Fintech（金融科技） 最近很火，一家真正意義上的金融科技公司應該符合哪些標準？

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謝邀。初來乍到，第一次回答，還是有些緊張的。

目測Fintech（金融科技）這個詞在中國很快會被玩壞了。從行業里各家公司的口徑也能看出一二，從p2p、互聯網金融，到alpha Go戰勝李世石，現在越來越多的公司開始稱自己為金融科技公司。

當然，Fintech肯定不是互聯網金融公司的自我包裝，亦或者金融企業的簡單觸網。

摘一個第三方的定義，畢馬威對金融科技公司（Fintech）的理解是：

非傳統企業以科技為尖刀切入金融領域，用更高效率的科技手段搶佔市場，提升金融服務效率及更好地管理風險。

（一）

我們從行業的角度也嘗試著給出一些自己的看法。Fintech公司一般至少有以下兩個特點：

1.

Fintech公司雖然落地在金融服務，但以技術見長。有個不是技術員不會笑的笑話：

「不管你讓技術員做什麼，他都會先打開電腦，試試能不能用技術解決。」

我們所認為的「技術」，並不是簡單的一些電子系統或者辦公軟體，而是用技術去做核心的業務。這樣說可能有點晦澀，換個說法。在電力革命以後，我們不說有燈泡的酒店是新興的電器公司，而冰箱廠、空調廠可以被稱為電器公司，因為他們通過電力去做核心的業務。Fintech公司也是如此，通過techology（技術）去做finance（金融）的核心業務，比如風控、交易、大數據建模，而不是簡單了有了線上申請功能、做了APP就叫做fintech。

2.

Fintech公司就是這樣一群人，優先選擇用技術解決問題。因此，從公司團隊上看，最理想的團隊配置是一支敬畏金融的科技團隊和一支了解科技能力的金融團隊。

通過技術手段解決問題的好處在於，一類問題解決後，再解決類似問題的邊際成本幾乎為0，不再需要人工投入了。因此在一個fintech公司里，一般工程師人數佔大頭，技術文化會濃一些。效率至上一定是公司最重要的幾條原則之一。

我們是一個robo-advisor公司，國內稱數字化資產配置/智能投顧，目前整個團隊有四分之三是工程師。如果要判定一個公司是不是Fintech公司，問他技術員/工程師的佔比就能大概了解，如果比例太低，也許只是個偽fintech。

璇璣辦公室一景（圖片來源：路透社）

（二）

既然fintech這麼強調的技術，而不是金融業務。

從金融和技術的關係看。金融科技不會也不允許改變金融的本質—它仍然是一門管控風險，匹配資金需求與供給的生意。

此刻就引申到另外一個公眾的很多人會擔憂—FinTech對金融的的改變是本質性的改變？還是形式上的改變？

從金融和技術的關係看，金融科技不會也不允許改變金融的本質——金融它仍然是一門管控風險，匹配資金需求與供給的生意。

金融的進化過程，和武器的進化歷史很相似。傳統冷兵器（如弓箭）就像是傳統金融，慢慢衍化出來的熱兵器（如火藥、子彈）就像是現在的fintech。

金融的本質也沒變，是「經營風險」，技術對它也只是視角和方式上的改變，在如邊際成本、效率、普惠程度等有改變。但從金融本質來講，無論是傳統信貸還是所考慮的因素，比如信貸，智能信貸（Digital Lending）仍然都需要考慮還款能力、還款意願、逾期等；無論是傳統理財還是智能理財（Robo-advisor）都仍然考慮財富管理目的、風險收益比等，都是沒有改變的。

再以金融，比如信貸類的金融服務為例，信貸業的成本無外乎資金成本、運營成本、壞帳的損失、獲客的成本，基本上就這四塊。要向提升效率，就要從這四塊路程中，我們看看哪些環節可以盡量減少人工介入，甚至可以完全被數字化、數據化、科技化、自動化，通過技術讓金融效率得到有效的提升。

總之，金融是一門很古老的生意，其實本質的改變創新並不多，互聯網和計算機技術所帶來的是效率的提升，比如重複性的工作可以由機器替代，精細化運營降低了成本；比如大數據（市場數據、用戶數據等等）給我們帶來了更多審視業務的維度；更加精準有效的觸達客戶渠道，當普惠越來越成為可能。

技術是加速器，但金融永遠是壓艙石，所以風控要優先。

（三）

哪些是所謂的金融的「基礎定律」呢？

這一定要經得起時間的考驗。就說robo-advisor這個公認的fintech領域吧，以璇璣為例，其理論基礎基於馬科維茨在1952年提出來的現代投資組合理論（MPT），他的模型叫做均制-方差模型，60多年來，這個理論不斷被實踐所驗證，1990年，馬科維茨因此獲得了諾貝爾經濟學獎。

璇璣是通過資產的分散配置和風險再平衡，來管控人們在投資上的風險。這種業務，傳統金融比如私人銀行、理財顧問等都做了很多年，從來沒有改變。

你肯定要問，60多年前就有的理論，為什麼現在才被普及，才被叫做fintech？

實際上，今天我們熟知的robo-advisor、電子支付、智能信貸可能在5年前的技術情況下是難以想像的。今天Fintech的興起，跟技術基礎設施和大數據的普及有很大關係。

「三年前，大數據徵信是個偽命題。以前沒有聽說過互聯網公司利用通話記錄來做數據源。即便用戶授權你去查運營商通話記錄，也很難純粹用技術去完成操作——基本上每個運營商、每個省市，頁面都大相徑庭，技術很難去像人一樣去識別並查詢和錄入。而每個人通話記錄，數據量非常大，僅僅六個月的話單，可能就有上萬個通話，每一條通話記錄都很重要——可能包含著黑名單用戶、可能存在通話地點頻繁更換等重要信息。這些記錄數據都要識別、歸納和分析，依靠人是不可能的，只能靠模型更聰明、去找更重要的變數，而只有當數據成本越來越低的時候，才可能大規模實現。」

「還有很多類似的例子，比如以前基本上什麼業務都要「本人持身份證現場辦理」，後來有的業務慢慢變成「本人持身份證拍照上傳」，而現在只需要填寫一些欄位就行，智能信貸的後台技術能夠驗證你的身份，看你是不是你本人；」

「再比如購買記錄，以前電商的使用並不普及，購買記錄覆蓋面不廣，無法作為重要的數據源，現在基本每人都網購，雙11一天都破1200億了，這就是很好的信用數據。現在來看，很多電商開始與讀秒合作做金融，也是近幾年的事情；「

「隨著互聯網的發展，數據量上百倍、上千倍的翻，模型用到的變數也翻十倍、百倍，計算複雜度更是差乘地增長，但是現在，只要在十秒之內就能完成以前傳統銀行幾周幾十人完成的信貸審批任務。」

再比如璇璣的系統。如果個人要做資產配置服務，以前需要理財師和你本人聊很久，各種解釋某種理財方案，然後錄音、簽字，而現在我們用系統自動判斷每個人的風險差別和實時的市場變動，馬上就能完成10個大類資產的10的36次方的計算量，給你定製的最合適的資產配置方案，從而將傳統金融機構因為人工成本限制只能提供給高端人群的資產配置服務，也很簡便的提供給普通人使用，大大降低了金融服務的門檻。

尊重金融的本質規律，通過技術手段提高金融效率，降低金融服務門檻，這就是FinTech。

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謝謝 @Joe De 邀請，我回答一些自己的思考，僅代表個人感受，歡迎各種討論

首先我不認為國內的互聯網金融等同於Fintech，互聯網金融很火的公司，包括眾安保險、微眾銀行，及很多互聯網企業、實體企業主導的金融公司，目前來說還不具備對於傳統金融企業的威脅，當然很多人會說，我們談談未來我們應當放眼美好前景，是的，確實如此，技術對於金融的支持會很重要，但抱有這個想法的不止是互聯網企業，銀行、保險和券商也是這麼想的，而且他們從來也不是這個領域的生手，金融機構用戶對於IT企業一直都是超有分量的大客戶，技術架構並不是很多看熱鬧人想的那麼落後和陳舊

