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以下文章来源于资本市场50人论坛 ，作者K50智库
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申志华 聚均科技集团首席大数据官
在新的金融科技环境下，银行和金融机构面临一些新的发展趋势。总结一点，就是我们要赶上这个时代发展新的机会和新的应用潜力。结合这些技术，要真正服务实体经济，真正为产业链上下游的企业进行赋能。帮助他们降本增效，实施滴灌式的，精准行业金融服务。这是一个银行必由之路，是正在兴起的一个新方向。
以下内容节选自直播实录：
本文内容主要分为六部分：
1、金融科技发展三年规划
2、金融科技指导意见
3、数字经济为金融科技发展带来新的机遇
4、金融科技在金融服务中的应用领域
5、5G成为金融科技关键技术发展的基础
6、新兴技术需要关注各自技术特长和优势
金融科技发展三年规划
金融科技的发展越来越引起社会的关注。2019年9月6日，央行发布了《 金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》：
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建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱 ”， 进一步增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度，使我国金融科技发展居于国际领先水平。
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提出的重点任务包括六个方面，即加强金融科技战略部署、强化金融科技合理应用、赋能金融服务提质增效、增强金融风险技防能力、加大金融审慎监管力度、夯实金融科技基础支撑。
《规划》对金融科技行业的影响至少表现在五大方面：
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这是我国第一次制定的，将金融科技提到战略部署高度、自上而下的顶层设计和总体规划，是金融科技发展进程中的里程碑;
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明确了三年的发展目标，从长远视角加强顶层设计，肯定了科技的引领和驱动作用，给金融机构的科技转型指明了方向;
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明确了大数据、云计算、人工智能、网络身份认证等核心技术及相对应的场景化应用;
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明确了金融科技的定位，以及其在提高金融服务效率、风控水平及监管效能等方面的价值;
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《规划》中还多次提到“先行先试”“试点”，表明监管机构灵活监管的态度，强调对应用的过程监管。
金融科技指导意见
为了促进金融科技的发展，各地政府纷纷出台相关的政策。2019年10月30日，央行上海总部印发了《关于促进金融科技发展支持上海建设金融科技中心的指导意见》，旨在进一步推动上海国际金融中心和科技创新中心的联动发展。
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《指导意见》共有40项，涵盖了打造有全球影响力的金融科技生态圈、深化金融科技成果应用、加大新兴技术研发、持续优化金融服务、加强长三角金融科技合作共享、提升金融科技风险管理水平、提升金融科技监管效能、加强人才培养和合作交流等八个方面。
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在打造金融科技生态圈、形成金融科技集聚效应方面，《指导意见》指出，支持金融机构强化战略部署，激发科技创新活力。鼓励金融机构创新思维与经营理念、顺应智能发展态势，借助云计算、区块链、人工智能、生物识别等技术，依托金融大数据平台，找准突破口和主攻方向，在智慧网点、智能客服、智能投顾、智能风控等金融产品和服务方面进行创新。
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中小企业融资难、融资贵的问题有望得到进一步缓解。《指导意见》要求，提升企业融资精准化服务水平，引导金融机构使用金融科技手段加快完善中小微企业、民营企业、科创企业等重点领域的信贷流程和信用评级模型，通过数据融合、替代数据等方式提升数据洞察能力，降低运营成本，提高对重点领域企业的贷款发放效率和服务便利度。鼓励银行、供应链核心企业有效运用区块链等新技术，建立供应链金融服务平台，为上下游中小微企业提供高效便捷的融资服务，解决中小企业融资难、融资贵的问题。
