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金融科技（financial technology,简称FinTech）是金融与信息科学技术高度融合的产物,也是互联网金融发展到高级阶段的产物.
2013 年—2015 年,国内移动互联网爆发式增长,驱动互联网金融快速发展,互联网金融创业公司大量涌现,互联网金融“独角兽”接连崛起,如估值450 亿美元的蚂蚁金服、估值180 亿美元的陆金所等超级“独角兽”,以及估值82 亿美元的众安保险、估值16.7 亿美元的拉卡拉、估值15.8 亿美元的人人贷等.
互联网金融的本质是依靠流量在金融前端产业发力,依靠互联网线上渠道红利实现商业模式的创新和发展.2015 年下半年,移动互联网用户快速增长态势放缓,线上渠道流量成本大幅提高,互联网金融需要寻找新的创新发展驱动力,金融科技应运而生.
金融科技的本质仍然是金融,其核心特征是运用大数据、云计算、人工智能、区块链等前沿技术创新金融服务模式,构建更加高效便捷的金融新业态,驱动金融产业从IT（informationtechnology,信息技术）时代的网络化、移动化向DT（data technology,数据技术）时代的数据化、智能化融合发展.
互联网巨头、互联网金融公司和传统金融机构等各类公司纷纷在金融科技领域布局拓展,将智能投顾、智能营销、智能支付等智能方案应用到银行、基金、证券、信贷、支付、消费金融等各业务领域.在新一轮科技产业革命时代,技术将为金融插上腾飞的翅膀,推动金融产业迈向更高层次的发展阶段.
金融科技行业发展概述
金融稳定理事会（Financial Stability Board,简称FSB）认为,金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的模式、业务、流程与产品,从而对金融市场提供的服务和模式造成重大影响.
金融科技在我国的发展最早可以追溯到上世纪90 年代.1993 年《中华人民共和国科学技术进步法》颁布,中国科技金融促进会成立,标志着金融科技在我国诞生.之后开启的几个阶段分别是：金融科技1.0 时代（1993 年—2004 年）：主要以政策为主导,资本扶持金融科技发展.
金融科技2.0 时代（2005 年—2015 年）：代表性事件是余额宝问世,各金融机构开始大规模进行互联网战略布局.
金融科技3.0 时代（2016 年至今）：互联网金融概念被金融科技取代,我国金融科技进入发展阶段,有望改变金融业态.
金融科技产业链
产业链分析
1. 上游：基础技术层,是金融科技发展的基石,为金融行业提供支持服务的技术,包括云计算、大数据、人工智能和区块链.
2. 中游：技术方案层,可提高金融服务效率,起到承上启下的作用,为金融行业提供应用技术方案,如智能营销、智能、智能风控、智能投顾、智能支付等.
3. 下游：业务应用层,是竞争主战场,根据提供的金融业务类型分为不同领域,如银行、保险、消费金融等.
关键技术方案分析
1. 智能投顾：智能投顾是人工智能和投资顾问的结合体,是人工投顾的替代品,可以通过智能软件来代工完成投资管理服务的核心功能.智能投顾主要适用于银行、基金、证券等衍生平台,为用户个性化、便捷的投资理财产品组合.利用资产配置模型和智能算法,智能投顾可以为用户得出最优投资组合.当今我国资管业务发展稳定,近一半投资者有意愿寻求理财顾问的建议,但多受到时间、空间等限制,而智能投顾由于服务具有多样性、高效性,可以有效地解决人工理财领域局限性的问题.
2. 智能营销：智能营销是指通过计算机、互联网科技等技术将传统营销智能化,是伴随互联网发展而诞生的新型营销服务模式.其提供的解决方案从用户角度出发,以用户价值最大化为目的,将智能化及大数据作为驱动力,在每个环节进行赋能以达成企业服务多渠道、多触点的延伸,挖掘和判断用户的消费需求.
智能营销的服务应用领域非常广泛,在快消、游戏等行业都有涉及.对于金融行业,智能营销可提供量身的数据营销服务,从策略支持、客户维系等多维度帮助用户实现端到端流程再造和应用方案的提升.
当前的营销已经从“人为经验”的营销转向基于智能技术的营销,这种智能营销是建立在移动互联网、物联网、大数据、云计算等基础上的全新营销模式,可将用户纳入企业生产营销环节,实现全面的商业整改.