那麼Fintech需要關注哪些領域，我列一些自己感興趣的

1. 支付領域創新

更多支付清算和結算領域的作為，包括硬體設備和更多使用場景的推廣，現在個人零售領域做得很不錯了，但我覺得在企業級應用里還有很多可以想像的空間

2. 區塊鏈

接上第一條，技術角度來說比特幣雖然起起伏伏，但區塊鏈的方向卻沒有改變，人民銀行和銀聯已經啟動了技術層的調研和準備工作，我覺得在此領域內，還有很多可作為的方向

3. 智能顧問

關於理財產品的定製化推薦，這樣能取代現在很多的Financial Planning的人工推薦，這類公司在美國已經有很多的運用了，但國內我覺得還為時尚早，這即取決於國內的金融產品不豐富，ETF、基金類選擇狹隘，另外就是一般民眾投資的意圖不同，美國包含退休金計劃和稅法等考慮，比較傾向長期穩定的投資回報，這與國內的一些投資習慣目前來說還有比較大差距，因此在產品設計角度考慮，Advisor的功能會比較單薄

4. 大數據和信貸分析

這是個被炒熱的話題，但以當前階段我不認為從風險、成本、可控及差異化上大數據能做到比傳統有優勢的地步，所謂通過大數據來做授信，還需要再多走幾步才能更好的切合運用，例如如果在傳統銀行，也會設置一定的問卷對客戶風險做初步分級，明顯拒絕、可疑的第一時間排除外，會多出來人工盡調的步驟，那麼問題就是是否人工一定會劣勢於計算機模型？一半對一半，人工會有偏差，模型亦然，不用人工省成本，投入個不確定的計算機軟體就省成本么？沒有那麼絕對，在信用數據實際並不完備的當下，人工步驟還是有務實的存在意義的

5. 普惠金融P2P

P2P太多了不想說了，國內很多跑路公司就能把它做成網上高利貸和騙局

普惠金融我的想法是，降低交易成本和門檻，透明化交易步驟、結構化產品、數據流；這個說起來很理想，實操是很有難度的，面對什麼樣的產品可以結構化，就能難倒很多金融產品的根基，零售及個人小額消費貸款是個好的嘗試，如同差不多十年前商業銀行試水無擔保無抵押貸款差不多，如果可以的話，橫向比較一下商業銀行此類純信用貸款與互聯網金融各種白條、小額貸的實際利率，互聯網金融企業貌似沒有取得什麼價格上的優勢，他們更多的是渠道優勢（直接與銷售場景綁定），這樣問題就來了，沒有網點沒有銷售人員的互聯網企業為何不能做到更便宜？^ ^;

6. 保險全數據

說了很多投資和銀行相關，再來看看保險，保險其實是金融三大版里我個人覺得最好實現全數據流的領域，保險就是數據和概率的規則，但也是我國做得名聲最不好的一項金融服務，實際上保險從實操來看一直很好運用了大數據的概念，精算和產品定價，對人群保障計劃的劃分都是很有大數據中，清洗、建模，篩選，運用的思路，保險作為虛擬產品，可以以數據的方式貫穿被保人/保險標的各種日常行為；美國有一些健康險類保險公司，將醫療和其他數據接入納入定價和其他核保過程，對於保險公司和被保人都是很好的風控手段

聽了很多人和我說互聯網金融的故事，自信滿滿躊躇滿志，我覺得有這樣的感情是好的，但我總會想起自己大學剛入門時看的書和內容，金融和IT技術從上個世紀80年代以來到現在都是齊頭並進的，沒有電信、網路和計算機硬體的發展，很多金融交易和產品都是廢，這麼幾十年金融創新的浪潮到了今天才被叫「互聯網金融「了不免是個笑話，我相信這個市場會有更多的玩家加入，但不是誰替代誰的局面吧，畢竟從產品設計、風險定義和監管角度來說，就金融的本質是信用這個核心上去看待，互聯網金融企業大部分還不足以擔起"信用」二字的含義

最後還想補一句，其實還有硬體創新，但這個更IT就先不談了

謝謝！

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前面@薛洪言答得很詳細，羅列了H2和KP榜單的八家企業。我點了贊同但實際上還是有一些異議的，主要是這八家裡符合fintech意義的不足半數。

Fintech的重心在科技而非金融，著眼於以科技為核心驅動力，實現金融目的。

但是這8家企業：國內的眾安和趣分期、國外Oscar、Wealthfront、funding circle、Kreditech、Avant和Atom，除了wealthfront運用了基於大數據和人工智慧的robot advisor技術，kreditech運用基於大數據的信用分析，其它幾家都只是互聯網化的金融機構，把它們歸於互聯網金融更加合適。

這樣劃分的重要原因是，以科技為核心的金融和運用科技的金融本質上是不同的。以大數據為例，在目前平台化交易的金融企業，不管是保險還是借貸授信，都會接觸海量數據。關鍵是運用大數據進行分析時，到底是淺層運用，還是結合商業智能、區塊鏈等其它科技進行數據的深度分析和利用。

這和互聯網金融剛出來時候大家的錯覺很相似：是否傳統金融行業只要「觸網」就都變身成了互聯網金融企業？

如果互聯網只是渠道和觸點，沒有在更深層次上改變企業的運營模式和獲利模式，只不過是傳統金融企業進行互聯網化開始的一小步。

國內的例子里眾安和趣分期都不屬於真正金融科技公司。

以眾安為例，它是非常典型的互聯網金融公司，價值鏈各個環節基本都在線上實現。但是起碼在目前，它的商業模式里技術並沒有成為主導和核心。

說句題外話，雖然眾安現在吹捧的聲音很高，主要都是集中在它創新的部分。然而從財報來看，特別是對比第四季度雙十一期間和第一季度雙十一結束的數據，一旦作為其主要保費來源的運費險脫離淘寶的語境，保費收入就大幅滑坡。

而它的車險部分，即後來推出的保驫車險，主要還是依託於平安車險之上，充其量是平安車險的網銷平台。這也不難理解，車險作為售後環節（出險、理賠等）大量倚賴線下實現的險種，想要完全輕質地互聯網化，是非常困難的。

回到題主的問題，fintech公司應該符合哪些標準？一個實用的大篩子：如果不利用某項技術，這家公司就完全無法在金融領域存活下來，這家公司就是fintech企業。

舉個例子，市面上大部分區塊鏈企業都是金融科技公司，主要blockchain這個技術太硬核了。

希望有幫助。

2016年9月20日更新

昨天（19日），KPMG發布了國內的Fintech50強。貼一下KP的官方評審定義與標準，供借鑒。

畢馬威對金融科技公司Fintech的理解為非傳統企業以科技為尖刀切入金融領域，用更高效率的科技手段搶佔市場，提升金融服務效率及更好地管理風險。因而本次評選的六個評審維度是：1）領先信息技術應用與突破；2）科技驅動數據歸集、挖掘、使用；3）模式創新和對傳統金融顛覆度；4）痛點解決與金融效率提升度；5）估值及資本市場認可度；6）具備未來發展潛能與廣闊發展前景，這六個核心維度覆蓋了金融科技領域的關鍵要素。

中國領先金融科技公司50中的上榜企業致力於以科技創新推動金融服務的變革，他們積極探索並運用領先的信息科技技術（如大數據、風險模型、雲計算、區塊鏈等），並以顛覆式創新提升金融服務的效率。

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謝邀。京東金融在2015年10月在國內最早提出「Fintech(金融科技)」的定位。

京東金融將金融科技釋義為：遵從金融本質，以數據為基礎，以技術為手段，為金融行業服務，從而幫助金融行業提升效率、降低成本。這個定義具體的內涵，除了遵從金融本質，還有如下幾點：

第一，以數據和技術為驅動；

第二，提升行業效率，降低行業成本；

第三，做傳統金融不能做或做起來成本很高的業務；

第四，致力於能力輸出，服務金融機構；

主要包含幾個關鍵點：

第一，以數據和技術為驅動。從兩個維度上講：

首先是數據維度，金融科技公司的數據規模要夠大、維度要夠廣，且要合法；

其次是技術維度，在數據的基礎之上，疊加機器學習、人工智慧等新技術的運用。

第二，提升行業效率，降低行業成本。這塊應該包括運營效率和資金成本兩大塊。

先說運營效率層面。

一是體現在獲客能力上，金融科技公司具有顯著的優勢。首先是可以快速的、大規模的獲取用戶；其次是可以通過用戶標籤，更精準的找到特定的目標用戶，提升轉化率；

二是體現在批貸環節，金融科技公司可以利用大數據風控體系，減少人工審核。

再說說資金成本層面。

金融做的是資金的融通。風險決定融資的價格，風險控制得越好，資金成本也就越低。

舉例來說，京東金融的風控能力得到了市場的認可，所以資金成本能夠做到很低。像京東金融信貸資產的ABS，發行利率最低只有3.8%。另外，對資金的使用方來說，由於京東金融發放貸款的方式比較靈活，隨借隨還，所以他們的實際融資成本會更低。例如京東金融的供應鏈金融業務，客戶的貸款利率一般在年化9%左右；然而，大多數客戶實際上並不會全年都使用貸款資金，而是只使用2到3個月。這樣算下來的話，其資金成本只有1.5%到2.3%之間。如果這些企業用傳統融資方式的話，平均利息成本應該會是6%左右。因為減少了資金的閑置，所以企業使用京東金融的貸款效率更高，成本更低。