数字经济为金融科技发展带来新的机遇
数字经济的发展需要更加数字化的金融。所谓数字化的金融，是金融场景、金融工具和运营管理的全面数字化。
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在场景的数字化方面，金融机构通过移动互联、大数据、人工智能等技术，嵌入到传统金融服务难以触达或者触达成本很高的场景，比如社交、电商、搜索、出行、租房等等，形成信用，进而提供金融服务。
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在金融工具的数字化方面，利用数字科技对金融工具进行全流程改造，实现准入/发行标准、信息披露、交易、风险控制等环节的数字化，加深对数字经济的理解，提高金融效率。
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在运营管理数字化方面，金融机构通过对运营管理进行数字化改造，降低人工成本，减少人的主观性，提高准确度和安全度，实现全流程数字化可追溯，本身就成为了数字经济的践行者和受益者，从而更好地服务数字经济。
通过对金融服务的数字化改造，金融机构成为数字经济的一个有机环节，实现金融与实体经济的真正融合。另一方面，我们也面临着一个新时代的到来，就是现在媒体上广泛传播的数字经济。投资界经常在谈互联网的上半场和下半场，上半场是指对C端服务，提高客户、用户消费体验的服务。包括BAT、MAT都在围绕C端服务。
我们也说下半场就是围绕产业经济的，对制造业、实体企业，整个供应链、整个产业集群、整个中国公司的数字化提升的服务。在中国下一个阶段发展中，发现中国企业的提升和信息化能力、数字化能力水平还是有很大的改革空间。所以数字经济应运而生，数字经济的发展更加需要数字化金融，所谓的数字化金融就是金融场景运用工具和运用管理全部数字化。这就是整个时代发展给我们一个非常难得的机会。
金融科技在金融服务中的应用领域
关于金融科技，其实有很多的内容和技术，领域非常多，而且很多的技术都在金融领域有了一些初步的应用。初步归纳成下面8类，便于大家学习和了解。
第一类，互联网技术。包括移动技术，互联网手机应用等，这是大家以前比较熟悉的，用的比较多的。
第二类，数据技术。很多数据会慢慢变成重要的生产资源、生产资料，很多的数据孤岛进行整合以后能发挥更大的作用。
第三类，云计算。国外有亚马逊云，国内有阿里云、腾讯云等云计算来提升整个运行效率、管理效率。
第四类，区块链。去年10月份主席专门组织了常委关于区块链学习的会议，最近半年在区块链形成了全民学习的热潮。
第五类，人工智能。在大数据基础上不断延伸，芯片计算能力、存储能力大量提升。
第六类，生物识别。
第七类，5G。
第八类，物联网。
5G成为金融科技关键技术发展的基础
全球移动通信技术历经4个十年的爆发式增长，即移动语音时代(1G)、文本时代(2G)、数据时代(3G)、融合应用时代(4G)相继到来，移动通信极大地改变了人们的生活方式，并成为推动经济社会发展的最重要动力之一。
5G来源于2008年土耳其阿勒坎教授的一篇数学论文。2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，中国正式进入5G商用元年，并开始领先于其他国家。现阶段，5G网络建设稳步推进，为工业互联网、物联网、无人驾驶、人工智能等技术的发展奠定了基础。
金融行业向来是新兴科技应用最早最全面的行业。5G具有很多的创新点，跟其他的新技术结合会产生更多的价值。随着5G的兴起和发展，金融与5G会加速进行融合。云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术也正在向金融业渗透。
回顾60年代，银行最早开始引用核心系统。在美国IBM倡导下，美国各大银行开始使用巨型机。但中国用核心系统是从00年开始，我们还是跟国外差距有好几十年。ATM机是在72年，花旗银行首先使用，而我们是在90年代末，00年普遍在中国使用。
80年代开始，几大数据公司开始兴起。90年代使用评分卡技术。银监会08年、09年开始正式倡导巴塞尔协议，大量使用评分卡。现在各大金融机构已经陆陆续续开始使用新的评分卡技术，能够提高整个风控效率和管理效率。
00年开始网上银行，大家现在已经转成手机银行，在这个过程中，中国从原来的学习、接受，跟进，到慢慢缩短差距，到现在开始逐步领先。5G对中国来说是一个非常好的机会点，和很多的技术能够结合起来产生更大的价值。金融和5G预计会加速进行融合，云计算、大数据、人工智能、区块链因为有5G，信息得到更快速、更高效传播的基础上，能够进一步发挥它的价值。
