2.2?更加開放、智能、融合的金融科技2.0

數(shù)字技術(shù)在不斷進步，金融科技也在不斷發(fā)展。如果目前的金融科技算是1.0階段，那么下一階段的“金融科技2.0”應(yīng)該往何處發(fā)展呢？在討論這個話題之前，我們先來看一看當(dāng)下金融科技建設(shè)和應(yīng)用中存在的問題與挑戰(zhàn)。

2.2.1?金融科技建設(shè)和應(yīng)用中的問題與挑戰(zhàn)

金融企業(yè)在運用金融科技的過程中創(chuàng)造出許多新的場景，但是也暴露出不少的問題。

例如，與金融核心業(yè)務(wù)結(jié)合不足的問題。由于許多金融科技是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)率先發(fā)起應(yīng)用的，例如運用在支付場景和反欺詐場景的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，銀行在應(yīng)用這些金融科技時是一個后來者，這使得銀行在將這些新興技術(shù)運用到核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域時，反而顯得謹慎而保守。

再例如針對大數(shù)據(jù)反欺詐場景，許多銀行基于技術(shù)和人員投入的原因，并沒有充分運用銀行內(nèi)外的數(shù)據(jù)以建立基于大數(shù)據(jù)的分析模型和全程一體化的數(shù)字處理鏈路，而只是簡單將外部引用的反欺詐數(shù)據(jù)作為人工參考，主體流程仍然依賴于專家識別的審核結(jié)果，這使得整個反欺詐過程的識別效率并沒有得到有效提升。雖然這部分銀行宣稱運用了大數(shù)據(jù)的反欺詐模型結(jié)果，但是新興技術(shù)并沒有和業(yè)務(wù)過程融合，整體的業(yè)務(wù)過程也不是真正數(shù)字化的。

如何將不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)與核心金融業(yè)務(wù)更緊密地結(jié)合，打造更加深入、融合的金融科技，是每家金融企業(yè)面臨的難題。

金融科技的應(yīng)用廣度和深度還顯得不足。一方面，新興技術(shù)不斷涌現(xiàn)。例如在個人的身份識別方面，面部識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，但是出于信息安全和客戶隱私方面的考慮，這類技術(shù)的運用需要十分謹慎，否則極易引發(fā)嚴重的社會問題。再例如人工智能和遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)，雖然獲取這兩項技術(shù)都較容易，但只有少數(shù)金融企業(yè)能夠?qū)⑦@兩項技術(shù)用于ESG投資或農(nóng)業(yè)種植方面的行業(yè)分析，僅作為風(fēng)控的輔助手段，而且應(yīng)用深度和作用范圍有限。

又例如區(qū)塊鏈技術(shù)，除數(shù)字貨幣場景以外，在保險領(lǐng)域個別保險公司將其用在保單合約驗偽方面，在資產(chǎn)管理領(lǐng)域極少公司運用區(qū)塊鏈技術(shù)開發(fā)了ABS資產(chǎn)上鏈產(chǎn)品，但是實際效果并不佳。在數(shù)字貨幣等領(lǐng)域，由于監(jiān)管政策的限制，區(qū)塊鏈等技術(shù)并沒有得到充分運用。

很多時候金融科技還只是“屠龍之技”，銀行等金融企業(yè)對其使用的深度和廣度遠遠不夠。不僅如此，金融企業(yè)在金融科技的應(yīng)用水平上也參差不齊。大型銀行由于科技投入較為充足，在金融科技方面的研究和應(yīng)用有較好的進展，相對而言，中小型金融企業(yè)則在資金投入和人才資源方面落后許多，金融科技水平也很不如人意。

另一方面，在技術(shù)的掌握能力、金融科技組織架構(gòu)、內(nèi)部創(chuàng)新文化培育、復(fù)合型科技人才的培養(yǎng)和引入、金融科技的投入等層面，許多金融企業(yè)都暴露出各種短板和局限，這些不足和落后極大地限制了金融科技的應(yīng)用和發(fā)展。中小型金融企業(yè)尤為明顯。金融科技的投入不足，使得中小型金融企業(yè)在金融科技競爭中被不斷碾壓，與大型金融企業(yè)的差距進一步拉大。

據(jù)中國銀行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，2020年整個銀行業(yè)的科技投入達到2078億元，而前6家國有商業(yè)銀行科技投入合計達到956.86億元，占比46%，將近全行業(yè)科技投入的一半。在保險業(yè)，據(jù)中國保險業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù)，保險公司信息科技資金總投入為351億元，據(jù)估算前5家保險公司的科技投入超過行業(yè)總投入40%。在證券行業(yè)，頭部的10家證券公司科技投入占行業(yè)總體投入將近50%。