3. 智能风控：智能风控是人工智能在金融领域的重要应用.它综合运用了互联网、大数据、云计算、人工智能等先进的技术手段、措施和方法,可以有效地减少风险事件发生的可能性,降低风险事件造成的损失.
通过构建大数据风控体系,为企业打造专业的风控平台,可有效降低金融机构在投资领域、业务领域中遇到的风险.智能风控现已成为金融科技公司的标配：部分公司研发了属于自己的智能风控系统；纯技术公司研发风控系统为金融机构提供支持；还有公司扩展旗下的智能风控子公司,在支持自身业务的同时也向外输出技术能力.
与传统的风控相比较,智能风控的应用突破了前者的局限,大大提高了企业业务的效率和安全性.随着金融核心数据技术的延伸,智能风控的应用将会越来越完善,最终走向成熟.
4. 智能：智能是在大规模知识处理基础上发展起来的一项多行业技术应用.它就像是一个聊天机器人,能以拟人化的方式和用户进行简单的沟通,实现对业务的自动引导,为企业提供细粒度的知识管理技术服务.
智能在金融领域中的应用解决了传统自助服务带来的繁琐感,同时减少了客户等待人工回复所花费的时间,增强了客户体验.我国的智能目前仍处于起步阶段,但已被众多金融企业认可.随着技术的积累和进步,智能的应用将会更加广泛.
5. 智能支付：智能支付是从人工智能领域衍生出的新型支付方式,可通过生物识别技术进行身份鉴定,以实现交易资金的高效安全转移.智能支付涉及计算机、光学、声学、生物统计学等多种学科原理,主要应用了指纹识别、静脉识别、人脸识别等技术.
此外,还有非接触式支付创新、智能穿戴设备支付创新、生物识别技术支付创新等,都极大地简化了支付流程.移动智能支付的普及和发展有着庞大的市场规模,并会随着科技和电子商务的进步展现出巨大的发展潜力.
金融科技市场整体分析
金融科技发展环境
1. 政策环境：国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》（以下简称《规划》）将“科技金融”作为重要内容列入其中,“互联网金融”连续五年被写入政府报告.
2. 经济环境：第十二届全国人民代表大会第一次会议以来的五年间,我国经济结构出现重大变革,国民消费贡献率由54.9% 提高到58.8%,成为经济增长的主动力.
3. 社会环境：随着科技的飞速发展,互联网IT 技术已经深入人心.在这样的社会大环境下,金融领域也迎接着科技带来的变革.
4. 技术环境：大数据技术的进一步提高为金融风控、信息披露、贷后管理等带来革命性的变革,全面降低了集中度风险,且进一步提高了产品服务的质量和效率.
金融科技投融资情况分析
全球金融科技企业融资案例数量近五年呈现增长态势,2014 年、2015 年增长幅度分别达到32.66%、20.69%.2017 年全球金融科技企业共有融资案例1128 起,同比增长10.26%.
全球金融科技企业融资金额近五年整体上同样呈现增长态势,从2013 年的38 亿美元增长到2017 年的166 亿美元,达到近五年的最高值,增幅达到336.84%.
2017 年国内金融科技公司融资情况
2017 年1 月到2018 年5 月,据统计,融资过亿的金融科技公司达到32 家,融资轮次覆盖A轮到E 轮：B 轮和C 轮最多,各有11 家；A 轮紧随其后,达到8 家；D 轮和E 轮各1 家.这些公司中,融资额度在10 亿元以上的有2 家——点融网和随手科技.融资企业业务大多集中在互联网金融、消费金融和第三方支付,商业模式以B toC 居多.
企业或地区的金融科技布局
国内三种典型企业布局
1.BAT 等巨头布局：国内金融科技行业迎来了一个新的分水岭,互联网巨头公司都试图转型成金融科技平台.作为互联网领军阵营,BAT 结合自身优势和现有平台、客户资源,在强大的影响力下逐步将金融深度植入各类生活场景之中,使得自家业务构成闭环生态系统.
作为有着前沿大数据技术、人工智能技术的公司,与传统金融机构合作可以有效地帮助彼此实现在金融科技领域的延伸.
