文章导读: FinTech目前已成国内创投圈的头号明星,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的金融科技正对传统金融业务的模式、流程、效率和监管方式产生深刻影响。

2017年第33期《中国经济周刊》封面2017年第33期《中国经济周刊》封面

  《中国经济周刊》记者 劳佳迪 陈惟杉 | 北京、上海报道

  2011年,当线上借贷行业的风险投资人杰森·琼斯(Jason Jones)和鲍博思(Bo Brustkern)找到华尔街名嘴达拉·奥尔布赖特(Dara Albright),打算共建一个互联网金融社区的时候,它还只是被设想为纽约本地从业者的派对沙龙。

  2013年,派对的联合创始人们自费租下一个可容纳220人的场地,第一次以“朗迪”(LendIt)之名开办展会。之后的两年,朗迪开始“东渡”伦敦,并试探性地进驻中国,而美国本土的会议则在纽约、旧金山之间交替举行。谁都知道纽约的华尔街是世界金融中心,而旧金山则背靠科技巨头扎堆的硅谷,也是在这个时候,FinTech这个“金融”(Finance)和“科技”(Technology)的复合词横空出世。

  大洋彼岸的中国,FinTech几乎同步开启。京东金融于2013年10月开始独立运营,率先在国内提出金融科技的概念,并赋予金融科技新的定义——遵从金融本质,以数据为基础,以技术为手段,为金融行业服务,从而帮助金融行业提升效率、降低成本、增加收入。与美国的FinTech不同的是,中国企业的这一定义,扬弃了国外FinTech定义中挑战传统金融的一面,更强调科技服务金融行业。

  《中国经济周刊》记者了解到,FinTech目前已成国内创投圈的头号明星,以大数据、云计算、人工智能、区块链为代表的金融科技正对传统金融业务的模式、流程、效率和监管方式产生深刻影响。

  除了业内追捧和参与,监管层也主动应对。今年5月份,央行成立了金融科技委员会。

  业内形成的共识是,FinTech不仅在中国迅速生根发芽,领先于其他国家的发展势头还将继续,甚至有可能会成为中国金融“弯道超车”的机会。

  一直在金融改革上盘马弯弓的中国金融业,正搭载着这趟“创新号列车”加速前行。

中国的FinTech有多火?中国的FinTech有多火?

  “从2013年开始,我们每年的交易规模增长速度都超过100%。”京东金融副总裁曹鹏告诉记者。

  从2013年10月开始独立运营的京东金融是中国FinTech行业“爆发式”增长的一个缩影。

  记者从多份调研报告中发现,中国的金融科技市场体量已经是全球翘楚,FinTech在国内的发展速度甚至超过了其发源地美国。

  星展银行和安永联合发布的报告称,2016年中国金融科技投资额飙升至88亿美元,占据全球份额的25%之多。而零壹财经的《2016年全球金融科技投融资与指数报告》显示,2016年全球金融科技领域共发生504笔投融资事件,获投公司累计融资金额达1135亿元,其中,中国金融科技投融资共281笔,占全球56%;总金额875亿元,占全球77%。

  花旗银行也从侧面印证了这一观点:亚洲已经取代北美成为金融科技的第一投资重镇,成为市场嗅觉最灵敏的VC们竞相争抢赛道的金融科技创新地区。相比2015年,2016年中国金融科技风险投资至少增长一倍,而美国和欧洲则分别下滑38%与27%。

  “现在不提FinTech都不好意思说自己是在创投圈混的。”一家投行金融组高级经理对《中国经济周刊》笑言,“一个MBA班,毕业后一大半都去了FinTech创业。”

  上海新金融研究院常务理事周晔也告诉记者,在过去一年多时间里,包括大量传统金融机构的管理者,无论是银行的行长、证券公司的总裁还是基金公司的总经理,都开始谈论FinTech。