由此可見，金融科技競爭力向頭部企業(yè)聚集是整個行業(yè)的現(xiàn)狀。這雖然有利于加強龍頭企業(yè)的競爭能力，但是也對整個行業(yè)的競爭生態(tài)產(chǎn)生了不利的影響。

2.2.2?數(shù)字科技發(fā)展推動金融科技進步

數(shù)字科技不斷進步，社會和企業(yè)的數(shù)字化不斷發(fā)展深入，金融科技的ABCD也在不斷“擴容”。許多新興數(shù)字科技催生出創(chuàng)新的金融應(yīng)用場景。

例如，隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，金融服務(wù)中許多原本需要現(xiàn)場的、人與人交戶服務(wù)的場景，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑摹⑦h程的場景。又例如智能無人柜臺在很大程度上取代了煩瑣而復(fù)雜的柜面辦理，成為金融網(wǎng)點的主要服務(wù)設(shè)施。再例如運用了5G和人工智能技術(shù)的遠程開戶服務(wù)，使得原本需要客戶到柜臺的開戶審核通過移動手機接入，后臺運用人臉識別等生物識別技術(shù)，智能地識別客戶的身份和真?zhèn)危_到快速建立合約的效果。

隨著新能源和自動化駕駛等技術(shù)的發(fā)展，智能汽車逐漸成為新一代極客的標(biāo)準配置，智能汽車也成為一個新興的金融場地。智能汽車良好的私密性、身份標(biāo)識性，讓金融產(chǎn)品設(shè)計者欣喜地發(fā)現(xiàn)了新的客戶畫像屬性。基于智能汽車能否進行更便捷的轉(zhuǎn)賬支付、股票交易等安全性要求更高的金融服務(wù)，是金融產(chǎn)品設(shè)計者正在思考的機會。

新興的量子計算在金融場景中得到探索性應(yīng)用。金融投資領(lǐng)域經(jīng)常會出現(xiàn)大量隨機性的、高復(fù)雜度的場景，例如風(fēng)險計量和定價、投資組合的收益估算、保險業(yè)務(wù)中的災(zāi)難風(fēng)險建模等。由于這些場景具有不確定性，金融分析師常常用一種叫蒙特卡洛（Monte Carlo）模型的方法來對金融風(fēng)險進行分析和計算。

蒙特卡洛模型是一種通過統(tǒng)計采樣方法對系統(tǒng)屬性進行統(tǒng)計的技術(shù)，在金融風(fēng)險領(lǐng)域有較廣泛的應(yīng)用。但由于蒙特卡洛模型含有大量的隨機運算，傳統(tǒng)計算機在構(gòu)建蒙特卡洛模型時需要十分復(fù)雜的設(shè)計才能實現(xiàn)。而一旦遇上黑天鵝事件，模型的因子發(fā)生重大變化時，重構(gòu)模型則需要重新設(shè)計算法和程序，這導(dǎo)致金融企業(yè)在應(yīng)對重大突發(fā)性、轉(zhuǎn)折性事件時，舊的模型往往會失效，新的模型又不能及時構(gòu)建，進而造成重大損失。

在這個場景下，量子計算由于其天然的并發(fā)性和隨機性，有可能起到快速構(gòu)建蒙特卡洛模型的作用，并且利用量子干涉的效益大幅減少模擬中的誤差，快速構(gòu)建新的風(fēng)險模型，讓金融企業(yè)有能力隨時應(yīng)對金融市場的黑天鵝事件。

2020年7月，西班牙對外銀行（Banco Bilbao Vizcaya Argentaria，BBVA）公布了一項研究結(jié)果，他們利用量子計算加速蒙特卡洛模型的通用落地，在資本風(fēng)險計算、欺詐行為甄別等方面快速構(gòu)建算法，并且速度比傳統(tǒng)算法提升100倍之多。

2.2.3?金融科技的下一步

一方面是金融科技發(fā)展中遇到的問題與挑戰(zhàn)；另一方面是新興科技進步帶來的創(chuàng)新性金融場景的新機會，金融從業(yè)者在思考著金融科技的發(fā)展問題。金融科技應(yīng)該向什么方向發(fā)展，或者說，金融科技如何質(zhì)變，由ABCD式的金融科技1.0如何升級到更高層次的金融科技2.0？

業(yè)界對金融科技2.0的特征和發(fā)展方向有不少討論。有專家認為，金融科技2.0，就是金融科技1.0與5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合后的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融。5G技術(shù)固然會給業(yè)界帶來巨大變革，但目前在金融行業(yè)的場景并沒有呈現(xiàn)遍地開花的局面。還有專家認為，金融科技2.0是主動供給型金融科技發(fā)展模式，是對現(xiàn)有金融科技基礎(chǔ)設(shè)施的管理、升級和改革的綜合結(jié)果，包括金融制度創(chuàng)新、金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新及金融組織創(chuàng)新。

