資板塊中看，借貸還是最大的一塊，將近 30%。

支付，國內的同學就特別了解，因為支付的內容，比如阿里、騰訊現在都會做。支付是一個不可阻擋的步伐，也將近 20+%。

比特幣，但比特幣是一個顛覆性的科技，所以在金融監管的情況下大家還在預測將來它走的方向。只不過現在又出現 ICO，所以這一部分的發展接下來是大家會比較關注和有突破性的。

還有 40+%是分佈在大數據、AI，還有雲計算，以及眾籌各種內容上面。

AI 在金融裡面發展並不是很快。原因是，金融都是要有準則的。所有的準則都要用邏輯去介紹，因為金融用的是真金白銀，當你給客戶做投資時會說，為什麼你會這樣投，得說出原理來。

AI 發展到後來，像小孩的一個學習能力。你很難說為什麼小孩看到狐狸尾巴，就知道它是一個狐狸。這種功能不能用邏輯去介紹時，別人往往很難把真的金錢託付給你，所以 AI 在資產端這一塊發展得並不快。

但不代表在服務端發展慢，除了資產本身投 1 塊錢能生 2 塊錢的方式方法下，還有一種金融服務。比如說大家可以看到理財多了之後，會有資產配置概念。

資產配置是一個大趨勢，股票配多少，債權配多少，這一種現在逐步起來，大家耳熟能詳的詞，叫做智能投顧。

它也是抓住兩點，第一是對於客戶畫像的精準定位，然後去判斷你的風險，你的投資久期。做一個本來只能給機構做的量身定製服務。

第二，幫你選擇一些風險匹配適應度較高的資產。因為在選擇客戶的風險偏好時，銀行會問你喜歡風險高的還是低的，是喜歡保本還是高增長。

2012 年獲得諾貝爾獎的一個理論，前景理論：給你一千塊錢，50%的幾率是你贏錢，做不做，有人說做，有人說不做。不做，給你 80%的幾率你怎麼選。從概率當中客觀判斷你對風險的承受能力。

這些信息就是在自動捕捉人的行為，最後去模擬出他對於事情的判斷能力。所以在這方面，智能投顧是 AI 的第一步。如果你真的了解 AI，其實這是一條很長的路要走。我們可以看到它的應用，已經在金融這個場景當中應運而生。

經過了這麼多年快速的技術發展，保險行業的 IT 也到了一個需要變革的階段。現在看保險行業發展的速度是爆炸式的增長。因為我們發現很多業務增長量，2016 年、2017 年一年保費的增長甚至趕上 2012 年之前所有的總量。

在這樣一個爆炸式增長下，我們發現傳統的IT技術對保險行業的支撐是到了一個瓶頸。而且再加上這麼多年技術的更新，保險行業也面臨著各種各樣服務場景的變革。

現在很多保險企業在用的很多系統都是五六年，甚至十年之前的系統。這時候我們發現無論是從它的支撐能力上，以及未來面對各種各樣變化情況中，都遇到了很大的瓶頸。我們是覺得對於整個行業 IT 的變革，這個時機已經到來了。

第二，保險科技下一步該怎麼走。很多保險企業下一步發展的前景，是盡量縮短和客戶之間的距離。因為我們知道傳統的保險銷售模式，很多都是通過渠道，或者通過一些代理人，或者經紀人進行產品銷售的。

下一步隨著各種各樣監管要求越來越嚴，保險公司未來在渠道方面可借鑒的力量越來越少。很多保險公司傾向於自建一些營銷團隊，這時候我們會發現很多保險公司對客戶認知的要求會越來越高。

在未來整個保險行業，所有保險科技發展，在大數據和 AI 方面是有很大的發展前景；如何把渠道做得更加便捷，渠道做得更加人性化，也是很好的方向。

第三，剛才講到的 AI。AI 在保險行業有很好的落地場景，這個場景怎麼落得更好，實際上保險行業在探索，很多 AI 的技術商也都在探索。保險的核心在做風控。我們也覺得在風控環節，AI是有很好的落地場景。

保險行業，第一，提升用戶體驗。第二，更好通過風控降低賠付率。如果在這些點上能找到突破，那AI在保險行業未來一定是有很大的發展前景。

第四，渠道。因為現在國家監管政策角度來講渠道越來越收緊，獲客成本越來越高。怎樣更有效的用到一些互聯網技術，大數據的技術，更好幫助渠道獲客，幫助保險公司提升客戶的黏度，這些才是值得關注的。