百度和腾讯通过与银行、保险机构等单位的合作覆盖了全部金融业务层面,成为金融科技中具备竞争性的代表.京东旗下的京东金融推出京东众筹产品,覆盖智能科技产品众筹、生活美食众筹、智能家居众筹等,并在今年2 月启动了城市计算事业部,致力于解决城市的交通、规划、环境、能耗、商业和公共安全等痛点,提高大型企业产能和业务效率.滴滴出行、小米也同样利用自身互联网技术进入第三方支付、信贷等业务领域,突显了其在金融技术领域深化发展的决心.2. 互联网金融公司布局：互联网金融公司最主要的业务领域集中在信贷领域.由于自身属性以及成立年份不久,互联网金融公司普遍不涉及银行业务.互联网金融信贷产品主要运用了智能风控、智能投顾等基于人工智能和大数据的公式算法技术,便于互联网金融公司了解用户风险偏好,为用户选择合适的资产配置组合.其次,风控领域的技术可以帮助公司完成反欺诈、定价等服务.同时,基于自然语言等技术的不断发展,智能不仅可以增强用户体验,还可以无间断地为用户服务.
3. 传统金融机构布局：传统金融机构作为最开始的金融业务服务商,也不甘示弱地在金融科技领域主动出击,希望利用自身客户优势加上互联网技术超越其他金融集团,把自身业务在金融产业上的布局拉开.最典型的代表就是银行和保险机构,它们充分利用智能投顾、智能支付、智能营销等基于大数据、云计算的创新技术开展互联网金融业务,在消费金融、第三方支付等领域都进行了不错的布局.相比之下,证券和基金机构则更加专注于自身的业务平台,表现为运用人工智能等技术使业务更加丰富,用户购买更加便捷.据了解,因证券公司顺应金融科技发展持续推进平台智能化,并运用智能、智能风控等技术为用户提供创新的服务模式,其手机终端下载量长期居于高位,用户量有了前所未有的突破.
国内重点区域布局
金融科技企业具备金融属性及科技属性,主要集中在北京、上海、深圳、杭州、广州、宁波等城市.相应地,以上各市纷纷依托产业园区建设,出台扶持政策,促进金融科技产业聚集和发展.
国内金融科技创业公司画像分析
地域分布
数据统计显示,金融科技创业公司大多数在大城市建立了自己的根据地.北上广依然是金融科技公司的主要聚集地,三地企业占比合计高达74.78% ：北京423 家,占比33.54% ；上海289 家,占比22.92% ；广东231 家,占比18.32%.其次是浙江,127 家,占比10.07%.
随着阿里、腾讯发力布局,越来越多的初创公司进驻浙江,各大投资机构也纷纷把分部设在杭州.合适的气候和地理位置,完善的基础设施,以及同等水平下和其他城市生活成本的比较,使得杭州作为优质创业基地,区域优势明显.
细分领域分布
统计结果显示,在B to C 消费信贷、消费金融以及第三方支付领域布局的公司最多,合计占比达77.08%.其中信贷领域的公司最多,达到675 家,占比53.53%.
因为我国个人贷款缺口大,占GDP 比重远低于发达经济体,在这样的背景下,国内的借贷公司有机会创造新的信贷需求.随着政府加紧对网络金融的控制以及对政策法规的完善,越来越多的公司会从借贷领域转向B to C 模式的保险科技、监管科技、网络存储等领域.
融资轮次分布
统计结果显示,融到天使轮和A/A+ 轮的公司占比达到72.48%,其中,融到天使轮的有454家,占比36.00% ；融到A/A+ 轮的有460 家,占比36.48%.处于C 轮以后融资轮次的公司极少,D 轮只有3 家,E 轮只有2 家.
金融科技发展趋势及创投机会发展趋势
第一,智能投顾行业刚刚起步,智能化程度低,未来潜力巨大.
目前国内的智能投顾行业还处于起步阶段,相关技术基础薄弱,尤其在算法模型方面与国外有较大差距,市场对量化模型的认可度不高,公众普遍风险意识不够.
我国个人可投资资产近年来呈现增长态势.根据CB Insights 的数据,2006 年我国个人可投资资产为4 万亿美元,2016 年个人可投资资产为26万亿美元,10 年期间增长幅度达到550.00%.