這些說法固然正確，然而如何升級、如何改革？綜合結(jié)果究竟是什么？有人說金融科技2.0的特點就是開放、智能、融入。這顯然也正確，但卻似乎并沒有體現(xiàn)出金融科技的“金融”特性，僅是泛泛而談。另外，在這些探討里面，人們往往關(guān)注的是金融科技的“科技面”的擴展，而關(guān)于金融科技的“金融內(nèi)核”的深化往往少有人認真思考。

那么，金融科技2.0究竟應(yīng)該具備哪些特性才能真正稱2.0呢？我們嘗試提出了如下金融科技2.0的內(nèi)在特征。

數(shù)字化。金融科技2.0將是對金融企業(yè)的全面數(shù)字化升級，而不僅僅局限于某一些環(huán)節(jié)或某一類技術(shù)運用。從客戶體驗到業(yè)務(wù)辦理，再到產(chǎn)品創(chuàng)新、內(nèi)部運營和風(fēng)險管控，金融企業(yè)的全過程都應(yīng)該是線上流轉(zhuǎn)，而且是可度量、可分析、可追溯、可復(fù)原的。可度量的意思是指針對所流轉(zhuǎn)的信息載體，最終結(jié)果是可以數(shù)字形態(tài)進行評估與衡量，這并不是說所有的信息載體都要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模式傳輸，隨著技術(shù)的發(fā)展，圖文、視頻等中的信息也能夠被解析出來，轉(zhuǎn)化為可度量的數(shù)字信息體。

分析是度量的目的。可分析的意思是指在信息轉(zhuǎn)為可度量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用統(tǒng)計分析或者機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)字化過程和數(shù)據(jù)內(nèi)容進行分析，發(fā)掘有意義的知識和機會。這是數(shù)字化最重要的意義。

可追溯與可復(fù)原的意義在于，在信息流和業(yè)務(wù)流的全面數(shù)字化基礎(chǔ)上，企業(yè)不僅可以精準地洞察業(yè)務(wù)和管理活動的每個細節(jié)，而且能建立起業(yè)務(wù)和管理的時空視圖，真正提升業(yè)務(wù)和管理水平。

金融企業(yè)全面數(shù)字化是金融科技2.0的基礎(chǔ)，如果沒有全面數(shù)字化，將無法發(fā)揮金融科技的強大力量，金融科技的應(yīng)用也只會是碎片化的、不完整的、低速率的。

智能化。近年來人工智能技術(shù)得到飛速發(fā)展，人們恍然覺得似乎人工智能已經(jīng)要取代人類，很多專業(yè)似乎要被人工智能拋棄，很多員工似乎可以被人工智能取代，這種觀念實在大錯特錯。智能化的意義，并不僅僅是對人工智能技術(shù)和算法的機械應(yīng)用，而是對企業(yè)的每個管理者、每名員工，以及每位客戶進行智能化輔助，讓他們對市場和業(yè)務(wù)更敏銳、做出決策和判斷更精確、做起事情辦起業(yè)務(wù)來更省心省事，人機結(jié)合，人工智能與人合而為一。

人工智能的金融應(yīng)用有兩個方面。一方面是算法和算力對金融過程的處理能力增強，例如在市場財務(wù)數(shù)據(jù)的研究中運用深度學(xué)習(xí)算法，使得對目標(biāo)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)的分析能夠更加深入、更快速，極大地提升財務(wù)欺詐風(fēng)險的識別準確性和識別速度；另一方面是智能技術(shù)幫助人類完成機械、可復(fù)制性的工作，例如智能RPA能夠在單據(jù)報銷、清算運營等多個方面進行仿人類的操作，將人類員工從繁重的重復(fù)性操作中解放出來，專注專家型工作。這兩方面都是對人類的輔助性增強，并不是簡單的工作替代。

金融科技2.0的智能化使命是把人工智能技術(shù)合理而妥當(dāng)?shù)貞?yīng)用到金融業(yè)務(wù)和運營管理中，增強“人”的洞察力，提升“人”的效能，帶給“人”以溫度，這樣才能真正且最大化地發(fā)揮人工智能技術(shù)的強大能力。

場景化。建設(shè)金融科技1.0的過程中很常見的問題是“為了技術(shù)而技術(shù)”，建設(shè)者往往沒有認真思考技術(shù)的真正目的和背后的商業(yè)邏輯。以大數(shù)據(jù)和人工智能的實踐為例，據(jù)統(tǒng)計，60%左右的金融企業(yè)過去3年內(nèi)上線了大數(shù)據(jù)平臺或者機器學(xué)習(xí)平臺，其中僅有55%的企業(yè)認為自己的項目“完全達到當(dāng)初設(shè)定的目標(biāo)”，而剩下的45%的企業(yè)未能完全達到目標(biāo)，甚至有20%左右的企業(yè)認為其大數(shù)據(jù)和人工智能項目面臨失敗。其中的關(guān)鍵原因是建設(shè)者沒有真正從“場景”出發(fā)融合運用金融科技。