  记者获悉,目前中国约有5000家FinTech公司在角逐各种各样的机会。

  经过“爆发式”发展,毕马威与风险投资公司 H2 Ventures 联合发布的《2016全球金融科技百强榜单》显示,中国金融科技巨头已经“横扫”寰宇,京东金融、蚂蚁金服、陆金所等占据榜单前十中的五席。

  曹鹏认为京东金融快速增长的关键便是整个京东两亿多用户所带来的数据,“起点比较高,在开始做这件事的时候,所需的技术能力已经准备好了。”

  “我过去这些年看到最深刻的FinTech行业的变化,实际上很多都来自中国,在中国,体量很大的一体化商业组织,能够带来类似银行的一个商业实体,许多人在很短时间内就会铺开使用,这在美国是一个非常罕见的现象,一个业务可以通过社交网络快速扩张,这对美国来说是不可能的。”朗迪创始人鲍博思告诉《中国经济周刊》记者。

  而每年都会出国考察金融科技相关基础技术创业公司的曹鹏告诉记者:“美国有很多进行基础技术研发的创业公司,他们规模不大,专注于某个技术领域。我前去考察是为了寻找好公司进行收购或者投资。我们刚开始时去美国,经常能看到一些新鲜的东西。但近两年感觉已经看不到新的东西了,那边的新技术已经被我们‘摸’得差不多了,相关的公司也被‘筛’过好几轮了。”

  FinTech为什么这么火?

  外界对新金融业态的印象或许还停留在几年前以夺人眼球的P2P为代表的“互联网金融”,但记者注意到,从去年开始,许多P2P公司已在努力挣脱这顶帽子,大量公司开始向FinTech概念靠拢,到了今年,几乎很少有企业还在用P2P做自我介绍,FinTech成为它们打造“升级版”的主要载体。

  “出了那么多跑路事件,P2P已经污名化了,我们不是P2P,现在我们的风控团队都引入了人工智能技术,所以是FinTech。”一家地产商背景的金融公司内部人士对记者强调。但据记者了解,该公司目前主要运营的产品其实依然是网贷产品。

  另一家运营方式类似的公司的COO也告诉记者,其定位是“金融综合解决方案的提供商”,“现在公司不让在宣传中出现‘P2P’了,我们的概念是利用云技术为高净值人群智能理财”。

  但曹鹏对记者坦言,现在很多公司在谈用技术做风控,理念可能是对的,但实际上却做不好。“人工智能模型的训练需要不断迭代,维度相对低一点的要8到10次的训练,如果靠深度学习,得有50次以上的迭代训练,没有大量的数据、一定的场景是做不好的。”他认为,除了数据和场景,投入是人工智能绕不过去的第三个因素,“每年京东金融技术部门的支出都会有100%以上的增长。”

  虽然FinTech行业中有李逵与李鬼之分,但从P2P着急“转型”,以及此前四大国有银行和BATJ的亲密联姻,让无数人从中看到了传统金融业转型的明确信号,这进一步激发了FinTech的市场想象力。

  对于金融科技火爆的原因,中国工商银行原董事长姜建清从宏观视野向《中国经济周刊》记者分析称,当前全球金融业的发展都面临着经济周期、行业周期和科技周期三个周期叠加的影响,所以正处于一个再平衡、再定位、再整合的新拐点,“以云计算、移动互联、区块链和人工智能为代表的金融科技,让金融和科技的深度融合恰好来到了一个新的阶段。”

  “20年前的互联网金融其实只是通过技术改造,把金融业务搬到网上,把‘砖头’变成‘鼠标’,并没有创造出新型的金融形态,但现在是金融和科技的深度融合,同时还遇到了消费者较大程度掌握了信息主动权的时代,他们自发愿意学习和尝试新的金融科技,2016年中国移动支付总量超过38万亿元,已经是美国市场体量的5倍,变化比人们想象的还要快。”姜建清分析说。