据预测,到2020 年,国内中产阶层人口数量将达到7 亿人,接近总人口的一半.庞大的中产阶级人群对资产配置的需求将为智能投顾带来巨大发展空间.
第二,金融科技商业模式仍然以B to C 为主,未来会逐步从B to C 转向B to B.
现阶段,我国金融科技商业模式仍以B to C为主；但是,随着政府和有关部门加紧管理,政策逐渐完善,国内金融科技商业模式将从B to C转向B to B.与美国等发达国家相比,我国金融科技业务仍以借贷为主,而欧美这些金融服务普及率高的国家增长空间十分有限.
第三,保险科技领域将进行以价值领域细分为主的颠覆式创新.
从分销到理赔,再到最后的客户服务管理,未来的保险价值领域会更加细分.人工智能、大数据等技术会加强优化每个领域.在技术驱动下,保险行业会在更加细化的趋势下,更加智能地服务民众和企业.
第四, 利用人工智能技术促进金融监管落地的监管科技（regulatory technology, 简称RegTech）解决方案发展潜力巨大.
BCG 报告数据显示,自2008 年金融危机以来,全球大型银行支付罚金总额达到3210 亿美元,超过多数欧盟成员国的GDP.金融机构试图通过增加更多的合规人员,利用流程再造、程序精简等传统工具来应对监管压力.
人工智能、大数据等应用技术的发展会直接影响监管科技的创新以及应用.在合规前提下,优化风险,根据客户所面临的监管要求为其量身风险预警系统、自动化风险管理工具等产品或服务,并且基于监管要求的变化不断调整,将能有效降低整个金融行业的合规成本及监管风险.随着国内对金融监管的加强,监管科技未来将大有可为.
创业机会
把握智能投顾市场未来的发展潜力,进行智能投顾技术的研发创新,突破大数据、算法模型的技术瓶颈,或是创业者进军金融科技的良好机会.
当前,我国智能投顾应用已初具效应,上市公司、互联网金融公司大力开展以人工智能技术为前提的智能投顾服务,但智能投顾所用到的云计算、大数据、算法模型等技术还不够成熟,仍需进一步研发完善算法.这为创业者提供了进军智能投顾领域的机会.
如果创业者对智能投顾的核心——模型加算法技术有自己独特的见解和延伸突破,能够弥补现有智能投顾技术的缺陷,将有机会在智能投顾领域获得一定的发展.
另一个机会是创新互联网券商的商业模式,根据用户需求提供化的多元解决方案.如今,虽然众多企业都在践行互联网证券的商业模式,但在我国还没有出现佼佼者.如果创业者能把握住这个机会,依托大数据等技术持续了解用户需求,创新产品方案和服务模式,将会在互联网证券行业中获得较好的发展.
投资机会
1. 基础技术层面：专注于大数据、人工智能、云计算等底层技术在金融领域的开发的公司.大数据是金融科技发展的核心驱动力.大数据分析的价值在于根据商业分析构建智能战略和决策,提升企业运营效率和效益.随着大数据技术的应用发展,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中.将大数据与人工智能结合,可实现对细分客户进行精准营销,优化风控体系,创新产品或服务模式,改善经营决策.
云计算是一种信息资源共享模式,改变社会信用体系,形成新的金融生态.一部分云计算技术应用服务商,从金融机构“非核心业务”找到突破,比如为大型银行搭建同业业务的服务平台,促进流程优化、提升业务协同效率.因此,持续专注于提升大数据、云计算及人工智能等底层技术性能和方法的公司,将会获得较大的发展空间.2. 技术应用层面：将技术方案投入金融行业应用并获得行业认可的公司.
主要指已开发产品并投入金融行业应用的公司,如同花顺的人工智能大数据基金产品,或智齿专为金融机构提供的智能平台.
在未来细分市场发展比较大的领域,推出核心技术方案、与良好的金融机构对接合作并被行业认可的公司将有较大的发展机会,如发力打造风控智能化引擎平台,为金融公司实现风控全流程数字化能力,并提供亿级数据查询计算等.
总结，本文是一篇适合金融科技2018和格局和机会论文写作的大学硕士及关于金融科技本科毕业论文，相关金融科技开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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