新兴技术需要关注各自的技术特长和优势
当然各个信息技术之间还有很多的特点和要求。我们具体在了解和应用的时候，要看到他们各自的技术特长、优势。
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物联网技术
物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，互联网的应用拓展，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
2018年中国物联网行业市场规模达13300亿元，增长迅速。因此，随着5G和数字经济的发展，物联网采集的数据将远远超过互联网采集的数据，将提供更加客观、真实的数据，为金融服务管理提供更有价值的技术。
物联网金融领域有一个潜在的意识，就是通过运输过程、仓储环节收集互联网的数据，实现对运输货物监控和周边环境的监控，在技术上实现动产融资，仓储、动产、物流、货、箱、车、库、船信息，实现流通。
既然是动产，你就很难监控它、跟踪它，融资的风险就很高。有了物联网技术，这个问题有可能得到解决，因为它能够用很便宜的成本嵌入到一些芯片和感应器以后全程进行跟踪。
很多金融机构尝试依托物联网技术，进行智慧产业金融的布局和规划。我们初步整理了一下，有很多领域，举一个例子，比如说农产品追溯体系，物流信息的透明化，城市污染监测和控制，还有停车统一收费，还有城市地图，一卡通等，这对大家来说有很多创业的机会。
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区块链技术
区块链(Blockchain)是一项分布式共享记账技术，其表现形式是：由多个节点参与共同维护的、有统一共识机制保障的、不可篡改、时间有序的密码学账本数据库
19年10月24号习主席也指出了区块链技术应用，延伸到数字金融、物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域，这个是一个非常好的技术。在此之后，整个社会兴起了区块链学习的浪潮。各级包括金融机构和政府都纷纷学习，如何促进区块链和经济社会的融合。
区块链的主要应用在于多交易对手存在信用问题或交易成本过高领域能够发挥很大的作用。跟互联网技术不同，互联网主要解决信息传输和信息不对称问题，区块链主要解决价值传输和信任问题。
蚂蚁金服2019年1月4日发布“双链通”，作为其主攻供应链金融区块链应用的拳头产品。2019年，蚂蚁金服正力推双链通在汽车制造、家电、电子制造等行业的应用，已在洽谈与行业头部公司合作。
双链通是蚂蚁区块链进军供应链金融的主打产品，以核心企业的应付账款为依托，以产业链上各参与方间的真实贸易为背景，让核心企业的信用可以在区块链上逐级流转，解决供应链上游中小微企业到款等问题。据悉，双链通在此前半年的试点中已经有所成效。
杭州趣链科技有限公司成立于2016年7月，公司自主研发了一个高性能的区块链平台Hyperchain，具有高吞吐量(大于1万笔每秒)、低系统延迟(小于300毫秒)和高安全性(多级加密)等特点。公司目前主要提供银行、支付、交易所三类解决方案。
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大数据
随着数据量和维度不断丰富，需要新处理模式才能具有更强的决策力、更精准的洞察发现力和流程优化能力，海量、高增长和多样化的信息和数据将通过整合和学习逐步发挥更有潜在的价值，成为现代社会的新的生产资料。
随着互联网技术的成熟以后，每家企业都聚集大量的数据，这些数据真实、大量、高效、多样。大家看到，我们手中产生的数据会形成很大的价值。当然这还需要有些商业模式的设计和产品的设计，变废为宝，把这些数据变成非常有价值的产品。
中国大数据产业发展受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及渗透等众多利好因素的影响，2018年整体规模达到4384.5亿元，到2021年将达8070.6亿元，持续促进传统产业转型升级，激发经济增长活力，助力新型智慧城市和数字经济建设。
大数据在金融行业的应用非常多，金融大数据以金融数据集为核心，面向银行、证券、保险、信托和互联网金融等细分行业，提供覆盖从数据采集、存储、分析挖掘到可视化展示全流程的解决方案。金融大数据通常用以实现资源配置效率提升、风险管控能力强化和业务能力创新等目标。一方面是通过云计算等信息化手段对海量数据进行专业的挖掘和分析，从而比传统金融模式下更好地判断资产价格走势、评估机构个人信用、分配资金流向、把控金融风险;另一方面则是应用这些技术实现更完善的市场监管。
大数据在金融行业的应用非常多，我简要罗列如下表所示。
