剖析金融科技創(chuàng)新的實施路徑

曹新民

本文通過對金融監(jiān)管與金融科技協(xié)同發(fā)展影響的分析，以及對金融科技的技術(shù)原理和特點的闡述，從金融機構(gòu)以及金融業(yè)務(wù)的本質(zhì)和金融科技融合互補的角度，對金融科技創(chuàng)新的實施路徑進行了探討并提出觀點。

金融監(jiān)管與金融科技創(chuàng)新的協(xié)同和保障

2016年8月，國務(wù)院發(fā)布《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》出臺，規(guī)劃中明確提出促進科技金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、建設(shè)國家科技金融創(chuàng)新中心等。2017年7月全國金融工作會議召開，提出“必須加強黨對金融工作的領(lǐng)導(dǎo)，堅持穩(wěn)中求進工作總基調(diào)，遵循金融發(fā)展規(guī)律，緊緊圍繞服務(wù)實體經(jīng)濟、防控金融風(fēng)險、深化金融改革三項任務(wù)，創(chuàng)新和完善金融調(diào)控，健全現(xiàn)代金融企業(yè)制度，完善金融市場體系，推進構(gòu)建現(xiàn)代金融監(jiān)管框架，加快轉(zhuǎn)變金融發(fā)展方式，健全金融法治，保障國家金融安全，促進經(jīng)濟和金融良性循環(huán)、健康發(fā)展?！?/p>

與2012年以來，第三方支付、P2P、眾籌、互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)冉柚诳萍歼M步不斷創(chuàng)新的金融業(yè)務(wù)以及影子銀行的發(fā)展亂象相比，此次全國金融工作會議的最大看點就是把防控風(fēng)險提到了從未有的高度，圍繞防控風(fēng)險，全國金融工作會議提出金融要回歸本質(zhì)，即要為實體經(jīng)濟服務(wù)，而不可自我循環(huán)，為了防控風(fēng)險，金融工作會議也提出必須加強監(jiān)管。上一輪互聯(lián)網(wǎng)金融熱潮中，新技術(shù)在一定程度上更容易獲得寬容和支持，金融亂象泛起之時，技術(shù)也難免被視為應(yīng)對監(jiān)管的擋箭牌，然而事實證明，確有一些動輒宣稱顛覆傳統(tǒng)金融的從業(yè)者，往往是以最傳統(tǒng)的方法誤導(dǎo)和欺騙了投資者。新技術(shù)的引入當(dāng)然可以給金融帶來更多的可能性，但金融不會因此脫離自身的屬性，所謂技術(shù)革命絕不能成為突破監(jiān)管的借口。在監(jiān)管加緊、政策頻出之外，金融科技成為2016年以來整個金融行業(yè)的主旋律。

金融市場與其他市場的不同之處在于，金融市場交易復(fù)雜，跨時區(qū)跨地域，參與人群極其龐雜，易于引發(fā)社會群體情緒波動，因此，金融交易必須要有強有力的監(jiān)管。就金融而言，對信用、杠桿和風(fēng)險的關(guān)注是永恒的主題，也是金融科技的出發(fā)點和落腳點，這會成為監(jiān)管者更為堅定的信念。2017年9月初，國家七部委聯(lián)手發(fā)布公告，叫停各類代幣發(fā)行融資（ICO）活動，明確此類金融活動投機炒作盛行，涉嫌非法。

隨著2017年全國金融工作會議各項精神的落實，金融市場的各類參與者，包括持牌金融機構(gòu)和類金融機構(gòu)以及金融科技公司等參與主體，逐漸納入政府“大監(jiān)管”的范疇，金融回歸服務(wù)實體經(jīng)濟的初衷，就要求提供多元化的金融服務(wù)，要求利用新的金融科技的手段實現(xiàn)，降低金融風(fēng)險、增強企業(yè)信用、降低金融杠桿率。所以，未來幾年來在貸款保險、小型貸款、消費金融乃至基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的金融交易方面，提供金融服務(wù)的機構(gòu)或者利用金融科技創(chuàng)新的機構(gòu)將會蓬勃發(fā)展，相關(guān)的監(jiān)管條例也會逐步跟進，這是加強金融為實體經(jīng)濟服務(wù)最具體和重要的措施。因此，要實現(xiàn)利用金融科技的創(chuàng)新，就是在實現(xiàn)監(jiān)管與創(chuàng)新的同步協(xié)調(diào)和有針對性的金融科技的深度運用。