第三，金融科技公司不應該跟傳統金融機構搶生意，而應更多地去做傳統金融不能去做，或者做起來成本很高的業務。像股權眾籌業務，傳統金融機構很難介入，因為他們沒有互聯網化連接投資者和創業企業的體系，更不能搭建出一個服務的生態。還有，就是金融機構原有的業務體系能做，但做起來成本很高的業務，就像京東金融給那些沒有徵信記錄的年輕人信用支持，提供消費金融服務，幫助他們求學深造、租房以及旅遊等等。

第四，服務金融機構。

前面，我們提到了金融科技公司對傳統金融機構不是挑戰，而是服務與支持。但我們不得不考慮到，在中國的市場環境中，如果金融科技公司一上來就直接跟傳統金融機構合作是很難的，一是因為金融科技公司的創新模式需要驗證，二是在用戶體驗的要求上，傳統金融機構跟金融科技公司也存在一些認識上的差異。

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Fintech 就是金融科技的意思，可大多數的回答以及媒體的宣傳更關注於初創公司，或者說成立不超過5年的公司。 許多「傳統" fintech公司的營收/利潤可能是初創企業數倍，數十倍，竟然無人介紹， 我也是醉了，因為成立的早，做的就不是Fintech了？ 我懷疑Fintech這詞就是VC編出來忽悠投資者的，哈哈。

舉幾個例子

Bloomberg ： 終端機，交易系統，專業機構投資者必備，14年營業收入90億美元

Intuit： 個人財務軟體， 15年營業收入40億美元

FIS (Fidelity National Information Services Inc): 銀行、資管服務15年營業收入66億美元

Markit：金融數據服務，　15年營收15億美元

FactSet：投資管理數據及分析工具， 15年營收10億美元

Fiserv：銀行支付系統及服務， 13年營收50億美元

FICO：信用評級與分析， 14年營收8億美元

Fidessa: 投資管理交易軟體/系統， 15年營收3億英鎊

Moodys Analytic: 證券信用評級及分析

Avalog：財富管理、銀行系統及服務， 營收5億美元

恒生電子： 證券、銀行、基金、期貨、信託、保險等金融機構提供整體的IT解決方案和服務， 15年營收22億人民幣

萬德：金融信息軟體服務，

還有很多漏了的，像Paypal, 湯森路透啥的， 另外還不算SAP，IBM，Oracle這種綜合性廠商，在金融領域也都是常年深耕。下邊這個IDC的排名是這些較為「傳統」金融科技公司的名單

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Fintech目前在國內

還是更概念化點

我對Fintech的理解還是科技驅動金融

以演算法提升效率

提高風險定價效率——就是快速包裝！

加快風險轉移效率——就是快速賣掉！

目前國內從餘額寶開始大家都在走捷徑

幾乎清一色的的在加快銷售效率上

即使部分所謂智能投顧

看過他們的配置方案後

在我看來配置演算法搞不好都是拍腦袋的

但我覺得如果Fintech如果不能在風險定價上有突破

也就是個花拳繡腿而已

但就現在國內個人徵信數據真實性背景下

太難了

至於樓下提到的區塊鏈技術

更適合央行這個級別的去玩

想想你每一分錢的路徑央行都知道

什麼反洗錢都弱爆了

金融機構玩區塊鏈感覺大炮打蚊子了

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剛見到這個問題就想說fintech這個詞不蠻早就出來了嗎？仔細看才知道是去年問的問題，但相逢就是有緣，我還是獻醜回答一下吧！

Fintech這個詞呢，就是金融「finance」和科技「technology」的合體——金融科技。然後我們親愛的度娘對它的定義就是那些可用於撕裂傳統金融服務方式的高新技術。

首先它是一種高新技術，其次，它能對傳統金融服務方式進行顛覆，「撕裂」，從這詞可以看出程度之深，影響之大。目前認為比較這些特徵的技術包括：大數據、生物識別、區塊鏈等。

大數據很好理解啦，通過對龐大的數據信息來進行專業化處理從而獲得有價值的信息資產，這些信息用於金融領域就可以降低金融過程中的成本、簡化流程。以螞蟻金服為例，用淘寶的流水來對淘寶用戶進行風控和授信。我們常見的花唄和借唄就屬於這種。

生物識別，通過技術對人體固有的生理特性來進行識別，從而完成對個人身份的鑒定，比較常見的有指紋和人臉識別。這個在金融領域很常見了，因為金融政策中最重要的一環是kyc——know you customer，充分了解你的客戶，也就是對賬戶持有人的強化審核，不僅要實行賬戶實名制，還要對其身份、地址等其他業務進行相關了解。有了生物識別技術，這個過程就會輕鬆很多。以前很多業務，用戶需要去網點辦理，但現在通過手持身份證拍照等方式，在網上就可以辦理。比如支付寶就開通了指紋支付，也是基於這項技術。

區塊鏈，跟前面兩種相比，區塊鏈比較不好理解，但區塊鏈可能會是最典型也會是最火的金融技術。區塊鏈是一種分散式記賬技術，具有共識、數據共享、不可篡改等特點，可以很好的打通金融領域的上下游，打造不同金融機構之間的信任，降低金融的摩擦成本。跟現在中心資料庫記賬的方式不同，區塊鏈技術是分散式記賬的，很有可能從現有的金融模式中誕生出一些新的業務場景和模式，其實以比特幣為代表的支付體系就和現有的銀行支付體系差別很大。

目前來說，該技術在跨機構交易、存證方面的有公認的價值。這一塊典型的案例就是布萌，通過區塊鏈技術來確保上面機構發行資產的真實性和不可篡改性，比如一些保險卡單或者說理財產品啊，區塊鏈不可篡改的特性很適合互聯網上一些比較新型的資產，通過技術手段來增加平台和資產的公信力。而且等資產和用戶達到一個量級，資產和資產之間的交易兌換也是完全可以實現的。註冊一個賬號享受所有服務，不同的數字資產之間可以自由互換，這都是很有可能的場景。

那總結下上面公司的特徵，大概就能知道一家真正意義上的金融科技公司應該符合哪些標準了，首先，它得是一家科技公司，科技是他們最大的競爭力。其次，他們致力將科技應用於金融領域，在降低成本、優化流程、拓寬業務模式等方面相比較傳統的金融業務模式有改進革新，並且獲得市場認可，甚至靠這個盈利。那麼我們就能判斷它是一個金融科技公司。

上面是我的一點淺見，希望能有幫助。

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我看大家提的fintech都偏IT向，而且有些局限限於所謂的「新概念」。這裡我來舉一個專做數值模型的fintech：

對這類公司的需求在於，一般對工具有需求的小公司支付不起搭建自己的：框架搭建，模型研究，數值計算，敞口管理……這一套體系的高昂成本。所以就有了這種技術諮詢和技術外包，系統外包的商業模式。

是的，以後如果quant都被炒了就全來開fintech（逃……

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金融科技是個大概念，裡面能裝不少東西，但實際上這裡面也是魚龍混雜，有真正的新技術應用也有騙子存在。

金融科技（Fintech）個人理解是用科技手段解決金融的問題。但因為金融這個領域就非常龐大，所以應用也很廣泛。我簡單說說我現在看到的幾個典型的金融科技公司：

1、大數據風控：這應該是絕大多數金融科技公司在做的事。主要應用於債權融資方面，比如銀行、小貸公司和互聯網金融公司等等。大數據風控主要是通過抓取或者接入各種各樣的數據，去驗證申請融資的客戶所提供材料的真實性，並且對客戶進一步畫像，協助金融機構的風控部門對該筆債權融資做出判斷。事實上，無論是個人或者企業，能夠獲取的數據已經非常全面。一個人日常生活的方方面面這些大數據公司都能抓到，他們甚至連你每天是不是去上班了都知道。技術的作用是將各種數據迅速抓取過來，同時按照一定規則做出一份報告，甚至按照一定的計算規則對客戶進行打分。這些工作人工是無法完成的。大數據風控主要是在授信前對個人或者企業的各種數據進行分析，進而做出風險判斷。