  中国社科院支付清算研究中心特约研究员赵鹞则更多地将这种火爆归因于“倒逼机制”,“FinTech的第一把火是2011年从国外烧起来的,因为2008年全球金融危机之后,银行业金融机构在全球舆论中成为金融危机的罪魁祸首,政府动用公共资金注入银行体系以避免系统重要性金融机构倒闭,直接导致民众,特别是年轻人对传统金融业失去信任,‘天时’给了那些没有在危机中受到影响及责难的互联网科技公司以金融科技的方式提供银行服务一个绝好的机会。”

  朗迪中国CEO海翔接受记者采访时,则从中美市场环境的差异来解释为何中国FinTech发展更为迅猛。“中国的信用基础设施相对来说比较落后,在美国有比较完整的征信系统,这其实给了中国新兴企业非常多机会,中国有比美国大得多的金融科技市场,中国拥有大片的空白,各种各样的业态公司都有非常好的发展空间。”

  曹鹏认为,“美国的金融领域特别成熟,这是一把‘双刃剑’,会导致新技术的发展和应用遇到瓶颈,因为传统机构并没有特别大的动力去改变,而且也会抵制一些新技术的应用。”

  曹鹏分析称,在支付领域,美国仍然有60%到70%的支付在使用信用卡,剩下的大部分是现金支付,移动支付占比实际上非常低。而在中国,我们直接跳过了信用卡高度普及的阶段,基本上从现钞一步就转到了移动支付,这就给了Fintech行业特别好的机会。

  FinTech是金融革命还是资本狂欢?

  如此猛烈的FinTech旋风也引发了一些市场质疑:这是否仅仅是前几年盛行的互联网金融“旧瓶装新酒”带来的资本狂欢?

  不过,多位业内人士都对《中国经济周刊》记者表示,金融科技的应用场景相当广阔,落地项目繁多,虽然概念火爆,却远远超出了“玩概念”的范畴。

  央行上海总部副巡视员兼金融服务一部主任季家友则对《中国经济周刊》记者解释称:“金融科技的应用领域也正在被细分和扩展,最开始是网络支付等支付清算领域、网络借贷等融资模式,现在扩展到了基于区块链等技术的金融智能投顾等投资管理领域,以及消费金融、保险等众多普惠金融和绿色金融的领域。”

  记者了解到,目前关于FinTech技术部分的定义有一个时髦而有趣的说法:“ABCD”。A就是人工智能(AI),B是区块链(Blockchain),C是云服务(Cloud),而D是大数据(Data),相比之前以P2P网贷为主体的互联网金融而言,FinTech更突出了与科技的融合,网贷可以视作只是“ABCD”的技术应用场景之一,对“ABCD”有应用的企业都被归入FinTech的范围。

  以其中的“A”人工智能为例,在曹鹏看来,人工智能就是一个工具,像数据库一样,所有业务都需要用这个工具去做,它可以帮助人做大量原来做不了的事。比如利用生物探针技术,需要在一台设备上采集6到8周的行为样本数据,可以学习到运用这个行为模式的人和这台设备是相关的,别人再去用你的手机进行支付,就能知道其实不是设备原来的主人在操作。

  尽管资本沸腾,但技术带来的金融革命显然不只是资本的泡沫堆砌,从全球来看,金融科技都上升到了顶层设计的格局之中。国际货币基金组织金融稳定理事会、国际标准化组织纷纷成立金融科技研究小组或委员会,探索建立针对金融科技的国际政策框架。

  今年5月,央行也成立了金融科技委员会,业内和学界都达成共识:FinTech不仅在中国迅速生根发芽,领先于其他国家的发展势头还将继续,FinTech可能会成为中国金融“弯道超车”的机会。

  8月4日,央行副行长范一飞亦表示,银行业要进一步加强金融科技创新应用,将移动互联网、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实等先进技术合理布局到各种金融服务场景中,为传统金融注入活力,发挥金融科技创新应用示范作用。