在技術的探索上是遠遠比新加坡、東南亞一帶的國家要前進。前進，就意味著在很多領域都會嘗試走在世界的前端。會在數據化、技術的創新上體現。

打一個比方，比較貼近生活的。比如說現在有這些信用的評級，對保險公司來說，今天圍繞在互聯網或者金融、技術和保險這一塊，保險公司很關心你的信用評級之類的。可以通過很多技術的方法，比如在你允許的情況下讓你同意，獲取到你的位置和信息。

這個信息一旦抓到，對這些金融機構非常有好處，因為它就可以對你的生命周期，產品的需求了如指掌。客戶只要把他的信息輸送進去，包括他的錢進多少，出多少。我們就可以在很短的時間，把他所需要的金融信息和基金，或者保險配置。

現在金融科技的演進，在金融機構的 IT 系統，包括保險，以及其它泛金融的行業，還是處於互聯網化的階段。通過互聯網新的技術和電商的思維，來看待新的業務以及變化。

在互聯網化的階段，每家金融機構自己業務的獨特性，包括一些互聯網化可伸縮的彈性方式需求，導致整個技術的需求，對 IT 系統的需求發生了一些深刻的變化。早在幾年前，我們提出了端、網、雲、數的技術戰略，包括一些新的互聯網技術的應用。

端技術，移動端，包括傳統的 PC 端，各種形態、各種渠道，端的技術。在這些方面，我們有對應的移動端，最新的 H5 框架。在這種框架下，我們可以為不同的客戶定製千人千面、觸達最終 C 用戶的客戶端產品。

網這部分，我們運營了一個連接國內各類金融機構和境外金融機構。包括新型的互聯網公司轉型從事金融業務的一些公司，通過連接的方式來產生更多的場景。對於金融機構來說，本身也有一些混業經營的需求。

雲的部分，我們不去做基礎的設施層建設，有場外的雲服務商。今天幾位夥伴也有雲的解決方案，我們是在基礎設施平台之上提供恆生的金融技術 PaaS 平台。把這個平台開放給金融機構的IT部門、新型金融 IT 創業公司，他們在這個平台上服務不同的客戶、打造自己新型業務產品架構。

數的部分，大數據，基於大數據對新的節點進行實時監控，進行彈性的擴展。根據我們的交易量和用戶規模的變化，能夠實現類似於阿里的電商在「雙十一」支撐非常大的用戶量集中交易的能力，使得他們具備這樣的能力。

金融機構系統中產生了用戶數據，基於這些數據可以做一些用戶畫像，包括對用戶提供一些行為分析和交易特點的分析。對應金融產品的推介，這部分可以利用人工智慧的方式，數據部分是人工智慧應用場景最基本的基礎。

這是技術架構的部分，在這個層面我們為金融機構，或者為創業夥伴提供一些技術平台，幫助行業使用一些最新型的 IT 技術，快速具備一些互聯網化的能力。

另外，在金融機構展業的環節，我們引入了大量的社會化，包括一些互聯網公司和運營商、第三方數據，彌補金融機構自有用戶數據的不足。

自有的數據，主要是一些金融產品的買賣和交易的記錄。包括交易過程中的數據，你只能看到這些用戶風險的偏好，它投資的周期，但是對它的財務狀況缺乏了解。

通過這些社會化的數據，比如看到它一些出入的場所，或者購買商品的電商數據意向，可以判斷出用戶財務的狀況，更豐富這個用戶畫像，做更精準的推進推送。

在 2016 年以前，無論是互聯網的金融從業者，還是傳統銀行的金融從業者，都是在吃互聯網的人口紅利，他們把很多錢放在很前端的客戶體驗和用戶規模上。2016 年之後，因為在前面發現有很多問題，所以大家把精力真正放在科技層面，希望通過科技來觸動整個未來金融行業的發展。

大概在 2016 年的 3 月份，國家部委正式成立了互聯網金融指導小組。隨後 7 月份出了一個指導文件，《互聯網金融風控指導建議》。這個建議的出版從行業內的從業者來說是一個利好消息，相當於國家已經正式把互聯網金融作為一個有效的補充。