2、輿情監控系統：輿情監控系統更多的是在授信發放後，對個人後者企業進行的事後監督。技術會在多個維度實時監測個人或者企業的動態，一旦發現風險事件，則立刻向金融機構預警。金融機構接到預警信息就可以立刻做出判斷，是否需要及時收回貸款。例如前幾天，我通過一個輿情監控的軟體，發現某個共享單車公司近期負面新聞增多，然後我立刻申請退還押金，但好像為時已晚，這個公司已經出現了經營困難，押金可能要換成自行車了。這就是輿情監控系統的實際應用。

3、投資決策輔助系統：這類系統更多的應用在股權投資領域，包括風險投資和股票投資等。這類系統也是抓取企業經營的各類數據，依據一定的規則對企業進行打分，然後將企業推送給投資者，幫助投資者進行投資決策。例如，某個公司將TMT領域的創業公司各種經營數據進行總結，包括流量數據、工商信息、被投資的信息等等總結到一起，定期做出一份名單。他們認為，名單內的企業是好企業，未來獲得風投的可能性非常大。經過一兩年的驗證，名單內有10%的企業真的獲得了風投。對於VC來說，如果他們投資的10%的企業能夠獲得下一輪融資，業績已經是相當不錯了。還有另外一家股票交易軟體公司，他們抓取股票交易用戶的操作信息，例如關注了哪只股票，在哪一個價格下了買單等信息，來判斷該股票的未來走勢。這個技術現在已經提交給一些私募基金公司使用，據說準確率很高的。以上這兩方面就是金融科技在投資決策中的應用。

4、區塊鏈技術：不止是比特幣，現在更多的供應鏈金融領域也在嘗試著用區塊鏈技術去解決數據的真實性問題。在以前，金融機構去做供應鏈的融資需要接入核心企業的ERP數據，用來驗證核心企業上下游提出的融資需求和訂單信息是否真實合理，但實際上核心企業一般都非常不願意配合金融做這些事。假如通過區塊鏈技術，能夠讓上下游企業向金融機構提供的訂單信息被驗證真實，那就無需麻煩核心企業接入系統了。

5、身份驗證：現在非常火的人臉識別已經在各家銀行開始應用，用做客戶的身份驗證。以前經常會有人拿著別人的銀行卡去銀行櫃檯開卡，導致各種風險事件發生。實際上櫃員拿著身份證比對的準確性和人臉識別技術相比準確率還是差一些，因此現在很多銀行已經要求開卡時必須進行人臉識別操作，用來證明客戶是親臨櫃檯操作的。

以上就是金融科技的部分應用模式，實際上金融領域非常廣闊，科技也是包羅萬象。兩者可以結合的地方非常多。發明金融科技這個詞更多的是炒概念，實際上很多應用很早就開始研究了。我現在就在研究這個領域的應用，上面說的大數據風控，輿情監控系統和區塊鏈我們自己也在研究，而且有了一定的成果。如果有更多的想法歡迎討論。

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對一樓提出一點異議。

「金融的本質是信用」，而「經營風險」是每個企業都需要做的事情。我覺得作者有點太基於自身企業去定義一些問題，所以整體觀點會顯得有那麼一點狹隘。而就所謂的資產配置來說，打著做「資產配置」旗號的很多金融企業從公眾那裡吸引過來的資金，還是會進到複雜的資本市場，在資本市場中依據數學模型做量化交易，類似技術在20年前就有大量的對沖基金在做。但技術畢竟只是程序和演算法，做出來的產品只適合做決策，不適合做策略。可以做高頻套利，可以做篩選匹配，不能做投資組合策略。

那麼回到「真正意義上的金融科技公司因該符合哪些標準？」這個問題，我是這麼認為的：

首先，一個新型名詞的出現，意味著這個背後存在著湧現一批這種新物種的生態。目前有三個生態環境，互聯網巨頭生態，傳統轉型生態環境，區塊鏈技術生態環境，在這些生態中不管是以技術，產品，運營甚至是市場為核心去這實現金融目的的企業，都能被歸類到fintech領域；

詳細說下這三類：

第一類，互聯網巨頭公司所建立的全新支付場景和渠道場景的金融服務的相關企業；背後決策引擎主要依託巨頭自己的數據體系，像螞蟻金服，京東白條，微粒貸；做這些產品的周邊技術服務的公司能被也能被歸到fintech類；

第二類，傳統金融行業（尤其是銀行）在用戶群中做服務的升級創造的新的可能性。例如銀行的「積分商城」「掌中寶」中都在逐漸開放出線上授信功能，以及一些新的後台運算方法，去逐漸代替傳統低效的工作，這類產品背後的決策方案還是會依賴銀行本身的用戶數據（數據價值大不大？某城商行積分商城中的授信產品在40萬用戶的情況下內側首月跑出100億的月流水。），做這類機構的周邊技術服務公司也能被歸類到fintech類；

第三類生態目前還不能被稱之為生態，也就是所謂的區塊鏈技術、分散式記賬。我個人覺得這個東西比較扯淡，因為「去中心化」的理念是似乎是想凌駕於法律賦予的信用之外，去建立的全新信用體系。我個人並不看好。但由於體量客觀，舉有一定的前景（至少技術上值得被認可），因此也會有大量社會資源去為在這個「超級生態」中的公司去買單。

其次，fintech領域目前不適合做高風險的業務，個人信貸，企業信貸，供應鏈金融是目前應用得比較多的地方，而這些業務的風險本質上還是金融機構對自身用戶的信用的判定，因此無論是互聯網公司切入金融，還是傳統金融機構的攻堅戰，它們都只擅長經營自身用戶。螞蟻金服一開始只服務支付寶用戶，到口碑快獨立的時候，才開放線下的花唄。而銀行不會突然把一個高精準的生物識別，或者把芝麻信用分用來作為主要依據之一。而像宜人貸這種產品哪怕再經營三五年，它還是第四類高風險用戶居多。很多產品最後還是會出現劣幣驅逐良幣現象，信貸目標回歸到熟悉用戶。一套金融體系只能服務一類人群。而這類人群又會反過來作用於這一套金融體系。所以fintech本身還是強調技術在金融業務上的應用，而不是背後的金融。

最後，fintech領域是目前技術創業時代的一個很好的方向，給這麼一個新興事物定義一些標準我覺得是不對的。對Fintech領域的人才的形容通常是「雙商極高，溝通能力極強」，並沒有說你應該是個技術宅。所以無論你是在哪方面見長，只要你喜歡fintech這個領域，能理解這裡面的業務邏輯。並且對它的增長有信心。你就可以定義這是不是屬於未來的Fintech。

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第一屆中國金融科技大會上清華大學國家金融研究院聯席院長吳曉靈做了演講，她很好的闡述了大數據的應用與金融業的發展，並對如何成為一家偉大的金融科技公司發表了自己的看法。

以下為演講原文：

　　女士們，先生們，大家早上好！首先，我作為五道口金融學院的院長歡迎各位嘉賓蒞臨第一屆中國金融科技大會的現場。科技正重塑著各行各業，金融也日益形成了全新的業態和服務形式。今天五道口金融學院和承辦單位邀請了國內外金融科技的先驅者和研究者，大家匯聚一堂，希望以我們的智慧與自覺，攜手創造一個活力健康的金融科技生態環境。

　　今天我演講的題目是「大數據的應用與金融業的發展」。

我講兩個問題，第一個問題是創新要對金融規則有敬畏之心。現在社會上出現了「互聯網金融」、「金融科技」這些不同的名詞，怎麼看待這件事情呢？互聯網金融與金融科技其本質是信息技術在金融領域的應用，「金融科技」在國際上有專門的辭彙—Fintech，但是「互聯網金融」在英語里，在國外沒有一個相對應的辭彙。2012年謝平在金融40人論壇中提交了「互聯網金融」的論文，這篇論文在金融界和互聯網界有比較大的影響，但是互聯網金融這個詞最早可以追溯到1999年。在2002年的《中國電子商務年鑒》當中，人民銀行的科技司就曾經做過一個主題報告。今年這本書以《歷史的腳步——互聯網金融服務及其在我國的發展報告（1998-2001）》為題再次公開出版了。