  深谙中美两国市场的朗迪中国CEO海翔就对记者表示,以在FinTech企业中占比过半的消费金融为例,中国就有比美国大得多的潜力市场,“中国20岁到60岁可以劳动的人口数量在9亿左右,银行出于发卡成本和利润率的考虑,现在信用卡的覆盖面只有1.7亿~1.8亿人,还有7亿人申请不到信用卡,中国可以利用技术从这些人口中找到优质借款者,这些银行服务普及不到的地方就是金融科技的生存空间,而且美国已经有过度借贷的问题,美国人均信用卡已经接近3张,中国差不多是0.3张,消费金融中的‘大头’——现金贷也有很大潜力。”

  京东金融副总裁曹鹏向记者做了一个对比,从获客一端来看,传统银行做到1000万张信用卡可能需要做5到10年,京东白条从产品推出,仅用了一年时间用户量就超过1000万,“获客成本和效率不在一个数量级上。”

  FinTech催生“沙盒监管”

  虽然种种数据都印证了中国FinTech的发展速度已是全球瞩目,但这并不意味着国内金融科技已尽善尽美。中国互联网金融协会会长李东荣坦言,金融科技提供跨市场、跨机构、跨地域的金融服务时,会使金融风险的传染性更强、波及面更广,对监管水平提出了更高的要求,“前几年我们在向国务院汇报工作时也提到,在网络技术条件下,一个金融机构出现风险,很容易引发系统性风险,金融科技主体依托网络效益、规模效益,更容易实现跨界混业经营,可能产生一些不正当竞争和系统性风险。”

  中国政法大学互联网金融法律研究院院长李爱君则直言,国内的监管制度已经滞后,“技术很可能会解决原有的金融风险,但是技术的解决可能突破原有制度,甚至违反禁止性制度。在这种情况下,制度可能就制约了创新。”

  对于与监管的关系,京东金融CEO陈生强介绍说,京东金融的所有产品上线都要经过产品审核委员会的审核,一些尚没有明确法律规范或者监管要求的创新之处,积极与监管沟通,通报产品的设计理念,通过沟通化解信息不对称和误解;在用户权益保护层面,用户权益保护委员会要设计制度确保用户的权益能够在第一时间得到解决,极力避免发生群体性的金融风险事故。

  事实上,从全球视野看,许多发达经济体都已经在探索创新的监管体系,金融科技的一个分支,RegTech(Regulation Technology ,监管科技的简称)站上了舞台中心。目前国际上解决监管滞后的一个普遍方法是“沙盒监管”,最早由英国金融监管部门在2016年5月正式推出,随后新加坡、澳大利亚等国也陆续推出各自的版本。

  所谓沙盒监管是指,允许一些高科技、互联网等新兴企业在监管部门划定的范围里试错、进行金融创新,监管部门甚至在法律上对它们有一些豁免,旨在建立更具包容性、创新性的监管体系。

  反观中国,对RegTech的认知似乎已经不合时宜。近日,银监会业务创新监管协作部主任李文红曾在公开场合表示,实际上沙盒监管和银监会的试点机制非常相似,试点机制就是中国的沙盒监管,下一步要进一步完善。而业内认为,尽管两者逻辑相似,但沙盒监管的建构方法、管理方式、风险理念、基础设施都有很大不同。

  中国人民银行金融研究所所长孙国峰坦言,发达经济体RegTech发展较快,国内Fintech和RegTech发展却有失衡的情况,“面对金融科技行业不断增长的海量业务,监管当局的监管成本将不断地上升,过去体现为人力成本,现在更多地体现为资金投入,这种投入有可能是几何级数上升的要求,如果跟不上,失衡现象会越来越严重。”

  央行之前在成立金融科技委员会时,曾发布三项主要工作,其中就包括了强化RegTech应用实践,称将会积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。这也是央行首次明确提到RegTech这个新概念。