新技術如何應用？

嚴格意義上可以分成兩塊，一塊是金融科技；一塊是科技金融。科技金融更多是創造了新的金融產品，以科技為支持的金融。很多針對個人的秒貸級的產品，幾分鐘幾秒鐘內提供貸款，其實就是一個新的金融產品。傳統的銀行和金融機構沒有辦法這麼快提供服務，當然它背後有大量的系統支撐。

AI、大數據，剛才提到了很多新的技術，無論是創業還是在投資過程中，新技術在帶來機會時也帶來一些新的問題，這些問題表現在商業模式上。技術本身獲得市場認可會有一個過程。

第一，大家在應用新技術過程中會碰到怎樣的問題？第二，面對這些問題時，我們用什麼樣的商業方式剛好把這個技術運用得很好，同時又能獲得客戶B或者C的認可？

最早當互聯網金融出現的時候，先是諮詢的提供，然後把步驟的簡化，讓客戶體驗很好，整個流程變短。金融要符合一個監管的要求，不管是在國內國外，監管總是老大。當它給你設定一個範圍之後，你肯定要在監管區域當中去做。

回到智能投顧問題當中，它是一個金融服務的屬性。對於監管來說，首先當我們設計出一款資產，新的產品時，它是強金融屬性的，受監管的要求更加高。有任何創新，都會非常嚴。現在看到AI本身的理論應用漸漸是在適應了，不過他更多接觸在運營手段上。

每個科技出新再好玩，都要和監管機構溝通。看監管機構要的那些風險點，他是不是有所保障。大家不要忘記，AI 本身分兩個。AI 是你要去讓他學習，怎麼能夠學到判斷的能力。

但是AI本身是有領域的，如果你沒有領域專家，AI 是養不起來的，它是需要領域和數據去養的。比如今天很多在圍棋上有人機大戰的情況，如果沒有圍棋專家設計本身的區域，AI 不可能有今天的。

在AI 養成時，運營在擴展時很多金融屬性要強加進去。從資產端走到資金端時，肯定對於客戶捕捉要求就非常嚴格。比如我們在這當中非常小心去看監管的一些條款，最重要是哪些風險點，這些風險點用什麼樣的方式克服掉。

總而言之，科技手段並不是變成互聯網之後沒有人了，金融機構或者原來金融屬性會變低。相反，它如果更好設計，可以幫助規避更多風險點。從這些點上，我們會去考慮怎麼樣更好運用一些科技的手段。

科技手段是所有的事情都是辯證的。當一個新的科技手段出現的時候，你要看科技手段能夠帶來的先進性，以及你要規避的科技手段不好的後果。從應用的角度，更好的使用科技手段。

我們公司一直在講，不管是和客戶，包括和投資人，我們一直在說是做大數據服務的。我們和所有客戶接觸過程中，都會問到我們同樣的問題，數據從哪兒來，到底能提供什麼樣的數據。

我們在經過很多思考之後，會覺得即使今天用了一種技術手段，或者用了一種技術方式。不管是和保險企業，或者和一些渠道合作，就算拿到了一些客戶數據，甚至說自己沉澱了一些客戶數據，但也覺得這個數據也是不能隨便用的。

因為數據的歸屬始終是一個問題，而且大家應該也都知道，前段時間國家也出了一些法律法規。針對個人隱私數據方面，現在國家也是管控得越來越嚴了。

在所有產品和模型推廣過程中，如果有好的數據資源商合作下，相信它的價值會得到更好的放大。我們自己並不提供數據，但是能夠讓你的數據和社會化的數據給你提供最全最好的服務，幫助業績得到更好的提升。

第二，保險的銷售渠道。從保險企業做產品的設計，講到渠道的銷售，未來保險企業做理賠，這麼多年的發展，它的商業環境是比較穩定的。這裡如果我們還是抱著顛覆的思路去做事情，可能就會四處碰壁。

比如說之前的互助保險，最後都會遇到各種各樣監管的門檻。我們現在就覺得如果還想去顛覆這樣的商業環境，其實是很難的事情，因為它這麼多年的沉澱還是有它的道理的。

如果我們能夠更好幫助現有整個商業環境中各個環節，能夠更好的體現他們的價值，更好幫助他們去提升自己的能力。不管是賦能保險公司，還是賦能保險渠道，幫助他們更好的做一個獲客，或者做一個產品的銷售，這樣是未來更好的方向。