　　信息技術和互聯網技術自誕生後，第一是軍方，第二就是金融，一直是最廣泛的應用者。

　　前一階段互聯網金融比較紅火，今年大家又看到是互聯網金融的整頓之年、監管之年，為什麼？是因為對這個問題的本質大家有不同的理解。因此，我想在演講中把我對這個問題的認識說一下。我認為無論是互聯網金融還是金融科技本質都是信息技術在金融領域的應用。在傳統的金融業務當中，在支付結算，在信息的加工匯總方面都有所運用。圍繞著傳統金融業務的信息採集和處理也誕生了很多新業務，比如第三方支付，也有的信息公司設計了賬戶管理系統，儘管在去年的股市波動當中賬戶管理系統好像名聲不太好，但是這個工具遲早還是要被正確運用的，還有現在大家比較關心的信用評估等等。

金融的本質從廣義上看是兩塊，一塊是信用貨幣的創造，一塊是投融資服務及資產配置。在「財新網」上我看到一篇趙鷂寫的文章《什麼是金融科技》，他描述了一下金融科技的發展路徑，有了互聯網之後，在銀行產生了互聯網借貸，然後產生了移動支付，有了智能設備之後，有了車載互聯網的保險，有各種軟體的應用產生了供應鏈金融，分散式的記賬方式就是區塊鏈，最後產生了數字貨幣。大數據的分析在經紀業當中產生了機器人的分析師，人工智慧很可能將來會產生智能投資顧問。

　　我之所以用這張表，並不是因為這種對金融科技的全部路徑和業務的狀態的描述是唯一的，但是我覺得從這張表上我們可以看到儘管信息技術在金融業中有多種運用，但是我們應該看到它並沒有改變我們金融業務的本質。

信息技術在金融領域的運用不會顛覆金融的本質。貨幣的數字化或者是數字化的貨幣植根於交易和投融資的需求，因而，基於區塊鏈技術的貨幣會面臨中央銀行制度同樣的問題，很多人熱衷於推廣以比特幣為代表的基於區塊鏈的貨幣，他們認為中央銀行對於貨幣供應掌握的不是非常準確，有人為干擾的因素，希望有一個客觀的貨幣，但是當黃金不能作為貨幣而被信用貨幣所取代的情況下，實際上任何一個加密貨幣，也就是演算法貨幣也難以完成黃金所不能替代的事情，它同樣會面臨著這個貨幣量怎麼樣來適應日益變化的交易需求和投融資需求的問題。所以，中央銀行面臨的問題，未來的加密貨幣同樣也會產生這個問題，就說的演算法貨幣或者加密貨幣都會遇到這樣的問題，我希望這個可以由技術界和理論界再進一步探討。

　　而我更看好的是區塊鏈技術在金融領域的運用，它不是貨幣創造，而是價值傳輸與公共賬戶。現在很多金融機構在價值傳輸-比如在支付結算，還有在公共賬戶-比如資產的登記等這些方面都有探索。

互聯網技術的運用不會改變保本保息的資產池是存款這一風險特徵，只要是保本保息它其實就做了債權債務的轉換，它本質就是存款，為了對存款人負責，必須有資本充足率的控制。因而，在監管當局整頓金融的時候，打擊非法集資，打擊非法吸收存款是最核心的一條。互聯網技術不會改變信用中介需要規範管理的規律，也可以說你不是資金池，但是你要介紹投資人和籌資人的時候，對於籌資人的信用的介紹是信用中介。幾百年的美國資本市場也提出要求，如果對信用中介不做嚴格的規範，如果他推薦的產品不能保證信息的充分真實完備的披露的話，對投資者也是會有影響的。因而，對於這種信用中介也需要有牌照的管理，對金融活動：資金中介、信用中介要有敬畏之心，必須納入監管，按規則辦事。

我們還是應該區分金融活動與為金融服務的活動實行不同的監管原則。如果是金融活動，就是剛才說到的資金中介、信用中介必須有牌照管理，但是圍繞著他有很多的金融服務，我想在座的很多專家其實是在這個領域當中做了很多的事情的。這兩類金融活動應該有不同的監管規則。這是講大數據問題之前我想對金融科技、互聯網金融大家現在都炒得比較熱的問題來講一下自己的看法。當然，金融科技還沒有特別的熱，但我希望在沒有特別熱之前大家有一個比較理性的認識，不要重蹈「互聯網金融」這個詞給我們生活帶來了很多方便的同時又被很多不規範的行為玷污的覆轍。

第二個問題，我想講一下大數據運用要關注公民信息保護與數據財產的保護。金融業的核心是要處理信息，處理投資人和籌資人的信息不對稱的問題，數據是非常重要的。在現在的世界中，數據資源已經成為一種財產。技術的進步，包括互聯網、移動互聯、物聯網、可穿戴設備等等，這些技術設備的運用使得企業和個人更多的行為可記錄、被記錄、可分析、被分析。

數據資源也正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣成為促進經濟增長和社會發展的基本要素。它既然是一種財產，我認為應該明確數據的所有權。數據能帶來價值是一種資產，明晰產權是建立數據流通規則和秩序的前提條件。數據所有權的基本原則是誰的數據歸誰所有，沒有任何主體指向的數據是公共資源。

　　公共數據是指政府在行政執法過程中產生的信息，比如行政許可、法院訴訟等，上述信息由政府和法律的強制力產生，對企業個人的生產經營和履約能力有一定的影響，涉及公共和他人利益，因此，應加大公開力度。

　　數據的公共資源是指無主體指向的數據資源，也就是說脫敏後的數據不能查到這個數據具體的個體和企業的數據可以經過加工來向社會出售。因為數據的持有機構負有加工的責任，因此它向社會提供之後可以收取費用。比如社會資金流向的地圖，商品物資流向的地圖，金融生態狀態圖等等的。對於個人主體的，跟他的行為特徵有關係的一些數據歸於主體所有，就一個自然人而言，包括自然人的特徵、財產、負債、行為、健康情況、愛好等等的數據都應該歸這個主體所有。機構為客戶服務產生的數據歸機構與客戶公共所有。擁有數據所有權的內涵，2016年4月歐盟公布了《數據保護一般條例》，數據主體的權利包括透明、告知權、可獲得權、修正權與被遺忘權、異議權與拒絕自動畫像權、權利受限情況。拒絕自動畫像權可能對我們的徵信業提出了一定的挑戰。

大數據的運用對於徵信業的發展是非常重要的。信用評估是金融業發展的重要基石，金融機構內部信用評級與社會第三方徵信是兩件相互關聯又相互獨立的事情。自動畫像權歐盟是這樣定義的：「數據畫像指任何通過自動化方式處理個人數據的活動，該活動服務於評估個人的特定方面或者專門分析及預測個人的特定方面，包括工作表現、經濟狀況、位置、健康狀況、個人偏好、可信賴度或者行為表現等等。」現在很多網路服務都是和自動畫像有關係的。

　　經客戶的授權，金融機構和徵信機構可以查詢與客戶經濟活動有關的個人信息，比如往來賬務信息、水電費、公積金等繳費信息、電子商務信息等等。我們這裡就有兩個問題，數據的所有權包括拒絕自動畫像權和數據可攜帶權，這兩個許可權與徵信成本有很大關係。希望大家對這個問題進行研究，我們現在《網路安全法》正在二審稿徵求意見，根據這個二審稿，網路運營者應當建立健全用戶信息保護制度，對收集的用戶信息必須嚴格保密，而且網路運營者收集使用公民個人信息應該公開其收集使用的規則。網路運營者不得泄露、篡改、損毀其收集的公民個人信息，未經被收集者同意，不得向他人提供公民個人信息。但是經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外。

一旦這個法律成功通過，我們現在批量購買網路上的一些服務信息恐怕會受到一定的限制，這在徵信業的發展中怎麼處理是應該研究的問題。數據主體的徵信權利包括被告知權，當徵信數據使用對徵信主體帶來拒貸等不利影響時，應通知徵信主體；本人信息查詢權，徵信主體有權免費或較低費用查詢自己的徵信報告；信用重建權，當個人的負面行為終止一段時期後（一般5-7年），個人有權要求徵信機構不再展示其負面記錄，以幫助其建立新的信用記錄；司法救濟權，對異議處理、本人查詢、糾錯等徵信行為不滿，徵信主體可以訴諸法律，以及數據遺忘權與刪除權。我們要防止和制止未經本人授權、強制授權、一次性終身授權等侵權的行為。

　　大數據的應用和價值的挖掘不能以犧牲個人數據財產權為代價，科技的發展，社會的進步終極目標是讓人類更安全、更自由，保障數據主體對本人數據的佔有、使用、收益和處分的權利，誰的數據誰作主。通過嚴格的執法和行業的自律，確保大數據在產權清晰、權利保障有效的框架下發揮更大的價值，大數據才會擁有健康的未來。