所謂的場景，就是個人客戶的衣食住行等生活消費活動或企業(yè)客戶的生產(chǎn)經(jīng)營活動等。金融科技就是要幫助金融服務(wù)與這些生活生產(chǎn)的場景融合，唯有這樣才能真正促進金融業(yè)務(wù)的未來發(fā)展和提升。場景化是數(shù)字化和智能化的基礎(chǔ)。場景化金融科技，或者金融科技場景化，是金融科技2.0最重要的特征。

中國銀行在《金融場景生態(tài)建設(shè)行業(yè)發(fā)展白皮書》中對金融場景進行了如下定義：

金融場景=場景客群+金融產(chǎn)品+非金融服務(wù)+內(nèi)容資訊

對金融科技來說，如果領(lǐng)先的數(shù)字技術(shù)以最合適、最恰當(dāng)、最自然的方式融入金融場景中，就能夠起到乘法器的作用，提升金融場景的體驗，加速金融場景的效率，最大化金融場景的價值。也就是說：

金融科技場景=（場景客群+金融產(chǎn)品+非金融服務(wù)+內(nèi)容資訊）×數(shù)字技術(shù)

場景化是一件說起來容易做起來難的事情。在現(xiàn)實行業(yè)中，許多銀行認為“場景缺失”是最大的痛點之一，這往往讓人們感到困惑和不解。場景化，本質(zhì)上不就是生活化嗎？這有什么難的呢？但現(xiàn)實常常是，現(xiàn)在的許多金融企業(yè)真的不懂“生活”。這與許多金融從業(yè)人員感覺金融行業(yè)是高端行業(yè)，習(xí)慣以“高端人士”自居有關(guān)，部分銀行科技人員更是“兩耳不聞窗外事，一心只干數(shù)字化”。不能融入社會生活的汪洋大海中，金融科技場景化是萬萬建立不起來的，金融科技2.0也就永遠不會實現(xiàn)。

生態(tài)化。金融科技1.0時代以及之前的金融電子化和金融線上化時代，金融企業(yè)之間的科技水平參差不齊，大型銀行和頭部券商等領(lǐng)先金融企業(yè)往往憑借巨大投入而筑起科技壁壘，并對跟隨者和落后者形成技術(shù)碾壓以及一定程度的技術(shù)壟斷，造成整個行業(yè)生態(tài)不健康發(fā)展。

在金融科技2.0時代，金融企業(yè)應(yīng)該找準定位，大型金融企業(yè)應(yīng)該向平臺化發(fā)展，中小型金融企業(yè)應(yīng)該向精品化發(fā)展。大型金融企業(yè)發(fā)揮其平臺穩(wěn)健、抗風(fēng)險能力強的特點，中小型金融企業(yè)發(fā)揮其特定領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢，創(chuàng)建“小而美”的金融服務(wù)。金融科技生態(tài)應(yīng)該更加開放、更加魯棒和共贏共存。2020年以來，很多銀行開始建設(shè)OpenBank或者API Bank，把自己的金融專業(yè)能力形成可供集成、可被調(diào)用的服務(wù)，融入更廣闊的數(shù)字世界當(dāng)中，這些措施已經(jīng)取得良好的效果，預(yù)期還會取得更大的成功。

平民化。金融科技生態(tài)繁榮共生的關(guān)鍵之處在于各類科技的門檻不斷降低，最終實現(xiàn)金融科技的平民化、民主化和普惠化，讓更多的人能夠快速掌握并應(yīng)用，而不僅僅是技術(shù)人員甚至是高級技術(shù)人員的曲高和寡的專用秘技。技術(shù)平民化是人類科技的發(fā)展方向之一，金融科技尤應(yīng)如此。

例如近年來興起的“增強分析”就是結(jié)合了數(shù)據(jù)可視化和人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)分析工具。數(shù)據(jù)分析師能夠更加友好方便地得到增強的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從而得到市場和其他數(shù)據(jù)分析師的認可。另外，時下流行的“低代碼工具”也極大地降低了軟件開發(fā)的門檻，提升了業(yè)務(wù)開發(fā)的效率。金融科技2.0不僅應(yīng)該惠及更多的人群，而且應(yīng)該更加易于掌握，這樣才能吸引更多的建設(shè)者加入，共同創(chuàng)建更繁榮、更多樣化的金融科技生態(tài)。

金融企業(yè)只有做到金融科技的數(shù)字化、智能化、場景化、生態(tài)化、平民化，才能宣稱真正邁入“金融科技2.0”新階段。