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干货|金融科技的发展历程
发布日期:2020-10-14 18:24:00 浏览次数:260

综述

金融科技(Fintech)是基于大数据、云计算、人工智能、区块链等一系列技术创新,并应用于金融行业的科技手段,它的发展历程是怎样的呢?

一、金融科技发展历程

1992年,中国科技金融促进会诞生,这标志着金融科技在中国开始落地实施。

综观金融科技的发展历程,从科技推动金融变革的角度看,业界把金融科技的发展划分为三个阶段:

第一个阶段是金融科技1.0阶段(1866-1986),可以界定为金融信息化阶段。

在这个阶段,金融行业进行初步的信息化技术积累,通过传统IT的软、硬件实现办公和业务的电子化、自动化和无纸化,从而提高业务效率、降低运营成本。此时的科技人员更多是在金融体系内部的成本部门。

第二个阶段是金融科技2.0阶段,可以界定为互联网金融阶段。

这是互联网大规模扩张的时代,出现了大量的信息科技公司,这些公司利用网络技术汇集海量的用户和信息,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,本质上是对传统金融渠道的变革,通过互联网实现信息共享和业务融合,其中最具代表性的包括P2P网络借贷、网络众筹、互联网的基金销售等。

第三个阶段是金融科技3.0阶段,是金融和科技深度融合阶段。

在这个阶段,大量原有的金融业务通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等,不仅实现提质增效,更激发出新的金融行为,例如大数据征信、智能投顾、非现场监管等。

二、金融科技应用场景

新技术推动金融业快速发展,衍生了许多的应用场景,我们挑选了五个典型进行说明:

应用场景一:智能监管

无风险不金融,防范金融风险是金融工作永恒的主题,监管则是防范风险的核心手段。为提升监管科技应用效能,监管部门打造数据驱动的智能监管体系。事前将监管政策与合规性要求转化成数字化监管协议,并搭建智能监管平台提供相关服务。事中向监管对象嵌入监管“探针”自动化采集监管数据,进而实现风险态势的动态感知与智能分析,基于神经网络等机器学习算法建立金融风险评估模型,整理和分析数据。事后进行风险处置干预、合规情况可视化展示、风险信息共享、监管模型优化等。金融监管部门根据风险评估模型对监管对象的业务流、信息流和资金流进行全方位分析,把整个业务链条穿透连接起来,透过数据分析业务本质,精准识别各类风险,利用可视化等技术将合规情况进行全方位、全要素展现。

应用场景二:数字货币

中国的央行数字货币具体称为DCEP,现阶段在功能定位上注重对实物现金M0(纸币、硬币)进行替代,它是一种基于区块链和密码技术的法定数字货币(人民币),数字货币不以实物的形式存在,而是存在于我们的手机APP里。央行数字货币对个人使用移动支付时有重要的影响,归因于它的两个突出特点:一是央行数字货币具有法偿性,只要有密码就可以兑换人民币,不会因为企业或者银行倒闭就影响兑付;二是真正的零成本,现在移动支付的成本很低,但央行数字货币可以做到零成本。

应用场景三:智能获客

通过大数据分析,结合人工智深度学习算法,实现用户画像,帮助金融机构实现精准营销和稳定获客。由于金融机构通过人工智能、大数据等技术能更加了解客户,因而能够实现差异化定价、个性化金融服务、智能化金融风控。

应用场景四:智能风控

把金融科技综合应用到风险控制,帮助金融机构实现风险管理。例如:计算机视觉和生物特征的识别等技术可以确认用户身份;利用多维度、多特征的数据预测用户的欺诈意愿和倾向;通过用户行为、征信等数据评估用户的还款意愿和能力。对于交易、社交、居住环境的稳定性等用户行为数据,运用机器学习算法进行加工处理,获取更加立体更加客观的用户数据,实现更加精准高效的风控。

应用场景五:智能客服

通过自然语言理解、知识管理、自动问答等技术整合传统金融行业的智慧,自动化、智能化处理日常客户服务,同时还能够提供精细化管理所需的统计分析信息。

未来,随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的进步,金融行业将继续不断创新发展,防控中心也将与时俱进,积极探索新技术,有力协助开展地方金融风险防控,维护地方金融稳定。

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