　　這是我不成熟的看法，供大家討論。謝謝。

　　(本文為吳曉靈同志在第一屆中國金融科技大會上的講。)

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剝下金融科技的神秘外衣，FinTech為何讓金融巨頭恐懼？

https://www.zhihu.com/people/xuehongyan

薛洪言 · 剛剛

不知從何時開始，金融科技這個詞突然變得時髦起來，成為了繼「互聯網金融」之後的有一個熱點辭彙。作為互聯網金融從業人員，和人聊天時如果不扯上幾句金融科技（最好是FinTech），簡直不好意思說自己是混互聯網金融圈的。下面，蘇寧金融研究院高級研究員薛洪言（洪言微語）就為大家扒一扒金融科技那些事兒！剝下其神秘的外衣，看看它們究竟有怎樣的秘密武器。

|概念與由來

金融科技這個詞何時火起來並不可考，但這個詞一出現，就快速點燃了圈內人的熱情，快的有點莫名其妙，不由得想起一句古詩「情不知所起，一往而深」。好吧，肉麻到此為止，下面細細開扒，大家小板凳坐好了。

先看看概念。百度百科中這麼講，「金融科技一般指科技金融，科技金融屬於產業金融的範疇，主要指科技產業與金融產業的融合。……由於高科技企業通常是高風險的產業，同時融資需求比較大，因此，科技產業與金融產業的融合更多的是科技企業尋求融資的過程。」好吧，也是醉了，生生地把高大上的金融科技描述成了科技企業尋求融資的過程，度娘，你的百科該更新了！

再看看維基百科的解釋，「金融科技，也稱FinTech，是指一群企業運用科技手段使得金融服務變得更有效率，因而形成的一種經濟產業。這些金融科技公司通常在新創立時的目標就是想要瓦解眼前那些不夠科技化的大型金融企業和體系」。這裡講的科技手段，包括但不限於人工智慧、機器學習、自然語言處理（NLP）等領域。

這個解釋比較接近市場對金融科技的一般認知，同時，這個解釋將金融科技企業與「大型金融企業和體系」對立起來，是相對比較狹窄的概念。就先從這個概念說起吧。

|解密國際上著名的金融科技公司

2015年12月15日，澳大利亞知名金融科技風投機構H2 Ventures聯手KPMG（畢馬威）發布《全球金融科技100強》，共有40家美洲公司、20家歐非公司、18家英國公司和22家亞太公司上榜，其中，中國有6家公司上榜。

該榜單主要從籌集到的總資金額、融資率、地區和行業多樣性、消費者和市場吸引力、X因素（產品、服務和商業模式評分）等五個角度進行評分，且偏重於創新創業型金融科技企業，國內上榜的六家企業分別為眾安保險、趣分期、陸金所、閃銀奇異、房多多、積木盒子、融360。大家耳熟能詳的大型互聯網金融集團螞蟻金服、京東金融、蘇寧金服等並不在榜單覆蓋範圍內，不過，還好這並不影響我們對金融科技企業的認識。

洪言微語從榜單前8名企業著手，詳細為大家解析國際領先的金融科技企業都長什麼樣，核心競爭力是什麼，又會對傳統的金融巨頭帶來怎樣顛覆性的影響？

NO.1 眾安保險

中國企業，經營領域為互聯網保險，成立於2013年10月，註冊資本12.4億元，估值500億元人民幣，前五大股東分別為螞蟻金服（16%）、騰訊（12%）、平安保險（12%）、優孚控股（12%）和加德信投資（11%）。2015年5月，經保監會許可，公司業務範圍在互聯網交易直接相關的企業/家庭財產保險、貨運保險、責任保險、信用保證保險、短期健康/意外傷害保險以外，增加了「機動車保險和保險信息服務業務」兩塊內容。

截止2015年末，眾安保險公司營業收入25.28億元，同比增219%；凈利潤1.68億元，同比增517%。原保費收入前4位的險種分別為保證保險（19.86%）、意外傷害保險（12.41%）、責任保險（3.56%）和信用保險（2.27%），收入結構已經實現充分多元化。

NO.2 Oscar Health

美國企業，經營領域為健康保險，成立於2013年10月，截止目前估值達到27億美元。與傳統健康險公司只參與病人醫療過程中的支付流程相比，Oscar的創新之處在於「通過重新設計健康保險」，包攬了患者諮詢、問診、用藥、支付等一系列環節，主動介入醫療護理過程，立志於成為「為病人提供全天候醫療服務」的平台。

打著「快速移動、打破傳統」的口號，Oscar為病人提供24小時遠程醫療服務，病人可以隨時向醫生撥打免費電話（20分鐘內不花錢），讓複雜的醫療系統簡單化。

NO.3 Wealthfront

美國企業，財富管理公司，前身為Kaching，成立於2008年12月，2011年12月更名為Wealthfront，轉型為一家專業的在線財富管理公司，估值超過30億美元。Wealthfront是一個智能投顧平台，藉助計算機模型和技術，為客戶量身定製包括股票配置、期權操作、債權配置、房產投資等在內的資產投資組合建議，本質上，就是利用互聯網技術，把成熟市場的機構投資模式直接提供給個人投資者。人才是Wealthfront最大的依仗，投資團隊12名成員，基本都擁有世界一流高校的博士學歷，投資經驗豐富，且在商界、學界、政界均有豐富的資源。

Wealthfront按照每個賬戶扣除1萬美元後的餘額收取傭金，年費率為0.25%，遠低於美國傳統投資理財機構1-3%的費率水平，受到中等收入人群的青睞。截止2016年2月末，Wealthfront的資產管理規模近30億美元，同比增長近60%。

洪言微語：智能投顧的運轉邏輯，是通過量化投資模型，結合客戶的投資目標、收入和納稅情況，為客戶打造專業、理性的投資組合，將人為不確定因素降至最低。它的誕生，受益於機構投資模式的創新，以及互聯網技術的發展。智能投顧誕生後，高凈值客戶專屬的組合投資模式得以走入尋常百姓家，必將對傳統的財富管理模式尤其是私人銀行模式產生重大衝擊。就中國而言，這一衝擊只是剛剛開始……

當然，智能投顧給人提供的是分散化、穩定可持續的收益，而國人卻習慣了投機和快速暴富，所以智能投顧在國內的發展也許註定不會太順利吧。

NO.4 趣分期

中國企業，大學生消費分期領域，成立於2014年3月，兩年內完成六輪融資，估值約10億美元。趣分期為大學生電子產品消費提供分期服務，通過價格戰和龐大的地推團隊迅速站穩腳跟，2015年8月獲得螞蟻金服2億美元入股，持股比例32%左右。據透露，受限於大學生人群高度的流動性（畢業意味著客戶流失），趣分期正著力拓展非校園客戶。

洪言微語：隨著金融正規軍對消費金融業務的重視，消費分期公司正面臨越來越大競爭壓力，當業務流程的互聯化成為標配，融資成本的高低將成為平台吸引客戶的核心競爭力。分期公司的年化利率平均在19%左右，高於銀行信用卡現金借款年化利率，也高於螞蟻花唄、蘇寧任性付、京東白條等電商系消費金融產品，高的融資利率將成為阻礙這些創業企業吸引優質客戶的根本性障礙。

NO.5 Funding Circle

英國最大的P2P平台，成立於2010年，定位於小型企業貸款業務，估值超過10億美元。成立之初，正值歐洲金融危機持續發酵期，中小企業在正規金融機構申貸拒絕率顯著提高，為Funding Circle的發展提供了良好的基於。Funding Circle主要從現金流（質量和數量）、資產（質量和數量）、替代數據（Yelp評分等）和穩定性（管理、業務、行業等方面）四個維度進行信貸准入，同時所有的貸款都需要提供抵質押或擔保。2013年，Funding Circle與美國Endurance Lending Network公司聯合，將業務拓展到美國市場；2015年10月，收購德國Zencap，進入德國、西班牙和荷蘭市場。

截至2015年11月末，Funding Circle累計成交量為9.48億英鎊，發放貸款15,000多筆，英國境內共有約4.5萬名投資人。

洪言微語：Funding Circle的企業理念是「幫助全球幾百萬家企業繞開過時並且效率低下的銀行系統，通過平台的投資者獲得資金」，一般來講，信用貸款才是高效率的代名詞，但同時我們看到，Funding Circle的所有貸款均要求抵質押擔保，也許這是對公授信風險管理省不掉的一道程序。同時，Funding Circle作為英國最大的P2P平台，並非嚴格意義上的純信息中介，對國內正要求所有的P2P平台轉型為純信息中介。信息中介模式下，將風險把控能力交給投資者，但投資者哪有這個能力，轉型信息中介模式，真的會給P2P行業帶來持續發展的春天嗎？