金融科技與傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的互補和融合

近年來出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)成為金融科技發(fā)展的重要技術(shù)支撐。金融交易依賴于各類交易市場中的參與者，識別交易對手、豐富交易渠道、優(yōu)化交易結(jié)構(gòu)、控制交易風(fēng)險是金融交易中的四大重要環(huán)節(jié)，隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，金融科技在支撐金融交易中的重要性越來越大，在金融科技的實踐中，數(shù)據(jù)、算法及模型、安全成為金融科技支撐金融交易以及金融創(chuàng)新的三大基石。

近日，工農(nóng)中建四大行均與BATJ（百度、阿里、騰訊和京東）四大互聯(lián)網(wǎng)巨頭簽署合作協(xié)議消息頻出，傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)就行業(yè)未來的發(fā)展達成了共識，即金融業(yè)務(wù)與金融科技正變得越來越不可分割。金融科技公司一直在進行金融科技的變革與創(chuàng)新，通過金融科技，互金企業(yè)減少了金融產(chǎn)品抵達終端用戶的路徑，降低了成本，提高了效率。相對于傳統(tǒng)金融業(yè)較為復(fù)雜的服務(wù)流程來說，互金企業(yè)能夠更好地處理交易以及積累用戶，在積累大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從而能夠在金融交易的四大重要環(huán)節(jié)中讓數(shù)據(jù)發(fā)揮重要的作用。

從金融科技的角度來看，云計算技術(shù)的分布式部署、可伸縮的彈性架構(gòu)、可配置的網(wǎng)絡(luò)帶寬的特點為大數(shù)據(jù)的存儲和計算提供了基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)中存儲的海量的結(jié)構(gòu)化和非機構(gòu)化數(shù)據(jù)，為各類算法的建模提供的環(huán)境和基礎(chǔ)，在各類算法中，如決策樹、最近鄰算法、貝葉斯算法、遺傳算法、聚類和回歸、支持向量機、關(guān)聯(lián)算法、最大期望算法、迭代算法等通過結(jié)合行業(yè)特征的建模，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等人工智能技術(shù)提供了支持。正是基于以上關(guān)系，在通過金融科技手段進行的金融創(chuàng)新中，數(shù)據(jù)、算法及建模、安全成為金融創(chuàng)新的三大技術(shù)基石。

金融本質(zhì)仍然是風(fēng)險管理，風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)核心。在泛互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境里，金融風(fēng)控面臨的欺詐風(fēng)險、關(guān)聯(lián)風(fēng)險更加難于識別和控制。以中小企業(yè)融資為例，由于在信息方面存在不對稱性和不完全性，在中小企業(yè)信用風(fēng)險控制中，中小企業(yè)具有資產(chǎn)規(guī)模小，股權(quán)結(jié)構(gòu)集中，組織機構(gòu)不健全，生命周期短，易受外部環(huán)境和不確定因素影響，經(jīng)營管理過程變數(shù)大， 信息資料透明度低，擔(dān)保抵押物少的特點，實際業(yè)務(wù)中，中小企業(yè)在借貸時可能產(chǎn)生逆向選擇和道德風(fēng)險等。在以往的中小企業(yè)信用評級從評價方法主要有專家判斷法、財務(wù)比率分析法兩種，專家判斷法突出的優(yōu)點是具有較好的靈活性，以及在處理定性指標(biāo)上的優(yōu)勢， 但是存在著不連續(xù)性和主觀性，評級效率較低、成本較高；而財務(wù)比率分析法是屬于古典信用分析評估方法，是將各項財務(wù)指標(biāo)作為一個整體，系統(tǒng)、綜合、全面地對貸款人財務(wù)狀況進行分析、評價。

通過金融科技的手段，運用大數(shù)據(jù)建模的方法，將評價企業(yè)的定性指標(biāo)和定量指標(biāo)相結(jié)合，基于較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計模型分析方法，是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建概率統(tǒng)計模型，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過算法的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)特點，不斷地優(yōu)化和調(diào)整各項參數(shù)及權(quán)重，使得評價達到最優(yōu)效果，實現(xiàn)違約概率度量和違約損失率度量等信用風(fēng)險評價指標(biāo)的計算，從而為金融機構(gòu)的信貸工作人員和管理部門提供高效科學(xué)的決策支持工具。

金融科技在金融業(yè)務(wù)中要實現(xiàn)深度運用

金融科技在金融業(yè)務(wù)中的運用，要以防范風(fēng)險、提高效率、降低成本、提升服務(wù)為目的，為此要結(jié)合金融科技的核心技術(shù)和特點，有的放矢的進行優(yōu)化和創(chuàng)新，實現(xiàn)深度運用。

（一）運用機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)賦能金融核心業(yè)務(wù)