而遠比我們要顛覆它，或者找一個新的模式換掉，難度上也會降低。而且我們覺得在這樣一個合作過程中，自己也會慢慢體現出更好的價值。

這是一個不可拒絕，或者不可阻止的趨勢。我們會期待一個很完美的場景，但離現實還會有一段小小的距離。

距離在哪裡？比如我們現在看到的無人駕駛，有沒有可能真有那麼一天，或者五年內它會實現，或者智能投顧，有沒有可能上升到家族信託之類的管理。就要考慮到這些財團們腦子裡想的是什麼，萬一有一點沒有考慮到，無人駕駛可能就會把人撞傷。

同樣的道理，當這些財團開始做智能投顧時會重新創新一個點，智能化為高凈值客戶做決策投資時，萬一遇到問題可能就會導致客戶破產。這是一個謹慎的動作，不會那麼快的推出市場。他會不停的繼續探索，因為這就是科技本身存在的精神。

現在就算有投顧的功能，也是初級版的，簡單的幫你做一些資產配置。關係到一個家族稅務上的管理，財稅管理時，這時候目前的投顧還不能同時兼顧到這一點，它需要時間慢慢演練到那個最佳的狀態。

創新的技術應用於業務，可以促進金融創新。說幾個案例，6 月份我們發布了幾款智能產品。

智能諮詢，我們用到的一些前沿技術，包括智能語言理解，包括文字的邏輯理解和語音識別，背後還有一些知識圖譜的技術應用，把諮詢的數據根據產業的上下游關係，產業鏈，以及背後的股東，投資者的關係，建立了公司圖譜。根據這些圖形化的信息，結合語言的識別，快速幫助客戶找到要的資訊，輔助客戶投資的決策。

區塊鏈，是一個去中心可信的技術。對於區塊鏈的技術來說，在具體業務場景方面，包括保險和交易所這一塊還是處於比較初級的階段。至於哪些環節可以應用這個技術，目前各個金融機構和 IT 廠商都還在探索之中。我們和軟交所合作的場外交易產品，利用區塊鏈解決多方互信的問題。

技術這一塊，對於業務場景是否存在痛點，新的技術應用於新的場景下面是否能夠從簡單再到複雜，逐步過渡的過程。這些是我們認為創新的技術，比較能夠成功落地的前提條件。

除此之外，在金融的行業裡面，大家還需要控制合規性的問題。比方說現在包括智能投顧的技術，本質上它並非是智能投顧的技術，只是智能投顧輔助的技術。

包括國外，對於投顧有一些法律法規的要求。作為自然人來說要有投顧的資格證，能否為投資人做出投資產品的選擇，有一些法規的限制。

金融和監管，這個問題蠻沉重和嚴肅的。大家知道金融是一個國家的根本。

前不久全國金融工作會議剛剛結束，我是很惶恐的。因為以前發生很多這樣的事情，我特意去了我們國家偉大的五道口，找了副院長，和他求教一下應該怎樣今後做這方面的工作。

院長講了兩點，第一，堅持黨的領導。第二，他希望所有的金融企業在今後五年一定要專註在實體經濟上。

在金融行業里不能是互聯網的思維，要顛覆的，顛覆就有問題了。我們應該是用互聯網的模式和思維，在前期階段不妨從客戶側著手，幫客戶側做一些挖掘客戶體驗，利用創造性的大數據分析能力去做一些工作。

這樣，我們幫助金融客戶和金融企業在客戶獲取上，以及怎麼樣做一些低成本業務模式上做創新。同時，我們一定要保持一個積極的，多項合作共贏的態度。我認為有三個方向是可以做的。

第一，千人千面，這會充分應用到大數據、AI，幫助客戶設計一些金融產品和金融的服務模式。

第二，渠道為王。因為以前的渠道是很散亂的，現在我們希望有一個完整而靈活的渠道。

第三，現在所有的金融企業，無論是老大哥工農中建，還是新興的金融行業業者都已經放下了姿態，大家不再把金融視為高高在上，不是說我有錢就能怎麼樣。而是希望走到地面去，隨時積极參与任何客戶的行為，幫助客戶獲得更優質的金融服務。

End

以新金融為例，如何精細化用戶服務？