NO.6 Kreditech

德國企業，在線借貸領域，成立於2012年3月，主要為在正規金融機構得不到授信的次級借貸者提供服務。Kreditech通過大數據對申請人進行信用評分，其演算法可以分析約20000個數據點（Facebook 主頁、eBay 主頁、電子商務購物行為、手機的使用情況、位置數據、填寫問卷時間、輸入出錯率、用大寫字母的頻率、按取消鍵的頻率、發出申請的設備是Ipad還是普通平板等等），一旦評估通過，15分鐘內即可完成放款。目前，Kreditech正在積極輸出其大數據服務，致力於為在線零售商等企業建立國際性、自我更新的資料庫，幫助這些企業更好地進行精準營銷和客戶服務。

Kreditech已經對200萬人進行了信用評分，累計放出50萬筆貸款，按照平均貸款金額200歐元計算，累計放出貸款約1億歐元。截止目前，公司尚未盈利。

洪言微語：Kreditech屬於典型的手機微貸創業型企業，這方面的典型代表還包括Affirm、LendUp、ZestFinance等。在洪言微語看來，手機微貸模式，對於傳統的信用評分模型是個很好的補充，但僅依靠這些數據，很難對借款人作出準確的評估，信用評分會偏低、信貸額度也會偏小，從而制約其適用範圍。這種模式要成功發展，不能僅僅停留在次貸市場，而是應該回歸主流市場，與主流的評級機構、數據產生公司等進行合作，獲取更多地、有價值的主流信息，實現共贏才是出路。

NO.7 Avant

美國企業，在線借貸領域，創立於2012年，估值超過20億美元。Avant專註於為介於信用優級和次級之間的借款人提供服務，通過大數據以及機器習得創建更加精確的消費者信用資料。Avant放貸資金源於平台自身而非投資人，因此並非嚴格意義上的P2P企業。Avant的貸款額度平均為8000美元，最高可達到35000美元，其貸款利率最低為9%，最高可達36%，具體取決於風險核算結果。

洪言微語：國際上的在線網貸平台不計其數，Avant 的特色在於其獨特的客戶定位，這一點與Prosper和Lending Club專註於優質客戶形成了差異化。國內的P2P平台多達3000余家，又有幾家真正只專註於特定領域借款人呢？也許創業時的確專註於一個領域，當企業逐步做大時，基於規模、客戶基礎等因素考慮，大而全的發展模式幾乎是必選項。但在競爭激烈的市場中，大而全往往是企業走下坡路的起點和根源。

NO.8 Atom

英國企業，線上（數字）銀行領域，創立於2014年5月，只能通過手機端應用訪問，已獲得英國銀行牌照。2015年11月，西班牙銀行集團BBVA收購Atom29.5%的股權，作價4500萬英鎊，估計達到1.5億英鎊，此時Atom的手機應用尚未投入使用。

Atom致力於挑戰傳統銀行，經營模式尚處於保密階段，據悉「手機應用中將加入生物計量，3D影像和遊戲技術等特色，並支持個性化定製」。Atom公司的願景是在4-5年的時間內，佔據英國市場4-5%的市場份額。

|金融科技就在我們身邊

經過對國際上排名前十的金融科技企業的介紹，我們發現裡面2家保險企業、1家財富公司企業、4家在線借貸平台（不完全是P2P）、1家手機銀行，而且裡面還有兩家中國企業。這些企業提供的服務都很簡單且容易理解，並不像Fintech這個詞看上去那麼神秘。金融科技只是利用大數據和科技的手段使得金融服務更加便利化、智能化，僅此而已。

再舉幾個例子，以美國企業Simple為例，通過與傳統銀行合作，為客戶提供諸如自動記賬、自動打賬單、分析賬單和其他一些智能化服務，是典型的依附在傳統銀行上的金融科技企業。又如新加坡企業Tradehero，主要面向金融小白，每當小白關注的人做了一筆交易，他就會得到一個通知，然後決定是否跟隨做一樣的交易，模式賣點是在金融交易里，沒有什麼比信息和經驗更值錢。再比如以色列企業Bondit，開發了一款專註債券投資的機器人顧問SAAS軟體，基於領先的機器學習演算法提供債券投資組合設計、優化、調整、監控及分析的一站式服務，使固定收益投資的從業人員能夠輕鬆的設計並銷售債券。

經過國內外綜合對比和分析，我們也可以清晰地發現為何中國的金融科技企業走在了世界的前列。中國不僅有專註於垂直領域的互聯網金融企業，更是出現了涵蓋支付、融資、眾籌、理財、保險等眾多領域的綜合化、一體化的互聯網金融集團，以螞蟻金服、蘇寧金服、京東金融等為典型代表，業務橫跨C端和B端、國內和國外，為中國金融企業在國際舞台上彎道超車提供了無限想像力和可能性。

不過，也有一點小憂慮，發展金融科技，中國不缺資本、人才和創新的模式，但相對缺乏「構築偉大企業、改變世界」的信仰和精神，還有就是缺乏對市場規律的敬畏。而這些，可能才是決定一國金融科技能夠持續發展併產生顛覆性創新的根本性原因，從這一點看，中國的金融科技其實還有不小的差距。

最後，廣義上講，一切以科技和數據為核心驅動力，能夠有效降低交易成本、提高金融業服務效率的企業均屬於金融科技的範疇。從這個意義上，不僅新興的互聯網金融企業屬於金融科技企業，傳統金融企業也算金融科技企業，只是相對而言體量太大且體系龐雜、效率低下，難以在細分領域上做到極致。未來，傳統巨頭與新興金融科技企業的合作共存可能成為常態，屆時，金融與科技完全融合，金融科技一詞也許會成為歷史。

（文/薛洪言，蘇寧金融研究院 高級研究員；微信公眾號：洪言微語）

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Fintech 金融科技

完善底層技術架構

最大限度降低風險

縱向深挖差異化

一一媽媽認為這才是未來非傳統金融服務企業勝出的關鍵。

分開來解讀：金融 + 科技

先來說說金融，金融無非就是借錢和投資，不管對企業還是個人，都繞不開這個底層的邏輯，那麼借錢，錢從哪來，如何防控借出去的錢收回來，就形成了兩個形態：

一個是以債的形式借錢，實現說好，我借錢，付給出借的人多少的利息，然後按期換回來

一種是權益的形式，我生意不確定，但是我有信心發展的更好，那麼找你投資錢，生意做大了，給你分紅，分紅無上限，我敢做，你認同，那麼大家一起賺，虧了一塊承擔這個風險。

那麼無論債和權益形式，都會有一個風險，那就是錢收不回來，沒有達到預期的收益，中間呢，又有很多不確定，信息不對稱，額外的成本費用，那麼怎麼去解決這個問題呢

古老的遠方很聰明，發明了一個中間商，銀行，地下錢莊，典當行，就是為了解決信息不對稱，然後中間收取費用，這個在金融領域就稱之為間接融資，那麼隨著社會的發展，社會信用不斷的積累，有部分人借錢投資不需要通過中間人，他們自行合作，一塊發財賺錢，有風險自己擔，那麼就形成了民間自己的借貸關係，這在金融領域也有一個術語，叫什麼呢：金融脫媒也稱之為直接融資，當年考研究生的時候，沒複習到這個知識點，正好碰到這個問答題，我放棄，一字沒寫，好任性的一一媽。

好了，現在科技發展了，人工智慧發展了，又產生了一個很好的溝通借錢人和投資人直接的工具，那就是技術。

我們來說說技術

技術是一個特別廣泛、特別有深度的東西，交易本身會一直轉變的，產品形態也會轉變，但核心技術其實不會轉變，這也是為什麼很多Finteh科技金融的公司非常重視技術，因為一旦驗證了科技技術的有效性，可以大大的運用到金融中間去，邊際效應會無邊界的擴大，有沒有很牛逼的感覺。

就技術而已，有三個階段

第一階段：首先，一個企業的技術本是一套IT的運營技術，能夠利用IT系統簡化企業內部管理的流程。現在很多傳統企業在這塊做的其實挺完善了，比如ERP、OA系統。在這基礎上，