  FinTech将带来金融风控革命

  《中国经济周刊》 记者 劳佳迪 陈惟杉 | 北京、上海报道

  2016年,世界著名未来学家、《第三次浪潮》作者托夫勒离世。早在上个世纪80年代初,他就在书中预言,信息革命是继农业革命和工业革命后的“第三次浪潮”,而在当时,他就盛赞“大数据”为“第三次浪潮的华彩乐章”。

  后来很多研究者把大数据概念的提出,归功于麦肯锡报告或是IBM公司,但实际上,托夫勒才是世界上说出“大数据”这个词汇的第一人。

  现在,世界依然活在他的预言里,并且因为FinTech的流行而让大数据攀上了前所未有的科技高峰。

  如今“黑科技”不断激发着金融发展的种种活力,对于永远是金融核心话题的风控而言,正是“人工智能+大数据”带来了金融风控革命,也因此成为众家FinTech公司的标配。

  风控需求生变,“ABCD”现身

  “与其说金融风控革命是金融科技直接改变了风控,不如说是改变了风控的需求,新的风控需求再倒逼金融科技提供对应的产品。”一位长期活跃于金融科技领域的资深机构投资人对《中国经济周刊》记者分析说。

  “传统金融中,银行有不良率的指标考核,是不能忍受用高利差覆盖高风险的,所以次级一点的客户,即便愿意接受更高的利率,银行也无法放款。事实上,给‘好人’放款不需要什么风控技术,甚至今天弃之如敝屣的评分卡模型也显得过于高级,在不少地方,只要是公务员就能放贷款,这个时候不是没有相应的技术,而是市场对技术没有需求,我们过去的风控技术长期处于很原始滞后的状态。”上述投资人这样解释道。

  事实上,传统金融机构的风控,尤其是信贷风控,受制于现有的模型,基本还都是需要抵押物来完成授信,因此风控变动成本较高,客户的增长遇到了瓶颈。而当以大数据为基础的金融科技公司开始崭露头角之后,金融服务行业便出现了新的变化。

  “金融科技公司会在一个细分领域做到极致,例如Paydayloan这样的短期发薪日贷款,针对这个场景做风控模型,然后去不断优化用户体验,而非像传统银行那样基于抵押去做一个通用的产品。”京东金融副总裁曹鹏对于两者产品设计思路的差异也给出了自己的解释,传统银行用传统的模式做显得“得不偿失”,因为他们做一个风控模型的成本特别高,但一个细分领域下可能带来的收益却很难看到。

  如何以低成本构建风控模型?这无疑给了“ABCD”四项技术(人工智能AI、区块链Blockchain、云技术Cloud和大数据Big Data)巨大的用武之地。

  曹鹏向记者解释,传统金融机构的做法是模型的降维,在开始放贷时可能有100个参数,最后筛选出最相关的3个参数,如收入证明等来做一个模型。但金融科技的做法是会尽量采集更多的维度去描述一个人的行为,但是每个维度的相关性都没有那么高。

  他向记者透露,京东第二版的白条也曾采用积分卡模型,但现在白条风控模型中的参数已经超过3万个,“哪些参数会参与,权重是多少,都要靠系统来跑,而且针对不同的客群选择的指标也不一样,例如一个新用户与一个老用户会选择不同的相关指标。”

  京东金融CEO陈生强表示,风控并非孤立存在,它需要与需求、场景、体验、产品融为一体,既要保证风险的有效管理,又要保证用户无感知的极致体验。

“自学习”实现有效反欺诈“自学习”实现有效反欺诈

  除了在消费金融这样新兴的FinTech金融产品中扮演主角外,人工智能+大数据的风控模式也让长期困扰传统金融行业的反欺诈难题得到了很大程度上的破解。

  今年2月,在东莞凤岗警方成功破获的一起利用木马窃取个人信息进行盗刷的网络诈骗案件中,受害人刘某银行卡内的钱被嫌疑人利用第三方理财平台,通过京东支付完成交易。在京东金融风险监控体系和数据分析技术的配合之下,警方迅速理清了刘某资金的流向,并及时锁定了第一嫌疑人的去向,随后成功抓获另外三名同伙,该案件涉及广东、江苏、浙江、山东等十四个省份,涉案资金达数十万元。