相比于人工智能的其他細(xì)分領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用受到大量金融科技公司和大型金融機構(gòu)的青睞，研發(fā)力度更大，使用頻率更高。研究基于人工智能的量化投資、授信融資、保險定價、反欺詐、輔助決策等應(yīng)用，在具體的實踐中，通過導(dǎo)入大量相關(guān)數(shù)據(jù)，利用機器學(xué)習(xí)形成知識圖譜或者建立模型，通過不同算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用預(yù)測交易趨勢發(fā)現(xiàn)商機，識別欺詐把控風(fēng)險。通過將這幾項技術(shù)組合運用，作為自身核心技術(shù)壁壘，從而提升核心業(yè)務(wù)的競爭力。

在機器學(xué)習(xí)算法的分類中，人們最常用的主要是監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，在金融行業(yè)中一個天然而又典型的應(yīng)用就是風(fēng)險控制中對借款人進行信用評估。因此依托互聯(lián)網(wǎng)獲取用戶的網(wǎng)上消費行為數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)、信用卡數(shù)據(jù)、第三方征信數(shù)據(jù)等豐富而全面的數(shù)據(jù)，可以借助機器學(xué)習(xí)的手段搭建金融業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)。金融企業(yè)除了在放貸前的信用審核外，還可以借助機器學(xué)習(xí)完成傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)中無法做到的放貸過程中對借款人還貸能力進行實時監(jiān)控，以及時對后續(xù)可能無法還貸的人進行事前的干預(yù)，從而減少因壞賬而帶來的損失。

（二）運用區(qū)塊鏈等技術(shù)，提升金融交易的互信度和效率

近年來，在比特幣市場瘋狂增長的同時，也有許多公司借助區(qū)塊鏈的概念進行炒作，但區(qū)塊鏈和比特幣之間并不能簡單的劃上等號，畢竟比特幣僅僅是區(qū)塊鏈技術(shù)的一個應(yīng)用。區(qū)塊鏈基于數(shù)學(xué)原理解決了交易過程的所有權(quán)確認(rèn)問題，保障系統(tǒng)對價值交換活動的記錄、傳輸、存儲結(jié)果都是可信的。作為一種用于記錄、追蹤、檢測、轉(zhuǎn)移所有資產(chǎn)的數(shù)據(jù)庫和庫存清單，共識算法、超級賬本、不可逆加密、去中心等技術(shù)實現(xiàn)的細(xì)節(jié)才是區(qū)塊鏈的核心所在。對于目前的金融行業(yè)而言，無論是各個機構(gòu)之間還是機構(gòu)內(nèi)部的交易流程中都存在效率瓶頸、交易時滯、欺詐和操作風(fēng)險等痛點，而區(qū)塊鏈因其安全、透明、去中心化及不可篡改的特性都使得這些問題可以通過技術(shù)手段得到解決。

在具體應(yīng)用中，目前各國央行都十分重視的數(shù)字貨幣改革、跨境支付與結(jié)算、征信、供應(yīng)鏈金融，以及證券發(fā)行與交易這些方面，區(qū)塊鏈可以產(chǎn)生最直接有效的應(yīng)用。2016年10月，中國證券登記結(jié)算有限公司（CSDC，以下簡稱“中國結(jié)算”）與俄羅斯國家證券存管公司（NSD）簽署合作備忘錄，未來將展開“交易后領(lǐng)域”區(qū)塊鏈應(yīng)用的合作。運用區(qū)塊鏈技術(shù)，完成在交易指令下達后，買方和賣方比較交易細(xì)節(jié)、批準(zhǔn)交易、改變所有權(quán)記錄、安排證券和現(xiàn)金的轉(zhuǎn)移、抵押品管理等，從而提升交易的安全和效率。

（三）運用數(shù)據(jù)挖掘和分析等技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷

精準(zhǔn)營銷是在準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)之上，利用大數(shù)據(jù)挖掘和分析的手段搭建個性化的客戶溝通服務(wù)體系，實現(xiàn)可衡量的低成本營銷之路。精準(zhǔn)營銷的提出和實現(xiàn)，都是建立在大數(shù)據(jù)工具之上的。金融機構(gòu)可以通過對用戶特征、交易行為及服務(wù)需求進行全面采集與刻畫，提取關(guān)鍵標(biāo)簽并形成用戶的多維標(biāo)簽體系，實現(xiàn)用戶畫像，運用客戶分層理論進行定位，實現(xiàn)更低成本的、更具針對性的精準(zhǔn)營銷。同時通過社交媒體與大數(shù)據(jù)技術(shù)的配合使用，對用戶從社交到交易的行為路徑進行挖掘、分析與管理，做到精細(xì)化管理，有針對性的吸引潛在需求客戶，實現(xiàn)金融產(chǎn)品的智能推薦和精準(zhǔn)營銷，提升銀行金融產(chǎn)品的匹配度，進而實現(xiàn)客戶價值。