第二階段：第二部分就是具體的應用，能夠把產品做得更適合於終端客戶。

第三階段：第三部分就要更深入到垂直領域，那麼作為科技金融的公司，垂直領域，深挖金融需求的借款端和投資端的對接，合理的風險定價，給不同人群不同的需求滿足

第三部分上，每個公司要找到自己的發力點。咱先以信貸產品為例，目前市場大部分專註Fintec科技金融的公司對信貸產品有一個大的的發力點，就是如何用一個純線上的、純數據化的方式，代替傳統金融機構做信貸產品的整個流程。這個流程包括了從獲客、風險控制、審核、貸後的資產管理，一直到不良資產服務。這是個閉環的體系，這個閉環體系的每一點都有技術切入的可能。

從這個角度來看，技術在不斷的提高每一個環節的效能，如果模型運用有效的話，大大降低人工信貸審核的成本。

另外一方面，Fintech科技金融公司還需要拼的是什麼：人才

從開發、數據、產品、運營。核心技術團隊，每一個崗位都需要足夠的傳統行業的經驗，又比較容易擁抱創新的人，所以學無止境，科技技術迭代，人才的知識儲備也是需要不斷升級的。

那麼傳統金融公司或技術的人，加入到Fintech 科技金融這個初創的企業的理由又有哪些呢？

人其實生活在這個世界上，是有一顆如同孩子般好奇的心，尋求改變，追求創新，不斷有可以追蹤的夢想，相比是一個不為理由的理由，傳統金融公司個體的困惑還是比較明顯的。在一個金融機構工作了十幾年以後，你會遇到職業的選擇，一個選擇就是按部就班、朝九晚五的工作，好像沒有什麼可擔憂的，但世界離你總是那麼遠。

雖然每天在看《華爾街日報》，雖然每天在看各種各樣的新聞，但是不管是危機還是不危機，對於一個職員來說，包括銀行的高管，其實離得也沒有那麼近。

那麼投身到Fintech科技金融企業的人相比肯定是願意去親身經歷的一批人，不一定是冒險。因為大家都有風險管理，都經歷過很多東西，看過很多東西，知道這個事情如果真的是親身經歷的話，它是很劇烈的。但是一定是希望自己去經歷的，或者自己去駕馭的，這可能就是一個原動力吧。

金融市場是一個巨大的市場，市場太大，同時市場也會發生劇烈變化，當經濟發生變化的時候，金融市場是在最前沿，它發生的變化會比較劇烈。比如美國大選投票當天，市場黃金的巨幅上漲波動，直接第一時間反應大眾的情緒。

市場不斷地在推動傳統金融機構也好，新興的科技金融企業也好，因為市場上有一隻看不見的手，不斷的把市場上的需求推向更好的絕對定價，優質資產成本就是會越來越低，不良資產也有相應的處理幫扶，這就是絕好的風險定價。

如果企業能夠比較精於風險定價，那麼市場的每次波動，都會推波助瀾你的發展；但如果企業的風險定價不好，市場好的時候企業可能做得非常好，市場差的時候也死得非常快。

其實市場很大，大可不必擔心市場份額的問題。咱們看今天有哪個科技金融公司敢站出來說我佔市場份額的百分之多少，不敢把，因為他知道說出的數字和整個市場比起來，都是極小的比例。所以任何時點進入，只要有一定的核心能力，那麼Fintech科技金融企業都會有市場，一一媽媽還是對之很有信心哦。

一一媽媽認為在這個市場上只要認真去做，科技金融的企業就會有很大的空間去發展。

最後的最後，提醒投資人，不用過於關注金融的交易量，而是要注重風險

一一媽媽說理財：oneonemamilife

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36氪孔老師的研究報告，相信一定能回答您的疑問

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看這家公司能讓多少人失業

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京東金融某部門剛改名：

錢包事業部 =&> 金融科技事業部

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路透，彭博這種算么？好像也不太像是，還是偏金融了

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我感覺其實就是一個概念而已，就像之前火的互聯網金融。

去採訪幾個所謂的金融科技公司，其實公司的高管也並不很清楚自己公司金融科技的內涵，感覺有點科技含量的搞金融的都能這麼叫了，市場上那個名詞火熱就跟哪個的感覺，其實一看也就是大數據、雲計算，然而這裡面的大數據和雲計算也是經不起深究的。。。

寫完發現不對題。我還是學習學習行內人的解答吧。。。

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FinTech到底有多火，我不知道。我知道的是「有人在說這玩意兒很火，因為有機構出了個報告，而且有人希望這玩意兒很火，更希望自己也能貼上這個標籤」。

在「傳統金融機構」的「創新業務」部門來看，這跟「花更多的錢、引進更強的數據分析、AI、開發更多的自動化功能......」有什麼區別呢？

不是某些成熟企業、部門現有職能的延伸、升級嗎？是跟現有模式有量的區別，還是質的不同？

嗯，還是有區別的，一是叫法不同，二是重點「有些」不同吧，三是一旦成功貼上了這個標籤，會顯得自己牛逼一些。

扯遠了，說回來，先弄清楚FinTech到底是什麼吧？你一定會發現，當所有能清晰解釋這個名詞的文字被用光了之後，你還是沒能弄清楚FinTech到底為何物，當然你也會有所發現，比如發現「越來越難以區分這玩意跟已有東西的區別」，還沒有這種企業和現象，就弄出了一個詞兒，這次生造和引用概念的同學們，忽略了一個事兒，這次嘴比腦袋得快，沒配合好。

為什麼要弄清楚？因為不清楚啊！

為什麼不清楚？因為本來沒啥本質區別啊！

為啥會有這個名詞呢？因為之前也有人說「互聯網思維」啊，一貼上就Niubility。

是不是FinTech本來是說「某些金融企業里，技術手段用的比別人更多」而已？似乎更像是這個偏重的差異而已，那就說得通了......

我也希望這個名詞不是個「概念」，因為我們也正打算為自己的公司定位造一個特別牛逼的詞兒用在BP里，有一天我們終於想出了一個詞叫：InsurTech，激動壞了，直到一搜發現有人已經造了......

要是不能成為第一個造詞兒的，那麼也得成為第一個解釋的權威吧，反正重點在於裝逼成功，動動嘴皮子也不用花多大力氣......

FinTech，這個逼裝的，給滿分！

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浙江172家金融科技（FinTech）企業發展報告-附企業介紹及融資信息

報告看點梳理：

①金融科技行業概況及發展的三個階段

②細分7大領域，網路借貸/互聯網理財、支付、大數據徵信、區塊鏈、智能投顧、互聯網保險和眾籌

③一年間從6億到27億美金，中國FinTech投資額大幅增長背後的主要推動力是什麼？

④知名投資機構布局及地域分布

⑤172家金融科技企業介紹及融資信息

金融科技（FinTech）是當前金融界十分關注的話題，正受到不少互聯網金融公司的熱捧

金融科技通常被界定為金融和科技的融合，就是把科技技術應用到金融領域，通過技術工具的變革來推動金融體系的創新。

金融科技的外延囊括了支付清算、電子貨幣、網路借貸、大數據、區塊鏈、雲計算、人工智慧、智能投顧、智慧合同等領域，正在對銀行、保險和支付這些領域的核心功能產生非常大的影響。

FinTech和互聯網金融有何區別？

從覆蓋範圍上看，金融科技包含的方面比互聯網金融還要多。支付清算、融資、基礎設施、投資管理都是金融科技的主要業務。除此之外，金融科技幾乎正在被應用到金融領域的方方面面：借貸、財富管理、支付、保險、眾籌、徵信，甚至是零售銀行和房屋中介。

隨著互聯網金融監管的不斷收緊，為了規避高門檻，今年上半年，一些互聯網金融紛紛轉型為金融科技公司。

目前中國的金融科技活動主要集中在五類機構六大業態

過去幾年中國的FinTech發展很快，其中一個比較重要的原因就是在發展過程中，很多互聯網應用場景相關數據和金融平台數據是打通的，這客觀上有利於FinTech快速發展。

五類機構包括傳統金融業、互聯網機構、新興互聯網金融、通信機構和基礎設施。

六大業態包括互聯網支付、網路借貸、眾籌融資、互聯網基金銷售、互聯網保險，互聯網消費金融。

截至2017年11月初，參照系優質企業資料庫共收錄172家浙江金融科技（FinTech）企業，主要分布在7大領域，包括網路借貸/互聯網理財、支付、大數據徵信、區塊鏈、智能投顧、互聯網保險和眾籌。其中以網路借貸/互聯網理財領域為主，共有85家相關企業。

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