  这一案件的侦破过程中,就借用了京东金融的大数据分析、风险监控等技术能力。

  征信企业上海斯睿德信息技术有限公司CEO赵杰告诉《中国经济周刊》记者,过去的风控痛点在于征信管理都是静态地截止到某个时点,是一个时点的静态画像,过一秒钟以后,这些数据全部失效,所以无法追溯到这个贷款人三个月或者一年中的行为变化踪迹,而在“人工智能+大数据”的模型下,风险管理变成了动态时间轴上多维度交叉影响的趋势。

  “例如有一家上市银行查看一个贷款申请人的信息,这个申请人名下的公司在历史上有过几次变更,按照以前的技术来看,它的每一次变更,法人变更或者经营范围变更都是正常的,银行可以放款,但现在的技术可以看到这个法人代表名下其他公司在银行有坏账,公司之间还互相担保,整个担保圈的涉案金额达到2.4亿元,他通过法人变更来掩饰关联公司,又通过经营范围变更剔除了当时不允许贷款的钢贸业务。”赵杰认为,这个案例对比显示出FinTech对传统银行的风控贡献。

  据记者了解,目前的人工智能+大数据技术已经可以帮助找出一家企业背后的实际控制人、关联公司和上下游供应商,为银行风控提供了多重维度,帮助识别过去隐蔽的行业交叉风险。

  秦仓科技联合创始人兼CTP李炫熠则补充,虽然劣质客户欺诈方式一直在变,但信用良好的客户行为在一段时间内并不会发生剧烈变化,所以人工智能可以通过自学习来有效地识别欺诈。

  所谓“自学习”,也就是深度的机器学习,和著名的阿尔法狗的算法如出一辙。据悉,目前在AI的技术框架下,上市公司的财务反欺诈模型也在设计中,未来可能为会计师事务所和律师事务所服务。

  京东金融风险管理部总经理沈晓春向记者举例说,“每个人做一件事情都会有一些习惯,例如在‘6·18’时网购,你可能会先领取优惠券,查看其使用场景,再浏览相关产品,选择商品加入购物车,这可能是一个常规的行为模式。但如果在登录后直接看账户余额,查看绑定了几张手机卡,甚至修改绑定的手机号,我们可以通过这个‘轨迹’进行判定,这不是你本人在操作。”

  沈晓春介绍,而在抓取到这种“异常”行为后,会再进行一些相应的处理和跟进,通常在几十微秒、几十毫秒的情况下做出决策,决定操作者能否继续顺利进行下面的操作。

  为银行业提供“贷后预警”

  “人工智能+大数据”带给传统银行业的突破还不仅于此,众所周知,传统银行业的信贷风控流程一直存在着重贷轻管的积弊,贷后管理是银行业的软肋所在,但恰恰贷后管理又是持续时间最长、内在不确定因素最多、最容易出问题的薄弱环节,作为风控最后一环的催收,一直缺乏配套的政策法规,游走在灰色地带。京东金融副总裁曹鹏告诉记者,从营销到用户运营,比如给用户推送最新的产品、做一个新的活动,到风控,再到风控过后的坏账催收,人工智能都在参与。

  “一家银行的上海分行,5个人就要管理500家企业,银行重贷前、轻贷后的状况是因为无法投入更多人力去做这个事情,谁都知道贷后很重要,但是长期缺少管理工具,现在FinTech可以提供贷后预警的机制。”棱镜征信副总裁钱锋告诉记者。

  “现在智能风控系统可以用于分析贷中贷后用户的贷款行为管理,这不只是在一个模型上判断风险,而是在每个环节上指导金融行为,在客户申请的时候会使用,放款的时候也会分析,根据贷中的环节用户申请的意愿,这期间做了什么行为,去判定骗贷的概率多大,同时贷后追踪发生逾期的可能性。”狐狸金服首席技术官周霖对《中国经济周刊》记者表示。