就具體應(yīng)用來說，現(xiàn)在很多金融機構(gòu)都有APP，就可以分析用戶在尋找什么產(chǎn)品，用戶在找到一款產(chǎn)品并真正實現(xiàn)交易的過程中會瀏覽哪些頁面，在哪個頁面停留最長時間，交易中斷是什么原因造成的等，這些信息獲取到以后，就可以通過數(shù)據(jù)挖掘和分析，得到結(jié)果可以用于提升運營效果。再比如說做存貸款產(chǎn)品營銷時，可對高價值信用卡用戶的AUM進行分析，篩選他們每月的消費金額、信用額度、當(dāng)前存款情況、貸款有沒有拖欠，是不是商務(wù)卡持有者等，通過這些維度對用戶進行分析，再針對不同用戶分群給出不同的營銷策略。比如說哪些用戶該提升額度，哪些應(yīng)該為其推薦金融產(chǎn)品。在落實營銷時，可以先通過短信進行營銷，再通過呼叫中心來了解客戶意圖，當(dāng)客戶有意向時，再交由理財經(jīng)理進行進一步跟進，提升客戶貢獻度。

（四）運用視覺和生物特征識別技術(shù)提升金融交易安全性

從金融監(jiān)管的角度來講，要“了解你的客戶”是辦理業(yè)務(wù)的前提，了解你的客戶和做好客戶的適當(dāng)性管理是防范金融風(fēng)險的基礎(chǔ)，運用人工智能和生物識別技術(shù)能夠提升客戶識別的準(zhǔn)確度和防止客戶抵賴行為發(fā)生，提升金融交易的安全性。2017年5月，央行成立了的金融科技委員會，旨在加強金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，關(guān)注金融科技發(fā)展的動向和潛在風(fēng)險?；谌斯ぶ悄?、大數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險防控，以及基于生物識別的身份認(rèn)證與交易驗證，將成為重點引導(dǎo)的試點。

就視覺與生物特征識別技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用來講，主要聚焦在安保方面，其應(yīng)用較為成熟。通過人臉、指紋、虹膜等生物特征識別，協(xié)助識別驗證客戶身份，預(yù)警可疑行為和可疑人員，達到安全防范的目的。在所有的技術(shù)中，現(xiàn)階段最受矚目并迅速發(fā)展的是人臉識別。它目前主要有3種應(yīng)用模式：人臉識別監(jiān)控、人臉識別比對檢索、身份確認(rèn)。通過這些手段的綜合運用，從而保障了金融交易的安全性。

（五）運用自然語言處理和知識圖譜技術(shù)實現(xiàn)智能服務(wù)

銀行網(wǎng)點雖然不會消失但是會變得越來越“隱身”，越來越智能，更多銀行也在進行網(wǎng)點改造，智能設(shè)備乃至全自助服務(wù)成為主流。

在渠道智能化進程中，自然語言處理和知識圖譜技術(shù)功不可沒。其主要場景模式是智能客服和語音數(shù)據(jù)的挖掘。智能客服主要是通過電話客服渠道、網(wǎng)上客服、APP、短信、微信以及智能機器人終端與客戶進行語音或文本的互動交流，理解客戶業(yè)務(wù)需求，一方面減少人工重復(fù)性工作，另一方面采集客戶數(shù)據(jù)，展開智能服務(wù)。語音數(shù)據(jù)的挖掘主要通過音語義分析自動給出重點信息聚類，聯(lián)想數(shù)據(jù)集合關(guān)聯(lián)性，檢索關(guān)鍵詞，并匯總熱詞，發(fā)現(xiàn)最新的市場機遇和客戶關(guān)注熱點，促進市場營銷和智能服務(wù)。

在金融監(jiān)管的協(xié)同和保障下，開展金融科技創(chuàng)新有著廣闊的未來，但是從金融科技的原理來看，大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)設(shè)施中重要的一環(huán)，數(shù)據(jù)的廣度、深度和鮮活度是影響創(chuàng)新進程的一個因素，同時基于金融大數(shù)據(jù)的建模復(fù)雜度高和訓(xùn)練成本高也是金融業(yè)務(wù)的本質(zhì)表現(xiàn)，相信隨著金融科技的深度應(yīng)用，金融科技會在整個金融業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展和風(fēng)險防范中發(fā)揮越來越重要的作用。