美国富国银行在20年前就已经实现了柜台10秒钟快速审批，当客户来柜台办理业务(如结算业务)，柜员输入客户的社会安全号码(Social Security Number)和其他客户基本信息，后台系统自动在10秒内进行出适合此客户的信贷产品(包括是否授信获批、利率以及授信金额)并且推送给柜员，方便柜员进行交叉销售,实现快速获客。
申请评分模型应用于各业务条线的审批阶段，主要包括自动审批拒绝、额度及利率策略等，可以大大提高审批效率和审批的准确性。
现在像淘宝、天猫、京东等电商交易平台积累大量的数据，采购数据、经营数据、销售数据，这些平台可以充分的利用里面的数据挖掘好优质电商，能够为电商平台上面的中小企业提供很好的贷款，这个模型、技术都已经结果了。
大数据也在新冠病毒传播，抗击疫情过程中，非常好的发挥了作用。现在有很多的健康码，还有应用商提供的城市跟踪，其实都是用大数据的方式。大数据可以迅速找到密切接触者，网上有很多报道，很好的帮助我们找到传播源、疑似病人、确诊病人，很好的跟踪每个人的行踪。大数据对中国成功抗击新冠肺炎2020年的疫情起了非常大的作用。
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人工智能技术
其实任何技术都有一个启蒙发展、爆破(爆发破灭)和整合稳定的阶段，这是Gartner对任何技术的发展成熟度曲线。我们对一个技术往往暴露太多的热情，太多的期望，和太高的价值，这会导致过度发展和泡沫导致破裂，然后这个技术才会慢慢成熟。
人工智能产业形态逐步形成，从解决方案到开放的软件、平台，还有智能产品和技术，一些底层的算法，还有基础设施芯片，一个配套的产业生态正在进行。
人工智能技术模型算法很多，我的材料里面罗列了一些技术，比如说逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、知识向量、深度学习、图谱论、聚类、文本识别、文本挖掘、自然语言处理，都可以从大类上归纳过来。
逻辑回归模型(Logistic Regression)
逻辑回归分析起源于生物实验，对实验结果有效性进行分析，70年代引入到经济学领域，目前是发展信用评分模型非常广泛的应用统计技术,它主要适用于二元性目标变量(Binary Performance Variable),也就是说，因变量Y的值只能是0或者1。自变量X可以是连续性变量，也可以是类别性变量。逻辑回归模型的预测结果是目标变量Y=1的概率。以数学公式来表示如下：
卷积神经网络( Convolutional Neural Network，CNN)
卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。对于大型图像处理有出色表现。
图象识别
想到图象识别就有OCR了，用卷积神经，现在很多的单据，比如说我们做的财报、出库单、发票、合同都能识别。大家所知的停车场，停车场小区开进去车牌就是很简单的事情，123456和ABCD进行识别，那都是小case。
人脸识别
背后也是用了人工智能的方式，把人脸变成200多个点进行抽取它的特征值放到机器学习里面，实际上就是一个图象识别，是常用的应用。现在在手机开户、帐户贷款签约，商业银行KYC里面非常多。
自从互联网金融出现暴雷等事件以后，国家也非常重视，出台了很多指导意见。这里比较典型就是15号文，关于推动供应链金融服务实体经济的指导意见。其实它也是很好的总结、反思了我们出现的问题。这个文件坚持四个原则，要精准的服务，要坚持贸易背景真实可靠，交易信息可获得，充分利用物联网、区块链、人工智能、生物识别等先进技术，能够为上下游链条的实体企业真正提供融资服务。要真正服务实体经济才是金融发展的根本之道。
在新的金融科技环境下，银行和金融机构面临一些新的发展趋势。总结一点，就是我们要赶上这个时代发展新的机会和新的应用潜力。结合这些技术，要真正服务实体经济，真正为产业链上下游的企业进行赋能。帮助他们降本增效，实施滴灌式的，精准行业金融服务，是一个银行必由之路，是正在兴起的一个新方向。
在做金融服务的过程中，要保证贸易和交易的真实性，了解底层资产，了解客户，对客户资产实现穿透化的管理，才能真正保证风险可控性。要做正确的事情，为客户提供正确的服务，为社会提供正能量，银行不能唯利是图，不能做高利贷，应该真正为企业带来效益和降本增效，应该做这个事情。
在现代信息技术情况下，充分利用现代智慧的科技手段加强对风险全面管理，提高服务效率和客户体验，能够充分发挥科技是第一生产力这个宗旨。
最后，我们还是认为社会应该进行更好的专业分工，分类经营，尤其对过去几年出现的产业做金融这样一个现象，应该进行纠正。产业还是专心致志，把自己的实业做好，金融机构专心致志把金融做好。大家进行合理的分工，才能够真的进行一个很好的合作，整个社会能够得到更加良性的发展。
来源：资本市场50人论坛