  普华永道咨询部上海办公室合伙人陶欣曾在过去半年,与上海互联网金融协会携手,共建了一个关于大数据在风控领域应用的课题组,在他看来,不管是银行还是新金融,旧有风控体系中,传统催收中大量人力资源都浪费在已经违约而还款能力不强的人身上。

京东金融CEO陈生强京东金融CEO陈生强

  “金融科技+传统金融”的新舞步

  《中国经济周刊》 记者 孙冰 | 北京报道

  鲶鱼?野蛮人?瓷器店里的公牛?……来搅局?来颠覆?来闹革命?……从4年前所谓互联网金融时代开启,互联网巨头们开始扎堆进入金融行业,其就一直被视为这个行业里最大的变数。这到底是一帮来捣蛋的坏孩子,还是一群敢于创新的好榜样?俨然变成了一场全行业甚至是全社会的大讨论。

  几年时间过去了,局中人和局外人都惊奇地发现:这原来并不是一个非黑即白的命题。互联网公司和金融机构竟然如此地需要对方,原来拍档关系才是“新金融”的未来终局。金融大佬和科技巨头握手言和,从“对抗”到“共舞”,而且只有当这对好舞伴携手起舞的时候,才能跳出最美的舞步。

  确实,在今天,不缺天马行空想象,只缺脚踏实地的创新。当金融科技牵手传统金融,会跳出怎样的新舞步?

  从对抗竞争到合作共舞,金融与科技殊途同归

  从被称为“互联网金融元年”的2013年开始,阿里、京东、腾讯、百度等互联网巨头先后将触角伸向金融领域。马云喊出了“银行不改变,我们就改变银行”的口号,而银行也纷纷设立发展互联网业务的部门,并被戏称为“打马办”,一时间双方剑拔弩张。

  彼时,传统金融机构对于互联网和新科技的理解还仅仅是“渠道思维”的改变,银行纷纷开拓互联网渠道、引入新的技术手段;互联网企业和科技公司也在往金融领域拓展,希望也成为一家“新型”的金融机构。但双方似乎都遇到了不少难题。

  “京东金融确实是在中国最早提出金融科技公司定位的。” 京东金融金融科技事业部总经理谢锦生告诉《中国经济周刊》记者。京东金融于2013年10月正式成立,彼时,京东集团首席执行官刘强东的判断是:“京东一定要做金融,这块业务的规模未来不会比电商小。”

  “在2015年10月份左右,那个时候市场上大多数人都还管我们这种公司叫互联网金融公司,但是实际上我们并不喜欢互联网金融这个概念,因为这个概念意味着跟传统金融的对抗,但实际上传统金融是不可能被颠覆的。” 谢锦生回忆,公司CEO陈生强如此对公司的高管们阐述他的理解。

  在成立快要两年的时候,京东金融开始思考:我究竟是谁?“我们总要给自己一个定位。” 京东金融CEO陈生强在一次团队会议上说,“未来我们不会成为一家金融公司,因为中国并不缺一家新的金融机构,我们应该把所有的精力放在技术上。”陈生强最终决定,要让京东金融发展成为一家“金融科技公司”,扮演金融底层角色,输出能力,赋能传统金融机构。

  “金融科技公司不是作为金融行业的颠覆者的角色,而是两者的优势互补中相互合作,金融科技公司帮助传统金融机构迭代升级,利用金融科技的能力提高金融服务效率,降低金融服务成本,才是Fintech价值最大化的体现。”陈生强说。

  实际上,随着Fintech取代互联网金融成为新金融最为热门的话题,双方都在改变。一方面是宣布转型金融科技的互联网金融公司越来越多,今年3月21日,蚂蚁金服也正式宣布未来只做Tech(技术),帮金融机构做好Fin(金融)。

  另一方面,银行们的态度也在发生转变,传统金融机构拥抱金融科技已是大势所趋。比如,作为龙头和风向标的四大国有银行已经悉数找到了自己的“佳偶”:建行+阿里、工行+京东、农行+百度、中行+腾讯。“这是一个趋势的变化,银行不再把互联网只当作一个新的营销渠道看待,而是希望通过科技的能力创造一些新的金融业务模式和一些新的业态。”谢锦生说。

  从各方对外披露的信息来看,工行+京东的合作最为全面,领域涵盖了金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户等多方面。“我们和国有大行,如工商银行;全国性商业银行,如招商银行;城商行,如山东城商行联盟;农信社,如广东农信都有深度合作,可以说是金融科技公司与银行合作的‘大满贯’。”京东金融的相关人士表示。

  “从这些合作可以看出,科技能够为传统金融带来的赋能,并非只是流量、渠道等浅层次的东西,而是真正能对其核心业务进行重塑。”谢锦生说。

  1+1如何大于2?

  做金融行业的生产力助推器

  从移动支付到数字货币,从机器人投顾到大数据征信,从量化投资到AI风控,从P2P、众筹到互联网保险……金融科技可以说在各个金融分支领域开花结果,生出来一些不同于传统金融的新应用、新产品或者新服务。即使到今天,源源不断地还有新的模式在涌现。

  “金融科技之所以如此火爆,我认为主要原因在于金融科技的应用能够降低金融服务门槛和成本,普遍提高金融服务的广度、深度和精度,使金融服务突破物理营业网点和营业时间的限制,进而使得金融行业实现更好的发展。但是,真正能满足条件的公司并不多,因为没有足够的数据支撑,都是纸上谈兵。金融科技行业的门槛其实是比较高的,不仅要有足够的数据支撑,这是一个最基础的门槛,更关键的还要做到遵从金融本质,有强大的技术能力,能够为金融行业赋能、服务。”谢锦生表示。

  谢锦生认为,传统金融机构具有庞大的金融属性客户群体,资金成本比较低,长期业务发展中构建了核心金融业务能力,经验也更加丰富;但是金融科技公司具有更好的对客户的洞察能力,以数字技术为基础,形成基于数据的风险定价模型,具有更好的运营效率和更低的运营成本,同时具有一批精通技术的工作团队。这些都是两者合作并且能够1+1大于2的基础。

  谢锦生举例说,京东依托白条优质风控能力所做的资产证券化(ABS),使用了我们的平台之后,原来传统方式每笔交易可能得8亿起,现在2亿就可以,并且融资成本能够降低1到3个点。而ABS的中介机构管理效率也提升至少20倍,原来20个人的活现在1个人就可以做。

  而金融机构的求变之心是毅然决然的。比如,工商银行在2016年成立了互联网金融、大数据与人工智能、云计算、区块链与生物识别等七大创新实验室,并且还在加快网点渠道的智能化轻型化改造,构建线上线下一体服务体系。

  而招商银行也在举全行“洪荒之力”推进金融科技战略。田惠宇行长不止一次表示,金融科技将会重新定义商业银行的经营之道,他还透露招商银行正在不设上限地寻求数据、科技人才,要加快敏捷开发和云技术的创新应用,设立专门的投资基金,孵化金融科技项目。

  “传统金融能实现‘普’,金融科技能实现‘惠’。”陈生强说。在普惠金融这条路上,金融科技公司和传统金融机构未来有三大主要发展方向,并能由此发挥出1+1大于2的效果。一是共建生态。在新技术革命的推动之下,金融科技必然会与传统金融体系融为一体。二是能力重塑,使用越来越少的人力,但越来越多的数据、算法和系统,去实现服务能力的自我运转。三是体验革命,基于人工智能和用户数据,帮助传统金融机构实现更加精准的风险定价与用户运营,真正实现“千人千面”的个性化服务,甚至能够实现“比你更懂你”。

责任编辑:刘万里 SF014

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